導(dǎo)讀: 隨著新興技術(shù)的深度融合,S&OP有望從單點(diǎn)智能走向全局協(xié)同,實(shí)現(xiàn)端到端價(jià)值鏈的實(shí)時(shí)洞察、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、精準(zhǔn)執(zhí)行,最終成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的"第一塊多米諾骨牌"。這需要企業(yè)與科技深度融合,以數(shù)字化為牽引,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新;以智能化為內(nèi)核,重塑決策流程;以開(kāi)放性為導(dǎo)向,擁抱行業(yè)協(xié)同。唯有如此,方能在不確定的市場(chǎng)環(huán)境中奮勇?tīng)?zhēng)先,贏得未來(lái)。

智慧協(xié)同-AI賦能跨職能融合

銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)、供應(yīng)鏈部門(mén)、財(cái)務(wù)人員,乍一看似乎毫無(wú)關(guān)聯(lián),但他們卻在供應(yīng)鏈管理中扮演著至關(guān)重要的角色。可現(xiàn)實(shí)是,由于各自的職能與KPI不同,他們對(duì)于供應(yīng)鏈的理解和訴求也大相徑庭。

銷(xiāo)售人員永遠(yuǎn)在想方設(shè)法完成銷(xiāo)售目標(biāo),恨不得庫(kù)存滿到倉(cāng)庫(kù)頂。供應(yīng)鏈經(jīng)理則力求庫(kù)存最優(yōu)化,既要保證供貨又要控制成本。財(cái)務(wù)大佬最關(guān)心現(xiàn)金流,極力主張降低庫(kù)存減少資金占用。各說(shuō)各話,眾口難調(diào),供應(yīng)鏈規(guī)劃自然差強(qiáng)人意。

而今,先進(jìn)的人工智能工具為化解這一僵局提供了思路。比如某知名供應(yīng)鏈軟件,就能夠?qū)⒏鞑块T(mén)關(guān)注的銷(xiāo)量、庫(kù)存、資金等數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度呈現(xiàn),使得不同角色都能從中看到對(duì)自己而言最關(guān)鍵的信息。由衷數(shù)走向統(tǒng)一,達(dá)成共識(shí)的基礎(chǔ)就有了。

當(dāng)然,消除分歧光靠工具還不夠,還需要各方面對(duì)面溝通。定期召開(kāi)S&OP例會(huì),是一個(gè)行之有效的方式。會(huì)議上,銷(xiāo)售分享市場(chǎng)洞察與客戶反饋,供應(yīng)鏈解讀生產(chǎn)能力與庫(kù)存狀態(tài),財(cái)務(wù)則站在戰(zhàn)略高度提出業(yè)績(jī)要求?；ネㄓ袩o(wú),群策群力,共同確定一個(gè)平衡銷(xiāo)量、庫(kù)存、利潤(rùn)的供應(yīng)鏈計(jì)劃,分歧的硝煙才會(huì)散去,共識(shí)的彩虹才會(huì)出現(xiàn)。

拿某日化龍頭企業(yè)的S&OP變革為例。以前銷(xiāo)售按照"賣(mài)多少要多少"的思路下單,供應(yīng)鏈被動(dòng)滿足,財(cái)務(wù)焦頭爛額。而在建立了S&OP機(jī)制后,銷(xiāo)售需求經(jīng)過(guò)審慎評(píng)估,供應(yīng)能力得到充分考慮,資金狀況也納入規(guī)劃視野。各方訴求被統(tǒng)籌兼顧,達(dá)成一致。據(jù)該企業(yè)反饋,S&OP讓預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高20%,庫(kù)存周轉(zhuǎn)率上升15%,而庫(kù)存資金占用則下降了10%。

