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【数字化转型】供应链数字化转型的方法与挑战

产业智能官  · 公众号  ·  · 2019-12-29 08:03

正文

导读

从供应商的供应商到客户的客户,之间所有的产品以及服务的流转都属于供应链的范畴。供应链转型,不能仅仅考虑某一点,应该是全盘化的考虑。


前提


从供应商的供应商到客户的客户,之间所有的产品以及服务的流转都属于供应链的范畴。供应链转型,不能仅仅考虑某一点,应该是全盘化的考虑。 在项目实践中,我们更多关注于供应链需求计划的产生、做供应商的寻源、采购执行、库存管理。


社会一切信息数字化及社会行为数字化转型是大势所趋,供应链数字化转型也是其中一环。第三次的信息化时代,90年代ERP为主的信息化软件的产生,主要是用来记录。第四次工业革命基于网络物理系统的出现。基于IT和OT的连接进入到数字智能时代。数字化革命正从经济,信息交流,生活方式等多个方面改变人类社会进程。


现状


数字化转型跟企业的数字化成熟度有关系的。 根据MIT联合德勤大学2015年对全球范围企业供应链主管的调研显示,数字化成熟度低的企业,只有15%有明确的数字化战略目标。可见,数字化成熟度低的企业主要出于业务扩张,架构稳定,增加市场竞争力阶段,对数字化战略并未着重关注。处于数字化成熟度高的企业,81%有明确的数字化战略目标,更多的是考虑如何通过数字化建立自己的优势。


目前,全球范围内供应链管理相关系统收入处于持续稳定增长趋势。 其中采购,供应链执行,供应链计划软件收入占比在2018年基本处于均势,分别占比34%,31%,35%,其中采购相关应用软件收入增长较快在2018年同年对比增长16.3%。


在全球各分区供应链相关软件收入占比中,北美及西欧收入占比较高,在2018年分别占比52%及26.9%,中国相关软件收入占比较少在2018年收入占比3.1%,中国供应链信息化及数字化转型目前处于初级阶段,但相较于2017年中国市场收入增长率达到16%,仅次于非洲中、东、北部地区及太平洋地区,中国企业正加速供应链信息化进程。


目标


用一句话概括就是全面的数字化。数据连接以后,我们从需求的产生到寻源到采购到智能制造,到仓储到风险控制全部都要想办法实现数字化,当然在之前很多企业在某个点都可能已经上了某个系统,已经实现了一定的数字化。但是整个供应链没有打通的话,这个点会成为一个瓶颈,会制约企业数字化的进程。


数字化供应链的转型是环境的必然产物。 企业不进行转型,就很难跟上时代的步伐。传统供应链是链式的,数字化阶段是网状的结构。连接和共享是数字化阶段的重要因素。每一个细分的供应链的点,对企业的价值都有强大的影响。



方法


怎么转,朝哪个方向转,决定了我们做供应链转型时,需要以强大的技术为支撑。技术支撑推动企业的发展,企业有需求,同时也推动学术和研究院校对企业更深入的研究,形成良性循环。


永远在线: 供应链信息将在各方之间实现无缝共享。未来的供应链将全天候运转,以满足顾客日益增长的关于更快、更好、更便宜的诉求。


系统协同: 人工智能、大数据和自动化机器将协同工作,将实时信息传递给工人,这使他们能够在一个永远在线的供应链中进行无缝工作。这些信息可以减少用户错误,提高效率,并且使有价值的员工得到支持。


传感和传送: 实时信息将来自于供应链中的各个部分的传感机器,以更好地管理交货期和同步链接,避免出错。


协作: 协作应链将开始高度协作、跨所有环节协作,并消除旧的竞争障碍,追求共享利益。


安全高效: 供应链将提供一个摆脱健康和安全问题困扰的工作场所,同时形成既高效又有效,而不是被迫以一种供应链取代另一种的模式。


大数据: 信息和洞察力正在成为下一代供应链的通货。供应链将运用前瞻性的分析来产生具有突破性的结果。


灵活、敏捷适用性: 供应链将是高速运行的,将能够实现灵活、完美地运转,以毫不停止地应对多变的客户需求。


德勤通过客户调研,统计出下一代供应链技术愿景。排名第一的是机器人自动化,第二预测分析大数据,第三是物联网。



挑战


目前中国少数全球性企业数字化进程处于世界领先水平,但整体产业结构复杂,企业分布较为分散,目前中国企业97%为中小型企业, 对于大多数中国企业,首先应该考虑的,是如何实现信息化与自动化。


作为供应链管理者,在供应链自动化信息化—数字化转型的过程中面临挑战。数字技术和创新正在推动供应链的巨大变革和完善。与此同时,数字化的影响和持续的全球化正将客户服务的期望推向顶峰,并将供应链延伸到地球的最远端——这让供应链承受了前所未有的压力。


今天的供应链所做的不仅仅是将材料和产品进行两个地区之间的转移。在日益数字化的世界中,供应链是信息生态系统的支柱。在这个生态系统中,一组连接起来的、经过仔细协调的动态流程必须在每个级别上得到跟踪,以实现最大限度地提高效率,满足客户对增加灵活性、可视性和透明度的需求。


当代数字化环境下企业面临客户需求无法实时承接,订单及相关状态无法实时反馈;随着数字化转型持续推进,人才短板问题日益凸显;需求预测无大数据及智能算法支撑,预测不具备指导性;客户多产品要求随着市场竞争加剧而随附提高;客户行为存在一定不可预估性;打通上下游企业客户供应链需多方企业协作等挑战。







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