本文作者在【1】中引用了Gartner的調查報告【2】。該報告將供應鏈按照應對不確定事件,特別是各種危機造成的供應鏈中斷的戰略和能力,分為適合的和脆弱的兩大主類,并指出了它們的顯著區別:最脆弱的只關注短期生存,而適者則將中斷視為提高供應鏈為企業提供的價值的轉折點。這里的適者(適合的供應鏈)正是【3】中作者所指出的具有“反脆弱性”的企業和供應鏈。反脆弱性是一個超越復原力和強韌性的概念。復原力只是事物抵御沖擊,并在重創后復原的能力;而反脆弱性則進一步超越了復原力,讓事物在壓力下逆勢生長、蒸蒸日上,從不確定性中受益。反脆弱性是具有彈性/韌性+逆勢生長戰略和能力,適合的供應鏈具有反脆弱性,也就是要具有“強彈性”=彈性/韌性+逆勢生長戰略和能力。
Gartner在其研究簡報《供應鏈簡報:大流行重置——通過采用控制塔方法來啟動您的供應鏈》【4】中指出: 控制塔將復雜和孤立的供應鏈功能整合在一起,提供更高的可見性和洞察力,以增強一致性和性能。這項研究特別有助于首席采購官了解控制塔方法在擺脫危機時如何發揮作用。該研究表明采用現代數字供應鏈控制塔技術將有助于企業和供應鏈組織提高強彈性,從容應對新冠大流行和其它危機所造成的供應鏈中斷。自大流行遭受重創以來,企業一直在重新審視其供應鏈的運行情況。Gartner 說得簡單明了:“在大流行之后重新設置(Reset)是一種高風險、高影響的情況,在這種情況下,速度可以讓領導者脫穎而出。”從大流行中脫穎而出的關鍵:通過控制塔管理您的供應鏈。
筆者在【5 – 11】中對供應鏈控制塔已經做了一系列的研究和報告。本文在前面研究的基礎上進一步指出它的新發展趨勢,它的基本要素,智能化和云架構,以及介紹控制塔的實施方法和若干成功案例。
本節首先給出供應鏈發展新趨勢和面臨的挑戰,然后主要討論供應鏈控制塔的幾個新發展趨勢。
2.1 供應鏈的新趨勢
下面列舉了供應鏈的幾個重要的新趨勢,數據來源于高德納一系列的研究和預測。
在混亂的世界中,需要響應迅速的供應鏈領導者: 最近的疫情向我們表明,我們的供應鏈是多么脆弱。事實上,根據Gartner的數據【12】,70%的供應鏈領導者報告稱,自2019年以來,他們一直在應對中斷。
供應鏈彈性和敏捷性投資趨勢:【13】指出87%的供應鏈專業人員正在計劃對供應鏈彈性進行投資。
獲得競爭優勢的可組合方法: 組織正在采用前瞻性的方法,利用應用程序組合技術,通過組裝或現有的面向業務的組件,以交互和增量的方式組合滿足其業務需求的業務應用程序。事實上,高德納預測【14】,到2023年,采用可組合方法的組織將超過競爭對手80%。
數字供應鏈孿生和控制塔計劃合并失敗導致的價值損失:【15】指出到2026年,約80%的組織將因未能合并其數字供應鏈孿生和控制塔計劃而遭受重大價值損失。
供應鏈管理應用程序嵌入高級分析、人工智能和數據科學的增長: 技術是轉變業務的關鍵,這需與預測相配合。高德納預測【15】到2026年,超過75%的商業供應鏈管理應用程序將使用先進的分析、人工智能和數據科學。
2.2 供應鏈的新挑戰
由于復雜的國際關系、地緣政治、還未結束的新冠流行、氣候變化等造成的不確定、不穩定的世界環境,全球的供應鏈面臨許多挑戰,下面列舉了一些重要的、新的供應鏈挑戰:
端到端供應鏈可見性: 全面的供應鏈可見性對于克服不斷上升的成本壓力、客戶需求和潛在的庫存挑戰至關重要。
敏捷應對不斷變化的客戶需求: 當前業務環境的特點是不斷變化和不斷增加的不確定性,為了克服這些不確定性,公司在尋求可持續的競爭優勢來源時轉向了敏捷的概念,最終目標是增強客戶體驗。
不同的系統和過時的技術: 供應鏈中日益復雜的需求繼續刺激對更多系統的需求。而且,在這個已經超載的生態系統中,使用過時技術的系統越多,它就變得越復雜。
用于自動化多個平臺的協作平臺: 一個有效的全球網絡協作平臺可以通過網絡從上游到下游再到最終客戶進行連接和通信,可以幫助組織自動化和優化業務流程。從這個意義上說,組織還需要一個可組合的供應鏈解決方案,將其現有系統(如ERP系統)與其他應用程序(如電子商務、商業與市場關系管理CRM、電子數據交換EDI、市場工具(如分析)以及其業務運營的其他數據庫和數據點)連接起來。同時還要適應新的商業模式,如從B2B轉向B2B2C和直接面向客戶。
AI驅動的數據洞察,以消除瓶頸和供應鏈中斷: AI和ML驅動的系統有助于預測分析。例如,通過分析整個業務流程生命周期中天氣和運輸點的大型數據集,為供應鏈專業人員提供時間制定解決方案,避免或處理中斷。
2.3 供應鏈控制塔新趨勢
跟隨供應鏈新的趨勢和面對供應鏈的新挑戰,供應鏈控制塔技術正朝著新的趨勢向前發展。首先本文指出,就供應鏈控制塔性質而言,它試圖查看其組織外部的所有相關供應鏈活動,但這一概念的應用因解決方案而異。迄今為止,控制塔的大多數嘗試都集中在航空、地面和跨海運輸上。供應鏈管理變得越來越復雜,并且涉及網絡合作伙伴之間的更多協調。引入控制塔技術是為了在不斷發展的生態系統中提供更大的可見性和更有效的協作。隨著時間的推移,該技術已經從跨越運輸管理的狹隘解決方案轉變為更全面和整體的能力,以滿足對更廣泛的系統集成、效率、智能和速度日益增長的需求。本節將介紹它的一些新的發展方向。
現代供應鏈控制塔概念和技術正被更廣泛的行業釆用:本文作者在【9-10】中指出: 《供應鏈管理之死》的作者用三分之一的篇幅介紹供應鏈控制塔:
“其中許多公司正在探索的一個關鍵概念是“數字控制塔”——一個虛擬決策中心,提供對全球供應鏈的實時、端到端可視性。對于少數幾家主要零售公司來說,控制塔已經成為他們業務的神經中樞。 一個典型的“塔”實際上是一個物理房間,配備了一組全天候工作的數據分析師,監控著一堵高清晰度屏幕墻,屏幕提供從訂單到交付的供應鏈每一步的實時信息和3D圖形。視覺警報會在庫存不足或流程瓶頸發生之前發出警告,以便一線團隊能夠在潛在問題成為實際問題之前快速糾正。實時數據、無可置疑的準確性、持續關注客戶、卓越的流程和分析領導力是這些零售業務的控制塔運營的基礎。 工業公司也在接受這一概念。一家制造商的復雜網絡,每天要流轉超過一百萬個零部件。控制塔在可在出現潛在供應問題出現時識別它們,計算問題的影響,并使用預先確定的操作自動更正問題,或者為系統升級團隊標記問題。同樣,一家鋼鐵公司在其控制塔平臺中構建了一個定制的場景規劃工具,以提高供應鏈的響應能力和彈性。該工具模擬重大、意外的設備故障(即所謂的“重大故障”)對業務的影響,并給出最佳的風險應對措施。” |
供應鏈(最早是物流)控制塔概念和技術起源于物流和零售業,而現在工業公司,特別是制造業也廣泛接受這一概念和技術,如美國的機械制造巨頭卡特彼勒(Caterpillar)和全球制造服務公司捷普(Jabil),中國的華為,聯想。趨勢包括:
影響工業制造商供應鏈的不可阻擋的力量,正在推動對控制塔的需求。
控制塔能將數據轉化為決策,并幫助工業制造商的供應鏈評估權衡方案并隨時預測最佳前進路徑。
工業制造商需要能夠實時感知、轉換、求解、執行和學習的先進(而非傳統的)控制塔。
現代數字供應鏈控制塔已成為全新的數據驅動及AI賦能的供應鏈管理模式和供應鏈網絡的神經中樞系統。控制塔戰略將成為企業供應鏈戰略的重要部分。此外傳統上,大型企業利用控制塔解決方案;然而,Nucleus發現中型組織的需求增加了,因為它們需要在生產和運輸方面具有更高的可見性和敏捷性以保持競爭力。隨著 SaaS 市場趨向于平臺方法,供應鏈解決方案領域內的整合不斷增加。
數字供應鏈孿生是端到端供應鏈控制塔的支柱:高德納在其預測供應鏈技術的未來報告【16】中指出: 企業對供應鏈控制塔的興趣和需求很高,而且還在不斷增長。盡管如此,在其端到端供應鏈中部署和充分利用控制塔的公司數量仍然很少。到2023 年,由于思維方式和文化障礙,不到 5% 的類似控制塔的部署將發揮其端到端潛力。為什么?大多數供應鏈組織在功能上都是孤立的,因此在各自的領域和角色中進行衡量。要充分利用控制塔的所有功能,一項重大的端到端轉型需要徹底轉變思維方式。從技術的角度來看,它需要一個數字供應鏈孿生(雙胞胎)。大多數公司還沒有準備好邁出這一步。到2026年,約80%的組織將因未能合并其數字供應鏈孿生和控制塔計劃而遭受重大價值損失【15】。