在數(shù)字化時(shí)代,打破部門(mén)間的信息壁壘,實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與價(jià)值釋放,是供應(yīng)鏈變革的題中之義。而人工智能技術(shù)的發(fā)展,為促進(jìn)跨職能協(xié)同提供了新的途徑。一方面,AI可通過(guò)智能數(shù)據(jù)融合,將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)映射,消除"數(shù)據(jù)孤島",為跨部門(mén)協(xié)同奠定基礎(chǔ);另一方面,AI還可利用自然語(yǔ)言處理(NLP)等技術(shù),智能提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息,進(jìn)一步強(qiáng)化信息共享。

以供應(yīng)鏈軟件廠商Aera Technology為例,其智能協(xié)同平臺(tái)可自動(dòng)解析S&OP相關(guān)郵件,提取關(guān)鍵詞,生成會(huì)議紀(jì)要,使得各部門(mén)可以基于統(tǒng)一的信息基礎(chǔ)展開(kāi)討論,大幅提升了協(xié)同效率。而在此基礎(chǔ)上,AI還可通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,自動(dòng)識(shí)別不同部門(mén)預(yù)測(cè)間的差異,建立跨部門(mén)利益平衡模型,量化不同決策的成本收益,促進(jìn)部門(mén)間的利益協(xié)調(diào)與共贏。這與博弈論中的納什均衡思想不謀而合,為消除部門(mén)本位主義提供了新思路。

伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)成為供應(yīng)鏈的"新原油"。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)紛紛開(kāi)啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型,加速數(shù)據(jù)積累。然而,單點(diǎn)數(shù)據(jù)并不能全面反映供應(yīng)鏈的整體態(tài)勢(shì),反而可能加劇部門(mén)間的信息不對(duì)稱(chēng),導(dǎo)致決策碎片化。這就需要運(yùn)用智能技術(shù)打通數(shù)據(jù)流,盤(pán)活數(shù)據(jù)價(jià)值,形成統(tǒng)一的"數(shù)字孿生"。

未來(lái),AI將與區(qū)塊鏈、5G等前沿技術(shù)深度融合,構(gòu)建可信的跨組織數(shù)據(jù)共享機(jī)制。屆時(shí),不同企業(yè)間的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)安全、可信的流轉(zhuǎn)共享,真正實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈范圍內(nèi)的協(xié)同優(yōu)化。這需要產(chǎn)業(yè)各方加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和治理規(guī)范,共建行業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)中臺(tái),為智慧供應(yīng)鏈插上騰飛的翅膀。

協(xié)同是智慧供應(yīng)鏈的"強(qiáng)基因",融合是變革路徑的"助推器"。隨著人工智能的發(fā)展,跨職能協(xié)同將從概念走向落地,從理想邁向現(xiàn)實(shí)。企業(yè)應(yīng)審時(shí)度勢(shì),與時(shí)俱進(jìn),以開(kāi)放的心態(tài)擁抱智能技術(shù),重構(gòu)協(xié)同機(jī)制,激發(fā)創(chuàng)新活力。唯有如此,方能在波詭云譎的市場(chǎng)中凝聚共識(shí),匯聚合力,砥礪前行。

精準(zhǔn)預(yù)測(cè)-AI重塑需求洞察

在供應(yīng)鏈管理中,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求無(wú)疑是一項(xiàng)至關(guān)重要卻又充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。傳統(tǒng)的需求預(yù)測(cè)主要依賴歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和人工經(jīng)驗(yàn),存在諸多局限。面對(duì)當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)環(huán)境,企業(yè)亟需尋求一種更加智能、精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)方式,而人工智能技術(shù)的崛起為此提供了突破口。

過(guò)去,需求預(yù)測(cè)往往采用時(shí)間序列分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,通過(guò)歷史銷(xiāo)量數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)外推。這種方法的一個(gè)內(nèi)在假設(shè)是"未來(lái)與過(guò)去相似",而現(xiàn)實(shí)情況往往并非如此。新品發(fā)布、競(jìng)爭(zhēng)加劇、消費(fèi)者喜好改變等因素都會(huì)導(dǎo)致需求曲線發(fā)生"斷裂",歷史規(guī)律失靈。此外,傳統(tǒng)預(yù)測(cè)高度依賴人工制定規(guī)則和調(diào)整參數(shù),缺乏靈活性和適應(yīng)性。

