供应链4.0——下一代数字供应链

供应链4.0
——下一代数字供应链

编者按

本文2016年6月发表于麦肯锡公司网站，由克努特•艾力克、尤尔根•瑞克尔和安德里亚斯•赛弗特合著。克努特•艾力克是麦肯锡欧洲供应链管理业务的领导人，重点关注供应链计划和执行。尤尔根•瑞克尔是麦肯锡供应链管理业务的高级专家，主要关注供应链改革、端对端供应链计划和供应链4.0。安德里亚斯•赛弗特是麦肯锡供应链管理业务的核心成员，主要为各类制造和物流运输行业内的客户提供服务。供应链4.0要应用到物联网和先进的机器人技术，还要对供应链管理中的大数据进行先进的统计分析。本文从发展趋势、特点，以及实施挑战等几个方面，对供应链4.0进行了介绍。

在过去30年里，物流已经发生巨大的变化。物流曾经隶属于销售或制造部门，是一个单纯的运营职能，工作重点是确保生产线的物流供应和成品发货。而现在，它已经发展成为一个独立的供应链管理职能，部分公司甚至设置了首席供应链官。供应链管理职能的重点是先进的规划流程，例如分析需求计划或与销售运营流程进行整合，而物流的具体操作工作通常都外包给了第三方的物流公司。供应链职能要确保从顾客到供应商的一体化运营。

供应链管理的发展趋势

工业4.0是一种颠覆，要求公司反思自己设计供应链的方法。一些新技术已经出现，正在改变传统的工作方式。此外，大趋势和消费者的期望也在改变着游戏规则。除了要适应种种变化之外，供应链管理职能也有机会将运营效力提升到下一个层次，充分利用新兴的数字供应链商业模式，为公司建设数字供应链。

一些大趋势对供应链管理有着巨大的影响，例如全球农村地区正在不断地发展，以及财富开始向那些此前服务存在欠缺的地区转移。降低碳排放的压力，以及出于社会经济原因而对交通进行管制，这些都是物流所面临的挑战。人口的变化也导致劳动力数量降低，同时劳动力队伍年龄增大，对人类工程学的要求也在提高。

与此同时，顾客的期望值正在增长。过去数年的线上趋势导致顾客对服务期望的增加，而且订单的“颗粒化”越来越加剧。此外，进一步的个性化和定制化也导致库存单位（SKU）组合在不断增长和变化。网络所带来的透明度、便捷性和多样的购物地点与购物对象，都导致了供应链的竞争加剧。

为了充分利用这些趋势，应对已经改变的要求，供应链必须能够提高速度，更加“颗粒化”，以及更为精确。

对未来的设想

供应链的数字化让公司可以满足顾客的新要求，应对供应端的挑战，并且维持对效率改善方面的期望。数字化将会给大家带来供应链4.0（见图1）。供应链4.0将能够：

——速度更快。产品销售的新方法将把消耗较快的产品的送货时间减少到只有几个小时。该服务的基础在于先进的预测方法，例如对内部数据（例如需求）和外部数据（例如市场趋势、天气、学校假期、建设指标等）作预测性分析，以及根据机器状态的数据来分析备件需求等，从而对顾客需求有更为准确的预测。预测并不是每个月进行，而是每周，而且对于一些消耗较快的产品，甚至要每天进行预测。在未来，我们将会看到“预测性发货”，亚马逊公司在这方面拥有一项专利，即产品在顾客下单之前就被派送。公司之后会用顾客的订单去匹配早已经在物流网络中（运送到顾客所在地区）的货物，然后修改货物的路线，运送到顾客具体的地址。

图1 供应链4.0

——灵活性更大。实时计划和自组计划让公司可以根据需求或供应情况的变化灵活做出调整。计划周期和冻结期被缩短到最小，而计划成为了一个持续的流程，能够根据不断变化的要求或限制（例如机器对生产能力的实时信息反馈）而不断做出反应。配送流程的灵活性得到提高，所以在产品被发送后，顾客能够修改货物的运送路线，送至最便捷的目的地。

