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7个环节,教你打造疫情期间的敏捷供应链

2020-03-19 14:44   来源: 互联网    浏览次数:137

疫情期间,数字化技术与大数据在保障应急供应链的快速响应、敏捷供应等方面发挥了非常重要的作用,自动化与无人设备的应用也功不可没,这些都将成为供应链未来发展的新趋势。

编者按:你可曾想过,一只小小的口罩,在疫情防控期间是怎样冲破人群隔离、交通受限等重重困难,从生产车间最终来到你的手中?在这背后,离不开整个供应链体系的支持。正是供应链各环节的快速响应和高效运转,确保了救援物资的及时供应和准确发放,为疫情防控赢得了宝贵时间。当然,也不乏有企业的供应链在疫情防控期间陷入了中断的困境。那么,如何才能打造快速响应的应急供应链呢?供应链在疫后将会发生哪些重要的变化?中欧国际工商学院运营及供应链管理学教授赵先德为你解答。

物流可能是受疫情影响最大的环节

此次新冠肺炎疫情给中国乃至全球诸多行业的供应链带来了严峻的考验。众所周知,供应链是包括采购、生产、分销、物流、零售等众多参与方在内的复杂链条或网络。任何一个环节的停工停产,都可能导致整条供应链的中断。

在供应链的所有环节中,物流可能是受影响最大的一环,主要有几方面的原因:第一,疫情前期的人口流动限制,使得众多物流一线员工返岗困难;第二,司机必须跟着货物流动,而司机一旦跨省就可能需要自主隔离两周,使公路运力资源进一步短缺;第三,一些地区的短期道路封闭也造成了物流网络的受阻;第四,众多企业开工延迟,使得不少物流企业短期内处于无货可运的境地。综合来看,可谓人、路、货全面受阻。

作为供应链三大流(物流、信息流、资金流)之一,物流网络的中断会直接导致供应链的复工难题——任何一个产品在生产出来前都离不开供应商之间的原材料及半成品运输,生产完成后又需要运输给B端和C端的客户。供应链复工难,意味着很多产业和行业的采购、生产、流通、销售等经营活动都会受到影响。而供给侧一旦受到影响,需求侧就无法得到充分满足,这又会影响到消费增长。在中国已充分融入全球分工体系的背景下,这不仅会使中国经济面临下行压力,也会对全球经济产生较大影响。

我认为,在国内疫情已基本得到控制的情况下,应出台相关政策,帮助物流企业尽快复工。大部分生产企业的物流都是外包的,物流企业不复工,很可能导致生产企业因上游供应商的缺货而无法开工,而即便企业有前期库存可以开工,产品也无法及时运往市场;另一方面则如前文所述,生产企业不开工,无货可运的物流企业也难以开工,这就形成了两难困局,可能需要相关政策来帮助解局。

从更全面的视角来看,政府应设法发挥整体统筹、宏观调控的作用,优先保证重点领域的劳动要素供给,有序推进供应链全链条企业的复工。比如可以对劳动力等生产资源进行临时性、区域性的调配,将因疫情被困在当地、临时闲置的服务业人员调剂到面临严重劳动力缺口的工业生产部门。

需要强调的是,供应链中的核心企业应该积极承担责任,通过风险分担、资源共享等方式帮扶供应链伙伴。这既是救人,也是救己。只有供应链上下游企业整体复工,自己的企业才能正常运转。

如何做好应急时期的供应链管理

在本次疫情期间,我们可以看到,供应链数字化程度较高的企业普遍反应快速,但也不乏一些企业的供应链面临瘫痪或断裂的情况。

造成这一现状的原因,主要是平时对供应链重视不够,投入不足。例如为了控制成本,在外包过程中使用能力有限的供应商,或者将工厂和库房安置在费用比较低的偏远地段。一旦危机爆发,往往就来不及迅速做出响应。

拿1月下旬至2月中旬的疫情快速扩散期来说,很多行业、特别是防疫物资的供应链至少面临四个方面的挑战:一、物资需求激增;二、物资供给短缺;三、供需之间断链;四、交通出行受限。在这种情况下,如果企业供应链没有一定的弹性、敏捷性和快速响应能力,是很难做出有效应对的。

企业如何才能做好应急时期的供应链管理呢?我认为,可从七个环节展开。

首先,预测需求。灾情背景下如何预测紧缺物资需求,学术界其实已经有一定的研究积累。政府、科研机构和企业可以结合已有的研究模型和本次疫情的实时数据,对疫情的走势、医疗防护物资和生活必需品的需求等做出相对准确的预测,从而为相关决策提供支持。本次疫情期间,我们看到人口流动、感染者动线等实时大数据,已经在提高物资需求预测准确率方面发挥了较明显的作用。

其次,全球采购。在本土产能暂时无法满足激增需求的情况下,全球寻源与采购是一个短期缓和供需波动的有效策略。据海关总署统计,仅1月24日至2月11日期间,全国共验放防控物资8.7亿件(含7.3亿只口罩),这对疫情前期的供需缺口起到了一定的填补作用。当然,要做好这点,企业需要具备较强的跨境供应链管理能力。