真正的端到端實時和分時的可見性:可見性是供應鏈控制塔最重要的方面之一,不僅在運輸方面,而且在庫存、物流和倉庫活動方面也是如此。例如,退貨管理和逆向物流通常與下游業務流程分開管理,導致企業失去了向客戶提供完整訂單可見性的機會,這將影響他們的服務能力。通過端到端的可見性,流程可以是多向的,并且可以適配訂單規范和各種服務級別。通過查看供應鏈運營的細化和整體視圖,還可以收集有關產品可用性和生命周期的廣泛見解,這意味著 CSCO 將擁有更好質量的數據來做出決策。更為重要的是在當今不確定的環境下,真正端到端的可見性有助于及時發現異常,規避風險,提高供應鏈彈性。
圖1:供應鏈可見性的成熟度(來源:高德納2014)
圖1描述了供應鏈成熟度的5個階段,其中階段1和2主要聚焦在企業內部,階段3至5主要聚焦在企業外部,而階段4和5才達到端到端的可見性,可惜目前大多數企業的供應鏈可見性還處于階段1和2,少數處于階段3,而真正達到階段4和5的供應鏈組織/企業占比小于10%。供應鏈控制塔是一個能幫助企業或供應鏈組織達到階段5的技術。然而要達到這一點將是一個巨大挑戰。為此,供應鏈控制塔需要釆用現代數字技術將傳統單一可視化儀表盤式控制塔改造為實現真正端到端供應鏈可見性的數字控制塔。
實時供應鏈端到端可見性以推動“實時”行動管理。由于新冠大流行,對供應鏈進行端到端的實時洞察是一項關鍵能力。它使組織能夠了解中斷的區域及其嚴重程度,并在快速變化的情況下改進應急計劃,以確保業務連續性。做出明智和快節奏的決策是確保產品和現金流動以及為客戶服務的能力的關鍵。
支持供應鏈編排的供應鏈生態系統控制塔:在當今日益苛刻、破壞性和不斷變化的環境中,企業需要一個能夠實現系統統一、網絡范圍內的協作和流程融合的供應鏈平臺。根據 2021 年 Gartner 供應鏈技術用戶需求和需求調查,55% 的首席供應鏈供應商 (CSCO) 表示,他們的主要組織重點是跨核心供應鏈流程和擴展價值鏈的整合。為什么從基于投資組合的環境轉變為原生統一的單平臺控制塔如此重要?
現代供應鏈就是一個生態系統,有多個獨立的實體,例如材料供應商、合同制造商、VMI專家、LSP、倉庫、逆向物流專家和承運人,都可能構成一個供應鏈,從而形成一個復雜的合作伙伴網絡,每個合作伙伴都有自己的個人數據基礎架構分布在多個 ERP 和倉庫管理系統等。當所有這些合作伙伴部署單獨的業務應用程序時,信息很容易成為孤立的,并且在目標上進行協作、改進運營和跟蹤細粒度成本的機會就會減少,還必然存在集成錯誤和數據冗余,這可能會損害用于戰略決策的數據的完整性和質量。作為多方編排平臺的一部分的供應鏈控制塔消除了細分并有助于簡化跨組織的流程。通過集中數據和消除孤島,控制塔使復雜的多層流程更易于監控和控制。它可以接受來自多個 ERP 的訂單,提供跨庫存、訂單和運輸的可操作可見性,并為跨入庫、出庫和反向流的智能和優化奠定基礎。
【7】指出盡管現代控制塔旨在提高效率并增強對中斷的抵御能力,但它們傾向于在狹窄的范圍內解決問題。編排控制塔的原生設計不僅是為了克服現代供應鏈的挑戰,而是徹底改變公司利用合作伙伴關系并努力成為行業領導者和創新者的方式。
智能執行控制塔(IECT):這種新型的供應鏈控制塔首先由埃森哲所發展【18】。它是既提供洞察力又提供行動的控制塔。這實際上與本文作者在【9-10】中關于供應鏈控制塔分類中的決策+運營型控制塔是相似的。本文將在下面有詳細的介紹。早期的控制塔解決方案本質上是可見性儀表板——它們提供洞察力和分析跟蹤,但大多數操作仍然必須手動執行。如果相關方使用不同的 ERP 程序,查看和更改訂單可能需要登錄單獨的系統或直接通過電話或電子郵件聯系代表。這些過程既耗時又不連貫,而且通常不會立即解決問題。相比之下,下一代控制塔得到了顯著改進,并能夠快速解決問題。它們提供應用內功能,這意味著用戶可以在 SCM/SCP 軟件中執行更改,從而減少監控和根據需要修改訂單所需的時間。未來的控制塔應該是這種既具有持續智能,而且能無需或少需人工干擾且基于洞察力來驅動供應鏈管理應用程序。
嵌入式智能、數據科學和機器學習:在網絡范圍內集成的供應鏈控制塔系統可以訪問不斷增長并變得更加可靠的數據池。當從多個管道實時更新數據時,信息通常更能代表實際情況。數據科學和機器學習使聚合數據成為可能,然后將信息應用于戰略和規劃。數字供應鏈雙胞胎是機器學習用于促進決策制定的一種方式——通過模型模擬,CSCO 可以在實施現實世界的任何變化之前虛擬優化流程和網絡。
認知控制塔(CCT):下一代認知控制塔不僅僅是供應鏈管理的集成工具。而且是供應生態系統戰略與日常運營之間的關鍵鏈接。從整個組織中提取數據,此功能可創建供應網絡的性能、運行狀況和生存能力的完整視圖。通過擴展,認知控制塔具有前瞻性功能,它利用數據驅動的見解和認知技術來實現更好的決策,預測未來事件并自動應對新興挑戰和機遇。
認知控制塔將人員、流程、數據和更廣泛的組織與底層技術系統連接起來,使企業能夠持續跟蹤特定業務問題的傳入信號,從癥狀找到根本原因。憑借龐大的地理和復雜的供應鏈,通過儀表板和可配置警報實時識別問題,在減輕可能的中斷和確保供應連續性方面具有顯著的商業利益。
智能控制塔是自主供應鏈管理的核心:盡管自主供應鏈迄今對于供應鏈來說仍然只是一個愿景,一些數字領先的公司,如ONE Network, Blue Yonder(BY),正在為實現這一愿景而努力。本文作者在【18】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中看到了自主/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。” 圖2描繪了BY的Luminate? 控制塔為核心的自主供應鏈:
圖2:BY的Luminate? 控制塔為核心的自主供應鏈
圖2中的Luminate? 控制塔是機器學習和人工智能驅動的智能控制塔,它通過預測分析可進行主動決策,并且使跨職能團隊能夠預測和控制供應鏈中斷。
可組合和云供應鏈控制塔:云供應鏈控制塔并不是一個新的趨勢,本文作者在中已有介紹。然而可組合云供應鏈控制塔則是新的發展趨勢。正如高德納指出的:采用可組合方法可獲得競爭優勢【14】。本文將在第6節中有詳細介紹。
可持續發展目標和溫室氣體監測:為了響應對“綠色”倡議不斷增長的需求,控制塔平臺現在可以將溫室氣體 (GHG) 排放納入供應鏈規劃。例如,用戶可以輸入有關訂單的參數,然后根據 EN 16258 標準和 GLEC 框架優化產品流程。供應鏈合作伙伴也可以通過溫室氣體排放量、燃料效率和其他非貨幣加權值進行評分,以促進合作伙伴的選擇過程。此外,作為多方編排平臺的一部分的控制塔可以幫助物流團隊計劃和執行所有流程以實現最低的碳足跡,并采取各種措施來最大限度地減少影響并監控進度以不斷改進和實現可持續發展目標。本文作者在【20】中介紹了支持可持續發展目標和溫室氣體監測的畢博的Log360供應鏈控制塔(見圖3)。
圖3:畢博的Log360供應鏈控制塔
可追溯性(Traceability)將和可見性(Visibility)一樣成為控制塔的基礎核心功能:據貝恩(Bain)公司的一項研究【21-22】,可追溯性可以幫助公司提高效率、彈性和競爭力。它將帶來下一次供應鏈革命。如圖4所示,可見性和可追溯性是未來供應鏈的核心,因此,可追溯性將和可見性一樣成為供應鏈控制塔的基礎核心功能。
圖4:可見性和可追溯性是未來供應鏈的核心(來源:貝恩【22】)
這一節借用高德納(Gartner)【23】和德勤(Deloitte)【24】關于供應鏈控制塔的研究,介紹下一代供應鏈控制塔的概念及關鍵技術能力,如何部署供應鏈控制塔,和控制塔的基本要素。
3.1 下一代供應鏈控制塔的概念及關鍵技術能力
