焦點問題

科技如何幫助企業應對疫情對全球供應鏈的沖擊？

從工業4.0，到供給側改革，再到新基建，數字經濟帶給了供應鏈哪些創新機遇？

如何用智能供應鏈的科技方法和技術解決企業在供應鏈端遇到的困難和問題？

7月9日，SiMPL2020第十屆供應鏈物流/采購/制造創新峰會現場，450+企業高管代表，60+行業大咖們聚集一堂，在探究供應鏈行業發展趨勢的同時，也對各自所服務企業供應鏈端的戰略、實踐、模式應用等展開討論，無論是甲方還是乙方，相互間出謀劃策，共同為供應鏈同行們貢獻自己的智慧寶庫，展示解決痛點的核心利器。

準時達 CTO 呂臺欣在大會現場發表題為“創新數字化實踐 提升供應鏈商業勢能”的主旨演講。

準時達全球解決方案中心負責人 孔向華Alex 出席“商業模式與數字化創新”圓桌論壇，與行業大咖一同論道供應鏈未來的協同趨勢和整體效率提升。

數字經濟在供應鏈發展中將產生哪些重要的影響？

呂總在演講中詳細分析了當前B2B供應鏈管理面臨的新挑戰，他強調智能制造不斷發展的背景下，傳統的大規模定制已經很難滿足客戶的個性化要求，更加短鏈、高效、透明的供應鏈管理成為B2B供應鏈發展的趨勢所在。

2020年新冠肺炎疫情全球影響目前仍未減弱，全球供應鏈受到巨大沖擊，呂總認為，深層次的原因是全球供應鏈多個層面缺乏信息溝通和靈活性，且采購戰略缺乏多樣性，導致勞動力缺失、物料供應不足，由此引發如企業生產線停擺，交期拉長，采購成本大幅上升等一系列反應危機。這就意味著，“危”中有 “機”，在疫情黑天鵝事件的沖擊之下，數字經濟時代迎來了前所未有的機遇和挑戰，作為企業來說，供應鏈管理有沒有科學的數字化工具、數字化解決方案和數字化服務手段，決定了企業在重大危機突然來臨時，能否有動態應對不確定風險的數字化供應鏈能力。

準時達為行業提供的數字化解決方案是什么？

MDS （Manufacturing Digital Supply Chain Management），制造業數字化供應鏈解決方案。MDS利用供應鏈信息化的手段打通供應鏈孤島，幫助企業縮短供應鏈環節，降低供應鏈總成本，改變傳統制造業供應鏈由單一的鏈條上企業的單線鏈接，轉向網絡化，多層次的全方位的鏈接。

呂總特別借用了行業通常定義的前臺、中臺和后臺來闡釋MDS的核心架構。在前臺，準時達利用JusLink提供了制造型企業及其上下游合作伙伴一個主入口，同一條供應鏈上的協作方共同在這個信息平臺上完成供應鏈協同工作。在中臺，供應鏈的運用和操作由中臺控制塔（control tower）來完成，全網資源的智能化控制將由中臺來完成。在后臺，結合IoT，AI自動化的技術，讓分布在全球各地的倉運配等物流數據得以完成實時精確的采集、匯總、清洗、提煉，并為中臺和前臺的分析提供決策依據，提升全網綜合管理能力。

如何用準時達JusLink為供應鏈可視化賦能？

面對更加復雜的制造業B端供應鏈管理，準時達打造了Juslink智慧供應鏈應用系統。其中的可視化是JusLink眾多功能模塊當中的一項。目前已經開發完成并且投入企業客戶使用的是 JusLink“運輸可視化” 和 “庫存可視化” 的功能。運輸可視化可以做到全球運單實時可視，異常信息及時回饋，動態ETA及時更新。庫存可視化包括靜態庫存和動態庫存的管理，并且可以做到提前預知庫存變動，動態庫存狀態提醒，風險提前管控。

數據中臺（control tower）在供應鏈協同中扮演了什么角色？

呂總分析到，供應鏈協同的核心是多角色，數據中臺是支持供應鏈上下游多角色的協同，為前臺提供高響應的創新能力，讓中臺運營能力轉化為客戶價值。

真正最有價值的是在供應鏈環節中流通的數據，如何讓這些數據匯總起來，傳遞給有需要的人，并且通過數據的分析和處理來產生價值？準時達打造的數據中臺，就是把供應鏈的每個環節都匯總到數據中臺，從而成為數字化決策的基礎。

