特别策划 | 中国企业供应链转型的三大方向

数字变革时代，对于企业来说，巨大的投入并不意味着成正比的产出——这一点在供应链转型上显得尤为明显。

研究表明，在过去几年间，受访中国企业平均投资逾10亿元人民币用来改造供应链。但是，只有约十分之一的领军企业能够获得满意的投资回报，领军企业的营收平均增长了11%，其他企业的营收则平均下降了4%。

近年来，伴随着疫情影响和企业数字化转型提速，通过供应链来应对风险提高韧性、优化成本提升效率，以及推动可持续性，也成为了企业当下的三大切实需求以及未来方向。

目前，中国企业在供应链转型的过程中仍面临重重挑战：向外看，面对新业态、新变化和新要求，企业无法合力安排、及时满足。而面对突发事件，企业则缺乏应对方案；向内看，企业流程未打通，组织分散、系统孤立，数据无集成、不共享、不互通。

供应链方面的挑战使得有些企业在应对各种不确定性产生了负面的连锁反应。比如由于可视化程度不高，数据准确度低，需求变动后就无法通过快速模拟供应来制定合理的风险应对策略，而之后的需求骤降，又导致产能过剩、库存高企和资金占用等问题。

随着原本的串式供应链体系不断向智能供应链迈进，传统的经典供应链模型会逐渐成为智能供应链体系的组成部分，更多地专注于计划、采购、制造、订单履行等基本运营能力上，并且相当一部分的工作可以由自动化技术和工具来完成。

埃森哲认为，在这样的调整中，企业把资源和能力投向以下三大领域，更多地关注从系统搭建、数据跑通到运营优化的全过程，让供应链成为业务增长的重要驱动力。

第一，传统上，企业通过保持高库存，或维系多个供应商来预防供应短缺风险，然而这些手段都会增加成本，也意味着客户很可能需要为货物和产品支付更高的费用、投资者不得不牺牲短期利润。企业需要构建一套具有成本效益的管理能力，以集中资源和投资，在供应链短缺之前、甚至短缺期间进行干预和修复，这种能力就是整个供应链的“智能可视”。我们认为，由分析技术和人工智能支持的结构化可视能力和动态可视能力的结合，可以帮助企业打造供应链韧性。

第二，当前，企业经营承压。传统的成本管理方式下，企业会采用“一次性降本”，即设定成本节降额度目标，通过采购议价实现节降，但这往往会影响供应商持续合作的意愿，无法长期奏效。因此，企业需要转变成本管理的视角，采用零基供应链方法，推动运营成本系统且可持续地优化。零基供应链由数据驱动，能够全面地审视各项成本开支（营业成本/销售及管理费用/运营资金投入），依据成本结构洞察供应链各项运营活动，并识别活动对成本和价值收益的影响。

第三，各行业的企业正向低碳和净零转型、推进可持续议程迈进，供应链将起到关键作用。如果企业能够建立可持续的“绿色”供应链，在业务经营和组织运营的各个环节有效嵌入环境、社会和公司治理（ESG）考量，“强链补链”不仅有望助力企业占据先机，还可以成为一股强大的至善之力。我们认为，围绕打造可持续供应链，企业应该聚焦净零、循环、信任三个方面进行发力。

供应链转型是一个知易行难的过程，没有百试百灵的特效药。在一个不确定性频发的商业环境中，企业在提高客户响应速度、增加灵活性、提高效率并降低风险的时候要处理好如下方面：

1）数字核心连接短期痛点和长期发展

作为支撑以客户为中心的供应链的基础，在当下供应链架构中存在着新旧系统衔接难、数据获取不及时、数据价值难“变现”、转型变革花精力、生态伙伴难协同等挑战，这也引导企业转向更为灵活的技术架构，以更好地解决短期痛点和长期发展的矛盾。埃森哲建议从客户需求出发，充分利用企业内部和生态伙伴间的创新引擎和平台，打造互联解决方案，并最终建立新的数字核心。

以国内一高科技企业为例，该企业将供应链建设成为企业核心竞争力之一，历经三年完成了业务、数据及IT架构的整体设计、构建、系统切换、全球落地，打通了从采购、到生产、到销售的所有环节，实现了与客户的线上交易、内部智能化协同作业以及分布式管理。供应链的整体变革也让该企业能够及时获知受影响的客户、项目、产品，甚至是上游的供应商，不仅使其对危机的响应速度大幅提高，同时实现了与客户的数字化连接，进而实现业务自动化和智能化，提升客户交易体验的同时，反向驱动销售和产品变革。

2）更好利用数据进行价值挖掘

对于企业来说，很多时候有可能因为企业的数据质量不高，导致算出来的结果不准确；还有很多企业研发系统用的是一套数据系统，制造部门用的是另一套系统，部门之间的数据需要打通。利用数据分析和精准预测将帮助企业打造更加韧性、可盈利且可持续的供应链。

以库存管理为例，企业把历史销售数据、销售渠道录入到系统，通过人工智能技术来预测未来的销售走向，从而更加精确地计算补货的节奏。卖什么产品，通过怎样的渠道，以及客户需求是什么，都可以通过人工智能技术进行计划评估，并建立一些智能化的需求和供应计划。同样在物流的运输路径优化上，由于运输车辆的发车计划、行驶路径，都涉及到运营，利用AI技术设计的系统模型就可以计算出更加高效的运输路径。

3）人是关键

企业转型往往有三个关键环节，首先是目标明确，要针对哪个业务价值去提升，不是为了数字化而数字化，接下来是数据问题，最后是组织和人，而这三个环节中最难解决的是人的问题。

原先是人来决策，现在用人工智能辅助分析决策，人要有能力来判定系统的决策，这对人的要求很高。此外，企业在数字化转型过程中工作流程、工作习惯都会发生变化，需要重新梳理运营模式，跨部门协同变得更加重要。同时，未来3至5年，人机协作的趋势将更为明显。越来越多的员工也愿意拥抱人工智能。数字化转型在企业落地的效果还是取决于人的思维转变，组织运作模式的转变。

在不确定的全球供应链网络以及成本节降的压力等多重因素依旧影响中国企业的时候，供应链转型任重道远。供应链的数字化转型事实上是企业全链路的数字化转型，唯此企业方能长袖善舞，完成自我重塑。