本文作者曾在【9-10】中介紹過高德納對于供應鏈控制塔的理論,包括概念和基本功能。高德納一直將供應鏈控制塔看作一個數字供應鏈的概念,只有概念清晰了,供應鏈控制塔才能被實現并產生價值。最近高德納的副總裁分析師Titze在【23】中進一步指出:對于控制塔的實際含義以及它為供應鏈組織提供的功能,市場存在很多困惑。供應鏈技術領導者不應僅從技術角度看待它,而是明智地考慮其潛在能力。
Gartner將供應鏈控制塔定義為將人員、流程、數據、組織和技術結合在一起的概念。控制塔捕獲和使用(接近)來自整個業務生態系統的實時運營數據,以提供增強的可見性并改進決策。供應鏈控制塔不是獨立的 SCM 應用程序,而是嵌入在更廣泛的SCM 套件或工具中的集成功能。它可以是一個智能數據平臺,提供特定于用例的見解、預測和建議。
下一代供應鏈控制塔應具有以下6大關鍵技術能力:
1. 持續智能:持續實時捕獲數據(事件流處理或業務活動監控)。
2. 高級分析:利用預測性和規范性分析從被動轉變為主動。
3. 影響分析:了解來自數字生態系統的信號對公司供應鏈的影響。
4. 場景建模:模擬不同場景以提供合適的智能響應。
5. 協作響應:在生態系統(又名協作室)中連接和協作。
6. 人工智能:通過人工智能/機器學習推動更高程度的自動化。
根據以上6大構建模塊建立的中央樞紐,可作為更廣泛的SCM 平臺的一個集成部分:人員、流程、數據、組織和技術。這個想法是捕獲和使用數據來提供增強的實時可見性和深入分析。這可以更好地制定符合戰略組織目標的短期和中期決策。
【23】對于如何部署供應鏈控制塔提出了以下建議:有兩個主要的部署選項需要考慮:
1. 購買:這條路徑意味著將控制塔功能嵌入到更廣泛的 SCM 平臺中。它主要是關于在特定領域實現可見性和控制能力,支持“看 > 理解 > 行動 > 學習”的框架,并能很好地集成在其他核心 SCM 應用程序功能之上。
2. 構建:創建數據湖并以此為基礎,進行商業智能應用。這樣的控制塔主要服務于可視化需求,因此主要是關于如何“與數據對話”的功能。新進入者嘗試圍繞數據科學,提供更復雜的系統功能,以支持分析并提供一定程度的數據關聯、影響分析,以及下一步行動建議。
構建一個完整的供應鏈控制塔并非易事,供應鏈技術的領導必須認識到建立供應鏈控制塔時可能面臨的挑戰【23】:
供應鏈技術領導者主要將控制塔視為泛意的可視化儀表板,而未能將其作為分析驅動的決策支持工具。許多公司缺乏端到端的可見性、流程編排和一致的決策制定,可見性是必要的基礎和第一步,但您還需要高級深度分析(預測),為下一個最佳行動(規范)提供基于場景的選項,以及優化結果的決策支持。在啟動控制塔計劃時,這些都是與業務和技術相關的挑戰:
控制范圍缺乏明確性:控制塔管理的供應鏈運營的跨度/范圍過于復雜,可能會導致對收益的不切實際的期望。
打破功能孤島以實現端到端可見性和控制時的阻力:供應鏈控制塔的設置在功能上仍然是孤立的,不能提供預期的端到端可見性、控制和決策支持——數據湖只是其部分解決方案。
關于實際數據所有權的問題:許多業務合作伙伴向控制塔提供數據,但誰擁有數據?誰可以查看哪些數據?誰評估數據?誰從洞察力中獲益?誰對數據進行基準測試?
人才短缺:相關團隊缺乏清晰度和/或在控制塔環境中工作所需的技能。
構建與購買決策的矛盾心理:如果沒有全面了解設計、實施、部署和維護控制塔所需的條件,就很難評估控制塔應該是內部建立(以及選擇平臺與數據湖)、外包(采購)還是混合形式。
無法確定正確的技術要求:投入大量時間審查和評估具有多種能力和功能的不同技術平臺,可能會導致分析癱瘓和無法做出投資決策。
德勤創建了一套構建供應鏈控制塔從可見性到價值的解決方案,這個解決方案是基于德勤提出的三層的供應鏈控制塔的基本要素(見圖5):
頂層-應用模塊:首先,根據優先級和業務挑戰確定適用的應用,包括:
客戶之聲
工廠控制
全球貿易和海關
生產計劃
同步計劃
質量和召回管理
客戶服務
物流
尋源和采購
技術運營
售后管理
供應鏈風險
中層-技術功能組件:以技術層使能控制塔的功能組件,包括:
功能組件:端到端可見性、異常管理、場景分析、優化的智能響應、自動駕駛執行
技術層:展示、決策支持、通信、分析、數據集成和攝取、安全和管理、數據源
底層-流程和運營模式:通過創建流程和塑造運營模式,通過以下方式將解決方案融入業務,以維持能力:
能力評估
流程設計
運營模型設計
治理結構
溝通策略
培訓
圖5:供應鏈控制塔的基本要素(來源:德勤【24】)
德勤不僅供獻了數字供應鏈控制塔的理論研究,而且為企業和供應鏈組織提供具體的解決方案,據【24】報道:德勤已經在五個行業交付了20 多個控制塔,通過增加收入、提高利潤、加強風險管理和提高資產效率,為我們的客戶創造了 1B 多美元的價值。德勤的解決方案包括以下獨特并富有成效的方面:
客戶之聲:使用自然語言處理和機器學習分析非結構化數據,生成有關質量和客戶價值的產品洞察。7X 擴大了領先消費品的“消費者聆聽”范圍。
同步計劃:通過整合來自與需求、供應、庫存和運營相關的整個供應網絡的輸入,實現近乎實時的計劃。為客戶確定了近1億美元的過剩庫存,并提供了500萬美元的快速減價處理機會。
尋源和采購:優化尋源和采購,以確定供應商之間的間接和直接支出削減。為客戶提供了7500 萬美元的年收益,以及額外節省的渠道。
供應鏈風險:主動識別供應鏈風險較高的供應商和/或商品。幫助客戶將 6,000 多種商品-供應商組合列為高風險對的可操作子集。
工廠控制:提高資產效率,增加產量,并為從工廠操作員到生產線經理的所有利益相關者提供工廠運營的集成和整體視圖。為客戶持續提高資產效率并將吞吐量提高 9%。
質量和召回管理:使用高級分析算法檢測車輛安全問題并確定優先級,以更快、更準確地確定全球召回范圍。為客戶節省了每年與召回相關的維修成本2億美元。
技術運營:支持對停止服務的飛機進行即時根本原因分析,同時通過增強的績效管理推動問責制。通過有效的采購和供應商管理,為客戶找到了3000萬美元以上的材料成本降低機會。
物流:提供所有運輸通道和庫存水平的全球產品可見性,以簡化物料流并提高可用性。為客戶獲得了212% 的投資回報率,投資回收期不到一年。
全球貿易和海關:識別、確定優先級并解決問題,以提高合規跨境流動的便利化(例如缺少關稅代碼)。為客戶解決了源系統中缺少 HS 代碼的 170 萬美元采購訂單。
客戶服務:在一系列特定于用戶的視圖中識別實時成本降低和服務水平改進機會,以便立即采取行動和持續問責。幫助客戶將確定成本改進機會根本原因的時間從兩到三周減少到大約五分鐘。
售后管理:以一套高價值、數據驅動的洞察力,讓客戶能夠推動收入增長、實現卓越的庫存管理,并增強訂單管理能力,幫助客戶發現并采取行動,在不對服務水平產生負面影響的情況下節省了超過 2 億美元的機會成本。
生產計劃:使用真實數據和交易來減少和消除整個供應鏈的故障點。幫助客戶確保按時、足額交付給內部和外部目標市場。
埃森哲是全球供應鏈控制塔的理論研究,技術創新,解決方案的領導者之一,本文作者在【5-10】中對其做過許多介紹。眾所周知,供應鏈控制塔經過多年的演變,最近埃森哲推出了智能執行控制塔(IECT)的概念和構建方案【25】。埃森哲認為這是控制塔新的演變:從端到端的可見性到自主執行,通過人員、流程、系統和數據的跨職能供應鏈功能實現,以增加企業價值。
現在很多企業都意識到在整個供應鏈中提高可見性的的重要性——尤其是在新冠大流行之后,當時許多供應鏈由于缺乏可見性而崩潰。客觀地說,能見度是一件非常好的事情。這是幫助企業應對中斷并更有效地平衡供需的關鍵,因此供應鏈可以變得更加以客戶為中心、響應迅速和敏捷。傳統供應鏈控制塔提供了這樣的可見性——但不幸的是,除此之外并沒有什么,這就是為什么傳統的控制塔往往達不到預期的原因。解決當今復雜的供應鏈挑戰需要控制塔提供的不僅僅是可見性。他們還需要采取行動。這就是智能執行控制塔(IECT)背后的概念(見圖6)。
圖6:IECT從可見性到自主執行(來源:埃森哲)
【25】指出:IECT超越了儀表板、工具實施或一次性活動。它是一種人員、流程、系統和數據的能力,可以根據需要主動和被動地對跨供應鏈功能進行編排,以增加企業價值并管理近期中斷。高級分析和計算使 IECT 能夠智能地對異常進行優先排序和響應,并根據需要編排或自動執行補救措施,以確保盡快采取最佳干預措施。最成功的 IECT 建立在四個關鍵支柱之上:
