导读:首先,供应链管理正经历从"内向型"到"外向型"的范式转换。传统的供应链管理偏重内部效率的提升,而新时代的供应链管理则要求我们以市场和客户为导向,快速感知需求,灵活响应变化。这种理念的转变,是企业在动荡环境中立于不败之地的制胜法宝。其次,"外向型"供应链的实现路径可以概括为"三精三化"。"三精"即精准感知需求、精细分析数据、精益优化流程;"三化"即数字化运营、敏捷化组织、智能化决策。惟有多管齐下、持续发力,才能让供应链真正成为连接企业内外的纽带,创造竞争优势。再次,供应链变革需要科学的方法论做指导。领先企业善于总结提炼先进实践,形成一整套行之有效的转型方法和工具。从试点先行到全面推广,从流程再造到数字赋能,从人才培养到文化塑造,每一个环节都需要缜密的思考和精准的行动。唯有如此,变革的效果才能最终显现。
在当今瞬息万变的商业环境中,企业面临的最大挑战之一就是如何实现供应链管理的敏捷性和适应性。传统的需求管理流程往往建立在历史数据的基础之上,倚重于单一的预测模型。这种"内向型"的管理模式,忽视了市场动态和客户需求的变化,导致供应链响应滞后,库存积压,服务水平下降等一系列问题。
就拿某大型消费品公司的例子来说,他们曾经对新品上市的需求预测非常乐观,结果却在产品推向市场后遇到了销售不畅的窘境。事后复盘发现,公司高估了新品的市场接受度,而忽视了同类产品的竞争格局变化。这个案例说明,单纯依赖内部数据和判断,很容易陷入需求预测的"盲区"。
除此之外,传统供应链管理还普遍存在职能割裂、信息孤岛等问题。比如,需求计划部门只关注销售预测,采购部门只盯着供应商交期,生产部门只在乎产能利用率……各自为政的结果就是,供应链上下游脱节,难以形成协同。这种状况下,企业即便想快速响应市场变化,也会"牵一发而动全身",举步维艰。
面对传统模式的种种弊端,业界前瞻者们开始探索供应链管理的新路径。他们意识到,供应链不应被视为单纯的内部流程,而应该成为连接企业和外部环境的纽带。唯有打通"内外"之间的边界,供应链才能真正发挥快速感知需求、灵活调配资源的价值。
事实上,一些行业翘楚已经从"外向型"供应链管理中尝到了甜头。他们利用大数据、物联网等新技术,实时捕捉市场动向和消费者行为,并将这些洞察反馈到供应链各个环节。通过数字化手段,企业得以打通从客户需求到供应链执行的"最后一公里",实现端到端的敏捷响应。
以某快时尚品牌为例,他们在全球布局了数百个数据采集点,实时监测消费者对新款服饰的偏好变化。一旦发现某个款式的需求增长趋势,公司可以在两周内完成从设计到生产再到铺货的全流程,最大化产品生命周期价值。这种"外向型"的供应链管理模式,让企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
当然,从"内向型"到"外向型"的转型绝非一蹴而就。它需要企业在理念、流程、技术等多个层面同步发力,方能厚积薄发、久久为功。这场变革的关键,在于构建一个开放、协同、数智化的供应链生态,让企业能够随时感知和满足市场需求。
那么,"外向型"的需求管理和供应链流程到底有哪些特征呢?简言之,就是要实现需求驱动的端到端敏捷。这里面包含了几个关键要素:
一:从市场和客户出发,捕捉需求信号。企业需要建立完善的需求感知机制,通过多渠道、多维度的数据采集,洞悉市场趋势和用户偏好。这些信息可以来自销售数据、社交媒体、物联网设备等,关键是要打通数据孤岛,形成全域感知。
二:敏捷的需求分析和预测。在海量数据中,传统的统计预测方法可能会捉襟见肘。企业需要运用机器学习等新技术,挖掘数据中蕴藏的复杂规律,形成精准的需求洞察。同时,预测模型要有自适应能力,能够根据实际销售表现不断自我调优。