新商业模式（例如将供应链作为一种服务，提供供应链计划职能或运输管理）提高了供应链组织的灵活性。供应链可以作为一种服务来加以购买，而且是使用才付费，无需再在公司内部设置此职能。服务提供商的专业化让他们可以创造规模效益和范围经济，并且吸引到外包业务。例如，我们将看到运输的“优步化”，即众包的弹性运输能力，这将会大幅提升配送网络的敏捷度。

——“颗粒化”程度提高。顾客对个性化产品的要求不断提高，由此带来了市场微分化，最终将推行大规模定制化。在对顾客进行管理时要更加细分，并且提供宽谱系的合适产品和服务。顾客能够从适合需求的多个“物流菜单”中进行选择。无人机配送等新的运输概念让公司可以高效地管理高价值单个包裹的最后一公里。

——准确度更高。下一代的绩效管理系统能提供实时的端对端透明度，贯穿整个供应链。该系统所提供的信息从高层次的综合KPI（例如整体服务水准）到非常细小的流程数据（例如网络中卡车的具体位置）等应有尽有。包罗万象的数据可以为供应链中的各级管理人员和各个职能提供信息依据。在“供应链云端”对供应商和服务提供商等各方的数据进行整合，能确保各利益相关者根据同样的事实数据来进行安排和决策。

在数字化的绩效管理系统中，会使用仓储、运输或库存的全新模式来自动设定目标。我们将会看到绩效管理系统“学会”自动确定风险或期望值，并且通过闭环学习方法来改变供应链参数，以减小风险。由此，自动化的绩效管理控制中心能处理各种工作，无需人类的参与，或者是只需要人类计划员来应对破坏性事件/新事件。由此供应链的效率能不断地得到提高。

——效率更高。计划和实施工作的自动化提高了供应链的效率。机器人能够遵循仓库流程完全自动地搬运物料（托盘/箱子，甚至每件商品），完成收货卸货，以及准备货物以便拣货、包装和运输。自动驾驶的汽车能够在网络内运输产品。为了优化卡车的利用率，提高运输的灵活性，将通过跨公司运输优化来共享运输能力。该网络的设置能不断地自动优化，以确保以最佳方式满足业务要求。

为了给供应链设置理想的工作量，将利用各种透明度和动态计划方式来推动需求调节，例如在卡车利用率较低的时间段，实施配送的优惠价格。

数字浪费阻碍供应链职能充分发挥供应链4.0潜力

在当今的供应链中，可以发现许多方面的数字浪费，它们阻碍了供应链4.0发挥自身的潜力。数字浪费可以被划分为三类：

（1）数据采集和管理。通常情况下，可用的数据都是手工进行处理（纸面上的数据录入系统中），而且并没有定期进行更新，例如供应商交付周期的主数据（有时候甚至只有一些假数字）在被输入系统后多年就保持原样，没有更改。另一个仓储中的例子是提前的发货通知在被接收后并没有被用来优化内部流程。

除这些例子之外，还有一种常见的情况，就是可以利用哪些附加数据来改进流程，例如感知将出现供应中断。如果供应商的交付周期在不断地延长，那么就应该发出警报，提醒计划人员注意该种情况，让他们能够及早减小供应中断的影响。在当前的系统里，这种信号并没有得到识别，从而导致到月底时才会对供应商供货能力下降进行汇报。如果最糟糕的情况出现，该问题将给生产线的物料补充带来问题，导致运营停滞。

（2）综合流程优化。许多公司已经开始推行综合的计划流程。但通常情况下，流程优化工作还是在各职能部门孤立进行，而不是充分利用所有信息来争取最出色的计划结果。此外，我们也常常看到，自动确定的计划或预测统计数据通常会被计划人员手工更改。尤其是对那些消耗速度中等或较快的零部件而言，这种人工更改通常会破坏预测的准确性。除了公司内部的优化之外，公司之间的流程优化也尚未能得到充分的利用，而且透明度提高所创造的改进潜力未能得到发挥。