用例驅動的能力:IECT 不僅僅是一種“即插即用”技術解決方案,它還包含一組功能,這些功能組合起來可以解決為特定企業的需求創造實際業務成果的用例,并且通常用于增強多方協作。
新的工作方式:IECT 需要新的角色定義來解決跨職能和跨實體的權衡,并根據需要調整執行。有效的協作還需要新的以客戶為中心的績效指標,從而為供應網絡帶來最大收益。
靈活的技術架構:IECT 建立在分離的系統架構上,獨立于企業的 ERP 或規劃工具,可以輕松擴展到其他實體和用例。
強大的數據戰略和治理:每個組織都需要及時準確的數據。IECT 可以收集、攝取和處理結構化和非結構化數據,以及內部和外部數據——甚至是不完善的數據。
這四個支柱將IECT 與傳統的、孤立的功能控制塔區分開來,并有助于 IECT 產生顯著、可衡量的定量和定性業務收益。
IECT的投資回報包括以下幾方面:
從定的角度來看,這些好處包括降低多達10% 到 15% 的運營成本、更高的收入和更高的運營效率。
IECT 可以幫助企業實現可持續發展目標。例如,通過提高車輛和交通工具的利用率、最后一英里的交付和燃料使用來減少溫室氣體排放量。
質量上的好處也是巨大的。這些包括單一的事實來源,使所有用戶能夠根據相同的數據做出決策;實時數據和場景建模,最好是在一個統一的可視化層中,以幫助領導者做出關鍵的即時和主動決策;以及價值鏈財務和可持續發展績效的端到端視圖。
客戶也受益。他們可以提前了解潛在的延遲或與企業合作應對意料之外的需求高峰,同時企業可以主動為每個客戶確定增值主張。
IECT極大化價值的關鍵之一是它的實施方式,這與傳統的控制塔部署不同。在后者中,企業可能會花費過多的時間和金錢來構建一個不可操作的控制塔,或者他們會陷入對完美數據的追求中。他們可能會從構建功能控制塔開始,以提高目標功能的績效(例如物流或計劃),但會以犧牲其他功能的 KPI 為代價。
相反,IECT實施遵循基于業務用例和隨著時間的推移構建功能的混合方法。混合方法建立了運營規模(在額外的內部和外部實體、區域或功能區域方面),同時增加了 IECT 能力深度(在可見性、警報、建議和自主響應方面),一次一個版本。這種敏捷方法可以快速、持續地產生用例驅動的價值,同時逐漸加強和擴展組織的能力。
IECT是以客戶為中心、具有成本效益且面向未來的供應鏈的重要組成部分。它不僅提供了對企業運營的可見性,而且還使企業能夠根據其所看到的情況采取行動,為市場的每個微細分市場推動戰略業務成果。然而,與許多大型計劃一樣,從概念轉變為增值能力集可能很復雜,因此企業必須根據決定IECT成功的關鍵要素來實施和發展技術、勞動力和流程。
隨著企業發現自己越來越依賴其供應鏈成為一個更加以客戶為中心的增長引擎,同時具有彈性和責任感,IECT已成為一種基本的“必備”能力。這是企業在不斷變化的消費者期望、新的顛覆性技術的可用性和新的商業模式增長的時代生存和發展所需要的。這是一種管理供應鏈和推動企業價值的新方法,供應鏈數字化使得它的釆用成為可能。希望中國具有復雜供應網絡的企業接受IECT的概念,并釆用這種技術,以快速響應變化應對中斷,優化供應鏈運營, 推動戰略業務成果。
雖然供應鏈控制塔的好處很容易理解,但許多組織仍在努力使控制塔成為現實。然而,Microsoft Dynamics 365(以下簡稱微軟) 的可組合方法正在改變這種情況,并為組織提供快速部署供應鏈控制塔的途徑【27-28】。本節將介紹微軟公司一種可組合的具有云架構的供應鏈控制塔的快速開發方案, 并解釋了可組合方法以及為什么它是供應鏈控制塔計劃成功的重要因素。
【28】指出:構建新一代供應鏈軟件,包括供應鏈控制塔,需要考慮幾下三大支柱:
第一個支柱:供應鏈軟件的未來是一個多層、多節點的平臺,在這個平臺上,信息可以以協調、審查和匿名的方式跨多層和利益相關者進行交換。如果你看看今天發生的許多交易伙伴信息交換,它僅限于交易文件交換中的第一層,例如采購訂單、銷售訂單、確認書,或者在某些情況下,銷售預測或供應預測。
圖7:從線性、斷開和反應式供應鏈到網絡化、可編排和預測性供應鏈(來源:微軟)
顯然,第一個支柱正好反映了圖7中今天正在進行中的供應鏈變革。而傳統供應鏈的軟件系統限制了價值鏈中任何參與者擁有多層視圖和多地平線視圖的能力。
第二個支柱:在網絡化、可編排和預測性供應鏈的網絡中的每個參與者都可以看到他們的外部供應鏈(見圖8),并將這些多個數據流引入他們的外部網絡,我們研究了如何改進和論證這些信號,并將其與真實世界的信號聯系起來,并使用AI技術將它們融合在一起。這基本上都是關于使用信號,例如天氣模式、天氣預報、市場經濟預測、某些贈品或競爭產品的需求預測、社會情緒、新聞短片,在這種情況下,可能會暴露貿易風險,因為貿易戰中的社會動蕩。
圖8:從網絡內的數據到所有參與者都可以看到他們的外部供應鏈數據(來源:微軟)
這無疑給構建新一代供應鏈軟件系統提供了更全面的數據源,從而為數據驅動和AI基的算法的應用程序提供了真實反映整個及端到端供應鏈的數據。
第三個支柱:也就是數字供應鏈的愿景。現在我們正處于轉折點,我們可以通過在這些層之間創建數字反饋環來模糊界限,并將戰略、戰術和作戰層結合在一起。這使我們能夠立即從戰略或戰術層面操作、提供有關如何運行供應鏈的具體參數和決策,以推動日常、每周的決策,并隨后能夠獲得日常發生的這些信號。也許你會發現市場上對某一特定產品的需求發生了重大變化,你不必等到下一個周期,就可以期待這種需求的最好增長。
信號可并入下一個S&OP周期。我們的想法是能夠立即觸發重新校準,可能是針對特定地區或產品線,重新校準需求銷售庫存和產能計劃,反過來,能夠將這些目標和重新校準的目標納入日常、每周的決策中。
圖9:數字供應鏈的愿景(來源:微軟)
圖9描繪了數字供應鏈的愿景。中間部分是結合了第一和二個支柱的一個數字供應鏈的平臺,其內核是一個智能供應鏈大腦,具有復雜的神經網絡,以及分析,計劃,響應,服務,及協同的能力。這個智能大腦聚焦在供應鏈戰略,決策,戰術指導的層面,它將供應鏈的S&OP(Sales & Operations Planning)的戰術性計劃功能與S&OE(Sales and Operations Execution)的運營執行作戰功能連接起來,并管理和驅動它們的執行系統,從而形成了一個現代新型的數字供應鏈的管理系統。
如何實現上面圍繞三大支柱的數字供應鏈的愿景?荅案是構建一個新一代數字供應鏈控制塔(見圖10)。該控制塔架構在微軟的云Azure上,分為以下三大層次:
底層:是一個智能數據平臺,包括
高級分析
自適應代理
工業數據模型
供應鏈建模工具集
這基本上是微軟為供應鏈目的專門構建的行業定制數據模型的組合,通過現有連接器可以立即連接到現有技術組合中的各種不同記錄系統和參與系統。結合微軟的AI增強型供應鏈建模功能,可以立即構建整個供應鏈的相互關系和網絡能力,顯示不同節點和產品如何相互連接。
中間層:是建立在底層數據平臺上的數字供應鏈孿生,它提供跨庫存需求、供應、容量和資產的端到端可視性和模擬能力。此層包括下面三個層次的功能:
底層是控制層的集成
中間層包括三個管理系統:需求管理,庫存管理,和供應管理
頂層是端到端的可見性
頂層:有一個控制中心,它能夠在這個多方利益相關者網絡中實現編排協調、可視化和協作,并承諾能夠以協作的方式提供感知和預測供應鏈中任何異常或中斷的能力,以及分析和確定上下游影響的能力。
圖10:數字供應鏈控制塔(來源:微軟)
該控制塔技術顛覆了傳統的供應鏈管理的模式和系統。它具備創建假設計劃的能力,以確定什么是最佳的行動方案。最后,立即采取行動,并直接從控制塔實施行動,以實現一個拱形流程,而無需離開控制塔。同時,可以在多個利益相關者網絡由單個平臺上實現從計劃到執行端到端供應鏈管理的能力,而無需離開控制塔或無論你坐在哪里,無論你是在做戰術決策,或者你是在嘗試執行日常決策。構建一個可組合的控制塔的整個概念是以快速的沖刺和增量來實現這一點。
