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唐隆基:數(shù)字化供應(yīng)鏈的進(jìn)展和未來十大趨勢(shì)

2019-04-15 10:06 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:王繼祥 來源:王繼祥
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引言2018年是供應(yīng)鏈發(fā)展的大好時(shí)機(jī),許多公司在實(shí)施真正的數(shù)字化供應(yīng)鏈,以降低成本、增加收入。2018年,那些引進(jìn)新技術(shù)、探索新商業(yè)...

引言

2018年是供應(yīng)鏈發(fā)展的大好時(shí)機(jī),許多公司在實(shí)施真正的數(shù)字化供應(yīng)鏈,以降低成本、增加收入。2018年,那些引進(jìn)新技術(shù)、探索新商業(yè)模式、引入擁有正確的數(shù)字化技術(shù)人才的企業(yè),將在未來幾年內(nèi)大展拳腳,改變所處行業(yè)的現(xiàn)狀。

數(shù)字化供應(yīng)鏈的進(jìn)展

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整體狀況——步伐滯后進(jìn)展緩慢

戴爾科技集團(tuán)曾聯(lián)合英特爾對(duì)全球42個(gè)國(guó)家和地區(qū)的4600位在十二個(gè)不同工業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)高管,進(jìn)行了一次數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)研,并于2018年10月發(fā)表了《數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)II研究報(bào)告》。

(圖片來源:埃森哲《中國(guó)企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》報(bào)告)


2. 2018年出現(xiàn)的超級(jí)供應(yīng)鏈的理念和對(duì)數(shù)字化供應(yīng)鏈的看法


供應(yīng)鏈數(shù)字化并非一帆風(fēng)順。在福布斯發(fā)表的一篇由數(shù)字化供應(yīng)鏈研究院的George Bailey寫的文章中,列舉了2018出現(xiàn)的超級(jí)供應(yīng)鏈的理念和對(duì)數(shù)字化供應(yīng)鏈的看法,并指出它們對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)字化的影響。


下面是該文章指出的五個(gè)要點(diǎn):

(1)算法是數(shù)字化供應(yīng)鏈的核心和大腦

(2)區(qū)塊鏈?zhǔn)撬袛?shù)字化供應(yīng)鏈問題的答案

(3)數(shù)字化供應(yīng)鏈推動(dòng)收入增長(zhǎng)

(4)雖然會(huì)帶來改變,但感覺并不明顯

(5)人才短缺是個(gè)問題


3. 期望和現(xiàn)實(shí)之間的差距


凱捷研究院在2018年4月至5月,對(duì)1000多家跨消費(fèi)品、制造業(yè)和零售業(yè)機(jī)構(gòu)的供應(yīng)鏈主管進(jìn)行了數(shù)字化供應(yīng)鏈調(diào)查,以了解他們正在采用的數(shù)字化計(jì)劃,以及由此帶來的好處。


報(bào)告指出盡管供應(yīng)鏈的數(shù)字化是當(dāng)今企業(yè)價(jià)值和增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素之一,但許多方法缺乏方向性,無法充分實(shí)現(xiàn)價(jià)值和增長(zhǎng)潛力。


4. 飛速發(fā)展中的中國(guó)數(shù)字化供應(yīng)鏈


中國(guó)的數(shù)字化供應(yīng)鏈的發(fā)展從總體上落后于歐美發(fā)達(dá)國(guó)家,主要處于概念引入、初期發(fā)展階段。中國(guó)數(shù)字化供應(yīng)鏈成功的企業(yè)包括華為、阿里、京東、美的、海爾、富士康等一批優(yōu)秀的企業(yè),供應(yīng)鏈的數(shù)字化給他們的業(yè)務(wù)帶來了巨大的效益。


數(shù)字化供應(yīng)鏈的未來趨勢(shì)


1.數(shù)字化供應(yīng)鏈融合(Digital SC Convergence)


隨著供應(yīng)鏈越來越全球化和復(fù)雜化,消費(fèi)者的需求越來越高,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈。企業(yè)的發(fā)展需要更智能、高效的供應(yīng)鏈作支撐。一個(gè)解決方案是供應(yīng)鏈執(zhí)行融合,這是Gartner在2009年首次提出的一個(gè)概念,后來他們將此概念定義為供應(yīng)鏈融合,并出現(xiàn)在后面的文章和它的制造業(yè)創(chuàng)新成熟度曲線(圖1),它代表更為廣泛和深遠(yuǎn)的意義。


