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供應鏈數字化轉型為何總失敗?5點落地建議

發布時間: 2021-02-26   瀏覽次數: 509

來源:供應鏈4.0


近年來,“數字化轉型”的浪潮浩浩蕩蕩,滲透到社會生活的每一個角落,并已經被提升到相當的高度。如浙江省人大常委會把《浙江省數字經濟促進條例》列為一類立法項目,并且將數字經濟列為浙江的“一號工程”;上海市則在2020年底發布了《關于全面推進上海城市數字化轉型的意見》,要求在經濟數字化、生活數字化、治理數字化等多方面全面推進變革。

從經濟的角度來說,供應鏈(生產、采購、物流、計劃等)的數字化轉型至關重要,相關的智能制造、智慧物流等也已經成為了大家耳熟能詳的話題。然而,數字化轉型之路并不平坦,有報告指出相關實踐的失敗比例高達80%。

如何做好供應鏈數字化轉型?如何讓數字化最大限度地助力實體運作?


一、以始為終數字化轉型的目的是什么?


除去以形象提升為目的的一些示范項目,如今的企業在推進數字化的過程中還是越來越多地追求經濟效益,注重投資回報。這也是數字化項目規劃的第一步:確定項目的業務目標。這個目標應該和企業的整體戰略相結合。

業務目標至少可以分為開源(更好地觸及客戶、增加收入)、節流(節省運營成本、采購成本等)、增效(提升協作效率、以及提高系統安全性等)幾大方面。

項目設立之初,我們就應該明確數字化轉型的主要目的、所需資源、以及項目投入過程中的可能風險等。數字化本身并不是目的,而它們帶來的業務績效提升、決策質量提高等等才是意義。


二、數字化轉型也存在“木桶效應”


這一說法來源于知名專家郭朝暉教授。他指出,企業運行往往是多個環節環環相扣的結果。從職能上來說,包括銷售、運營、財務、HR等領域;從供應鏈運作來說,包括生產、采購、物流等環節(當然,其中還有更為細分的環節)。

而協作過程中,任何一個領域出現問題都可能導致鏈條運行不暢。所以,數字化轉型的單點突破,往往并不能帶來整體效率的提升。許多時候,更需要關注目前最大的短板(瓶頸)在哪里。

有趣的是,其它領域的生產也存在和供應鏈運作類似的現象。比如軟件開發的過程中,產品設計、開發、測試等環節如果不能作好相互銜接,則可能出現每個環節都忙忙碌碌,但整體效率仍然十分低下的情況,即所謂的“效率豎井”。應對這種情況同樣需要整體思維,找到協作過程中的關鍵瓶頸。


三、明確數字化轉型所處的階段


通常來說,數字化轉型不能“一步登天”,而是需要按照標準化、數字化、智能化等步驟循序漸進地推進。

數字化的過程也分為不同的層次:從企業內部信息系統覆蓋,到導通企業內各個不同部門的“孤島”,再到上下游企業彼此之間數據打通。各個層次難度逐步增加,但是能給公司帶來的效益也是截然不同的。

推動數字化覆蓋的過程中,要尤其注意“線上線下兩張皮”的情況。即,企業投入很高成本搞信息化建設,而實際的系統利用率卻很低;甚至,斥巨資購置的專業軟件只是淪為“數據記錄本”,實際運行過程中仍然高度依賴于手工(紙面)和Excel等工具。

為了解決此問題,可以增加自動化采集數據的比例,如應用物聯網傳感器來自動取數。自動收集到的數據,也可以用來校驗/監督人工操作。如在物流運輸的過程中監控卡車車門打開的次數,以防止貨物被“調包”轉運的情況。


四、轉型過程需要“剛柔結合”


供應鏈數字化進程中,信息系統的應用一般是以流程標準化為前提,這意味著對流程的強管控:IT流程中的每一個步驟,都需要按照預先設定的方式來運行。然而,實體供應鏈運作環節眾多,對每一個細小環節都加以強管控的話,成本會令很多企業難以承受。

因此,數字化過程中可能需要有的放矢:對一些關鍵步驟、瓶頸步驟,需要大力投入,從更細致的顆粒度加以管控;而對非關鍵環節,則留有一些余地和靈活性,甚至采用外包等方式,不把所有的控制權都把握在自己手里。當然,這種取舍也很考驗管理者的戰略規劃思路。

而“剛性”和“柔性”的取舍之中,一些顛覆性技術可能會起到關鍵的作用。

例如,近年來機器人技術中的AMR(Automatic Mobile Robot)概念,比AGV概念更為活躍。這就體現出了運作柔性化的趨勢:機器人不一定按照預定軌道行進,而是能根據當時情況,靈活決定自身前進的軌跡。

又比如,一些科學家正研究將分子生物技術遷移到制造業中。生物細胞內部的DNA/RNA有存儲、有運行,有化學反應和各種分工,可以認為是一個超級工廠。從某種程度上說,其柔性和協作復雜程度遠遠大于目前制造業的工業4.0生產線。


五、“閉環反饋”用運行過程中的數據來持續指導供應鏈改進


“長鏈條的系統改進,必然是一個循序漸進的過程”。數字化轉型的過程中,各種流程/模式都不可能一步到位,而是需要精益求精,堅持長期改善。這個過程必然需要大量數據的支持。這也是數字化的最大意義之一,所謂“無法測量的東西就無法改進”。

基于數據的持續改進,對我們還有幾點啟示:

第一,涉及供應鏈系統的時候,要有一定的前瞻性,為未來留有一定的空間。一些硬件投入如果一次性投入過大,或是過于固化,將來會很難升級;

第二,系統上的改變如果是很容易可逆的(例如一些小規模試點,或是純虛擬的仿真),則應該盡快推進、盡快試錯;反之,如果完全不可逆,則應該在推進時采用審慎一些的態度;

第三,數據顆粒度對于數字化水平具有決定性作用。如果拜新技術所賜能采集到較為微觀層面的數據,或是較為高頻的數據,則有可能指導我們作出更有效的決策。


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