業務應用程序的未來是可組合的。要構建上面的端到端數字供應鏈控制塔,并不是一蹴而就。一方面它是一個多業務應用程序復雜的系統,另一方面由于企業和供應鏈組織都有不同的需求和優先考慮,因此,可組合方法能支持快速部署端到端供應鏈控制塔。圖11描述了如何將整個控制塔分成可組合的功能模塊,通過多步迭代組合而趨向實現一個端到端的數字供應鏈控制塔。圖11中第一步實現11個較為基礎的模塊,第二步實現另外13個模塊,到第N步,許多具更高級功能的模塊被實現,最終組合成端到端數字供應鏈控制塔。整個控制塔系統不僅可組合,而且隨著業務的發展和改變,可動態地增加修改模塊,并進行組合。這增加了控制塔系統的彈性,從而實現供應鏈管理的彈性,以適應當今多變的,不確定的環境,幫助企業應對供應鏈中斷。
圖11:迭代構建可組合控制塔(來源:微軟)
我們的一些客戶希望首先構建訂單管理庫存可見性和訂單履行控制塔。現在不必這樣開始,這將再次取決于你的優先事項和痛點是什么。我們的一些客戶希望從一個綜合規劃、預測規劃、主生產調度的角度建立規劃能力開始。他們中的一些人希望進行分銷需求規劃,并將繼續他們的需求。現在,我們的許多客戶都希望通過建立訂單管理和履行協調能力,著手建設他們的控制塔,從而解決分銷方面的問題,解決問題的交付方面。
一旦有了這個基礎,您就可以開始在核心之上增強需求感知、因果預測、庫存計劃補充管理能力。然后,您可以通過引入此智能回復功能來豐富這一點,然后在N次迭代之后,最終建立跨規劃和執行的端到端編排和可見性功能。這讓我們有能力讓我們的客戶開始逐步爬上這一階梯,成為,建立認知供應鏈。如果你看看當今世界的許多組織,它們中的大多數都是在這一孤立的供應鏈能力步驟中運作的。
有一些公司可以以協作的方式跨不同的部門運營,很少有公司擁有這種協作能力,可以跨一定范圍的框架協調各種不同的業務流程,而認知能力只有極少數公司在試驗。在任何情況下,你都無法在一個大的工作中獲得最終的認知供應鏈能力,對嗎?這一切都是為了開始這項工作,通過快速增量步驟中的這一可組合功能,并根據您的痛點和優先事項,再次將某些功能聯機,然后以快速增量步驟完成這項工作,相互補充并達到認知供應鏈能力核心。
成熟度是對組織在特定學科中持續改進能力的度量。大多數成熟度模型定性地評估人員/文化、流程/結構和對象/技術。供應鏈控制塔的成熟度重要嗎?作為第一步,企業在投資供應鏈控制塔的產品之前了解其成熟度非常重要。了解供應鏈控制塔的范圍對于將組織成熟度與技術要求相匹配以確保適合用途的構建非常重要。對于剛起步或希望增強其供應鏈視角的組織,即使是利用現有系統的簡單控制塔功能也可以實現流程改進的好處并支持更靈活的決策。
另一方面,成熟度的研究將幫助供應鏈控制塔的設計和開發者了解供應鏈控制塔的發展趨勢和幫助制定發展戰略,制定如何從低一級向高一級發展的路線圖。此外,由于供應鏈控制塔成熟度在某種程度反吷了數字供應鏈管理的成熟度,因此它還能幫助供應鏈管理者了解其數字供應鏈的成熟度。從而制定改進和優化的戰略計劃。目前沒有一個統一的標準的供應鏈控制塔成熟度模型。許多研究報告都是從不同的視角來定義它。本節將列舉幾個典型的供應鏈控制塔成熟度模型。
筆者在【7】中引用了由ONE Network定義的供應鏈控制塔從1.0到4.0的成熟度模型(見圖12)。
圖12:供應鏈控制塔從1.0到4.0的成熟度模型
圖12從認知分析能力和控制能力的范圍兩個維度定義了供應鏈控制塔從1.0到4.0的成熟度模型。
圖13從控制范圍和優化潛力兩個維度定義了控制塔供應鏈控制的5級成熟度。您如何使用控制塔優化供應鏈?在運輸方面,控制塔可以解決不同控制級別的可見性和協作需求。控制塔解決方案的主要應用領域為以下所列級別中的級別3、4或5。
1. 個人層面:公司內部的個人是一個自然的起點,但提供的利益有限
2. 團隊層面:例如,一個地點或部門允許團隊內的運輸規劃協同,例如更多的入站和出站組合或取車和交貨組合
3. 公司級:公司內部的一個中心平臺,用于在不同位置進行優化和可見性。這意味著公司內所有運輸部門的全面優化,例如多個倉庫,或通過跨團隊交換員工
4. 供應鏈層面:涉及客戶、分包商/機構和供應商。這可能純粹出于信息目的,但也可能涉及他們在系統上的工作,實現跨多個公司的供應鏈優化,例如與分包商合作,從他們的角度確定最具吸引力的選項
5. 跨供應鏈層面:最后一層是在多個供應鏈之間建立一個控制塔。從理論角度來看,這是最終的工作方式,但從實踐角度來看,這是一個挑戰:公平利潤分享需要橫向合作規則,適當優化需要哪些信息,以及是否有第三方(中央)參與執行
圖13:控制塔供應鏈控制的成熟度(來源:ORTEC【28】)
如圖14所示,凱捷(Capgemini)從業務挑戰,洞察力,行動三個維度定義了五級數據驅動認知控制塔的成熟度:
圖14:創建數據驅動認知控制塔的成熟度(來源:Capgemini【29】)
高德納在供應鏈控制塔概念產生的初始階段就提出過一個矩陣形的供應鏈控制塔成熟度模型(見圖15)【30】。高德納于2010年11月提出的模型與其較早的供應鏈成熟度模型是一致的。其中的某些內容至今對供應鏈控制塔的研究和開發都有一定指導意義。
圖15:高德納早期控制塔成熟度模型(來源:Gartner【30】)
Elixia Tech Solutions創始人兼總經理 Sanket Seth 的文章【31】引用了高德納2019年關于控制塔技術的演進成熟度模型(見圖16)。它從技術的應用和聚焦的領域兩大維度描述了控制塔技術發展的四個階段。
圖16:控制塔技術發展的四個階段(來源:Gartner【31】)
微軟從可見性和決策的水平,以及供應鏈的范圍(等級)兩大維度定義了一個四個水平等級的可組合控制塔ICCC成熟度模型(見圖17):
水平1--孤立的(Isolated): 人工的,部門級的可見性驅動的局部決策。
水平2--協作的(Collaborative):部門間協同,信息交換跨越所有利益相關者,從而提供企業級的可見性和決策。
水平3--合作的(Cooperative):通過垂直整合的供應鏈與聯合體合作伙伴協調分析、規劃和決策。
水平4--認知的(Cognitive): 能夠識別擴展供應鏈(供應鏈網絡)中的中斷并在操作指導下自我糾正的自治系統(應用人工智能)。
圖17:可組合控制塔ICCC成熟度模型(來源:微軟)
Nucleus Research成立于2001年是總部設在美國波士頓的獨立研究機構,旨在為行業帶來基于事實、數字驅動的分析方法。它專注于投資回報率和可衡量的結果,以提供業界最獨立、客觀和誠實的研究。Nucleus Research自2014以來每年發表一份供應鏈控制塔的研究報告 - 《控制塔的價值矩陣(Control Tower Value Matrix)》【32】。該研究以“更好的功能”和“更高的可用性” 兩大維度將供應鏈控制塔的解決方案及軟件產品劃分成四個象限:
促進者 (FACILITATOR)
領導者 (LEADER)
專家 (EXPERT)
核心供應商 (CORE PROVIDER)
從圖18可見,在矩陣中所被選中的控制塔供應商(包括促進者,專家,和領導者)都一定是核心供應商。Nucleus Research每年從全球主要的控制塔供應商中選出核心供應商,并根據上面兩個標準將它們分布在價值矩陣的四個象限。Nucleus Research的《供應鏈控制塔價值矩陣》根據供應商如何通過其軟件的可用性和功能為客戶提供價值,提供了市場概況。
圖18:供應鏈控制塔價值矩陣(來源:Nucleus Research【32】)
供應鏈控制塔價值矩陣從“更好的功能”和“更高的可用性” 兩大維度評估供應鏈控制塔的解決方案及軟件產品,實際上提供了供應鏈控制塔成熟度的標桿。相對來說,處于領導者(LEADER) 象限的供應鏈控制塔的解決方案及軟件產品更為成熟。
例如為什么One Network網絡(ONE)的控制塔【9-10】連續第六年排名最高?這是由于
ONE 的獨特價值主張是其全球合作伙伴網絡,該網絡由超過 90,000 家企業組成,并加強了其統一的規劃和執行能力。
