工业4.0背景下数字化如何使供应链更加高效

发布时间： 2018-06-19 文章分类：电商动态

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万亿市场爆发，机械制造业电商该如何破局？如果要实现工业4.0的愿景，大多数企业流程必须变得更加数字化。关键因素将是传统供应链向连通，智能和高效的供应链生态系统演变。

今天的供应链是通过市场营销，产品开发，制造和分销，并最终落到客户手中的一系列基本上离散的，孤立的步骤。数字化打通这些了这些墙壁，形成一根链条，变成一个完全集成的生态系统，对所有参与者，从原材料，零部件供应商，到这些供应品和成品的运输商，以及最终的客户都得到满足。

这个网络将取决于一些关键技术：综合规划和执行系统，物流可视性，自主物流，智能采购和仓储，备件管理和高级分析。结果将使公司能够对供应链中断做出反应，甚至可以预测它们，通过对网络进行全面建模，创建“假设”情景，并随着条件变化实时调整供应链。

数字供应“网络”一旦建成-组件即将开始发展-数字供应“网络”将提供新的弹性和响应度，那些首先成功的公司能够在为客户提供最高效和透明服务交付。

在大多数公司中，产品通过非常标准的流程交付给客户。营销分析客户需求并尝试预测未来一段时间的销售情况。有了这些信息，制造订单的原材料，组件和预期容量的零件。分销解决了即将发生的产品数量变化，并告知客户何时需要发货。

如果一切顺利，系统中每个点的需求和供应之间的差距很小，但是，预测仍然是一个不精确的科学，它依赖的数据可能不一致和不完整。制造业经常独立于市场营销，客户以及供应商和其他合作伙伴。缺乏透明度意味着供应链中的任何环节都不能真正理解其他链接正在做什么或需求什么。不可避免地，从营销到顾客的有序流动似乎在某处被打乱。

在接下来的几年中，这一切都将开始发生变化。供应链本身发生了什么变化。随着数字供应链的出现，孤岛将会消失，每个环节都将充分洞察其他需求和挑战。供应和需求信号将在任何时候发起，并在整个网络中立即传播。关键原材料水平低下，工厂关闭，客户需求突然增加-所有这些信息将在整个系统中实时显示。这反过来将允许所有玩家-并且最重要的是，客户-正在相应地进行规划。

更好的是，透明度将使公司不仅能够对中断做出反应，还能预测它们，模拟网络，创建“假设”情景，并在条件发生变化时立即调整供应链。

数字供应链的目标是雄心勃勃的：建立全新的供应网络，既有弹性又有响应能力。但是，如果公司要将数字供应链-或者更恰当的话-数字供应链生态系统-变成现实，他们不能仅仅收集技术和构建能力。他们还必须找到具备正确技能的人，并管理转向愿意开展工作的文化。换句话说，他们必须改变他们的整个组织。

正如我们设想的那样，数字供应链由八个关键要素组成：

综合规划和执行，物流可视性，采购4.0，智能仓储，高效备件管理，自主和B2C物流，规范供应链分析以及数字供应链支持。能够将这些产品组合成连贯且完全透明的整体的公司将在客户服务，灵活性，效率和成本降低方面获得巨大优势；那些耽搁的将会越来越落后。本报告的主题是这些元素如何运作以实现数字供应链，更重要的是它们如何协同工作。

数字供应链的演变

数字供应链（DSC）的巨大潜力背后工业4.0是第四次工业革命。生产和自动化的转变首先由蒸汽和水力发电（工业1.0），然后通过电气化（2.0），最近由数字计算机（3.0）实现。工业4.0数字化是指通过电子商务，数字营销，社交媒体和客户体验将公司定位于客户。最终，企业的各个方面都将通过研发，制造，营销和销售等领域的垂直整合进行转型内部运营以及基于这些进步的新业务模式。

实际上，我们正朝着完整的数字生态系统发展。

该生态系统将基于全面实施广泛的数字技术-云，大数据，物联网，增强现实等。它们共同促成了新的商业模式，产品和服务的数字化，以及公司价值链中每个环节的数字化和整合：数字化工作场所，产品开发和创新，工程和制造，分销以及数字销售渠道和客户关系管理。

工业品B2B电商平台运营快速降低企业采购成本，所有这些活动的核心都在于数字供应链，对每个制造或分销任何公司的业务来说都是关键。事实上，对于许多公司而言，供应链就是业务，它将所有企业职能的垂直整合延伸到横向维度，将原材料和零部件供应商，生产过程本身，成品仓库和分销商以及最终客户-通过传感器网络社交技术，通过中央控制中心进行监督，并通过总体数据分析引擎进行管理。

推动向智能供应链转型是两个紧密交织的趋势。一方面，大数据分析，云计算和物联网等新技术正在推向市场。另一方面，消费者，员工和商业合作伙伴对此更为严格的期望正在拉动公司开发更可靠和响应迅速的供应链。