为了能实现先进的综合流程优化，供应链中的各合作方在组织设立、治理、流程和激励措施等方面都必须保持方向一致。

（3）人机流程的执行。现在，仓储、生产线补货和运输管理等工作通常都是靠直觉，并没有充分利用可获得数据，例如改进仓库内的拣货路径。仓库运营仍然是按照一、两个小时分段来进行管理，而不是对新订单进行实时分配，或者是进行动态的路线设定。同时，新设备所带来的机会（例如可穿戴设备或外骨骼设备）并未能得到充分利用。

利用供应链4.0提高运营效率

供应链4.0将影响到供应链管理的方方面面。我们设计的麦肯锡数字供应链罗盘（见图2），列举出了供应链4.0的改进手段，并且根据6大主要的价值驱动因素对其进行分类。最终，这些改进将能够在服务质量、成本、资本和敏捷度上实现巨变。

计划

未来的供应链计划将在很大程度上受益于大数据和先进的分析手段，以及知识工作的自动化。两种影响较大的改进手段是“需求计划的预测性分析”和“高度自动化的集成闭环供需计划”。

需求计划的预测性分析会利用贝叶斯网络和机器学习方式来分析成千上万个影响需求的内部和外部参数（例如天气、社交网络的趋势、传感器数据等），从而发现复杂的关系并建立模型，制订精确并颗粒化的需求计划。这些新技术让需求预测的准确度得到了大幅提升，通常可以将预测的错误降低30%至50%。预测数字“惟一真理”的时代已经一去不复返。这些先进的算法会提供预期需求量的概率分布，而不是一个单一的预测数字。由此可以进行有针对性的探讨（其中包括销售运营流程中的增长潜力和风险），并对库存进行先进的管理。

高度自动化的集成闭环供需计划打破了各计划步骤之间的传统界限，让计划变成了一种灵活的连续流程。每个补货计划不再采用固定的安全库存，而是分析预期需求的概率分布，实施货物补充以保证一定的服务水平，因此安全库存与每次的补货订单都不相同。闭环计划的另一个优点在于将定价决策和供需计划进行了整合。根据库存水平、预计需求，以及补货能力，可以对价格进行动态调整，从而优化整体盈利情况，同时将库存降低到最小。

物料流

图2 麦肯锡数字供应链罗盘

连通性的提高、先进的分析手段、增材制造，以及先进的自动化等都将让物流出现巨变。例如，随着仓库的自动化，我们将看到自动驾驶的智能车辆数量大幅增加，而且3D打印彻底改变了仓储和库存管理战略。

现在已经有了下一代的触摸、声音和图像使用界面，而且它们正通过消费设备在快速扩散，这让几乎所有仓储流程中的机器得到了更好的集成。头戴式显示器（例如谷歌眼镜）的突破，让工人们在拣货过程中可以根据所在位置得到相应的指导。先进的机器人解决方案已经涌现，可改善拣货工作。外骨骼设备（模仿人体生理学，能够为那些让人疲劳的体力运动提供支持）的使用将能够大幅提高仓库的生产力。总体而言，仓库的自动化将会变得越来越整体化，一些仓库完全与生产卸货点相连通，整个流程中几乎无需人类的干预。

自动驾驶的智能车辆将大幅降低运输成本和产品搬运成本，同时缩短交付周期并降低环境成本。受控环境里（例如矿井）自我引导车辆的使用、预置型解决方案（例如火车），以及仓库内的自动导向车辆系统等都早已经在使用中，而且在不久的将来将会大幅获得发展。目前，欧洲和北美也在公共道路上试用自动卡车，试用结果颇为理想。

除了仓储流程的自动化，增材制造也对供应链的物料流有着重大的影响。例如，3D打印已经有了广泛的商业应用，比如在本地对消耗速度较慢的备件或工具进行生产。打印材料的种类增多、打印机价格的快速下降，以及精确度和质量的提高都推动了这种发展。目前，完全通过3D打印机来操作的第一批生产设施已经得到安装。