ONE 的控制塔平臺 NEO支持與所有傳統和第三方應用程序的互操作為用戶提供全面的實時視圖,并邀請合作伙伴之間的協作。
ONE 的控制塔平臺采用了人工智能,高級分析技術,為企業供應鏈提供AI驅動的決策及自主控制。
NEO 的實時 SVOT 平臺在所有貿易伙伴之間創建真正的端到端可見性和合同管理,同時還將傳統、第三方和其他基于網絡的應用程序整合為網絡生態系統的一部分。
ONE 對全球入站和最后一英里支持的持續改進允許使用自動序列號跟蹤產品和材料(可追溯性),以在每個階段建立問責制。
ONE的控制塔已經是非常成熟的供應鏈控制塔的解決方案及軟件產品, 而且正在沖刺供應鏈控制塔成熟度的最高發展階段:供應鏈控制塔4.0。
又例如Blue Yonder’s Luminate智能控制塔技術【9-10】專注于向客戶提供決策支持,通過機器學習分析,控制塔解決方案產生了若干規定性建議。該系統能夠查看歷史數據以及上下文、實時數據。盡管ML的使用還處于初級階段,BY正在通過控制塔的早期采用者展示它在哪里可以有效地應用。
筆者已經在中介紹了國內外許多成功的供應鏈(包括物流)控制塔的案例。本節將介紹幾個新的案例。
筆者在過往的文章和專著中已介紹過國內外的供應鏈控制塔的案例,它們的簡介列于下表,便于讀者查找。
控制塔名稱 |
行業和公司 |
可查文獻 |
羅賓遜控制塔 |
美國物流公司 |
【9-10】 |
寶潔控制塔 |
美國跨國消費品公司 |
【9-10】 |
ONE Network控制塔 |
One Network Enterprises? 是數字供應鏈? 網絡解決方案的全球領導者 |
【9-10】 |
Blue Yonder Luminate控制塔 |
Blue Yonder 是跨國集團松下旗下的一家美國軟件和咨詢公司 |
【9-10】 |
LLamasoft 控制塔 |
LLamasoft是一知名供應鏈優化設計方案的提供商 |
【9-10】 |
卡特彼勒供應鏈控制塔 |
卡特彼勒是世界上最大的建筑設備制造商 |
【7】 |
畢博Log360供應鏈控制塔 |
畢博是歐洲最大的管理技術咨詢公司之一 |
【20】 |
Flexport供應鏈控制塔 |
Flexport是數字國際貨運初創企業 |
【33】 |
IBM Sterling控制塔 |
IBM是一家美國跨國跨行業技術公司 |
【34】 |
亞馬遜供應鏈控制塔 |
亞馬遜是一家專注于電子商務、云計算、數字流媒體和人工智能的美國跨國科技公司。 |
【34】 |
京東供應鏈控制塔 |
京東是中國自營式電商科技企業 |
【10】 |
聯想供應鏈控制塔 |
聯想是全球領先ICT科技企業和智能設備的領導廠商 |
【10】 |
在過去的十年甚至更長的時間里,鋼鐵行業面臨著暴風雨的天氣。烏云繼續出現在地平線上,造成起伏不定的波動和不利因素,阻止了鋼鐵公司建立增長和持續盈利的道路。最近的烏云是鋼鐵產品的關稅狀況,這可能會造成額外的貿易失衡,并給制造商帶來不必要的壓力-正好在人們對鋼鐵未來增長的復蘇抱有樂觀情緒的時候,尤其是在歐洲。除了明顯的經濟和市場因素外,鋼鐵公司還面臨著供應鏈網絡日益復雜的問題,這在一定程度上是由于全球化和越來越多的外部分包商將其作為制造業務鏈的一部分所致。鋼鐵公司面臨著各種挑戰:
供應鏈各個階段的訂單狀態可見性不足
每天發生消防操作問題
供應鏈各個位置(包括分包商,倉庫和分銷網絡)的庫存可見性差
對外部分包商和物流提供商的訂單狀態了解有限
與其他供應鏈信息(例如,來自S&OP和物流的信息)的流程集成不足,無法為整個企業的決策制定提供全面的可見性
計劃和客戶訂單的不斷變化
埃森哲與一家領先的鋼鐵公司合作,實施了控制塔方法(見圖19)以支持其供應鏈計劃流程—建立了一種控制供應鏈的機制,旨在通過增強可見性,根本原因來改善已定義的業務KPI分析和假設情景。最初的目標估計是將按時交貨和按訂單完成的數量增加5%,將庫存天數減少7天,并將生產提前期減少5天。新的云平臺的可用性在使控制塔能夠快速且低成本地部署中起著關鍵作用-與現有的ERP,運輸管理和供應鏈計劃系統以及外部供應商和分包商集成在一起。然后,該平臺采用適當的技術來提供數據聚合,警報分類,模擬,工作流管理,可視化和報告。
總而言之,控制塔方法顯然可以在為鋼鐵公司帶來曙光的過程中發揮強大的作用-成為實現業務流程并支持未來業務模型創新的一種方式。這將在一個行業中提供一些令人欣慰的緩解,該行業將越來越需要端到端供應鏈中的及時,準確的信息以保持競爭力。
圖19:鋼鐵行業供應鏈控制塔(來源:Accenture【35】)
全球公共衛生供應鏈是一個極其復雜的網絡,一直面臨著許多挑戰,尤其在發展中國家。新冠大流行給其帶來了更大的挑戰。于是在全球層面引入全球公共衛生供應鏈控制塔的概念。這包括全球基金聯合采購機制的控制塔和生殖健康全球計劃生育可見性和分析網絡( GFPVAN )【36】。這就引入了一種由開發合作伙伴管理供應鏈決策的新方法,這些控制塔具有提供端到端可見性、管理訂單和跟蹤發貨的能力的集中式中心(見圖20)。
【36】指出:美國國際開發署(USAID)正計劃為其即將推出的下一代全球健康供應鏈計劃建立一個控制塔。它設立的NextGen控制塔獎將在合同之間提供強有力的協調,提高可見性和透明度,并改善 USAID 的整體風險管理。它將幫助美國國際開發署整合和管理下一代 GHSC 計劃下的所有計劃。如果將解決方案擴展到包括國內供應鏈,美國國際開發署的執行伙伴和該計劃的主要接受者都應該會受益匪淺。具有控制塔功能的政府供應鏈技術可以將數據收集到最后一英里,并促進與全球儀表板的可見性和集成。
西非的一個國家加納(GHANA)綜合物流管理信息系統( GhiLMIS ) 被設計為一個控制塔平臺(見圖20),可促進整個價值鏈的端到端可見性和分析。該平臺促進所有關鍵利益相關者之間的協作,管理多個供應商,包括供應商、分銷商和第3方物流(3PL) 供應商,并最終促進決策制定。控制塔功能包括:
?實時捕獲和處理整個價值鏈中的所有交易數據
商品的跟蹤和追溯
來自多個系統的數據的集成和三角測量
工作流程和里程碑管理流程
數據分析和可視化
圖20:加納全球公共衛生控制塔(來源:ictworks【36】)
加納控制塔能夠立即匯總來自其公共衛生供應鏈的數據,從而做出動態決策。這導致:
?降低整體庫存運營成本
緩解異常
有效管理國家資源
整體供應鏈管理轉型
建立使用數據的文化
隨著控制塔概念在衛生部門獲得廣泛關注,它幫助衛生部門更接近實現全民醫療保健等可持續發展目標。根據【36】,加納控制塔的其他主要成果還包括:
端到端可見性
有效管理 COVID-19 商品,促進關于哪些地區需要補充商品的決策。
實時了解整個價值鏈中其他消耗品的當前庫存狀態,從而實現有效的商品管理。
建立了整理整個價值鏈消費數據的能力,并利用補貨引擎進行總體需求和供應計劃,以確保商品的可用性。
從采購訂單創建到履行、裝運、收貨和所有庫存交易,對系統中的所有交易進行有效的實時全國跟蹤和跟蹤,從而促進實時決策。
生成高級發貨通知 (ASN),確保在商品揀選之前通知所有 3PL 發貨量和路線,使 3PL 能夠計劃和分發具有發貨目標的商品。
能夠跟蹤能夠處理異常和管理供應商績效的里程碑。
信息共享與協作
預定義的數據標準化和映射,允許產品在加納 eHealth 生態系統中的數據協調和集成,創造了從其他服務(如 DHIS2)中包含多個遺留系統的能力,而不需要替換其技術
開發的主數據促進了有效的數據生產、管理和與其他利益相關者的整合,包括國內電子健康解決方案和全球供應鏈解決方案,如 GFPVAN
內置數據驗證機制,確保符合國家標準以及從供應鏈生態系統內的多個系統中提取和推送數據的能力
使用 API 和 STFP 等數據交換協議支持多系統集成。這支持在私有供應商倉庫系統 (SAP) 和 DHIS2 之間共享數據
GhiLMIS 平臺支持供應鏈每個階段的集成和工作流協調,識別最后一英里的活動如何影響上游活動之間的相互依賴關系,反之亦然。這些工作流程促進了不同層級之間的無縫協作,從而使決策制定更加明智和高效。