第三,柔性生产。企业可通过生产线的灵活调整来满足医疗防护物资的应急需求。疫情期间,很多企业将原本的产能快速转化为口罩等防疫物资的产能,特别是在汽车、服装等行业。其中,汽车企业在聚丙烯等原料储备和无尘车间等方面具备基础优势,而服装生产线经过适当调整,就可以生产防护服等物资。据统计,截至2月29日,中国口罩日产能已达到1.1亿只左右,相比于疫情前2000万只左右的日产能,柔性生产起到了很大的作用。

第四,供需匹配与合理分配。疫情期间,面对各地不同的需求,如何把相对短缺的医疗防护物资分配到最需要的地方去,成为了决定抗疫成败的一个关键因素。数字化技术与大数据分析在此环节扮演了重要角色。以湖北省政府和京东的合作为例, 通过共建“应急物资供应链管理平台”,京东帮助湖北省新冠肺炎防控指挥部实现了需求、采购、调配、送达到捐赠的全场景全面协同:通过数字化技术连接需求方、采购方、供货方三方,将医疗防护物资在供应链不同环节的数据和信息以数字化形式进行整合,从而在上游指导生产决策、监控生产进度,在下游精准测算不同需求的优先级、进行科学调度并可视化发放过程,从而实现“将好钢用在刀刃上”。

第五,运输调度。物流企业或平台可基于物联网、GIS(Geographic Information System,地理信息系统)等数字化技术对医疗防护物资的物流全流程进行实时的可视化与可追溯,避免“找不到货”“调包串货”等现象的发生。在此基础上,物流企业或平台还可以利用车辆行驶轨迹的大数据来为有关部门提供决策支持,搭建“运力共享平台”为各类运输需求匹配最合适的运力,通过SaaS工具进行远程的物流调度和运营,以及结合对疫情与交通管制等实时大数据的分析来为车辆规划最优路径,为司机提供个性化的线路推荐等。

第六,仓储管理。一方面,企业可将仓储设施自动化。疫情期间,自动化仓储设施在保障运营方面发挥了很大的优势,比如通过信息化系统和自动化装备的结合来完成各项仓内作业,人员仅需远程操控即可保障运营,实现全程人力“零接触”,降低被感染的风险。另一方面,企业还可基于对历史需求、需求方实时因素、补货和库存相关的动态大数据的分析,优化每个地区的“总仓—前置仓”布局和库存水平,把医疗防护物资与生活必需品提前部署在离需求点最近的地方,提高应急需求发生时的响应速度。

第七,末端配送。本次疫情期间,一方面,我们看到了 “无接触配送”模式的兴起:用户在下单后,通过订单备注、电话、App内即时通信系统等方式与骑手约定位置(智能快递柜、驿站、自提点等),进行包裹自提,这缓解了最后一公里的运力安全挑战。另一方面,在感染最严重的地区(主要是医院),无人配送车、无人机、病房送药机器人等无人设备的应用进一步降低了相关人员被感染的风险。这些新技术和新模式的背后,同样离不开大数据分析的支持。

综上所述,本次疫情期间,数字化技术与大数据在保障应急供应链的快速响应、敏捷供应等方面发挥了非常重要的作用,自动化与无人设备的应用也功不可没,这些都将成为供应链未来发展的新趋势。

疫情后供应链的长期发展趋势

关于疫后供应链的发展趋势,我认为以下几个趋势是相对共性的:

首先,相关供应链企业可能会调整采购策略,由战略集中采购转化为集中采购与分散采购共存,从而平衡成本与风险。此前,国内大部分企业都是学习日本的集中采购策略,但风险来临时,企业往往会感到措手不及。必须将大批量集中采购与分散式采购结合起来,才能更好地应对风险。

其次,供应链数字化转型的步伐可能会加快,越来越多的供应链将实现可视化、自动化和智能化,在提高响应速度和运作效率的同时降低对人工的依赖。无力自建数字化平台的中小企业,也可加入其他大型的生态平台,利用外部资源来加强自身的数字化能力。

第三,线上与线下业务的结合可能会得到更多重视,传统线下门店将进一步建设全渠道的供应链和履约模式,以更好地应对风险。很多完全没有线上布局的企业,在此次疫情中遭受了很大的损失。不过,布局线上必须要有数字化工具和大数据的应用,通过改变企业传统的运作模式,从而培养起更强的抗风险能力。

第四,供应链及物流设施的兼容性与灵活性可能会得到更多重视,以便在意外事件发生时能够尽快调整产能。这意味着相关设施需要具备更高的模块化程度,能够通过模块的快速组合来完成柔性生产与履约。这需要系统的设计、软件与智能硬件的结合来提供支持。

整体来看,未来供应链的可视化程度、反应速度和敏捷性都会大为提高,抗风险能力也会进一步增强。这些能力的提高,离不开数字化技术的广泛应用。企业必须通过数据分析来优化供应链决策、评估风险并制定相应的应对方案。此外,全渠道供应链的比重会进一步上升,自动化、人工智能等技术在供应链中的应用也会更加普遍。

总之,虽然此次疫情给中国经济带来了很大冲击,但我坚信,疫情结束后,中国经济将迎来一波新的爆发期。数字化、自动化、无人化、线上线下联动等将是新的发展趋势,未来的供应链也会变得更加智能、高效和安全,为经济的平稳发展保驾护航。

(作者系中欧国际工商学院运营及供应链管理学教授)

第一财经获授权转载自微信公众号“中欧国际工商学院”。


责任编辑:xiaocai
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