鞭鞘效應

現(xiàn)在的制造業(yè)環(huán)境是很復雜的，是前所未有的，已經(jīng)有很多報道過了，而且信息內(nèi)容都是及時和有保證的。疫情；英國脫歐分拆；與主要貿(mào)易伙伴的近戰(zhàn)戰(zhàn)爭，在關(guān)稅之上疊加關(guān)稅；石油戰(zhàn)爭這些因素都加劇了當前制造業(yè)環(huán)境的不確定性，誰能肯定的說商業(yè)環(huán)境不會再變化了呢？

在近期的情況看來，市場已經(jīng)達到了人們認為不可能的高峰，但是因為需要考慮近來因為疫情封鎖的因素，大多數(shù)企業(yè)被迫從根本上改變重點。自2019年年中以來，制造業(yè)處于低迷狀態(tài)，但仍專注于市場份額和股東價值，其重點已轉(zhuǎn)變?yōu)楸３至鲃有院捅３脂F(xiàn)金流。這種極端的樞紐已經(jīng)改變了業(yè)務(wù)重點，但是從長遠看來，這是一種好的轉(zhuǎn)變。

有許多解決方案可推動企業(yè)提高供應鏈敏捷性，例如改進的需求預測，風險建模，機器人自動化，儀表板部署以及預防措施-預測性維護。但是，當我們想到制造供應鏈時，我們想到的第一件事就是以原材料或制成品的形式進行庫存，因為庫存一直是制造業(yè)的地基。

庫存通過充當使需求和供應脫鉤的緩沖區(qū)解決了許多制造難題。隨著需求激增，制成品庫存迅速彌補了對客戶的未兌現(xiàn)承諾。當供應減少時，原材料庫存又會增加負載以保持制造過程的穩(wěn)定和可預測。庫存使每月的一次活動減少了供應鏈流程，如需求計劃和原材料采購。我們不再擁有每月進行一次管理的奢侈，現(xiàn)在需要一個更加敏捷的過程。

第一次沖擊
隨著中國在2月陷入嚴重封鎖，一家未具名的全球一級汽車結(jié)構(gòu)材料供應商報告了3月份的零發(fā)票。此類事件的連鎖反應非常明顯。麥肯錫（McKinsey）最近的一份報告指出，封鎖對第一季度的中國需求產(chǎn)生了深遠的影響：零售額下降21％，乘用車銷售下降90％，消費者支出下降60B RMB，智能手機銷售下降40％。

現(xiàn)在已經(jīng)6月了，工廠已經(jīng)從最初的需求沖擊中慢慢恢復了工作，現(xiàn)在他們準備面對這類供應的沖擊，僅僅是庫存是無法解決的。借鑒中國面對疫情的經(jīng)驗，明顯可以看到供應受到鞭鞘效應的影響，因為公司充其量只有65％的員工返回到非最佳運營水平的工廠，有限的裝卸和運輸，以及估計有200萬個非最佳位置的海運集裝箱會遭受損害，并以合理的價格運輸他們。由于公司一直在依靠安全庫存維持生計，因此尋求快速補充其供應鏈，所以他們已從海運轉(zhuǎn)為空運，而空運導致成本翻了一番。

綜上所述，工廠不再能夠像過去那樣依賴其久經(jīng)考驗的真實供應鏈。對敏捷性的需求比過去更加重要。涉及洞察力的敏捷性使企業(yè)能夠制定實時決策，權(quán)衡各種選擇和機會。

回應–供應鏈4.0

工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)變是由為特定用途量身定制的低廉的過程傳感器，強大的邊緣計算設(shè)備（可重復進行自主決策），執(zhí)行分析和存儲的云計算以及即將到來的5G開啟的。它打開了數(shù)據(jù)高速公路的通道，使制造擺脫了硬連線連接鏈。

運營已經(jīng)接受了其數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因為幾乎每個制造業(yè)現(xiàn)在都實現(xiàn)了預測性維護，并且取得了巨大的成功，從而將機器停機時間減少了近50％。是時候讓供應鏈4.0獲得同樣的好處了。制造供應鏈為滿足提高敏捷性需求而采取的一些行動是：

敏捷需求預測在最簡單的定義中，它是對未來購買事件的預測。預測一旦成為基于歷史購買模式的一維基于過程的單例，將在很大程度上受益于大數(shù)據(jù)和高級分析以及知識工作的自動化。

大數(shù)據(jù)現(xiàn)在具有利用預測分析功能將需求預測轉(zhuǎn)換為需求計劃的能力，該需求分析既要考慮內(nèi)部數(shù)據(jù)源（ERP，SCM或MES系統(tǒng)），又要分析數(shù)十到數(shù)百個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)（預測維護也是如此） （市場趨勢，天氣，公共假期，消費者價格指數(shù)等）以提供對庫存，補貨計劃以及最終分配計劃的實時洞察，從而得出工廠需求的圖像。