向主要利益相關者提供績效數據,包括全球基金彈性和可持續健康系統指標的管理,并提供
管理公共衛生供應鏈運營
開發并實施了一個商業智能層,能夠對關鍵數據進行三角測量,為供應鏈決策提供信息。
利用預測性和規范性數據來改進需求和供應計劃、庫存管理、運營成本、倉庫持有成本、優化運輸、容量管理和整體決策
支持輕松訪問數據,創建查找、跟蹤、提取、分發和使用數據的能力,通過預測性和規范性分析推動改善健康結果。
筆者在【34】中曾介紹過的供應鏈控制塔的智能編排功能。本文從控制塔的視角來介紹它。
圖21:IBM Sterling開放的供應鏈集成平臺(來源:IBM【37】)
圖21描繪了IBM Sterling開放的供應鏈集成平臺,其頂層是Sterling供應鏈控制塔(見圖22),它連接供應鏈生態系統中的三大子系統實時/分時獲取大量供應鏈數據以供控制塔的智能分析大腦和展示系統使用:
?各種內部孤立的系統: 如ERP, TMS, WMS等
外部非結構性/暗數據源: 如天氣,社會,新聞等
合作伙伴的網絡: 如客戶網絡,合作伙伴網絡,供應商網絡
IBM供應鏈控制塔能將人工智能驅動的洞察力轉變為正確決策的供應鏈行動。它還具有查看、預測和處理中斷的能力:
查看(SEE): 獲得跨企業及部門和流程的端到端的供應鏈可見性, 包括
可定制的E2E可見性的儀表盤
能迅速識別來自外部事件的影響
預置的多數據源連接器
預測(PREDICT): 檢測外部事件并發現其中斷影響, 包括
提供中斷遷移的預測洞察
評估對客戶及營收的影響
使用智能異常警報進行優先級排序
處理(ACT): 管理工作流程中的異常狀態(如中斷)以提高性能, 包括
由自然語言處理(NLP)輔助的協同平臺
推動最佳實踐的數字手冊
有目標地推動KPI績效
圖22:IBM Sterling供應鏈控制塔(來源:IBM【38】)
IBM Sterling供應鏈控制塔作為一個開放的平臺廣泛被其商業伙伴網絡中的合作伙伴所釆用。聯想是最大的用戶之一。由于聯想采用了IBM控制塔中的智能供應鏈動態的流程編排技術,大大提高了聯想供應鏈的流程自動化,每個月自動化代替了8500+的人工操作,并且極大減少了中斷的負面影響。從而使得聯想的供應鏈的需求到供應的流程完成每年從2000+供應商采購達400億美元的零部件; 定單到交付流程達到每小時交付100臺服務器,年交付運送達20百萬臺服務器到世界各地。尤其 IBM Sterling控制塔的動態的流程編排提高了聯想供應鏈彈性, 在新冠大流行的逆境中,查看、預測和處理中斷的能力使聯想供應鏈中斷達到了損失極小化,營收和凈利潤都保持了增長。聯想FY19/20與FY18/19相比:
營收增長了2.76%,達到260億美元
凈利潤增長了48.6%, 達到3.84億美元
筆者曾在【34】中介紹過亞馬遜供應鏈控制塔,但但基于其具有值得學習的褚多創新,以及由于亞馬遜已將控制塔概念和技術擴展到所有行業,并且可以布署在亞馬遜云上。因此,本文首先將介紹它的供應鏈控制塔(見圖23),然后介紹亞馬遜在控制塔方面的創新進展。此處的描述來自筆者另一個研究報告【34】。
圖23:亞馬遜供應鏈控制塔(來源:Amazon【39】)
以供應鏈控制塔為核心的亞馬遜數字網絡平臺(見圖23)由三個層次構成:
業務應用頂層:包括眾多業務用例,如監測彈性指數,減少庫存缺貨,減少庫存過剩,合理化項目目錄,提高預測精度,減少供應商退款,減少運費等。
數據源低層:
外部數據:天氣、社會和宏觀
我的ERP和IT系統:SAP,JDA,Infor 等
合作伙伴生態系統:運輸商、第三方物流、供應商、客戶
供應鏈控制塔核心中層:亞馬遜供應鏈控制塔被定義為一個供應鏈的框架,這意味著它具有一個供應鏈的基礎支撐結構,能幫助迅速構建供應鏈的在不同場景下的任何應用。該框架包括四個層次的軟件系統和接口:
為業務應用層服務的APIs接口,AI& ML優化器,及可視化
分析大腦
數據平臺
提取數據
亞馬遜將供應鏈控制塔能將數據轉化為可操作的洞察,并通過可操作的洞察逐步增加其價值:
它的實時可見性能幫助跟蹤庫存,追蹤定單,支持項目狀態監測,KPI和趨勢分析等
它的預測分析功能幫助預測缺貨,準確預計到達時間,分析和處理供應中斷等
它的規范性建議能幫助客戶做假設仿真,預測調整,容量優化,運費優化等
它的自治功能能自動化工作流,增量重新規劃,促進合作伙伴合作,減少人為錯誤,保證持續改進。
此外,值得注意的是亞馬遜將供應鏈控制塔設計為一個供應鏈的技術框架,從而可以定制不同行業/企業要求的供應鏈控制塔。
本研究報告首先介紹了供應鏈控制塔的最新發展趨勢,然后闡述了控制塔的基本要素和如何部署供應鏈控制塔,第四部分介紹了埃森哲新發展的智能執行控制塔,第五部分引進了微軟提出的可組合控制塔的云架構,第六部分研究了供應鏈控制塔的成熟度的各種模型,第七部分介紹了若干成功案例。最后一部分將以討論供應鏈控制塔的價值作為本研究報告的總結。
埃森哲在其最新的研究報告【40】中從以下兩大價值杠桿和六個方面把供應鏈控制塔的價值總結于圖24中:
戰略和運營價值:
成為一個數據驅動的企業
贏得客戶和消費者
高效、可擴展和靈活的運營
財務價值:
增加收入
降低成本
提高資本效率和有效性
圖24:供應鏈控制塔的定性和定量結果(來源:Accenture【40】)
控制塔的最終范圍可能從純粹的內部解決方案(專注于地理標準化和技術改進)到整個供應鏈網絡的解決方案,從局部的運營管控到端到端供應鏈的全局管控。根據其范圍,控制塔可能在規劃、調整、測量、監控、控制和執行中發揮關鍵作用,從而為供應鏈管理的各個方面提供獨特的附加值。供應鏈控制塔的價值創造可以分為三個層面:
戰略性價值:如供應鏈創新,供應鏈智能(高級分析預測, AI),戰略性洞察力,供應鏈彈性,戰略決策能力
戰術性價值:如可見性可視性,事件記錄和管理,信息管理,追蹤和追朔,戰術決策能力
運營性價值:如流程管理,定單管理,物流管理等
總之,控制塔越成熟越具有戰略意義,它可以產生的價值也就越大。本研究報告已指出供應鏈控制塔技術是加速傳統供應鏈數字化轉型的戰略武器。用現代數字智能控制塔改造你的供應鏈已勢在必行。
【1】 唐隆基,加強供應鏈彈性和抗風險能力 應對供應鏈中斷, 羅戈研究,2022-05-12
【2】 西蒙?貝利等,Gartner 的中斷管理調查揭示了適合與脆弱供應鏈的區別,2021
【3】 Nassim Nicholas Taleb(塔勒布),《Antifragile: Things That Gain from Disorder(反脆弱:從不確定性中受益)》,2014
【4】 Gartner,供應鏈簡介:流行病重置-采用控制塔方法啟動供應鏈,2020-05-11
【5】 唐隆基,數字化供應鏈控制塔4.0,羅戈研究,2017-11-2(最早發表在物流沙龍專欄)http://www.gillianpearce.com/articleInfo/Mjc0LWM3Nzk4NmYw
【6】 數字化供應鏈綜合研究報告, 羅戈研究,2018-02-25
【7】 唐隆基,供應鏈控制塔的趨勢及應用, 羅戈研究,2019-05-29
【8】 唐隆基, 數字化供應鏈控制塔新進展, 羅戈研究, 2019-10-18
【9】 唐隆基, 數字化供應鏈控制塔的理論和實踐,供應鏈管理, Vo.1, No.2, 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
【11】 唐隆基,唐隆基博士專欄,http://www.gillianpearce.com/columnist/articleList/91
【12】 Noha Tohamy, Hype Cycle for Supply Chain Strategy, Gartner, 2021-09-14,https://blogs.gartner.com/power-of-the-profession-blog/hype-cycle-for-supply-chain-strategy-2021/