三:精准的需求分解和传递。企业需要建立强有力的需求分解机制,将市场需求快速传导到供应链各个节点。这就要求打通计划、采购、生产、物流等环节,让各方都能及时获取需求信息并采取行动。
四:供需协同和弹性执行。"外向型"供应链讲求全流程协同,要让上下游合作伙伴形成利益共同体,协力满足终端需求。同时还需要灵活的执行机制,比如小批量生产、快速切换等,以应对需求的不确定性。
可以看到,"外向型"供应链管理对企业的组织架构、流程设计、信息系统等方方面面都提出了更高要求。但它绝不是一个遥不可及的理想,而是众多行业先锋正在践行的现实。这场变革的核心,就是要让整个供应链体系以市场需求为导向,形成快速感知、分析、决策、执行的闭环。
图来自:supplychainshaman
在传统的需求管理中,我们往往默认历史数据可以很好地预测未来。但在当今多变的市场环境下,这一假设正受到越来越多的挑战。对需求可预测性的判断,成为"外向型"供应链管理的首要议题。
Laura Cecere在其研究中指出,产品需求的变异系数是评估可预测性的重要指标。变异系数越高,意味着需求波动越大,预测难度也就越大。她建议企业将产品划分为不同的需求流,如稳定型、不稳定型等,并采取差异化的预测和管理策略。
在实践中,一些行业领先者已经开始利用大数据和人工智能技术,来提升需求预测的精准度。他们不再单纯依赖销售历史,而是广泛纳入天气、节假日、促销等多种影响因素,通过机器学习算法生成更为可靠的预测结果。
举个例子,某大型日化企业就利用人工智能技术,实现了对畅销单品需求的精准把握。他们综合分析了销售数据、用户评价、竞品动态等信息,建立了多维度的预测模型。这套系统不仅大幅提升了预测准确率,也为公司的生产计划和库存策略提供了有力支撑。
在现实业务中,企业往往面临着形形色色的市场需求。有的产品需求稳定,有的则变化多端;有的需求来自大型客户,有的则源自长尾市场……面对这些差异化的需求流,传统的"一刀切"式管理显然难以奏效。
行业专家建议,企业应该根据需求特征,将其划分为不同的流量加以管理。比如,可以按照需求波动性分为稳定型、不稳定型等;也可以按照客户类型分为大客户、中小客户等。不同类型的需求流,在预测方法、补货策略、服务水平等方面都应有所侧重。
以某跨国工业品公司为例,他们的产品需求分为备件、常规品、定制品三类。其中备件需求波动大、预测难度高,公司采取了高服务水平和安全库存策略来保障供应;常规品需求相对稳定,公司则侧重提高周转效率、降低库存成本;定制品需求往往基于客户项目,公司会与客户密切沟通,协同制定生产和交付计划。这种分类管理的思路,让企业能够在满足差异化需求的同时,实现供应链整体效率和成本的平衡。
在"外向型"供应链管理中,准确洞察需求只是第一步,更关键的是要将洞察转化为行动,优化供应链的响应能力。这就要求企业搭建敏捷的业务流程,让市场信号能够快速传导到供应链各个环节。
业界先进企业普遍采用两大利器来实现敏捷响应:一是销售与运营计划(S&OP)流程,二是控制塔技术。前者强调跨部门协同,打破信息壁垒,让各领域专家共同商讨如何满足市场需求;后者则利用实时数据,帮助企业全局掌控供应链运作,快速应对计划偏差。
一家北美时尚零售商就通过销售与运营计划流程,显著提升了旗舰店的货品满足率。每周一次的S&OP例会上,来自销售、规划、采购、物流等部门的代表齐聚一堂,共同盘点上周销售情况、分析未来需求趋势,并敲定下阶段的补货计划。同时,每天的晨会则聚焦落地执行,及时消除潜在供应风险。通过高频次、多部门的协同运作,公司得以在两周内完成从需求预警到店铺铺货的全流程,极大提高了对热销商品的响应速度。
