最近看到一則新聞【1】：“松下公司2021 年 9 月 17 日宣布，其已經完成了對Blue Yonder的收購，該公司是領先的端到端數字交付平臺供應商。松下在2020年7月收購了Blue Yonder的20%股份后，目前又收購了剩余的80%股份。此次投資對Blue Yonder的估值為85億美元。”

松下公司是全球領先的研發創新技術和解決方案的供應商，它的技術和解決方案廣泛應用于消費電子、住房、汽車和B2B領域。BlueYonder（前身為JDA Software, Inc.）提供無縫銜接的業務體驗，助力全球各類組織和個人實現其最大潛力。BlueYonder 由機器學習驅動的數字交付平臺可方便客戶選擇其希望的時間、地點和方式進行交付。BlueYonder 融合了三十五年的專業知識儲備、語境智能和數據科學，為全球 3300 多家領先的制造商、零售商和物流商創造更加自主化、可持續的盈利運營。

此次收購加速了松下和BlueYonder關于自主學習供應鏈的共同愿景。 一硬一軟兩個有名的數字領導者聯手必將加速自主學習供應鏈的深度擴展（見圖1）。

另一則新聞說【2】：“日前，美國國家反情報和安全中心（NCSC）官員發出嚴厲警告稱，美國要想保住超級大國地位，必須在人工智能、量子計算、生物技術、半導體以及自主系統等五項關鍵技術上保持領先地位。”

這從另一個方面說明了這個收購事件的重要性，因為自主學習供應鏈包括了這五項未來頂級技術的兩項：人工智能和自主系統。本文借此機會分析這個事件對供應鏈變革的意義以及介紹一下自主學習供應鏈的趨勢。

#01供應鏈的工業化

供應鏈行業正在大規模工業化。工業化是將人類群體從農業社會轉變為工業社會的社會和經濟變革時期，這涉及以制造業為主體對經濟進行廣泛重組的過程。工業化伴隨的是我們已經經歷的三次工業革命和正在進行的第四次工業革命，但通常供應鏈會滯后于這些以技術和產品的革命帶來的經濟變革，與此同時第四次工業革命加快了供應鏈工業化的進程。不僅僅是新興的數字技術推動了供應鏈的技術進步，從一個以人為主體管理和運營的供應鏈變成了利用人工智能、高級分析、云計算等人-機協同的智慧的數字供應鏈。

而且現在供應鏈已經成為國家戰略，成為不僅僅是高管們，而且是一般日常生活關注的話題，對于消費者和供應商而言，如今的供應鏈已成為每個組織的中心舞臺。此外從歷史上看，工業化與嚴重依賴化石燃料的污染行業的增加有關，然而隨著人們對可持續發展和綠色產業政策實踐的日益關注，工業化更多涵蓋技術跨越，直接投資更先進、更清潔的技術【3】。盡管中國的供應鏈工業化稍落后于西方發達國家，但近年來中國的供應鏈工業化的進步舉世矚目。但是中國仍需向西方發達國家正在進行的大規模工業化供應鏈學習，以促進中國供應鏈的大規模工業化，如加快從物流向供應鏈及其生態系統模式的轉型，以及伴隨的供應鏈數字化轉型等。

松下收購Blue Yonder（BY）將使松下的傳感技術和邊緣設備與BY的AI/ ML驅動的計劃、執行和商業解決方案結合起來，這將加速自主學習供應鏈的實現（見圖1）。從而企業可以打造更智能、更互聯的電子商務戰略、零售門店、倉庫、交通和工作場所。這種獨特的端到端產品為客戶提供了無限的可視性、控制和編排，允許他們實時地調整操作，提供卓越的客戶體驗，并交付更有利可圖的業務效益。這無疑將有助于松下和BY擴大規模以適應當今供應鏈的工業化，我們希望看到中囯也出現這種由工業4.0帶來的工業化運動的強強組合。

圖1：松下+ BY加速自主學習供應鏈【4】

#02自主供應鏈即將到來

供應鏈越來越依賴自動化來提高效率和彈性。5G、機器人、人工智能、機器學習和物聯網 (IoT) 等技術進步正在使端到端自動化成為可能。下一個重大步驟是使用該技術創建一個整體的、協調的解決方案，旨在實時優化我們的整個供應鏈。

今天稱為自主或自我思考的供應鏈這個概念主要在學術文章中討論。它融合了自動駕駛汽車、機器人、3D 打印、物聯網 (IoT)、人工智能和機器學習，因此它也被稱為無人駕駛供應鏈。

理論上，自主供應鏈將使人為干預變得不必要。它將獨立處理由客戶銷售訂單生成的活動，包括物料計劃和采購、將組件交付到倉庫、接收、存儲、將物品發送到生產車間、制造產品和包裝。這些形成了入站供應鏈，它將優化到客戶現場的運輸路線，讓您實時跟蹤，監控設備功能，預測故障，并生成更換零件的生產和運輸，實現出庫供應鏈的自動化。