【13】 Gartner?,調查發現 87% 的供應鏈專業人士計劃在未來 2 年內投資于彈性,2021 年 2 月
https://www.gartner.com/en/newsroom/2021-02-10-gartner-survey-finds-87-of-supply-chain-professionals-plan-to-invest-in-resilience-within-the-next-2-years
【14】 Gartner report: Composable Commerce Must Be Adopted for the Future of Applications, 2020-06-18
https://www.gartner.com/en/documents/3986490
【15】 Sarah Hippold, Gartner Predicts the Future of Supply Chain Technology, 2022-04-20
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-predicts-the-future-of-supply-chain-technology
【16】 莎拉?希波爾德,Gartner 預測供應鏈技術的未來,2021-04-14
【17】 SUPPLY CHAIN ORCHESTRATION CONTROL TOWER,MPO,2020 https://www.mpo.com/key-differentiators-of-the-control-tower-for-supply-chain-orchestration
【18】 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
【19】 唐隆基,自主學習供應鏈未來的曙光——有感松下收購Blue Yonder,羅戈研究,2021-11-24
【20】唐隆基和潘永剛,《供應鏈零碳轉型綜合研究報告》, 羅戈研究院,2021/03/29
【21】 Hernan Saenz、Joshua Hinkel 和 Tessa Bysong,Traceability: The Next Supply Chain Revolution,2021-09-30
【22】Hernan Saenz, Juliane Stephan, Joe Terino, Tessa Bysong and J?rg Gnamm,How to Trace a Path to Resilient, Sustainable Supply Chains,Bain & Company, 2020
【23】Christian Titze,What Is a Supply Chain Control Tower — And What’s Needed to Deploy One?,Gartner, 2022-03-28
【24】供應鏈控制塔,德勤,2020
【25】Sundip S. Naik,提供洞察力和行動的控制塔,2021-08-25
【26】劉莉莉,Dynamics 365 可組合方法支持快速部署供應鏈控制塔, 2022-01-31
https://cloudblogs.microsoft.com/dynamics365/bdm/2022/01/31/dynamics-365-composable-approach-enables-rapid-deployment-of-a-supply-chain-control-tower/
【27】 Aii Aksut, A Composable Approach to Rapidly Deploy a Supply Chain Control Tower,網絡研討會, 2022
【28】ORTEC ,Control Tower for Supply Chains,
https://ortec.com/en-US/Topics/control-tower-for-supply-chains/
【29】認知控制塔,Capgemini, 2022
https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2022/04/Cognitive-Control-Towers_POV.pdf
【30】Trevor Miles,Control Towers - Visibility, Insight, or both?,Kinaxis, 2011-07-12
https://www.kinaxis.com/en/blog/control-towers-visibility-insight-or-both
【31】 Sanket Seth,供應鏈控制塔的演進,2021-12-01
https://www.constructionweekonline.in/people/evolution-of-supply-chain-control-tower
【32】Nucleus Research,《控制塔技術價值矩陣》, 2021-09-14,
https://nucleusresearch.com/research/single/control-tower-technology-value-matrix-2021/
【33】唐隆基, Flexport正在數字化整個國際貨運流程, 羅戈研究,2022-06-10
【34】唐隆基,《供應鏈網絡流程管理技術新浪潮:供應鏈編排》,羅戈研究,2021-07-02
【35】Andrew Zoryk博士,鋼鐵行業在黑暗時代閃耀光芒,2018-07-31
https://www.accenture.com/us-en/blogs/blogs-shining-light-dark-times
【36】Ghana’s Supply Chain Control Tower Success in Public Health,2021-01-06
https://www.ictworks.org/ghana-supply-chain-control-tower-success/#.YlhOG-hByiM
【37】 https://spicetg.com/ibm-services/,IBM
【38】https://www.ibm.com/sg-en/supply-chain/control-towers,IBM
【39】Ramzi BEN ROMDHANE,Supply Chain Reinvention(供應鏈的重塑),AWS,2020
【40】Accenture,Supply Chain Control Tower From Visibility To Value,,2022-05-27
https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-177/Accenture-Supply-Chain-Control-Tower-From-Visibility-To-Value.pdf#zoom=40
春節也送貨?!超20家物流企業春節服務安排出爐!
1462 閱讀2025開年跨境商家利潤就被吞掉一大筆,海運費暴漲后又大跌為哪般?
1126 閱讀?順豐133億件、中通340億件、圓通266億件、韻達238億件、郵政180億件……全年快遞業績出爐!
1103 閱讀中國物流集團2025發展戰略發布
1018 閱讀解碼DHL全球化密碼:物流企業出海啟示錄
937 閱讀工業工程界的“諾貝爾獎”揭曉,順豐為2025年唯一中國代表
879 閱讀上線首日,京東快遞凌晨即送達手機國補第一單!已支持全國所有上線省市!
848 閱讀連續2年奪魁!日日順榮膺LOG供應鏈物流最具影響力品牌獎
830 閱讀今日啟動!手機首入“國補”,郵政EMS全鏈路物流保障
752 閱讀?AI 賦能供應鏈,從價值創造到未來引領
813 閱讀