需求洞察和响应是一体两面,缺一不可。只有将两者无缝衔接、形成闭环,供应链的市场驱动力才能真正发挥出来。这就要求我们跳出传统的职能思维,以端到端的视角审视需求管理流程,找准每一个可以优化的环节。
要让供应链真正实现"外向型"管理,首先需要构建一个面向市场的需求感知和分析模型。这个模型应该包含以下几个关键要素:
一:全渠道数据整合。企业需要打通线上线下、内部外部的数据壁垒,将销售、库存、物流、社交媒体等各类数据汇聚到一个统一的平台上。只有建立起全域的数据感知,才能避免信息孤岛,提高洞察的广度和深度。
二:智能化需求分析。面对海量、多源的市场数据,传统的人工分析方法已经难以为继。企业需要借助机器学习、自然语言处理等人工智能技术,快速识别关键信息,挖掘行为模式,生成可供决策参考的洞见。
三:场景化需求建模。不同业务场景下,影响需求的因素千差万别。比如日用消费品,可能更看重价格、促销等因素;而工业备件,则可能更受设备健康状态的影响。这就要求我们针对不同场景,嵌入个性化的算法模型,形成定制化的需求预测。
四:持续学习和优化。市场在变,用户在变,需求模型也要跟着变。一方面,我们要让模型具备自学习能力,能够根据反馈数据不断自我迭代;另一方面,也要建立机制化的人工复核,定期审视模型的有效性,必要时进行参数调校。
一个成熟的"外向型"需求模型,可以极大提升企业供应链的市场洞察力和响应力。这方面有很多优秀企业的案例可以借鉴。
比如某跨国消费电子巨头,他们就搭建了一个强大的需求感知系统。该系统可以自动收集来自官网、电商、门店等各个渠道的用户行为数据,并结合产品参数、价格、库存等信息,利用因果推理、相似性分析等算法,对不同型号产品的市场需求进行实时预测。这套系统让公司可以提前6-12个月感知趋势变化,并相应优化产品组合和备货策略。
有了良好的需求感知基础,供应链的运作流程也需要随之进行调整,以更好地匹配市场节奏。这就涉及到"外向型"供应链管理的另一核心议题:规划范畴和跨职能协同。
首先,供应链的规划视野需要从内部延伸到外部,将客户和合作伙伴纳入统一的计划框架。传统的销售与运营计划(S&OP)主要聚焦企业内部,而面向未来的集成业务计划(IBP)则要打破边界,纳入客户需求预测、供应商产能规划等外部因素,实现供需协同优化。
其次,业务规划的频率和颗粒度也需要进一步提升。过去一个月一次、涵盖大类产品的粗放式计划,显然已经无法适应当下瞬息万变的市场。先进企业普遍采用两个层次的规划机制:战术层面每周例会,聚焦问题解决和风险管控;战略层面每月评审,重点讨论资源投入与业务增长。规划的产品粒度也更加精细,SKU级的渠道需求预测成为常态。这种高频次、小颗粒的规划模式,让供应链时刻紧盯市场脉搏,快速应变。
再者,规划流程的每一个环节,都离不开跨部门的高效协同。从市场预测到采购计划再到生产排程,每一次"接力"都需要上下游部门的默契配合。领先企业的做法是设立专职的流程协调员,负责统筹规划、采购、物流、财务等部门,确保计划在横向流转中不失真、不延迟。同时,协调员也是业务目标的"守门人",一旦发现计划偏离预期,要及时召集相关方进行诊断和调整。
宝洁公司就是跨职能协同规划的典范。在其供应链管理流程中,市场部负责提供基于消费者洞察的中长期需求预测,销售部负责结合客户订单提供短期预测,制造部则根据预测情况优化产能资源配置。各部门每周都要举行碰头会,共同商讨计划执行情况,必要时启动应急预案。这种高效协同的背后,是宝洁深入人心的"一盘棋"文化。正如宝洁全球业务服务总裁所言:"我们不分彼此,只有通力合作,才能为消费者创造最大价值。"
