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從小米科技看技術如何驅動數字供應鏈變革

[羅戈導讀]都在講供應鏈,那么供應鏈的本質是什么?演講伊始,小米科技供應鏈總監汪培育便拋出這個問題,并給出了自己的看法:飆得起速(交付)、剎得住車(交付)、控得住重(交付)、省得了油(成本)。緊接著,他從供應鏈發展階段、數字化供應鏈能力、數字化供應鏈技術以及數字化供應鏈技術分析等維度闡述了數字化供應鏈。

編者按:

都在講供應鏈,那么供應鏈的本質是什么?演講伊始,小米科技供應鏈總監汪培育便拋出這個問題,并給出了自己的看法:飆得起速(交付)、剎得住車(交付)、控得住重(交付)、省得了油(成本)。緊接著,他從供應鏈發展階段、數字化供應鏈能力、數字化供應鏈技術以及數字化供應鏈技術分析等維度闡述了數字化供應鏈。

演講嘉賓:小米科技供應鏈總監汪培育

(本文根據1月25日由物流沙龍舉辦的“2018數字化供應鏈峰會暨LOG年會”現場錄音整理)

昨晚跟幾個朋友吃飯,他們問小米是一個什么樣的公司,有人說是互聯網公司,有人說是手機公司,有人說是零售公司。我認為都對,但不全對。他們的評價體現了小米的鐵人三項,即互聯網、新零售和智能硬件,這也意味著小米整個公司供應鏈的運營都要圍繞這三塊來開展。

今天和大家探討的是現在的一些想法和在做的事情,如何把互聯網、制造業和零售業的供應鏈運營結合在一起,希望各位能對我們多提意見,幫助我們改進。

主要包括以下內容:

1、供應鏈的本質是什么?

有人說供應鏈是采購、計劃、生產、物流等,本質到底是什么?我們可以拿汽車來對供應鏈進行比喻,我認為供應鏈:

1)一是要飆得的起速:新品爬坡、市場上漲時要跟著上,旺季不缺貨

2)二是剎得住車:產品下市或者某些品類銷售出現問題的時候要及時止損,控制得住整個鏈條上的庫存,淡季不囤貨。

3)三是控得住重:不是說庫存越少越好,而是要保持合理的庫存。

4)四是省得了油:控制成本的重要性在座各位應該都深有感受。

總結來說供應鏈的本質就是交付、庫存、成本的平衡。

2、供應鏈發展五個階段

不管是互聯網企業、制造企業還是零售企業,在供應鏈發展的發展上是有共性的,總結來說大家都會經歷有5個階段:

1)反應式(煙囪式執行):銷售收入驅動,資產利用率低,交易效率低下 ,這時大家做得的多的是吵架,是比較初級的階段,靠郵件、電話和微信等進行互動,靠經驗去決策,這時候“三拍”大行其道:事前拍腦袋(差不多,就這么干)在,事中拍胸脯(放心,一定完成任務)、事后拍屁股(搞不定了,走人),“三拍”傷害的是企業。

2)預期(可擴展功能):按預測供應,聚焦標準流程和成本,以內部為中心的文化,職能部門目標互相矛盾。我曾參加過一個論壇,有人稱預測不重要,這種認知集中在供應鏈第一個階段,隨著企業的發展,供應鏈的發展一定要有預測性,目前國內的企業大部分在這個階段。這時候相互部門之間的協同被更加注重,比較初級的S&OP開始出現。如果供應鏈過不了這個階段容易成為企業國際化發展的瓶頸;

3)集成(成果和權衡):按需求信號供應,有意識的權衡、聚焦成果,流程集成和自動化,聚焦總成本和可靠的服務。要甄別哪些是有效的,哪些是無效的,在這個階段要權衡怎樣做,其實這些需要企業管理具備相當的水準才能支撐,這種水平的企業多數擁有比較成熟的S&OP。這個階段主要是強調一致性、靈活性、盈利性、風險管控,會從內部流程擴展到外部,國內做得比較好企業供應鏈水平集中在這個層級;

4)協同(價值網絡):對不同的需求細分定制供應鏈響應策略,以用戶為中心的觀念和延展的供應鏈網絡,通過集成業務計劃(IBP)決策,進行有效的、盈利的權衡。來自什么渠道,什么用戶,什么產品和自己怎么做等等,供應鏈特征是更細化,不再是一個模式打天下,尤其是對于多事業部的企業來說更為重要。

5)和諧(業務生態):以解決方案為中心,價值和風險共享,開放創新文化,集成的工具和流程、多級可視。以解決方案為核心,整個研發都是供應鏈系統的考慮范疇,目前來說可以在小的產業上進行試點,大范圍實現的企業很少。

那么,這幾個階段的數字化是怎樣的呢?