由于供應鏈現(xiàn)在存在一些缺陷，因此將供應鏈中的洞察力與需求聯(lián)系起來，將提高客戶滿意度，降低運輸和加急成本，并在庫存過多或不必要時增加現(xiàn)金流。

• 建模風險結(jié)果：對業(yè)務(wù)風險進行建模曾經(jīng)是定性的猜測，現(xiàn)在建?？梢岳闷髽I(yè)數(shù)據(jù)來從更大，更多樣化的數(shù)據(jù)集中進行定量評估。一旦單數(shù)事件驅(qū)動了單數(shù)，需求評估現(xiàn)在可以表示為概率預測，這些概率可以通過有針對性的討論提供多種解決方案，包括銷售和運營計劃中的上行潛力和下行風險。

石油和天然氣行業(yè)長期以來一直使用數(shù)字的孿生Monte Carlo仿真來識別易受攻擊的設(shè)備，容量存儲設(shè)施和其他供應鏈的弱點，隨著業(yè)務(wù)條件的動態(tài)變化，它現(xiàn)在可以確定最佳的供應鏈選擇。 這種方法有可能應用于消費者的購買需求，對供應鏈和分銷鏈的強度進行分析，以及對可能導致商品流中斷的工廠車間設(shè)備或過程進行評估。

• 機器人自動化：考慮到工人安全與社會的距離需求，機器人工廠部署是一個可行的解決方案。傳統(tǒng)上，機器人適用于危險，需要繁重且重復的工作。為了完成這項工作，對較早的機器人進行了逐步編程。當今的機器人是在協(xié)作過程中接受培訓的，他們可以在與人類工人一起工作的同時提高技能。機器人部署的揀選和裝箱效率實現(xiàn)了兩位數(shù)的增長，現(xiàn)在考慮到社會距離需求，它可以滿足工人的安全要求。

但是，機器人實現(xiàn)的成本可能很高，并且被認為是相當成熟的用例?？梢詫⑵渌詣踊夹g(shù)應用于企業(yè)，例如利用掃描儀，信標或其他遙測設(shè)備來提高庫存計數(shù)的準確性，實時供應鏈車隊的位置，或者監(jiān)視許多地區(qū)，時區(qū)和商業(yè)區(qū)域的庫存網(wǎng)點。很多的重型設(shè)備制造商最大的挑戰(zhàn)之一是在需要時在倉庫或工廠車間找到零件。

• 儀表板部署：古老的格言（知識就是力量）與當今的在家工作的供應鏈員工息息相關(guān)。一旦僅通過辦公室中配備的飲水機的數(shù)量來打破業(yè)務(wù)筒倉，如今的環(huán)境將變得更具挑戰(zhàn)性，因為在家工作的人們試圖平衡和之前在辦公室工作的中端。由于需要盡量減少工廠環(huán)境中的工人，因此遠程訪問信息至關(guān)重要?？梢暬凸ぷ髁鞴ぞ呤惯h程工作人員能夠?qū)ψ兓龀龇磻f(xié)同管理供應鏈效率。

通過利用運營中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化企業(yè)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)歷史記錄器，傳感器，信標）并將其與業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)（ERP，SCM，MES）結(jié)合，公司可以從所需的任何粒度級別獲得創(chuàng)建儀表盤的好處 。向下鉆取功能允許在組織需要的任何級別上深入檢查變量，以獲取可行的見解。

• 卓越運營：這聽起來可能有點居高臨下的意思，但是將企業(yè)分析應用于您的運營可以在問題開始之前解決，從而可以專注于企業(yè)外部的供應鏈活動。工業(yè)4.0成功地利用企業(yè)數(shù)據(jù)在過程優(yōu)化，產(chǎn)量或產(chǎn)量提高方面提供了行動上的好處，而其中最重要的一項就是設(shè)備的預測性維護。內(nèi)部材料或零件消耗的平滑化是供應鏈中工作人員的隱性收益

下一個計劃恢復常態(tài)？

你為什么打算回到原來的常態(tài)？隨著供應鏈的穩(wěn)定，大流行病的不可預測性可以用作競爭優(yōu)勢。這些時間為我們提供了從根本上重新考慮供應鏈設(shè)計的機會，從而減少了將來出現(xiàn)漏洞的可能性。此外，從大數(shù)據(jù)角度看，除了依賴更多實時數(shù)據(jù)之外，計劃過程本身還可以更頻繁地運行，并且可以依賴更大的數(shù)據(jù)集運行，從而可以在更短的時間范圍內(nèi)進行計劃，從而提高了急需的供應鏈敏捷性。

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