除了流程再造,"外向型"供应链管理还需要我们反思和重塑某些根深蒂固的理念,其中尤为典型的就是传统的供应链分类法。
长期以来,学界和业界普遍接受"功能性产品"和"创新性产品"的二元划分。前者代表需求稳定、生命周期长的产品,后者则代表需求不确定、生命周期短的产品。然而,这种粗线条的划分在今天显然难以满足精细化管理的需求。原因有二:
第一,随着产品的快速迭代和个性化定制,一个产品类别内部的差异可能比跨类别的差异更大。比如同样是手机,旗舰机型和普通机型在市场策略、供应模式上可能大相径庭;但从供应链管控的角度看,不同品类的爆款产品反而可能遵循相似的运作逻辑。
第二,影响供应链决策的因素远不止需求稳定性一项。产品价值、交付周期、市场竞争、技术成熟度等方方面面,都对供应链运作有着深远影响。仅仅依据单一的需求特征来划分产品,难免挂一漏万。
因此,我们需要运用人工智能和知识图谱等前沿技术,重新审视和定义供应链分类体系。这项工作大致分三步走:
第一步,全面梳理影响供应链决策的关键因素,包括产品属性、市场属性、资源属性等,形成一个多维度的特征库。第二步,利用聚类、关联、演化等算法,在海量产品中自动识别特征组合,并基于组合相似性划分出若干管理集群。每一个集群代表了一种独特的供应链管控模式。第三步,针对每种模式,沉淀出最佳实践的知识图谱,包括关键绩效指标、核心流程、优化策略等,并嵌入到规划系统中,让分类体系从"描述型"走向"规范型"。
通过机器学习和知识沉淀,我们可以构建一个动态优化、持续进化的供应链分类法。它能帮助企业因地制宜地管理不同业务场景,让资源配置更加精准,让供应链决策更加智能。
供应链管理软件厂商 o9 就曾帮助一家全球领先的化工企业进行了分类体系的重塑。o9 利用图计算技术,梳理了近万种原料和产品之间的复杂关系网络,并结合需求模式、生产工艺、品质要求等多个维度,将产品组合划分为22个管理集群。针对每个集群,o9 又基于历史数据和专家经验,设计出最优的计划模型和预警规则。从而让企业供应链的运作逻辑,与产品特性实现了精准匹配。
分类体系的重塑,是供应链数字化转型的前提和基础。只有用知识去武装管理,用智能去重构流程,供应链的运作才能真正迎接市场变局,创造价值奇迹。
"外向型"供应链并非停留在概念层面的空谈,而是切切实实地在行业先锋的实践中开花结果。他们身体力行,用创新与汗水铺就了这条充满希望的道路。
在 Gartner 发布的2022年"Top 25"供应链榜单中,我们看到了诸多"外向型"的身影。
排名第一的思科公司,以需求驱动的端到端协同著称。早在2001年,思科就通过引入inscite平台,实现了从客户需求到供应商供给的实时可视。多年来,思科持续优化这一模式,将客户的产品使用数据与工厂的物料配送数据无缝打通,最终将交付周期从120天缩短到不足10天。思科全球制造高级副总裁 John Kern 表示:"我们不做需求预测,而是让供应链直接触达需求本身。这就是以市场为导向的真正内涵。"
位列第三的戴尔科技,则以"SegOne"需求管理系统成为业界标杆。该系统通过机器学习算法,分析数百个内外部因素对产品需求的影响,形成从交易层到市场层再到战略层的三级需求预测。这种超越"自我"的开放式预测,让戴尔在芯片短缺的大环境下,仍能保持可观的增长。
可口可乐公司是食品饮料行业的"外向型"先锋。凭借遍及全球的自动售货机网络,可口可乐搭建起了一张覆盖数亿消费者的"需求感知网"。这张网实时捕捉消费者的饮用行为,进而指导公司的产品创新、包装设计、货架陈列等关键决策,以匹配不同场景下的个性化需求。正如可口可乐CEO詹鲁梅所言,数字化是打通消费者需求和供应链运作的关键,而数据则是二者之间的"新通货"。
