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鞭鞘效应

现在的制造业环境是很复杂的，是前所未有的，已经有很多报道过了，而且信息内容都是及时和有保证的。疫情；英国脱欧分拆；与主要贸易伙伴的近战战争，在关税之上叠加关税；石油战争这些因素都加剧了当前制造业环境的不确定性，谁能肯定的说商业环境不会再变化了呢？

在近期的情况看来，市场已经达到了人们认为不可能的高峰，但是因为需要考虑近来因为疫情封锁的因素，大多数企业被迫从根本上改变重点。自2019年年中以来，制造业处于低迷状态，但仍专注于市场份额和股东价值，其重点已转变为保持流动性和保持现金流。这种极端的枢纽已经改变了业务重点，但是从长远看来，这是一种好的转变。

有许多解决方案可推动企业提高供应链敏捷性，例如改进的需求预测，风险建模，机器人自动化，仪表板部署以及预防措施-预测性维护。但是，当我们想到制造供应链时，我们想到的第一件事就是以原材料或制成品的形式进行库存，因为库存一直是制造业的地基。

库存通过充当使需求和供应脱钩的缓冲区解决了许多制造难题。随着需求激增，制成品库存迅速弥补了对客户的未兑现承诺。当供应减少时，原材料库存又会增加负载以保持制造过程的稳定和可预测。库存使每月的一次活动减少了供应链流程，如需求计划和原材料采购。我们不再拥有每月进行一次管理的奢侈，现在需要一个更加敏捷的过程。

第一次冲击
随着中国在2月陷入严重封锁，一家未具名的全球一级汽车结构材料供应商报告了3月份的零发票。此类事件的连锁反应非常明显。麦肯锡（McKinsey）最近的一份报告指出，封锁对第一季度的中国需求产生了深远的影响：零售额下降21％，乘用车销售下降90％，消费者支出下降60B RMB，智能手机销售下降40％。

现在已经6月了，工厂已经从最初的需求冲击中慢慢恢复了工作，现在他们准备面对这类供应的冲击，仅仅是库存是无法解决的。借鉴中国面对疫情的经验，明显可以看到供应受到鞭鞘效应的影响，因为公司充其量只有65％的员工返回到非最佳运营水平的工厂，有限的装卸和运输，以及估计有200万个非最佳位置的海运集装箱会遭受损害，并以合理的价格运输他们。由于公司一直在依靠安全库存维持生计，因此寻求快速补充其供应链，所以他们已从海运转为空运，而空运导致成本翻了一番。

综上所述，工厂不再能够像过去那样依赖其久经考验的真实供应链。对敏捷性的需求比过去更加重要。涉及洞察力的敏捷性使企业能够制定实时决策，权衡各种选择和机会。

回应–供应链4.0

工业4.0的转变是由为特定用途量身定制的低廉的过程传感器，强大的边缘计算设备（可重复进行自主决策），执行分析和存储的云计算以及即将到来的5G开启的。它打开了数据高速公路的通道，使制造摆脱了硬连线连接链。

运营已经接受了其数字化转型，因为几乎每个制造业现在都实现了预测性维护，并且取得了巨大的成功，从而将机器停机时间减少了近50％。是时候让供应链4.0获得同样的好处了。制造供应链为满足提高敏捷性需求而采取的一些行动是：

敏捷需求预测在最简单的定义中，它是对未来购买事件的预测。预测一旦成为基于历史购买模式的一维基于过程的单例，将在很大程度上受益于大数据和高级分析以及知识工作的自动化。

大数据现在具有利用预测分析功能将需求预测转换为需求计划的能力，该需求分析既要考虑内部数据源（ERP，SCM或MES系统），又要分析数十到数百个数据源的数据（预测维护也是如此） （市场趋势，天气，公共假期，消费者价格指数等）以提供对库存，补货计划以及最终分配计划的实时洞察，从而得出工厂需求的图像。

由于供应链现在存在一些缺陷，因此将供应链中的洞察力与需求联系起来，将提高客户满意度，降低运输和加急成本，并在库存过多或不必要时增加现金流。

• 建模风险结果：对业务风险进行建模曾经是定性的猜测，现在建模可以利用企业数据来从更大，更多样化的数据集中进行定量评估。一旦单数事件驱动了单数，需求评估现在可以表示为概率预测，这些概率可以通过有针对性的讨论提供多种解决方案，包括销售和运营计划中的上行潜力和下行风险。

石油和天然气行业长期以来一直使用数字的孪生Monte Carlo仿真来识别易受攻击的设备，容量存储设施和其他供应链的弱点，随着业务条件的动态变化，它现在可以确定最佳的供应链选择。 这种方法有可能应用于消费者的购买需求，对供应链和分销链的强度进行分析，以及对可能导致商品流中断的工厂车间设备或过程进行评估。

• 机器人自动化：考虑到工人安全与社会的距离需求，机器人工厂部署是一个可行的解决方案。传统上，机器人适用于危险，需要繁重且重复的工作。为了完成这项工作，对较早的机器人进行了逐步编程。当今的机器人是在协作过程中接受培训的，他们可以在与人类工人一起工作的同时提高技能。机器人部署的拣选和装箱效率实现了两位数的增长，现在考虑到社会距离需求，它可以满足工人的安全要求。

但是，机器人实现的成本可能很高，并且被认为是相当成熟的用例。可以将其他自动化技术应用于企业，例如利用扫描仪，信标或其他遥测设备来提高库存计数的准确性，实时供应链车队的位置，或者监视许多地区，时区和商业区域的库存网点。很多的重型设备制造商最大的挑战之一是在需要时在仓库或工厂车间找到零件。

• 仪表板部署：古老的格言（知识就是力量）与当今的在家工作的供应链员工息息相关。一旦仅通过办公室中配备的饮水机的数量来打破业务筒仓，如今的环境将变得更具挑战性，因为在家工作的人们试图平衡和之前在办公室工作的中端。由于需要尽量减少工厂环境中的工人，因此远程访问信息至关重要。可视化和工作流工具使远程工作人员能够对变化做出反应并协同管理供应链效率。

通过利用运营中的结构化和非结构化企业数据（数据历史记录器，传感器，信标）并将其与业务流程数据（ERP，SCM，MES）结合，公司可以从所需的任何粒度级别获得创建仪表盘的好处 。向下钻取功能允许在组织需要的任何级别上深入检查变量，以获取可行的见解。

• 卓越运营：这听起来可能有点居高临下的意思，但是将企业分析应用于您的运营可以在问题开始之前解决，从而可以专注于企业外部的供应链活动。工业4.0成功地利用企业数据在过程优化，产量或产量提高方面提供了行动上的好处，而其中最重要的一项就是设备的预测性维护。内部材料或零件消耗的平滑化是供应链中工作人员的隐性收益

下一个计划恢复常态？

你为什么打算回到原来的常态？随着供应链的稳定，大流行病的不可预测性可以用作竞争优势。这些时间为我们提供了从根本上重新考虑供应链设计的机会，从而减少了将来出现漏洞的可能性。此外，从大数据角度看，除了依赖更多实时数据之外，计划过程本身还可以更频繁地运行，并且可以依赖更大的数据集运行，从而可以在更短的时间范围内进行计划，从而提高了急需的供应链敏捷性。

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