這幾個階段可以分為傳統型、信息化型、數字化型、智慧化型以及持續迭代。今天重點討論的是數字化,結合這五大階段,第一、第二塊基本上是集中在傳統型企業,真正有資格談數字化要從第三個階段考試,第四、五階段一般是行業領導者或者是較大企業才可以做得到,我們大多數企業通過自己的努力可以做到第三階段,所以數字化對我們很重要。

3、數字化供應鏈能力

一、二階段能力狀態下的供應鏈主要任務其實是完成信息化,我認為真正的數字化建設從第三階段開始。

前三個階段核心是數據集成,第四階段是按能力承諾、端到端供應鏈可視化以及成本,端到端的成本:銷售成本、采購成本、制造成本、物流成本、質量成本等都要考慮。這是第三到四階段比較最重要的特征。

第四到五階段最重要的是盈利性承諾,提前預測一個訂單如何安排對企業最劃算,對用戶體驗最好,實時的仿真與模擬成為關鍵能力之一。就仿真來說也至少發展了三個階段,一是根據條件進行結果仿真,二是根據自己的方案進行優劣對比,三是無約束的仿真,找到最佳方案,第五階段應該具備上述第三階段仿真能力。

4、數字化供應鏈技術

供應鏈最新的技術有區塊鏈、大數據、云計算、智能可視、中臺布局、網絡布局、智能模型、DDVN、AI等等。

區塊鏈

其中,最近區塊鏈很火,為什么呢?因為比特幣火了,因為比特幣被禁了。個人建議對區塊鏈和比特幣要分開看,比特幣是數字貨幣,區塊鏈是實現數字貨幣的基礎技術,但是這種技術不僅僅只能用于數字貨幣。

就總體而言區塊鏈本身也存在兩用模式,既待幣鏈與非待幣鏈。

既待幣鏈以比特幣、以太坊等為主,以數字貨幣激勵,基本不限制準入(某些情況下會有限制,但是不常見),我們常見的炒數字貨幣、挖礦等行為就是以此類區塊鏈為技術基礎的,既待幣鏈是去中心化的,在解決信用問題方面非常有效。

非待幣鏈以行業或者某些大公司牽頭的聯盟鏈為主,采取利益相關方準入,有一定準入限制,是以實現互信、信息共享等功能為目的,目前大多數金融機構、政府機構等構建的就是此類,非待幣鏈也是去中心化的,但是有一定的限制,解決信用問題也是核心作用之一,但是也會著重解決數據追蹤、共享等問題。

當然不管哪一類區塊鏈都有缺點,比如需要突破技術難題解決高并發問題,比如目前存在的犧牲是物理空間換取數據共享及互信功能等,還需要在技術及機制上進行持續改進,已經有很多公司在這方面加大了技術投入。

高德納咨詢公司認為區塊鏈技術未來十年左右可以達到比較成熟的可大規模商用的水平。當然這只是預估,科技的發展日新月異,很可能會被加速,也可能會被新技術替代掉。

那么我們就一些具體應用場景講講區塊鏈。

區塊鏈要做的是:

1)打破傳統點對點的傳輸方式,實現數據、信息全網共享。如聯盟鏈內的數據追蹤。傳統方式是基于點對點、EDI方式的兩兩方信息交換,區塊鏈把供應商、采購供應商、制造供應商代工廠、聯盟鏈企業本身各個部門,大家都集中在一起,數據上鏈,數據是加密分布式存儲的,對于解決相互信用問題、數據追溯問題等有很大幫助。

2)把各節點的數據串聯在一起實現數據一體化。物流的標準化做的比較好,所以在行業中可視化做的也比較好,但生產制造企業各個環節的內部可視化非常難解決,到渠道內部的可視化也是很難解決的,未來區塊鏈技術在數據處理能力方面取得突破后,在工業大數據領域應用廣闊。

3)具體的業務場景。區塊鏈對于全鏈條數據質量提升有巨大推進作用,但是并不是說我們要取消傳統的IT系統,區塊鏈更多是后臺和中臺,保證數據的質量、保證數據的不可篡改、保證數據之間的關聯。

4)全過程狀態追蹤。從供應、生產、物流、用戶到售后等環節全程追蹤。

大數據

大數據是一個很大的概念,其實本質上還是數據分析,數據分析不是現在才有,是一直都有。我們把數據分析分為數據統計、聯機分析處理、數據挖掘和大數據四個階段。

1)數據統計,最基本的數據分析手段,同比、環比、多少、完成率等。

2)聯機分析處理,相互的影響因素放在一起,找到差異及相互關聯,計算機的出現讓此類數據分析能力大大加強。

3)數據挖掘,很多人認為是使用機器語言深度學習,找到數據背后原因。當然多數情況下數據量很大,使用機器語言深度學習,但是也不一定。比如著名的案例:很多農村孩子入大學后學習成績下降,有人人認為是農村孩子基礎教育問題,但是分析者使用樣本分析,調研統計,找到背后原因是很多農村孩子經濟緊張,課余時間兼職較多影響了學習,就是典型的數據挖掘。

4)大數據,特點是規模大、種類雜、快速化、價值密度低,大數據是人類歷史上第一次擺脫抽樣統計分析。我們當時理解大數據的時候將大數據與區塊鏈結合,即:區塊鏈+加流數據=大數據。流數據是每時每刻發生的數據鏈,處理流數據沉淀下的數據塊就是區塊鏈,綜合起來就是大數據,當然這只是我們對于工業大數據的解讀,工業大數據相比普通大數據更加注重數據質量。

此文系作者個人觀點,不代表物流沙龍立場

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