这些榜样企业的实践无一例外地印证了一点:真正意义上的客户导向,绝不仅仅是口号,而是要从供应链的每一个毛细血管中渗透出来,成为一种润物无声的文化自觉。惟其如此,企业才能在动荡的市场环境中,立于不败之地。
"外向型"供应链的构建,绝非一蹴而就,而是需要企业上下同欲、众志成城。这就需要我们审慎地规划和推进组织变革,为创新落地扫除障碍,汇聚动力。
首当其冲的,是观念认知层面的更新。"外向型"供应链颠覆了许多传统的管理思维,例如从预测需求到感知需求,从计划驱动到市场驱动,从职能协同到流程协同等。要让员工真正接受这些新理念,必须充分释疑解惑,用成功案例和数据说话,消除员工的顾虑和抵触。
其次,企业还需要对组织架构和流程机制进行系统性再造。传统的"烟囱式"职能划分,往往造成部门间的本位主义和信息壁垒,阻碍端到端流程的顺畅运转。为此,先进企业普遍采用"业务流程负责人"(Process Owner) 制,设立跨部门的流程整合角色,负责打通从需求到交付的全链条。与之相适应,绩效考核和激励机制也要从部门导向转向流程导向,用共同目标来牵引协同。
最后,变革过程中还需要高度重视人才队伍建设,为"外向型"供应链储备"新鲜血液"。这包括面向全员的技能培训,帮助员工掌握数字化工具和分析方法;也包括有针对性地引进高端人才,如数据科学家、流程设计师等,为组织注入创新动能。只有以人才为本,以文化为魂,变革的号角才能吹响,变革的力量才能生发。
跨国咨询公司埃森哲曾服务过一家大型能源装备制造企业的供应链转型。为加速变革,埃森哲专门成立了一支敏捷项目组,配备了咨询顾问、流程专家、数据架构师等多元化人才。项目组采取"教练式"工作方法,既传授先进的理念方法,又以身作则地践行敏捷价值观。通过高管参与、主题培训、实操演练等系列举措,企业在半年内实现了供应链组织的整体升级,跨部门协作阻力大幅降低,人均生产效率显著提升。
面对供应链变革的复杂性和不确定性,循序渐进、以点带面无疑是明智之举。通过在局部范围内开展试点项目,一方面可以快速积累实践经验,及时调整优化;另一方面也有利于在组织内形成示范效应,为全面推广赢得更多的支持者。
选择试点的"切入点",是关系成败的首要考量。一般来说,试点项目需要同时满足三个条件:一是业务价值高,通过改善能带来显著的财务或运营效益;二是变革阻力小,利益相关方容易达成共识;三是实施周期短,最好能在3-6个月内出结果。供应链领导者需要充分评估不同场景,权衡利弊,做出最优决策。
试点方案的设计,也需要通盘考虑、周密安排。这就需要我们对项目的起点、目标、里程碑、资源投入等要素做细致的梳理和规划,确保项目在预定的时间和预算内高质量完成。在此基础上,项目组还应明确角色分工,建立配套的绩效指标和管理机制,并做好风险预案,从而为试点实施提供坚实保障。
过程管控和复盘总结,是试点项目取得成功的另一个关键。一方面,项目组要密切跟踪进展情况,定期召开例会,研判可能出现的问题和偏差,并及时采取应对措施。另一方面,也要注重提炼可复制、可推广的经验教训,用系统性的思维来审视整个过程,并将其转化为企业级的知识财富。唯有如此,试点的价值才能最大化地释放出来。
在国内,我们看到了许多试点项目的生动实践。
海尔集团曾经开展了一项"需求驱动型智能制造"的供应链创新试点。在某洗衣机工厂,海尔尝试利用物联网技术,对接用户端的衣物洗护数据,并结合天气、节假日等场景因素,精准预测不同型号洗衣机的销量走势。同时,工厂还引入了柔性生产线和智能仓储系统,可根据需求变化快速调整产品组合和库存策略。经过半年试点,工厂的库存周转率提高了30%,非计划性停机时间缩短50%。这一模式很快在海尔全系推广,并演变成为大规模定制的"黑灯工厂"。