圖1:制造技術(shù)創(chuàng)新成熟度曲線,Gartner,2018年


供應(yīng)鏈融合在2018年Gartner的制造業(yè)創(chuàng)新技術(shù)成熟度曲線中處于泡沫破滅的谷底期:在歷經(jīng)前面階段所存活的科技,經(jīng)過多方扎實(shí)、有重點(diǎn)的試驗(yàn),逐漸明確了客觀、與實(shí)際相符的使用范圍及限制情況,并成功應(yīng)用到企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式中,這要經(jīng)過十年以上的努力才能真正成為供應(yīng)鏈的主流方式,這說明了供應(yīng)鏈融合的復(fù)雜性和實(shí)現(xiàn)的艱難性。


2.供應(yīng)鏈數(shù)字孿生(SC Digital Twins)


Gartner描述數(shù)字孿生是真實(shí)物體的虛擬表示。數(shù)字孿生旨在優(yōu)化資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)或業(yè)務(wù)決策,包括模型、數(shù)據(jù)、與對(duì)象的一對(duì)一關(guān)聯(lián)以及監(jiān)視的能力、實(shí)體或系統(tǒng)。


數(shù)字孿生可能包括以下數(shù)據(jù):


  • 從數(shù)字孿生外部接收的外部數(shù)據(jù)。

  • 從物理事物接收到的觀測(cè)事件。

  • 從其他來源收到的數(shù)據(jù)。

  • 衍生數(shù)據(jù)——由數(shù)字孿生內(nèi)的邏輯計(jì)算的數(shù)據(jù)。

  • 指向鏈接數(shù)據(jù)的指針——如有關(guān)事物環(huán)境或與事物間接相關(guān)的對(duì)象的數(shù)據(jù)。



從上面的描述可見,數(shù)字孿生與供應(yīng)鏈非常有緣,并導(dǎo)致供應(yīng)鏈數(shù)字孿生(簡(jiǎn)稱供應(yīng)鏈孿生)應(yīng)運(yùn)而生,它實(shí)質(zhì)就是一種數(shù)字孿生與供應(yīng)鏈的融合。下面的圖2描述了供應(yīng)鏈孿生的架構(gòu)和應(yīng)用場(chǎng)景。


圖2:供應(yīng)鏈孿生(來源:ToolsGroup)


3.運(yùn)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的基礎(chǔ)


多家有名的研究機(jī)構(gòu),如埃森哲、IDC、德勤等指出運(yùn)營(yíng)模式的轉(zhuǎn)型是數(shù)字企業(yè)成功的基礎(chǔ),尤其是數(shù)字化供應(yīng)鏈成功的基礎(chǔ)在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中存在一些傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)模式,其中最有名的是供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)參考模型,英文簡(jiǎn)寫為SCOR。


SCOR是由管理咨詢公司PRTM(后被PwC普華永道收購(gòu))和AMR Research(后被Gartner收購(gòu))于1996年發(fā)布的,并得到供應(yīng)鏈委員會(huì)(SCC)的認(rèn)可,是APICS的一部分。傳統(tǒng)的SCOR模式反映的是圖3中傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈。


圖3:從傳統(tǒng)供應(yīng)鏈向數(shù)字供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的變革(來源:Deloitte 德勤)


4. 人工智能和算法將成為數(shù)字化供應(yīng)鏈的大腦


Gartner指出,2018年八大供應(yīng)鏈技術(shù)趨勢(shì)(圖4所示)。供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者必須評(píng)估其對(duì)公司的風(fēng)險(xiǎn),以確定他們是否準(zhǔn)備好探索和采用這些新興數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品。


圖4:Gartner 2018年8大供應(yīng)鏈技術(shù)趨勢(shì)


人工智能及算法將成為數(shù)字化供應(yīng)鏈的核心和大腦,是因?yàn)椋?


  • 人工智能具有巨大的潛力,可應(yīng)用于增強(qiáng)自動(dòng)化決策、重塑商業(yè)模式和生態(tài)系統(tǒng)以及重塑客戶體驗(yàn)的能力,革新供應(yīng)鏈流程。

  • 人工智能中認(rèn)知計(jì)算是下一代智能計(jì)算系統(tǒng)的核心。

  • 算法是人工智能三大關(guān)鍵基礎(chǔ)基石(算法、算力、數(shù)據(jù))之一。

  • 盡管目前的人工智能解決方案能夠找到模式并預(yù)測(cè)未來的場(chǎng)景,但它們?nèi)匀蝗狈Q策能力。

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