绩效管理

绩效管理正在发生着巨大的变化。在过去，KPI仪表盘的制作是一项重要的任务，而且KPI仅仅只针对全局。现在内部和外部都可以实时提供“颗粒化”的数据。这让绩效管理流程从一个定期流程（通常是每个月）变成了一种运营流程，旨在处理例外情况和不断进行改进。例如，通过小型例外情况的自动处理，计划人员能够关注到关键性的供应链中断情况，为更严重的例外情况提供进一步的支持。

自动根源分析是例外情况处理的一种方法。绩效管理系统能够找到例外情况出现的根源，方法是对比例外情况与预先确定的潜在指标，或者是利用数据挖掘技术和机器学习技术来进行大数据分析。根据所查找到的根源，系统会自动启动应对举措，例如激活补货订单，或者是改变计划系统里的参数设置，例如安全库存。

订单管理

关于如何改进订单管理，有两个例子是订单自动处理和实时计划。自动化的推行、颗粒化信息反馈所带来的可靠性提高，以及可靠的即时反应所带来的出色的顾客体验，这些都将能降低成本。

订单自动处理是可靠的可承诺量流程（ATP）被推行之后的下一步。通过对订单系统的整合、连接ATP，以及加强订单规则，该系统可以被用来让订单流程完成自动化。其目的是拥有一个完全“自动”的流程，在订单输入和确认之间无需人类的干预。这样做的前提是必须严格遵循订单规则，并且不断更新主数据。

实时计划可以通过对生产计划和补货进行即时修改，在考虑各种限制性因素后确保交付日期。由此，供应链的设置始终保持了最新，并带来了可靠的计划基础。此外，还可以向顾客提供其他的服务，例如支付特定的费用后可以缩短交付周期，顾客能够非常便捷地看到可行性和交付日期更新。

协作

供应链云端构成了供应链中的下一个协作层次。供应链云端就是顾客、公司和供应商之间的联合供应链平台，提供了共享物流基础设施，或者甚至是联合计划解决方案。尤其是在非竞争性的关系中，合作伙伴可以决定联合处理供应链中的工作，从而节约管理成本，并且利用最佳的实践方法，彼此相互学习。

在协作中，另一个重要的领域就是端对端/多层次连通性。一些汽车公司早已开始通过整个价值链进行协作（例如从牧民到汽车内的真皮座椅），其他公司仍然需要填补这方面的空白。价值链中的协作可以让各方通过交换可靠的计划数据来大幅降低库存，通过在整个供应链中即时提供信息来大幅缩短交付时间，并且建立早期预警系统，培养对供应链中断进行快速反应的能力。

供应链战略

为了迎合供应链进一步个性化和定制化的需求，供应链需要管理“市场微分”。供应链的颗粒化让其根据顾客的要求和自身能力变成了数百个单独的细分供应链。动态的大数据方法让大规模定制化的供应链服务变成可能。定制化的产品为顾客提供了最佳值，让供应链里的成本和库存降低到了最小。

供应链4.0的影响

将数字浪费减低到最小，并且采用新技术，这些是提高供应链运营效率的主要工具。在未来两三年里，供应链4.0的潜在影响力是非常巨大的，有望将运营成本降低30%，顾客流失降低75%，库存降低75%，并且大幅提高供应链的敏捷度。

如何计算出这些数字的呢？影响力的数字基于麦肯锡从大量研究和定量计算中所积累的经验。三大绩效指标之间的关联度非常强，例如库存组合得到改进，将带来服务质量得到提升，成本下降。

图3 供应链成熟度评估

——供应链服务质量/顾客流失。服务质量低的原因有对顾客的承诺不当（例如交付时间不切实际）、错误的库存组合（所订购产品缺货），或者是不可靠的零部件交付。如果所要求的产品缺货，会出现顾客流失，即顾客决定换到其他品牌。不管是B2C还是B2B，这些情况都存在。

