5月中旬Gartner公布了25強名單，引發圈內小伙伴廣泛討論與深度分析，

如今幾個月過去了，在這期間公布了幾個重點，包括

1 全球供應鏈大學25強 (老牌院校，繼續無國內大學上榜)

2 供應鏈創新獎（今年無國內企業上榜）近期會分析

3 供應鏈專業力獎（恭喜聯想合肥工廠的LTS技術上榜）

      除此之外，昨晚的Webinar上針對供應鏈25強企業的一些最佳實踐說明。

      關于本次獲獎評選標準，已經有很多文章做了分析，之前官方也做了公開標準說明，本次是針對獲獎企業實際在 【目標導向組織】【業務模式變革】與【數字化協奏】三個領域的實踐介紹

       這三個領域在企業里都是變革，也是今年比較火的話題，特別是數字化方面。那么我們逐個來看看把

一  Purpose Driven Organization 目標驅動的組織

         哈哈，沒用這幾年很火的demand driven的說法...這方面主要包括6點

• 目標領導品牌/高期望

• CE模式/充滿野心的ESG目標   

  （CE是歐盟的強制性安全認證，ESG是商業價值與社會價值兼容性）

• 基于生態系統的合作伙伴體系

  （生態在互聯網界很火吶....)

• 端到端透明度   

• 員工經驗  

• 負責任的自動化

  （BT君理解是自動化時代的責任歸屬問題，每個公司都有個人叫“系統”，大家一遇到問題就怪他 ）

  

  

     Dell是在CE與ESG方面的卓越實踐，包括能源之星標準，93%包裝采用環保回收材料等等

  Renault雷諾日產 是在應對疫情，大量購買防疫物資支持員工與工人

（額......完全看不出有什么特點.....國內企業不都是這么做的么？）

       目標驅動組織，在負責任自動化和生態系統合作伙伴沒做太多闡述，這方面反而在人才獎，創新獎，突破獎等方面有更多實踐介紹。

前些年非常火的供應鏈金融，在構建生態上有諸多實踐，今年倒沒看到太多案例.....(也許割韭菜擼羊毛的實踐太多了........)

二  Business Model Transformers 業務模式變革

         Transformer變形金剛？？？？

• 非傳統的競爭 

• 模塊化供應鏈服務模式

  （這個現在也很火Scaas供應鏈即服務，講采購, 計劃，物流等能力模塊化， 以前是內部共享，現在是對外成立子公司輸出）

• 新市場/直接面向客戶  

  （大約就是2B轉2C，或者上游向下游延申）

• CX客戶體驗聚焦：個性化，閉環反饋

    越來越互聯網化的語言

  

• 敏捷業務流程/產品（天下武功唯快不破，后端壓力越來越大）

• 開發/啟動心態  

       聯想在業務變革上涵蓋領域比較多,比較有代表性是

       CX上的體驗,20%員工績效與CX掛鉤，主要是通過設立OKR目標實現

SCaas模塊化供應鏈服務，主要是Blockchain技術在供應鏈生態的應用實踐

      亞馬遜比較有意思，除了眾所周知強大的AI與機器人外，最后有一句  在可持續性與社會責任上透明度更低？？？（不知道是不是筆誤，感覺怪怪的）

      是諷刺亞馬遜的機器人監工事件？？？不得而知..

      聯合利華，是采取了一套Digital的VOC機制，，建立了一個 Listening Tree，通過產品/包裝等維度提煉的數據進行客戶洞察分析。

      采用的技術沒說，猜測是類似 社交網絡營銷管理或是自動化營銷類似這幾年比較火的技術，爬蟲抓取社交平臺用戶信息，實時做風險預警........個性化產生自動營銷活動這類，這種一般涉及用戶隱私數據，不好說...

三  Digital Orchestrators 數字化協奏曲

• 下一代ERP/數據基礎

  （ 90年代的ERP至今30年沒啥大變化，這幾年都在談下一代ERP，僅僅Saas化就是下一代ERP么？....不太了解下一代是啥樣.....)

• AI/機器學習/大數據/流程自動化/機器人/物聯網/增強現實/3D打印

  涵蓋近些年最火的技術，注意！沒有區塊鏈！猜下為什么....

       另外需要注意的是，機器學習ML與AI做了區分....這兩者現在開始在應用上有了更細微的分別......機器學習已經成為獨立的方向

• 網格技術應用于端到端成果

        網格技術是分布式計算的新技術，在應用端感知還不太明顯，主要是在采用云技術的一些系統上，會有比以往更高也更具性價比的算力。（現在企業的BOM與SKU都很多，算力還是很重要的）

• 開放創新與合作伙伴/眾包

  技術的突飛猛進帶來更多合作機會，去年獲獎的京東與沃爾瑪供應鏈協同項目，互聯網帶來的各類眾包機制（類似滴滴打車這種）

• 未來匹配的勞動力/數據民主化

       在數字化時代，對勞動力的需求也發生變化。各類數據分析崗位的出現，模型調參，數據標注師，甚至是數據分析的民主化

       無編程經驗可以上手的低代碼開發，或者無需數學背景的數據模型分析，算法模型逐步變得像以前跑MRP一樣，不需要知道邏輯依然可以使用與管理

Intel在供應鏈計劃上的數字化應用

       多地點的實時需求計劃，采用優化求解器平衡產能，成本，庫存與訂單交付，（這幾年在日計劃以上層級應用越來越多的規劃算法.....)

針對分銷與庫存的優化（在傳統DRP領域，現在ML與AI有了更高級的做法.....)

       Intel采用的這幾類技術，都是目前最火熱也最具備落地實踐價值的內容，傳統MPS，MRP與DRP技術，逐步被更先進的算法所取代.

        最后Gartner給出一些建議，通過目標驅動，商業模式與數字化協奏三個主要趨勢與供應鏈實踐，可實現商業價值的轉化。

        BT君個人看來，某種意義上這三大趨勢相輔相成，并且也是孕育供應鏈實踐的土壤，例如目標驅動下的生態系統協同才能促進更多Segmentation的細化管理，此外通過商業模式變革在生態系統中挖掘新的盈利模式，通過數字化手段降低生態溝通成本，實現在后疫情時代,逆全球化浪潮下的企業自我進化與適應。