在算法層面,AI可通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù),自主學(xué)習(xí)需求模式,捕捉影響銷(xiāo)量的關(guān)鍵因素。相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型,AI算法可處理更加海量和多維的數(shù)據(jù),從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提煉深層特征,大幅提升預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和細(xì)粒度。其次,在特征工程方面,自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(如AutoML)的興起,使得特征生成和篩選的過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,降低了預(yù)測(cè)門(mén)檻。這與文中提到的"無(wú)需算法背景即可進(jìn)行預(yù)測(cè)"的論點(diǎn)不謀而合,反映了AI民主化的重要趨勢(shì)。

而對(duì)于新品預(yù)測(cè)這一業(yè)界難題,遷移學(xué)習(xí)的思想可謂別具一格。通過(guò)從相似品類(lèi)學(xué)習(xí)需求知識(shí),遷移學(xué)習(xí)可顯著改善新品冷啟動(dòng)問(wèn)題。跨境電商Wish即通過(guò)該方法,將成熟品類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)遷移到新品預(yù)測(cè)中,實(shí)現(xiàn)了上線首月預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升20%,有力地指導(dǎo)了新品的備貨決策。由此可見(jiàn),AI在需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用前景不可限量。

除了算法模型的進(jìn)步,大數(shù)據(jù)時(shí)代海量信息的積累也為AI預(yù)測(cè)創(chuàng)造了條件。如今,企業(yè)可以通過(guò)各種渠道獲取結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),涵蓋消費(fèi)者畫(huà)像、社交媒體評(píng)論、物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著市場(chǎng)需求的微妙變化,是提升預(yù)測(cè)水平的寶貴資源。借助AI技術(shù),企業(yè)可以高效處理這些異構(gòu)數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)化為洞察力,預(yù)判趨勢(shì)先機(jī)?？梢哉f(shuō),數(shù)據(jù)是AI預(yù)測(cè)的"糧食",而AI則是數(shù)據(jù)價(jià)值的"釋放劑"。

當(dāng)然,我們也要認(rèn)識(shí)到,AI預(yù)測(cè)并非"靈丹妙藥",它的有效應(yīng)用離不開(kāi)人機(jī)協(xié)作。一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要人工設(shè)計(jì)和調(diào)校,輸出結(jié)果也需要專(zhuān)業(yè)人員解讀;另一方面,AI應(yīng)被視為需求管理的輔助工具,而非決策者。在實(shí)踐中,企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮AI的力量,同時(shí)保持人工干預(yù)和監(jiān)督,以平衡和互補(bǔ)的方式推動(dòng)需求預(yù)測(cè)能力的躍升。唯有如此,AI的光芒才能照亮供應(yīng)鏈前行之路,企業(yè)也才能在波詭云譎的市場(chǎng)中把握先機(jī)。

動(dòng)態(tài)平衡-AI優(yōu)化庫(kù)存決策

庫(kù)存管理是供應(yīng)鏈的"壓艙石",事關(guān)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和財(cái)務(wù)績(jī)效。然而,在市場(chǎng)波詭云譎、客戶需求個(gè)性化的當(dāng)下,傳統(tǒng)的EOQ等靜態(tài)庫(kù)存模型已然捉襟見(jiàn)肘。固化的策略容易引發(fā)"用力過(guò)猛"或"力度不足"的問(wèn)題,最終陷入"高庫(kù)存、低周轉(zhuǎn)"的怪圈。而今,AI以其動(dòng)態(tài)優(yōu)化、自適應(yīng)進(jìn)化的特性,正在為庫(kù)存管理開(kāi)辟新的境界。