通过大幅改进与顾客之间打交道的方式，充分利用所有可用的POS数据/市场情报，大幅提高预测结果的质量（提升超过90%，例如SKU），以及综合使用需求调节和需求感知来把握系统变化/趋势，可以大幅提升服务质量，降低顾客流失情况。

我们必须牢记，在服务质量通常超过95%的处方药制药业等行业内，降低顾客流失所带来的好处通常没有那么明显，但如果更多地了解病人的想法，并且提供个性化的服务，将有助于提升营收。

——供应链成本。在运输、仓库和整体网络的设置等因素的影响下，成本可以降低超过30%。通过应用先进的方法来计算运输和仓储的所有成本，并且优化网络，就可以实现其中15%的成本降低。其目标应该是将触点减小到最少，将驾驶里程缩短到最少，并同时满足顾客所要求的服务质量。综合使用智能自动化和仓储的生产力改善，可以实现节约目标。剩下的15%的成本减少可以通过利用动态路线设定、运输的优步化、自动驾驶的汽车、以及3D打印来得到实现。

——供应链计划。需求计划、销售运营计划、综合生产计划，以及供应计划等工作通常都需要消耗大量的时间，而且主要都是靠人工来完成。有了先进的系统支持，所有计划工作中80%至90%可以自动进行，并且相比于手工完成而言质量能得到提高。销售运营计划流程将会每周进行，而决策流程将基于实时更新的情景。这种准确度、细致性和速度也会影响到其他方面，例如服务质量、供应链成本和库存。系统将能够察觉需要计划人员进行决定的例外情况。

——库存。库存是需求和供应之间的缓冲器。通过使用新的计划算法，不确定性（即供需之间的标准偏差或预测错误）将得到大幅降低，由此安全库存也变得没有必要。另一个影响库存的重要变量是补货交付周期。随着最小订单数为1的批量的生产增多，换模时间缩短，交付周期将得到大幅降低。本地生产的大幅增加也将降低运输时间。此外，3D打印将能够减少所要求的库存。我们相信整体库存将降低75%。

现在就可以着手去利用供应链4.0，充分发挥其价值。但从哪里开始，这取决于企业当前的供应链在数字化上的成熟度。麦肯锡的工具可以帮助公司了解自身当前的数字化成熟度，更好地懂得必须利用哪些改进手段来提升自我的绩效（见图3）。

该分析工具根据六大价值驱动因素和5个评估维度来对供应链进行系统化评估。它将成熟度划分为三个层次。供应链2.0的特色是：“主要靠纸面工作”，数字化程度较低；多数流程都是人工完成；组织的数字化能力相当有限，并未利用可获得数据来改进商业决策。供应链3.0是指：“数字化基本组件已经到位”。组织已经建设了IT系统并加以利用，但数字化能力还需要加以培养；在计划/预测中仅只使用了基本的算法，而且组织内只有少量数据科学家来改进其数字化成熟度。供应链4.0是成熟度最高的，充分利用了所有可获得数据来改进决策和加快决策速度。企业充分利用了先进的算法，拥有庞大的数据科学家队伍，正朝着精通数字化的方向发展。

向数字供应链转变

实现向数字供应链的转变，有两个关键的因素，即能力和环境。企业需要培养数字化的能力，但通常也需要有针对性地招募相关专家。第二个重要前提是推行双速架构/组织。这意味着尽管公司已经成立了组织并建设了IT系统，仍需营造创新环境，树立初创企业文化。该“孵化器”必须提供较高的组织自由度和弹性，以及先进的IT系统，以实现快速的解决方案开发、试验和实施。快速进行试用是必不可少的，能够就解决方案的适合度和影响力立即获得业务领域的信息反馈，让创新能创造激动和信任，并且启动下一轮开发周期。该“孵化器”是组织内供应链4.0的种子。

（粟志敏 编译）