羅戈研究在不久前發表在《供應鏈管理》期刋的文章“人工智能重塑數字化供應鏈”[4]中指出：” 雖然在到達無人為或近乎無人為干預的供應鏈之前要克服許多障礙，但有許多工業實例表明這是可行和實用的。人們似乎從自主交付看到了自主和近乎自主的供應鏈，即無人干預或近乎無人干預的供應鏈未來可期。” 并且專門介紹了BY的以智能控制塔為核心的自主供應鏈解決方案（見圖2）。盡管這只是一個雛形，但這是一個變革供應鏈偉大旅程的開始，自主供應鏈將為企業運營方式帶來翻天覆地的變化。

圖2：Blue Yonder 智能自主供應鏈[5]

現在回到松下收購BY這件事，到底意義何在？眾所周知，由于供應鏈的復雜性，并且不確定的世界使它變得越來越復雜。自主供應鏈迄今對于供應鏈來說仍然只是一個愿景，盡管，已經有像BY這樣領先的創新的供應鏈解決方案和軟件系統提供商在這方面已邁出了可喜的一步，實現真正的自主供應鏈并非易事，光有好的軟件解決方案（云和AI／ML）是不夠的，重要的是需要有完整準確的實時和分時的供應鏈端到端的數據。然而，松下與BY珠聯璧合使松下的邊緣實時數據的能力為加速實現自主供應鏈注入了新的能量。圖3告訴我們關于實現自主供應鏈的三大要素：它們是邊緣、云和 AI/ML 元素的結合。這三個要素對于加速松下+BY共享的自主供應鏈?至關重要。BY一直在幫助其客戶實現云之旅和自動化 (AI/ML) 之旅。現在，將松下的邊緣功能與BY的云和 AI/ML 功能相結合，將加速它們的客戶通往未來自主供應鏈邊緣的旅程。

圖3：實現自主供應鏈的三大要素【4】

供應鏈的競爭力和響應能力正在迅速轉移到供應鏈的前線（邊緣）。供應鏈不再只是由高管管理，還包括在工廠、倉庫和配送中心工作的一線人員，甚至是那些操作車輛的人員（卡車司機），這些工人對供應鏈的成功至關重要，需要強大的智能工具來指導他們的日常工作。這是松下現場工藝創新（Gemba Process Innovation）【5】的精髓，它粗略地翻譯為“創造價值的地方”，通過構建位置和資源感知解決方案來共同為供應鏈前線賦能，通過將松下的松下現場工藝創新（邊緣創新）與領先的供應鏈軟件解決方案相結合，以從端到端優化整個供應鏈。BY 的供應鏈管理解決方案和松下Gemba 流程業務模型的集成產生了一個新的組合的解決方案（見圖4）。

圖4：BY 的 松下Gemba 流程業務模型演進【7】

實時可見性和編排不再是大流行后供應鏈中滿足消費者需求和管理盈利能力的一種需要，而是一種必需品。如果控制塔解決方案不提供 AI/ML 和云計算功能來磨練、收集海量數據并使其有意義，那么控制塔解決方案只能解決表面的問題，而不能解決供應鏈管理的根本問題，即提供智能決策和增強供應鏈彈性，為客戶創造價值。今天，公司需要將商務物流規劃與由前線感知供應鏈強力驅動的控制塔可見性覆蓋相結合。隨著 BY 和松下的合作，BY由 Luminate 平臺支持的 Luminate? 控制塔將得到松下物聯網中心技術的推動，用感知、分析和開發事件以觸發警報并提供預測分析以協調整個供應鏈，這是自主供應鏈的基礎，也是 Blue Yonder 和松下將共同提供的東西。作者相信通過與松下互聯解決方案公司合作，Blue Yonder 擁有更強大的“優勢”，可以為零售商、制造商和 3PL 公司定義下一代端到端互聯供應鏈解決方案。圖5顯示了松下+BY最新的自主供應鏈生態系統的架構。其中包括：

• BY的Luminate? 控制塔為核心的自主供應鏈的Luminate平臺

• 以松下的傳感技術和網絡技術（包括邊緣設備）為核心的自主供應鏈的基礎設施，它連接制造業，物流，和零售商的網絡空間，并獲取各種數據。

松下的優勢包括設備、智能傳感、面部識別、機器人技術，用于從前線收集重要數據，并通過將其與來自業務合作伙伴和第三方的外部數據相乘，BY 的 AI/ML 驅動的軟件解決方案可以實時分析形勢變化時間并提供決策支持，這些支持被送回前線，這就是本文所說的自主供應鏈。

圖5：BY 的 松下邁向自主供應鏈【7】

#03供應鏈數字化就緒度路線圖

為了推動供應鏈的自主化轉型，BY聯合WMG（華威大學）推出了一個供應鏈數字化就緒度（Digital Readiness：一種以自主性程度來衡量的數字化成熟度）評估的框架和方法【8】。供應鏈數字化就緒度是一種量化指標，旨在評估制造商和零售商在這一戰略旅程中的成熟度。

