随着疫情的爆发,许多公司开始意识到供应链的脆弱性,如何应对供应链危机成为企业当下热议的话题之一,而“情景规划”和“数字能力”这两种方法会起到关键作用。宁创将于10月22日举办“宁创决策可视化实验室启动暨数字驱动供应链决策交流会”,邀请学术专家及企业数字化改革中的优秀企业代表进行案例分享,共同探讨供应链话题。
一场疫情让全球的制造业开始意识到,当前的供应链体系并没有预想中的那么坚韧。全球因为疫情而导致的各类供应链中断事件持续不断地给大家敲响警钟:
疫情导致全球大量工厂停产、芯片短缺。
“长赐” 号卡住苏伊士运河导致全球原油期货价格上升、亚洲集装箱短缺。
不得不说,我们已经进入了 VUCA时代,这个时代充满着市场需求的易变性,环境影响的不确定性,驱动要素的复杂性以及因果关系的模糊性。
面对未来的不确定性,越来越多的企业开始反思他们奉行已久的精益供应链系统是否能够抵御风险?管理者通过数据事实,结合高级算法,利用情景分析工具来完成复杂的决策,并付诸行动,以降低突发事件对供应链的影响。当强大的科学技术已经开始为这样的变化摩拳擦掌时,供应链上各职能之间的关系也同时进行着场景化的调整与重塑。企业数字战略的场景化与数字技术能力为企业数字化转型提供了强大的变革驱动力。
情景规划是用来理清扑朔迷离的未来的一种重要方法。公司先会“幻想”未来极有可能会发生的事件,接着再去思考这些事件会产生哪些未曾预料的结果。优先设计可能会发生的危机,可以使公司开展充分客观的讨论,从而使得公司战略制定更具有针对性,在真正的危机来临时从容不迫。
“情景规划”与点预测或风险预测不同的是,我们一般预测明天上班会迟到,或者明天可能会下雨或者遇到堵车(而迟到)。而“情景规划(Scenario Planning)”的思维方式是明天有可能遇到的各类风险要素(下雨或者堵车)对我明天上班产生影响到底如何?以及为此该如何应对?
这个概念最早出现在二战后不久,美国空军试图想象他的竞争对手可能会采取那些措施,然后准备相应的战略。后来,这种军事方法被提炼成为一种商业预测工具。我们通过使用情景规划的方法,对未来可能发生的风险做提前预判。优秀的公司擅长用“情景规划”去应对现在瞬息多变的市场情况。
企业的数字能力,并不仅仅体现在企业拥有多大的IT团队、信息平台、自动化设备与生产线来处理生产计划安排。而更应该关注如何通过对大量“情景规划”数据的学习,让企业具备可以快速处理应急情况和对抗突发扰动的应对能力。麻省理工学院数字供应链转型实验室对这个能力又进一步分解为:供应链组织协同能力;数字供应链管理能力;以AI人工智能为带动的供应链数字技术能力。
进一步阐述为:供应链专业化分工愈发显著,去中心化网络的整体组织能力愈发重要;大数据让市场需求(价值)在供应链链条上形成共识;数据交互、隐私计算和人工智能技术保障跨企业数据安全和数据价值体现。
企业的数据建模、运营算法、仿真优化与验证的能力对于未来企业在进行“情景规划”和供应链设计当中起到至关重要的作用。
MIT CAVE Lab主任Dr. Matthias Winkenbach与LLamasoft 公司CEO - Razat Gaurav先生在MIT Supply Chain Frontiers一段关于《供应链决策以及供应链设计》的访谈中,可以让大家进一步了解到企业对未来 “场景规划” 和“数字化能力”的要求。
优秀企业的供应链设计好在哪里?
他们通过大量跨部门、跨系统的数据获取,建立完整的动态数据库。管理者通过这些数据事实,结合高级算法,利用情景分析工具来完成复杂的决策,并付诸行动,从而降低突发事件对供应链的影响。
怎样的公司会成功拥有灵敏的供应链设计直觉和快速反应的能力?
这些优秀的公司把供应链风险进行了认真全面的评估,尽管公司都希望建立精益的供应链系统,但他们不得不考虑一旦发生风险对他们的影响。所以他们更加深刻地去考虑成本、服务水平和风险之间的辩证关系。
公司供应链设计是否主要由少数供应链专家来驱动?
大部分企业对供应链设计的评估大约每两~三年一次。在商业快速变化的今天,供应链节点、流程、策略的设计都太固化。卓越的供应链应基于丰富的动态数据,通过对供应链运营模式与流程深刻的了解,使用不同算法和场景分析,实现运营数据与模型数据的交互学习。
如果通过数据分析持续地解决供应链管理问题?
企业数据应用工具需要以简单的方式让供应链内外部用户使用,以深入的理解供应链能力和价值。使用者在面对数据模型和应用程序时,不需要了解背后的技术细节,只要用这些工具获取有效信息并做出有效分析即可,这样才能便于推广,让决策更加高效。
如何能使 “数据模型” 既不缺失对供应链全面性的系统考虑,又使“数据工具”的操作可以简单易行?
对于建模人员而言,首先需要是要以明确的问题为导向,更重要的是要深谙复杂供应链建模的系统。建模人员需要把完整的供应链要素考虑在建模当中,并且基于使用者具体的使用场景中和具体的使用目的、习惯来设计模型。
目前在企业的实际情况中,日趋成熟的AI技术是否能取代个人在供应链中的作用?
供应链决策中AI技术还无法实现对人的替代,企业依然需要人来设计模型,对模型结果进行解释,对模型进行调整。供应链上下游的人员之间也要对供应链的各种问题进行充分的交流和讨论,人的协同对于供应链绩效依然非常重要。
宁创将于10月22日举办“宁创决策可视化实验室启动暨数字驱动供应链决策交流会”(线上会议),届时将邀请学术专家及企业数字化改革中的优秀企业代表进行案例分享。我们诚挚邀请您加入我们的线上会议,请扫描下方海报二维码报名。
| 来源:战略合作与发展部
| 编辑:刘沁萱
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