当前,在全球一体化、绿色低碳、技术高速变化等多种不确定宏观因素的影响下,全球化供应链正在变得更加脆弱,也更局部化、分散化。与此同时,随着经济发展、需求升级,诸如快消、物流、汽车、医疗等行业不断拓展新的业务领域及市场,供应链的环节变得愈发复杂。
因此,打造智能、韧性、协同、绿色的供应链体系,成为提升企业在当今市场环境核心竞争力的关键。而构建这样的体系,是循序渐进、逐渐升级,从最原始、分散的初级模式向个性化、智慧化、生态化的高级模式转变的过程。在此过程中,数字化是推动转变的重要驱动力。
企业供应链体系的主要阶段及其特征
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供应链的升级是一个深度整合、系统优化、生态协同的综合性过程。在这个过程中,数字化扮演了重要的角色,推动供应链实现跨越式升级,引领商业生态变革。
通过数字技术的深度应用,企业能够以前所未有的方式洞察市场变化、优化决策流程、提升运营效率、快速灵活响应,在满足客户需求的同时获得长期稳健的发展。
数字化可在以下方面赋能企业供应链:
搭建全域的底层数字能力,构建供应链控制塔,确保基于全面、准确的数据基础的精准决策制定。
借助先进的数据分析与智能算法,精准预判需求与潜在风险,提前制定应对策略,优化资源配置。
建立跨系统的信息互联互通机制与跨部门的高效协作机制,打通信息孤岛与部门墙,快速响应市场变化或突发事件带来的影响,增强供应链弹性与韧性。
显著优化供应链运营,包括生产、物流、库存等环节的效率与效益优化。
服务层面,通过精准感知和深入分析,实现灵活且个性化的市场策略制定与服务定制,提供端到端无缝触达的客户体验。
践行绿色可持续理念,集成绿色技术以实现节能减排目标。
评估自身供应链数字化情况,根据市场与行业变化趋势与实际经营情况,准确快速调整数字化策略与方向,已成为供应链企业日常经营的重要环节。
与此同时,随着市场变化,如今的供应链管理已经不再只是承担传统职能,范围的延伸也对供应链管理与发展提出了更高的要求。
为此,菜鸟携手埃森哲打造了供应链数字化成熟度评估模型,以系统性、前瞻性、实用性、灵活性为原则,帮助企业客观、全面了解供应链数字化现状,以谋求更好的发展。
该评估模型从四个维度,即
战略、运营、客户
与
未来发展
,对企业供应链数字化现状进行综合评估,并将评估结果分为四个等级:
初始级、成长级、专业级、领先级
。
模型评估维度从顶层战略、日常运营、客户价值与长期发展四个层面进行考虑,设置供应链战略体系、供应链运营效能、客户体验与客户价值、供应链可持续发展四个评估维度,同时将其细化为十三个子维度进行综合评估。
供应链数字化成熟度评估维度
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涵盖战略规划、保障措施及战略实施三个子维度,旨在评估企业供应链数字化顶层战略规划与实施落地的具体情况,包括战略规划是否清晰、明确、前瞻、全面;组织、人才、数据、平台对供应战略是否有足够支撑;战略规划的达成度,与预期愿景之间的差距。
涵盖端到端的信息互通共享、数据分析及智能化、供应链流程自动化及供应链弹性四个子维度。其中,
端到端的信息互通
共享旨在评估供应链各个环节的信息传递与共享是否及时准确;
数据分析
能够更准确的预测需求、优化库存及物流、评估伙伴、预测与应对风险,实现数据驱动的精准决策制定;
供应链流程自动化
指通过建立集中化的信息系统、引入自动化的流程和工具,以最少的人为干预来执行任务或流程;
供应链弹性
主要评估企业在面对外部环境变化和不确定性时表现的快速调整与应对能力。
供应链可持续发展涵盖碳排管理、循环利用及供应链透明度三个子维度。以数字化手段进行实时监测、
管理企业碳排情况
,使过程更加可视、可控,有助于进一步挖掘潜在的精益化空间,提升效率,结合过程优化,降低能源消耗和碳排放;
循环利用
可以帮助企业减少资源浪费和环境污染,同时还可降低生产成本和运营成本,提升资源利用效率,延长产品生命周期;
提高供应链透明度
则可以帮助企业可以更好地识别和管理潜在风险、优化效率、改善合作关系。
客户体验与客户价值涵盖客户洞察与客户服务两个子维度。
建立数据驱动的客户深度洞察体系
,是了解客户需求变化、准确把握调整方向的重要手段。此外,企业在战略、运营和可持续发展层面的建设过程中,应以客户体验和价值为核心进行全面规划和实施、兼顾内部效率与服务质量的双提升,并且能较好的平衡可持续发展与客户需求的关系,
构建以客户为中心的服务模式
。
供应链数字化成熟度评估模型共分为四个等级:初始级、成长级、专业级与领先级,四个等级循序渐进,逐渐形成数字化模式下的供应链最佳状态。
初始级企业尚处于数字化转型的起步阶段,已经实现了基本业务在线,但是未来数字化方向不明确,供应链业务运营仍以单链传递为主,客户需求满足度待提升。探索清晰的供应链数字化发展路径,是该阶段企业面对的主要工作。
处于成长级阶段的企业已经初步实现了各环节的数字化赋能,改变线状的供应链运作模式为多源单链状,提高了整体协同性。
专业级企业通过全链路数据及支撑能力的构建,各环节数据能力全面提升,实现了内外部业务的高效协同开展,具有较强的供应链灵活性与客户服务能力。