華威大學和 Blue Yonder 開發了一個框架，用于衡量跨核心流程和關鍵維度的供應鏈。該報告提供了總體分數以及細粒度的結果和發展的基本情況。圖6描繪了供應鏈數字化就緒度路線圖。該路線圖從兩大維度：＂預期＂和縱向＂可見性及自動化＂將自主供應鏈劃分為兩大階段和四個發展水平：

圖6：供應鏈數字化就緒度路線圖【8】

到目前為止，已有超過 180 家制造商和 100 家零售商參與上述的供應鏈數字化就緒度評估。圖7描述了這些參與企業目前供應鏈數字化就緒度（成熟度）的水平。從該圖可見，企業的供應鏈數字化就緒度水平是兩頭小中間大。水平在1－1.5的企業約占17％，而水平在3以上的占11％左右，水平3.5－4的企業只有1％左右。處于中間水平（2－3）的大約占到52％。其實上面只是一個行業平均的度量不同行業的自主性的發展程度和發展難易都是有差異的。制造業供應鏈是長鏈，而零售業供應鏈是短鏈，制造業供應鏈實現自主顯然要比零售業供應鏈難度要大得多。然而根據Blue Yonder 和 WMG（華威大學）的研究【9】：大多數全球零售商僅處于數字供應鏈采用的早期階段。零售供應鏈數字就緒報告對 104 家全球零售商的數字供應鏈就緒情況進行了基準測試，顯示目前只有 15% 的零售商擁有規范或自主的供應鏈（圖6中的 3 級和 4 級）。然而，該報告還顯示大多零售商懷有數字化轉型的雄心，超過一半 (61%) 的零售商表示，他們希望到 2025 年實現規范或自主的供應鏈。

目前本文作者手頭沒有制造業自主供應鏈進展的數據，也沒有見到中國有關自主學習供應鏈的進展情況，希望不久將會看到這些研究數據。

圖7：目前供應鏈數字化就緒度（成熟度）水平【8】

#04總結

本文通過松下收購BY這一事件介紹和分析了供應鏈的工業化進程，以及數字化供應鏈實現自主的發展趨勢。本文作者認為完全的自主供應鏈還是供應鏈變革的一個愿景，就像無人駕駛一樣，還有很長一段路要走。筆者在《人工智能重塑數字化供應鏈》【5】中認為“真正意義的全自主供應鏈只適應于某些供應鏈場景，對于整個供應鏈來說，近乎自主學習和人機智能組合的供應鏈是未來理想的自主學習供應鏈。在此，近乎自主學習是指一切可由AI主導的自主學習技術代替人在供應鏈中的工作時采用自主學習技術。當然如果供應鏈中的所有工作都能被自主學習技術所代替，那就是理想中的自主學習供應鏈。”盡管目前全自主供應鏈還只是供應鏈業界的一個愿景，已經有一批領先企業在沖刺自主學習供應鏈的高峰。

事實上，正如筆者和羅戈研究潘永剛《數字化供應鏈：轉型升級路線與價值再造實踐》【10】一文中所指出的供應鏈計劃的變革是其數字化變革的核心一樣，在自主學習供應鏈中，供應鏈的自主計劃（規劃）是核心，而實現它是最具挑戰性的方面，目前仍進展緩慢。《人工智能重塑數字化供應鏈》【5】一文也已經介紹了自主供應鏈計劃方面的一個案例：EY的綜合集成數字計劃方案，作者將另文對有關自主供應鏈計劃的趨勢和技術做詳細分析。

松下+BY的自主供應鏈的創新努力使供應鏈業界看到了自主學習供應鏈未來的曙光，實現這個美好的愿景需要整個供應鏈（供應網絡）的努力！

參考文獻：

【1】 BlueYonder供應鏈，松下完成收購 Blue Yonder事宜， 2021/9

【2】 觀察者網 呂棟 編輯/陶立烽，美官員：美國想保住超級大國地位，這5項技術必須領先

【3】 羅戈研究，《供應鏈零碳轉型綜合研究報告》，

http://www.gillianpearce.com/front/lc_report/get_report_info/144， 2021-03-29

【4】 Blue Yonder，https://www.blueyonder.com/，2021

【5】 唐隆基，潘永剛, 和余少雯，人工智能重塑數字化供應鏈, 供應鏈管理，Vol.2, No.8, 2021

【6】 松下現場工藝創新，

https://www.panasonic.com/global/corporate/cns/gpi.html

【7】 Blue Yonder 實現自主供應鏈，2021

https://www.panasonic.com/global/corporate/cns/gpi_blueyonder.html 

【8】 數字化就緒度（BY&WMG），https://scdigitalreadiness.com/digital-readiness/，2021 

【9】 BY&WMG，Supply Chain Digital Readiness in Retail - A Global Survey of 100 Retailers，2020

【10】 唐隆基和潘永剛，《數字化供應鏈：轉型升級路線與價值再造實踐》,人民郵電出版社，2021年09月