從算法層面看,AI可通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù),在海量庫(kù)存優(yōu)化任務(wù)中持續(xù)學(xué)習(xí)和迭代,實(shí)現(xiàn)庫(kù)存策略的自適應(yīng)演化。以京東物流為例,通過(guò)引入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),其智能供應(yīng)鏈系統(tǒng)可在復(fù)雜多變的環(huán)境中自主探索最優(yōu)策略,實(shí)現(xiàn)了庫(kù)存周轉(zhuǎn)率較業(yè)界標(biāo)桿提升10%。這種"從做中學(xué)"的思路,與AlphaGo的進(jìn)化邏輯如出一轍,為庫(kù)存優(yōu)化注入了源源不斷的智慧動(dòng)能。

而從目標(biāo)層面看,庫(kù)存管理不僅需平衡服務(wù)水平與管理成本,更要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)現(xiàn)金流、資金占用等財(cái)務(wù)指標(biāo)。這就需要跳出單一視角,以更加開(kāi)放的姿態(tài)擁抱創(chuàng)新。例如,可借鑒金融學(xué)中的資產(chǎn)組合理論,將庫(kù)存視為一種"投資組合",在考慮資金時(shí)間價(jià)值的同時(shí),尋求投資收益(即售價(jià))和風(fēng)險(xiǎn)(即需求不確定性)的動(dòng)態(tài)均衡。這種多學(xué)科交叉的思維,有望為庫(kù)存優(yōu)化開(kāi)拓新的問(wèn)題空間。

此外,我們也要看到,庫(kù)存問(wèn)題的根源在于供需失衡。單純依靠事后的庫(kù)存優(yōu)化,只能消除問(wèn)題的"表象",而難以從根本上破解供需錯(cuò)配的困局。因此,庫(kù)存優(yōu)化要與需求預(yù)測(cè)、供應(yīng)協(xié)同等環(huán)節(jié)緊密結(jié)合,實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全局優(yōu)化。例如,可通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù),在虛擬空間構(gòu)建供應(yīng)鏈全景,實(shí)現(xiàn)從客戶需求到供應(yīng)能力的端到端映射,并運(yùn)用AI進(jìn)行實(shí)時(shí)推演,動(dòng)態(tài)制定最優(yōu)庫(kù)存策略。唯有在全局視野下系統(tǒng)思考,才能真正實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的動(dòng)態(tài)平衡。

隨著新興技術(shù)的發(fā)展,智慧庫(kù)存優(yōu)化正在從概念走向現(xiàn)實(shí)。通過(guò)5G和物聯(lián)網(wǎng),企業(yè)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的庫(kù)存監(jiān)測(cè)與預(yù)警;借助區(qū)塊鏈技術(shù),可實(shí)現(xiàn)跨組織的庫(kù)存信息互聯(lián)互通;依托AI算法,可實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)下的庫(kù)存策略自適應(yīng)優(yōu)化。而這一切,都需要企業(yè)立足自身稟賦,放眼前沿技術(shù),因企制宜、分步實(shí)施,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中逐步構(gòu)筑起智慧庫(kù)存管理能力。

庫(kù)存之道,存乎一心。心存創(chuàng)新,方能化繁為簡(jiǎn);心存全局,方能動(dòng)中取靜。未來(lái),智慧將成為庫(kù)存優(yōu)化的主旋律,而平衡則是永恒的主題。讓我們以開(kāi)放的心態(tài)擁抱變革,以進(jìn)取的姿態(tài)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),在動(dòng)態(tài)平衡中探尋供應(yīng)鏈的智慧真諦,共創(chuàng)高效協(xié)同、靈活適應(yīng)的美好未來(lái)!