再如华为公司,从2012年起选取某运营商网络设备为试点,开始构建面向客户的敏捷供应链。试点围绕提升交付速度和质量这一目标,对供应链流程进行了全方位的重塑。研发与市场部门每月举行碰头会,基于客户反馈优化产品需求;供应链计划员与一线销售代表直接对接,即时调整供需匹配方案;供应商也被邀请加入协同系统,与华为共享库存和产能信息。通过试点,华为将备货周期从60天压缩到10天,产品缺货率从8%降至1%。如今,这一敏捷模式已在华为供应链体系中全面铺开。
试点项目承载着变革创新的使命,是供应链数字化转型的"先遣队"。领先企业无一例外地重视试点的示范引领作用,并善于将局部突破的经验教训转化为全局性的制度成果。这种务实创新、以点带面的策略,是推动供应链系统性重塑的法宝。
"外向型"供应链代表着管理理念、技术手段、实践模式等方面的创新变革,不可能一蹴而就。从认知到实践,从局部到整体,都需要我们在变革的道路上久久为功。这就需要构建常态化的学习机制,营造持续改进的文化氛围,让供应链创新成为企业发展的内生动力。
首先,我们要以开放和谦逊的心态,时刻关注行业最佳实践,学习标杆企业的先进经验。这种学习不能停留在表面,而要深入案例背后的逻辑,领会创新的精髓要义。供应链领导者要有意识地将外部经验内化为自身洞见,进而转化为切合本企业实际的优化思路和行动方案。
其次,供应链的系统性决定了学习和优化要动员全员参与,形成全链条协同。领先企业普遍建立了"持续改进"(Continuous Improvement)的组织流程,鼓励一线员工参与问题诊断、创意提出、方案制定等环节。改进项目与员工绩效紧密挂钩,员工的主人翁意识和创新潜能得以充分激发。同时,各层级、各部门还要定期交流改进成果,让"创新的火花"在碰撞中产生更大的能量。
再次,数字技术的迭代更新,也为供应链优化提供了新的可能。企业要紧跟技术发展的步伐,积极应用新一代信息技术武装供应链。近年来,人工智能、区块链、数字孪生等技术不断涌现,为供应链创新插上了腾飞的翅膀。企业要成立专门的创新实验室,探索前沿技术在供应链场景中的应用价值。要鼓励员工学习数字化技能,用数据思维审视流程问题,提出优化对策。唯有让创新融入细胞,供应链才能焕发澎湃的生命力。
联想集团就构建了一套行之有效的持续学习体系。2006年,联想在全球范围内启动供应链学院项目,为各层级员工提供个性化、菜单式的培训发展计划。学院下设七大学科,涵盖规划、采购、物流、精益、财务等供应链核心领域。学员除了参加线上线下课程,还要深入一线开展改善项目,并在毕业论文中系统阐述。同时,联想每年举办全球供应链创新大赛,树立标杆案例,褒奖优秀团队。在这种学习型组织的浸润下,联想供应链的创新基因代代相传,转型动力源源不断。
学习,让我们吸收先进理念的养分,汲取前人智慧的力量。优化,让我们以创新的思路和技术,推动供应链不断迭代进化。学习和优化,构成了螺旋上升的良性循环,是"外向型"供应链基业长青的秘诀。在大变局的时代,惟改革者进,惟创新者强。让我们以"永远创业"的精神状态,在变革之路上砥砺前行!
让我们从认知到行动,让理念落地生根。
让我们从概念到实操,让智慧创造价值。
让我们从自我到他者,让协同激发潜能。
让我们从现在到未来,让创新引领时代。
Tracy:绿色不是成本!
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