受到全球競爭加劇、技術(shù)進(jìn)步、數(shù)字化轉(zhuǎn)型提速和消費(fèi)者需求變化等因素的影響，無論是中國的本土企業(yè)還是跨國企業(yè)都在通過積極調(diào)整供應(yīng)鏈來應(yīng)對風(fēng)險、增強(qiáng)韌性、降本增效，力求在不斷變化的格局中保持領(lǐng)先地位。

在一項(xiàng)針對全球企業(yè)供應(yīng)鏈投資的調(diào)研中，埃森哲發(fā)現(xiàn)中國企業(yè)整體在供應(yīng)鏈韌性的建設(shè)上更為積極，他們計劃將營業(yè)收入的6%用于韌性建設(shè)，這一比例高于全球的4.5%。

不過，投資的比例并不意味著供應(yīng)鏈韌性也會同比例提升。在投入的同時，企業(yè)需要考慮產(chǎn)品、客戶、渠道、市場環(huán)境等多個因素，從公司整體的發(fā)展策略去完成供應(yīng)鏈優(yōu)化升級。研究表明，在過去幾年間，受訪中國企業(yè)平均投資逾10億元人民幣用來改造供應(yīng)鏈。但是，只有約十分之一的領(lǐng)軍企業(yè)能夠獲得滿意的投資回報，領(lǐng)軍企業(yè)的營收平均增長了11%，其他企業(yè)的營收則平均下降了4%。

發(fā)力三大領(lǐng)域，從容應(yīng)對挑戰(zhàn)

供應(yīng)鏈方面的挑戰(zhàn)使得有些企業(yè)在應(yīng)對各種不確定性時產(chǎn)生了負(fù)面的連鎖反應(yīng)。埃森哲認(rèn)為，在供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型調(diào)整中，企業(yè)應(yīng)把資源和能力投向以下三大領(lǐng)域，更多地關(guān)注從系統(tǒng)搭建、數(shù)據(jù)跑通到運(yùn)營優(yōu)化的全過程，讓供應(yīng)鏈成為業(yè)務(wù)增長的重要驅(qū)動力。

第一，構(gòu)建“智能可視”供應(yīng)鏈，提高成本效益。

由分析技術(shù)和人工智能支持的結(jié)構(gòu)化可視能力和動態(tài)可視能力的結(jié)合，可以幫助企業(yè)集中資源和投資，在供應(yīng)鏈短缺之前，甚至短缺期間進(jìn)行干預(yù)和修復(fù)，以打造供應(yīng)鏈韌性。

第二，采用零基供應(yīng)鏈，推動運(yùn)營成本優(yōu)化。

零基供應(yīng)鏈由數(shù)據(jù)驅(qū)動，能夠全面地審視各項(xiàng)成本開支（營業(yè)成本/銷售及管理費(fèi)用/運(yùn)營資金投入），根據(jù)成本結(jié)構(gòu)洞察供應(yīng)鏈各項(xiàng)運(yùn)營活動，并識別出對成本和價值收益的影響。

第三，加速低碳和凈零轉(zhuǎn)型。

建立可持續(xù)的“綠色”供應(yīng)鏈，在業(yè)務(wù)經(jīng)營和組織運(yùn)營的各個環(huán)節(jié)有效嵌入環(huán)境、社會和公司治理（ESG）考量，圍繞打造可持續(xù)供應(yīng)鏈，企業(yè)應(yīng)該聚焦凈零、循環(huán)、信任三個方面進(jìn)行發(fā)力。

從供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型邁向全鏈路轉(zhuǎn)型

供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型知易行難，在當(dāng)下不確定性頻發(fā)的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)在提高客戶響應(yīng)速度、增加靈活性、提高效率并降低風(fēng)險的時候要著力處理好以下幾個方面：

01 數(shù)字核心連接短期痛點(diǎn)和長期發(fā)展

在當(dāng)下供應(yīng)鏈架構(gòu)中存在著新舊系統(tǒng)銜接難、數(shù)據(jù)獲取不及時、數(shù)據(jù)價值難“變現(xiàn)”、轉(zhuǎn)型變革花精力、生態(tài)伙伴難協(xié)同等挑戰(zhàn)，這也引導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)向更為靈活的技術(shù)架構(gòu)，以更好地解決短期痛點(diǎn)和長期發(fā)展的矛盾。埃森哲建議從客戶需求出發(fā)，充分利用企業(yè)內(nèi)部和生態(tài)伙伴間的創(chuàng)新引擎和平臺，打造互聯(lián)解決方案，并最終建立新的數(shù)字核心。

以埃森哲與小米的合作為例，小米供應(yīng)鏈?zhǔn)紫纫獏f(xié)調(diào)眾多外協(xié)工廠，從營銷端和供應(yīng)鏈確定需求；其次要完成能否保證供給的預(yù)判，判斷產(chǎn)能和所有零部件的供應(yīng)能力是否適配，其中包括布置生產(chǎn)任務(wù)、生產(chǎn)訂單的分配、物料計劃跟下物料訂單。埃森哲用了兩年時間幫助小米搭建好流程和系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)互通，提供了一個能夠指揮從需求端到供應(yīng)商伙伴整個鏈路運(yùn)作的“大腦”。近年來，埃森哲還在這套系統(tǒng)上不斷增加數(shù)據(jù)分析和模擬決策的能力。

02 更好利用數(shù)據(jù)進(jìn)行價值挖掘

利用數(shù)據(jù)分析和精準(zhǔn)預(yù)測將幫助企業(yè)打造更加韌性、可盈利且可持續(xù)的供應(yīng)鏈。

以庫存管理為例，企業(yè)把歷史銷售數(shù)據(jù)、銷售渠道錄入到系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)來預(yù)測未來的銷售走向，從而更加精確地計算補(bǔ)貨的節(jié)奏。客戶需求，產(chǎn)品銷售，渠道選擇，供應(yīng)計劃等都可以通過人工智能技術(shù)進(jìn)行分析和評估。同樣在物流的運(yùn)輸路徑優(yōu)化上，由于運(yùn)輸車輛的發(fā)車計劃、行駛路徑，都涉及運(yùn)營，利用AI技術(shù)設(shè)計的系統(tǒng)模型可以便捷地計算出更加經(jīng)濟(jì)和高效的運(yùn)輸路徑。

03 人是關(guān)鍵

企業(yè)轉(zhuǎn)型往往有三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，明確目標(biāo)、打通數(shù)據(jù)、組織和人，而這三個環(huán)節(jié)中最難解決的是人的問題。

原先是人來決策，現(xiàn)在用人工智能輔助分析決策，人要有能力來判定系統(tǒng)的決策，這對人的要求很高。此外，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中工作流程、工作習(xí)慣都會發(fā)生變化，需要重新梳理運(yùn)營模式，跨部門協(xié)同變得更加重要。同時，未來3—5年，人機(jī)協(xié)作的趨勢將更為明顯，也有越來越多的企業(yè)員工愿意擁抱人工智能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)落地的效果還是取決于人的思維轉(zhuǎn)變，人管理的組織運(yùn)作模式的轉(zhuǎn)變。

放眼中國和全球市場，供應(yīng)鏈重塑、成本節(jié)降等壓力將倒逼企業(yè)持續(xù)推進(jìn)供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型，這一轉(zhuǎn)型事實(shí)上是企業(yè)全鏈路、端到端的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。目標(biāo)任重道遠(yuǎn)，但唯有勇于重塑自我，方能駕馭顛覆，行穩(wěn)致遠(yuǎn)。