敏捷決策-AI驅(qū)動(dòng)S&OP流程再造

在當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的商業(yè)環(huán)境下,及時(shí)感知市場(chǎng)變化,快速做出反應(yīng),已然成為企業(yè)制勝的關(guān)鍵。然而,傳統(tǒng)的S&OP流程往往周期冗長(zhǎng)、流程復(fù)雜,缺乏靈活性和敏捷性,成為企業(yè)騰挪轉(zhuǎn)身的"桎梏"。伴隨著以AI為代表的智能技術(shù)的發(fā)展,S&OP正迎來(lái)流程再造的窗口期。

從流程環(huán)節(jié)看,AI可賦予S&OP以感知力、洞察力、決策力,推動(dòng)流程精簡(jiǎn)和迭代優(yōu)化。首先,AI可通過(guò)智能數(shù)據(jù)融合,消除部門(mén)間的信息壁壘,為實(shí)時(shí)感知需求變化奠定基礎(chǔ)。同時(shí),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),AI可對(duì)業(yè)務(wù)狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn),為快速應(yīng)變提供洞察。在此基礎(chǔ)上,AI還可通過(guò)算法優(yōu)化,動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置,使得S&OP在執(zhí)行層面更加精準(zhǔn)高效。

而從仿真角度看,數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的應(yīng)用,正在為S&OP開(kāi)辟"孿生"時(shí)空。通過(guò)構(gòu)建端到端的虛擬S&OP流程,并嵌入智能算法,企業(yè)可在數(shù)字空間快速模擬推演不同方案,評(píng)估決策效果,規(guī)避試錯(cuò)成本。這種"虛實(shí)互動(dòng)"的決策范式,使得S&OP在制定和執(zhí)行層面更加穩(wěn)健,有效提升了供應(yīng)鏈韌性。

以某汽車(chē)制造商為例,該企業(yè)通過(guò)數(shù)字孿生構(gòu)建了涵蓋供應(yīng)商、工廠、經(jīng)銷(xiāo)商的虛擬S&OP系統(tǒng)。通過(guò)模擬不同需求預(yù)測(cè)、產(chǎn)能配置、庫(kù)存策略等方案組合,系統(tǒng)可量化評(píng)估對(duì)交付、成本、庫(kù)存等關(guān)鍵指標(biāo)的影響。借助這一"數(shù)字水晶球",企業(yè)在疫情沖擊下仍實(shí)現(xiàn)了快速反應(yīng)和穩(wěn)健運(yùn)營(yíng),交付周期縮短20%,庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升15%,詮釋了數(shù)字孿生賦能S&OP的巨大潛力。

此外,我們也要認(rèn)識(shí)到,S&OP變革絕非一蹴而就。從技術(shù)層面看,構(gòu)建智能S&OP平臺(tái)需要強(qiáng)大的數(shù)字化能力,涉及數(shù)據(jù)治理、流程再造、系統(tǒng)集成等諸多領(lǐng)域。而從管理層面看,變革的核心在于思維模式的轉(zhuǎn)變,需要從"計(jì)劃驅(qū)動(dòng)"走向"預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)",從"以銷(xiāo)定產(chǎn)"邁向"以需定供"。這對(duì)組織變革能力提出了更高要求。只有在戰(zhàn)略、流程、數(shù)據(jù)、文化等方面系統(tǒng)發(fā)力,才能厚植S&OP的智能化底座。

未來(lái),隨著新興技術(shù)的深度融合,S&OP有望從單點(diǎn)智能走向全局協(xié)同,實(shí)現(xiàn)端到端價(jià)值鏈的實(shí)時(shí)洞察、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、精準(zhǔn)執(zhí)行,最終成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的"第一塊多米諾骨牌"。這需要企業(yè)與科技深度融合,以數(shù)字化為牽引,驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新;以智能化為內(nèi)核,重塑決策流程;以開(kāi)放性為導(dǎo)向,擁抱行業(yè)協(xié)同。唯有如此,方能在不確定的市場(chǎng)環(huán)境中奮勇?tīng)?zhēng)先,贏得未來(lái)。