鞭鞘效應

現在的制造業環境是很復雜的，是前所未有的，已經有很多報道過了，而且信息內容都是及時和有保證的。疫情；英國脫歐分拆；與主要貿易伙伴的近戰戰爭，在關稅之上疊加關稅；石油戰爭這些因素都加劇了當前制造業環境的不確定性，誰能肯定的說商業環境不會再變化了呢？

在近期的情況看來，市場已經達到了人們認為不可能的高峰，但是因為需要考慮近來因為疫情封鎖的因素，大多數企業被迫從根本上改變重點。自2019年年中以來，制造業處于低迷狀態，但仍專注于市場份額和股東價值，其重點已轉變為保持流動性和保持現金流。這種極端的樞紐已經改變了業務重點，但是從長遠看來，這是一種好的轉變。

有許多解決方案可推動企業提高供應鏈敏捷性，例如改進的需求預測，風險建模，機器人自動化，儀表板部署以及預防措施-預測性維護。但是，當我們想到制造供應鏈時，我們想到的第一件事就是以原材料或制成品的形式進行庫存，因為庫存一直是制造業的地基。

庫存通過充當使需求和供應脫鉤的緩沖區解決了許多制造難題。隨著需求激增，制成品庫存迅速彌補了對客戶的未兌現承諾。當供應減少時，原材料庫存又會增加負載以保持制造過程的穩定和可預測。庫存使每月的一次活動減少了供應鏈流程，如需求計劃和原材料采購。我們不再擁有每月進行一次管理的奢侈，現在需要一個更加敏捷的過程。

第一次沖擊
隨著中國在2月陷入嚴重封鎖，一家未具名的全球一級汽車結構材料供應商報告了3月份的零發票。此類事件的連鎖反應非常明顯。麥肯錫（McKinsey）最近的一份報告指出，封鎖對第一季度的中國需求產生了深遠的影響：零售額下降21％，乘用車銷售下降90％，消費者支出下降60B RMB，智能手機銷售下降40％。

現在已經6月了，工廠已經從最初的需求沖擊中慢慢恢復了工作，現在他們準備面對這類供應的沖擊，僅僅是庫存是無法解決的。借鑒中國面對疫情的經驗，明顯可以看到供應受到鞭鞘效應的影響，因為公司充其量只有65％的員工返回到非最佳運營水平的工廠，有限的裝卸和運輸，以及估計有200萬個非最佳位置的海運集裝箱會遭受損害，并以合理的價格運輸他們。由于公司一直在依靠安全庫存維持生計，因此尋求快速補充其供應鏈，所以他們已從海運轉為空運，而空運導致成本翻了一番。

綜上所述，工廠不再能夠像過去那樣依賴其久經考驗的真實供應鏈。對敏捷性的需求比過去更加重要。涉及洞察力的敏捷性使企業能夠制定實時決策，權衡各種選擇和機會。

回應–供應鏈4.0

工業4.0的轉變是由為特定用途量身定制的低廉的過程傳感器，強大的邊緣計算設備（可重復進行自主決策），執行分析和存儲的云計算以及即將到來的5G開啟的。它打開了數據高速公路的通道，使制造擺脫了硬連線連接鏈。

運營已經接受了其數字化轉型，因為幾乎每個制造業現在都實現了預測性維護，并且取得了巨大的成功，從而將機器停機時間減少了近50％。是時候讓供應鏈4.0獲得同樣的好處了。制造供應鏈為滿足提高敏捷性需求而采取的一些行動是：

敏捷需求預測在最簡單的定義中，它是對未來購買事件的預測。預測一旦成為基于歷史購買模式的一維基于過程的單例，將在很大程度上受益于大數據和高級分析以及知識工作的自動化。

