在供應鏈設計和運營的過程中，性能評估是一個重要的話題，所謂“if you can’t measure it, you can’t improve it”。在此記錄一些思考：

（一）“輸入/約束/輸出”的綜合框架

現代供應鏈是非常復雜的系統。在供應鏈管理的過程中，我們可以將其看成一個“優化模型”：在XXX外在約束之下，通過輸入XXX要素，來追求最優的XXX輸出結果。優化模型的細節隨著不同的行業/公司/宏觀環境等，當然會有非常大的差異。

關于供應鏈的輸出，在《【物流】王繼祥：談談如何評估企業供應鏈優劣？》一文中已經有所論述：我們可以從“吃得多”（企業產值增長）、“消化快”（庫存周轉快）、“吸收好”（資產回報高）、“睡得著”（供應鏈安全）、“學習成績好”（數字化供應鏈和知識積累）等若干方面來設置供應鏈KPI。其中，供應鏈安全在這個黑天鵝橫飛的年代顯得愈發重要，許多企業寧可犧牲一些成本也要保證供應鏈能順暢運行下去。而數字化供應鏈建設則逐漸成為企業生存和發展的前提之一，被作為一項專題來研究。

“輸入”是一個企業可以用來改善供應鏈性能的手段。在《供應鏈管理：戰略、計劃和運作》一書中指出：傳統的供應鏈管理手段分為六大方面，其中基礎設施建設、運輸方式和庫存管理是偏“實物流”的手段，而采購管理、定價策略和信息化建設則是偏“信息流”的手段、可以在跨部門協調中起到“四兩撥千斤”的作用。除此以外，我們在供應鏈轉型升級的新時代還有更多“武器”可用，包括資金杠桿、顛覆式科技等。以物流機器人、自動駕駛為代表的新科技可以重構原有的業務模式，讓供應鏈在標準化程度和運營效率方面邁上新臺階。隨著新技術不斷涌現，供應鏈管理者也需要更大的“腦洞”來學習新的思路。

至于“約束”，則是供應鏈設計和運營中不得不考慮的外在條件。以經典的PESTLE模型為例，需要兼顧政治、經濟、社會、技術、環境、法律等方面的宏觀影響。例如：近年來的“逆全球化”趨勢重塑了許多行業的供應鏈全球布局。又例如：“碳達峰/碳中和”相關的政策開始成為各行業企業運營的硬約束，其生產、采購、物流等活動都需要在相關規定的框架內開展。

（二）從空間和時間維度分解供應鏈

現代企業的經營往往具有多元化特征。如仔細審視，則可能發現以“企業”為單位來劃分供應鏈，存在顆粒度太粗的問題。按照“供應鏈管理七大原則”（Anderson, Britt and Favre 1997）的第一條，應按照不同的客戶群體（customer segmentation）來對供應鏈進行切分，相應設置定制化的管理體系和供應鏈輸入。

以某知名跨國餐飲集團為例：一方面，它建立了嚴密的食品安全標準化體系，在全球各地采用通用的采購、物流審核和與績效跟蹤標準；另一方面，它針對中國市場打造獨有的供應鏈體系，在尋源方面不盲目與全球同步，力求扶植本土的優秀供應商，從而不斷推陳出新，建立起了本土化產品體系。

如果說按照客戶群體來切分供應鏈是從“空間維度”作分解，那么根據供應鏈的發展階段采取不同的管理策略，則是一種從“時間維度”分解的思路。

若是我們把供應鏈管理的目標簡單分為“外部用戶體驗”和“內部運營效率”兩大類（前者更偏向于“多、快、好”，而后者更偏向于“省”），那么一種常見的思路是：在供應鏈發展的初期，為快速占領市場和獲取客戶，可將重心放在滿足外部用戶體驗上；當公司發展壯大之后，管理精細化程度提升，內部運營效率亦逐步提高，最終達到魚與熊掌兼得的效果（此思路僅供參考，需視行業/企業的具體情況作具體分析）。

（三）關于供應鏈數字化程度：

如前文所述，數字化已經成為現代供應鏈的重要目標之一，相關的成熟度評估也提上了管理者們的議事日程。在追求“智能化”等更高層次的目標之前，應首先考慮如下的數字化建設目標：

1. 確保數字化建設完整覆蓋供應鏈的各個環節，沒有空白。這是確保數據可追溯（以至于更高水平的“數字孿生”）的基礎。某汽車物流企業通過應用多種物聯網技術，實現了從入廠物流、制造物流到整車物流近四十個環節的數據可視化。華為等公司要求在數據采集中做到“全量全要素連接”：對于手機等產品，其中任何一個元器件出了問題，都要求能夠追溯到其生產過程、相關責任人等信息，基于詳盡的數據來對內部管理流程作診斷。

2. 從數據集成度的角度來說：如果已經實現了本企業內部的供應鏈數據集成，那么下一步目標應該是跨實體合作，在更大范圍內追求數字化覆蓋和數據打通，以利于應用S&OP、CFPR等供應鏈協同管理工具。

3.  應確保數據的實時在線化，最好是用物聯網傳感器技術作實時數據采集。一個相關的話題是：要盡可能減少數據的“層層上報”，最理想的狀態是從數據產生點直達管理者的決策數據庫，如此方能避免數據上報過程中的延時、變形、造假等情況，打造真正的數字化供應鏈。

如果您對數字化時代的供應鏈管理感興趣。