【快递物流展资讯】近期关于供应链数字化的一些观察

导读

数字化基础建设可能在短期内看不到明显的经济收益,这会让企业管理者感到犹豫。但是,当同行竞争对手率先实现数字化运作,其供应链迭代优化速度将大大加快。如果对手以“周”为单位进行迭代,而你还在以“月/年”为单位迭代,谁会占据先机一目了然。

一. 实体产品/服务的模块化

在IT领域,微服务/模块化等思想已经深入人心。而在实体世界,也有类似的模式在涌现。例如,某物流服务商将自己的服务类别“A"细分为A1/A2/A3等子项目,让C端用户可以在“菜单”上勾选,按需获得自己想要的服务内容。

对于实体产品也有类似的问题:如今的实体制造商需要满足用户越来越个性化的需求,但是SKU过多又会给供应链带来沉重的负担。可能的解决思路:1.减少SKU数量,聚焦于最受用户欢迎的那些种类;2.设计标准化的产品“底座”,在底座上搭配各种个性化的“插件”;3.硬件标准化,但其搭配的软件可以持续升级,给硬件赋予新的功能(类似于智能网联汽车的OTA)。

相关产品模块/服务模块的组合过程必须是非常敏捷的。针对客户需求,在短时间内搭配成功、快速交付。

二. “万事不决加一层”

在数字化转型过程中,各种历史遗留的信息系统林立是普遍现象。面对“数据孤岛”问题,大厂和新兴初创公司都在采用类似的方法解决,即通过一个“中间层”把各种来源的数据连接起来,经过一定处理之后再集成使用。只不过在处理细节上有一定差异。

在建立这种“中间层”的过程中,会遇到许多麻烦的细节。例如:各种数据库/物联网连接设备的格式不同,会带来兼容方面的问题。乐观人士认为:格式总共就那么多种,兼容问题总会慢慢解决的,就像早期PC电脑的驱动程序问题慢慢已不再是个问题。

三. 全链数据可视

企业数字化转型可以分为业务标准化、局部在线化、全局在线化等几个阶段,其中一个核心观念是:数据在线可视是必由之路,是“必答题”而非“选择题”。德国工业4.0成熟度评估等体系也体现出类似的思想。

对于这个进程的推进速度,各方可能会有不同的观点。笔者认为,传统企业(“非数字原生企业”)应该以尽可能快的速度推进这个进程。诚然,数字化基础建设可能在短期内看不到明显的经济收益,这会让企业管理者感到犹豫。但是,当同行竞争对手率先实现数字化运作,其供应链迭代优化速度将大大加快。如果对手以“周”为单位进行迭代,而你还在以“月/年”为单位迭代,谁会占据先机一目了然。

全链数据可视意味着:1)数字化供应链系统中需要有各个职能部门的数据,不仅是物流交接的单据数据,而且还需要生产计划数据、质量检测数据等。2)随着自动化程度提高,“机器”(生产设备、机器人)在供应链运作中占的比重越来越大。我们不仅需要将人的操作数据可视化,而且还需要将各种机器的数据接进来,实现“人+机”的可视化。

四. 关于“制造业电商化”

一些业内人士认为,制造业近些年来体现出“电商化”的趋势 - 订单在越来越定制化的客户需求之下向“多品种、小批量”方向发展,体现出碎片化特征。如何看待这种趋势?

A. 这种现象确实在肉眼可见地发生。传统工业时代的大批量推式生产正在向按需定制的拉式生产转移。“电商化”的另一表现是:许多电商巨头正在介入制造业,利用自己在信息技术、海量数据等方面的优势来重塑制造业流程,甚至反向定制实体产品。

B. 但这种趋势并不意味着电商对制造业的全面颠覆。从系统流程来说,制造业以ERP为基础的系统内核强调稳定、高可靠性,并且牵一发而动全身。这样的后台流程是不能轻易被颠覆的,也不可能象电商系统那样频繁地迭代。

C.在可预见的未来,制造业供应链将体现出“双模”的特征:与终端消费者打交道的前端应用程序会变得更加灵活和人性化、迭代速度相对较快,并且从电商运营中借鉴许多经验;而后端的应用系统内核仍然会强调流程、强调稳定,更新速度相对较慢。这两者并不矛盾,并且会长期共存。

五. 关于数字化转型的相关KPI

数字化转型的终极目的,还是要给供应链带来效益上的提升,尤其是体现在质量、成本、响应速度等方面(Q/C/D)。在之前文章《 供应链数字化转型,能给企业带来哪些回报?》中,也从降本、增效、提产等几大方面讨论了这些具体效益。

除此之外,值得注意的方面还有:

A. “响应速度”可以从不同的方面去理解。首先,传统的供应链响应能力更多体现在lead time,即从开始接到订单到最终完成交付的时间长短。其次,我们也必须关注异常情况下的“问题处理速度”。比如:当生产线出现故障,或者用户提出投诉的时候,我们能够以多快的速度响应?有些行业对响应的要求是分钟级的,甚至有可能更苛刻。再次,供应链响应能力也取决于相关IT系统的数据更新能力,系统中的数据要足够“实时”才行。

B.另一个值得关注的KPI是手工报表的数量。某种意义上说,公司每天需要“表哥表姐”们处理的人工报表越多,就说明数字化水平越低。在良好的数据治理之下,符合财务规范的报表应该全自动生成,不给人留下“粉饰”的空间。

C. KPI需要持续改进 - 精益管理的这一经典观念,在数字化时代也依然成立。对于成本等QCD指标,我们有了足够多的数据之后,可以更加精准地跟踪,并且对于改进成果获得实时的反馈;对于数字化系统本身的打造,也是一个持续进化的过程,例如机器人在“劳动力”中所占的比例会越来越高。或许,将来大多数行业都会与“摩尔定律”为伴:每过XX个月,行业的面貌就会焕然一新。

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作者 | Victor威斯康星
来源 | 供应链4.0
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