數據中臺的兩個核心目標是業務優化及業務轉型。數字化產品的服務創新能力有可能為企業打開另一扇門，為企業提供有別于傳統企業的創新產品。準時達在電子制造產業經營供應鏈管理近20年中，一直在持續不斷地構建供應鏈數據中臺，完善它，以達到可應用于不同的供應鏈場景之中的目標，正是以數據中臺為基礎來支撐數字化供應鏈的構建，才能達到供應鏈全鏈條的協同。

準時達在智能設備的應用場景有哪些？

對于科技賦能供應鏈管理，無論是制造業還是消費產業，它們之間的互聯互通形成了一種可能；從內部來看，很多企業的轉型，比如從自動化生產轉型為智能化生產等，轉型的速度越來越快，相應的智能化和自動化的IoT設備都會有更多的需求和應用領域。呂總在會議現場為嘉賓們展示了準時達無人車的應用。2019年，準時達開始在制造業工廠區推動“無人車”的運用，在相對封閉可控的區域給“無人車”的推廣創造了條件，從而使它更利于推廣且有更豐富的應用場景。

數字化供應鏈能給企業帶來什么樣的發展機遇？

Alex在會議現場用兩個形象的比喻解釋了數字化給企業帶來的機遇。

傳統的供應鏈就是“盲人摸象”，我們站在大象的面前，卻不知道他長什么樣子？數字化讓供應鏈的全貌得以呈現，可以想象客戶第一次看到全球供應鏈全貌時異常興奮的神態。可視化也能及時地讓客戶知道供應鏈的問題出現在哪里，并且評估供應鏈現在以及未來面臨的風險。

傳統的供應鏈就像“接力賽跑”，每個供應鏈環節都在等待上一個環節的接力棒交接，但是上一個環節的人跑的怎么樣，在參賽者當中處于什么樣的位置，其實下一個環節的人并不知道，只有在交棒之后，才發現異常。在數字化和可視化實現之后，供應鏈可以讓我們抽身出來，好比看現場直播，各個選手的發揮，可以一目了然。這就為風險的預測和管理提供了可能。

數字化也讓“大”和“小”成為可能。所謂“大”，我們在談“地球村”，“命運共同體”，因為數字化讓我們的產業鏈協同更加緊密，讓單一的鏈條形成縱橫交織的網絡生態。所謂“小”，當我們談到彈性（柔性）供應鏈，短鏈，區塊鏈時，數字化讓我們可以快速響應客戶需求，響應異常風險，提供解決方案，實現降本增效。

數字化有可能改變企業的商業模式嗎？

Alex分析到，服務B2B的制造型企業，我們的管理分為戰略、規劃、管理、執行，傳統的物流市場，3PL企業通常負責執行層面的業務，但隨著供應鏈管理的深入，有關管理、咨詢、規劃層面的業務也會逐漸地外包給更加專業的供應鏈管理企業。未來，”做大做強”的平臺型企業和”做專做細”的細分領域供應鏈企業可以相互協作共同滿足客戶的需求。

要實現數字化，企業將會遇到哪些挑戰？

企業要做數字化一定要與企業的戰略相結合，例如在可視化領域，究竟實現哪些方面的可視化，“人”“車”“物”“場”都有數據采集，但并非收集完成所有的數據就能實現數字化，相反沒有很好的利用這些數據，就是一種浪費。數字經濟是把數據變得經濟化，市場化。我們把數據放到產業大數據里，那么數據的標準化和共享化對企業就是很大的挑戰。每個企業都會有自己數據的標準規范，難以串聯，這就是信息孤島的來源。

第二個挑戰，就是數據標準不統一。Alex解釋到，每個企業都采集了很多無用的數據，結果海量數據Mass Data，變成了無序的Mess Data，這給數據清洗和應用都帶來巨大的難度。

另一個挑戰來自于信息安全。數據只有交換共享才能稱為大數據，數據的共享建立在企業互信的基礎上。所以我們也亟待行業的規范和和規劃的建制，才能真正把大數據利用起來。