大數據現在具有利用預測分析功能將需求預測轉換為需求計劃的能力，該需求分析既要考慮內部數據源（ERP，SCM或MES系統），又要分析數十到數百個數據源的數據（預測維護也是如此） （市場趨勢，天氣，公共假期，消費者價格指數等）以提供對庫存，補貨計劃以及最終分配計劃的實時洞察，從而得出工廠需求的圖像。

由于供應鏈現在存在一些缺陷，因此將供應鏈中的洞察力與需求聯系起來，將提高客戶滿意度，降低運輸和加急成本，并在庫存過多或不必要時增加現金流。

• 建模風險結果：對業務風險進行建模曾經是定性的猜測，現在建模可以利用企業數據來從更大，更多樣化的數據集中進行定量評估。一旦單數事件驅動了單數，需求評估現在可以表示為概率預測，這些概率可以通過有針對性的討論提供多種解決方案，包括銷售和運營計劃中的上行潛力和下行風險。

石油和天然氣行業長期以來一直使用數字的孿生Monte Carlo仿真來識別易受攻擊的設備，容量存儲設施和其他供應鏈的弱點，隨著業務條件的動態變化，它現在可以確定最佳的供應鏈選擇。 這種方法有可能應用于消費者的購買需求，對供應鏈和分銷鏈的強度進行分析，以及對可能導致商品流中斷的工廠車間設備或過程進行評估。

• 機器人自動化：考慮到工人安全與社會的距離需求，機器人工廠部署是一個可行的解決方案。傳統上，機器人適用于危險，需要繁重且重復的工作。為了完成這項工作，對較早的機器人進行了逐步編程。當今的機器人是在協作過程中接受培訓的，他們可以在與人類工人一起工作的同時提高技能。機器人部署的揀選和裝箱效率實現了兩位數的增長，現在考慮到社會距離需求，它可以滿足工人的安全要求。

但是，機器人實現的成本可能很高，并且被認為是相當成熟的用例。可以將其他自動化技術應用于企業，例如利用掃描儀，信標或其他遙測設備來提高庫存計數的準確性，實時供應鏈車隊的位置，或者監視許多地區，時區和商業區域的庫存網點。很多的重型設備制造商最大的挑戰之一是在需要時在倉庫或工廠車間找到零件。

• 儀表板部署：古老的格言（知識就是力量）與當今的在家工作的供應鏈員工息息相關。一旦僅通過辦公室中配備的飲水機的數量來打破業務筒倉，如今的環境將變得更具挑戰性，因為在家工作的人們試圖平衡和之前在辦公室工作的中端。由于需要盡量減少工廠環境中的工人，因此遠程訪問信息至關重要。可視化和工作流工具使遠程工作人員能夠對變化做出反應并協同管理供應鏈效率。

通過利用運營中的結構化和非結構化企業數據（數據歷史記錄器，傳感器，信標）并將其與業務流程數據（ERP，SCM，MES）結合，公司可以從所需的任何粒度級別獲得創建儀表盤的好處 。向下鉆取功能允許在組織需要的任何級別上深入檢查變量，以獲取可行的見解。

• 卓越運營：這聽起來可能有點居高臨下的意思，但是將企業分析應用于您的運營可以在問題開始之前解決，從而可以專注于企業外部的供應鏈活動。工業4.0成功地利用企業數據在過程優化，產量或產量提高方面提供了行動上的好處，而其中最重要的一項就是設備的預測性維護。內部材料或零件消耗的平滑化是供應鏈中工作人員的隱性收益

下一個計劃恢復常態？

你為什么打算回到原來的常態？隨著供應鏈的穩定，大流行病的不可預測性可以用作競爭優勢。這些時間為我們提供了從根本上重新考慮供應鏈設計的機會，從而減少了將來出現漏洞的可能性。此外，從大數據角度看，除了依賴更多實時數據之外，計劃過程本身還可以更頻繁地運行，并且可以依賴更大的數據集運行，從而可以在更短的時間范圍內進行計劃，從而提高了急需的供應鏈敏捷性。

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