各行业的公司已经投入巨资开发他们自己的DSC（Digital Supply Chain）版本。根据普华永道最近对工业4.0崛起的研究，2000多名受访者中有三分之一表示他们的公司已经开始数字化他们的供应链，72％的人预计从现在开始五年后会这样做。

核心要素和新技术

供应链沿着传统的SCOR（Supply Chain Operations Reference）流程运作-计划，采购，制造，交付，退货和启用。通过技术创新，这些元素中的每一个都在迅速复苏。我们将技术划分为八个关键领域：综合规划和执行，物流可视性，采购4.0，智能仓储，高效备件管理，自主和B2C物流，规范供应链分析以及智能供应链支持。所有这些元素都是相互关联的，并且彼此依赖。

集成的计划和执行-横向数字供应链

业务目标是尽可能快地将正确的产品交付给客户，同时响应和可靠地提供正确的产品，同时通过自动化提高效率并降低成本。除非供应链完全集成，否则无法实现这一目标，无缝连接供应商，制造，物流，仓储和客户，并驱动通过一个中央的云端指挥中心。

通过这种集成度，引发供应链事件的信号可以从网络中的任何地方发出，并警告所有影响供应或需求的问题，例如原材料，组件，成品或备件的短缺。在定制制造迅速成为常态的世界中，客户变得越来越苛刻，充分响应供应链是一项巨大的竞争优势，并迅速成为必备。

其结果是在战略，战术和运营层面的不同时间范围内充分认识和合作。集成平台具有支持日常操作的核心规划功能，包括“假设”情景规划。

作为一个例子，当规划人员几乎实时地通知客户需求发生变化时，会发生什么情况？

通过在平台中运行场景，规划人员可以立即评估对库存，产能，其他客户订单，原材料供应等的影响。可以根据诸如对财务绩效和交付可靠性的影响等标准来评估情景，以确定最佳解决方案。如果需要，该解决方案将立即与客户，供应商，制造外包商，物流提供商和其他合作伙伴共享，以便接受或进一步完善。

各种商业网络和协作式云平台正在兴起，其工作方式与社交网络非常相似，可以让公司与供应链利益相关者充分而迅速地互动。这些平台已经比早期交易网络先进得多，比如SAP的Ariba，它专注于匹配特定商品产品的需求和供应。现在，网络中的所有参与者都可以交换有关需求，库存，制造和物流能力的信息，并提供接近实时的信息对需求增加后供应链上潜在瓶颈等变化的反馈。这种一体化水平-实际上是力量-玩家可以协同计划，使用一组数字随时间运行情景并估计容量，成本，保证金，交付绩效和填充率等变量之间的潜在权衡。工作流程可以精确建模，以整合所有协作流程，并最终提供有关何时将成品交付给客户的快速可靠信息。通过整合整个供应链的数据，实时并且经常不需要人工干预，交货时间可以显着减少，货运和库存管理得到优化。

信息的快速交流也提高了整个供应链的灵活性，同时与客户进行更紧密的整合-当目标是通过高效的供应链平台，卓越的服务和有效的“锁定”这些客户时，总是一件好事。

物流可视性–看得见的网络任何供应链成功的关键是有效的信息交换。传统供应链充满了摩擦，主要原因是缺乏完整和及时的信息。中断的可能性很高；需求的突然变化，原材料的缺乏和自然灾害可能对最佳布局的供应链计划造成严重破坏。而许多必要元素的外包只会使得全面了解供应链更难，模糊网络的可视性，并且难以在发生问题时找到方案。

这就是为什么数字供应链的首要目标是打开所有人都能看到的供应网络。B2C市场正在拉动公司提供此级别的可见性，要求提供更多关于实时更新的抵达货物的信息。在B2B网络中，生产商期望其供应货物的及时状态信息通常与生产计划相关联。不断更新和可靠的运输信息可以显着改善生产者的客户满意度。

要获得系统的高度透明度并非易事，需要技术先进性和相当程度的智能人工干预。但一旦实现，效益就显着，并不局限于库存节约和计划改进。

来自内部和外部的数据来源，例如运输跟踪设备和社交软件，将被整合到一个平台中。

通过交叉参考信息对数据进行整合和丰富，例如影响供应货件的供应链事件。相关信息从天气，流量和新闻提要中搜索。即使是社交媒体网络也受到考虑。

然后将这些丰富的信息与该平台相关联，并进行额外的分析和模拟运行，从而实现各种级别的战略优化，如路线网络改进和运营商性能评估。如果所有这些信息都非常有用，它必须送入监控和管理物流活动的控制中心，并将先进的分析和规定算法应用到方程中。

由此产生的“单一真相源”可以让企业在不同条件下优化他们的选择，利用这些信息提醒工厂，仓库和客户濒危的到货时间并采取缓解措施。运输状态的可见性以及对交付周期的预期外部影响以及相应改变计划的能力将对公司有帮助。

最终，机器学习算法后将变得足够聪明，甚至可以实现这种人为干预的自动化，从而使管理人员和其他利益相关者能够每天做出更明智的决策。这些算法将提供缓解建议和过去可靠的常规解决方案。好处包括减少工作量，甚至提高供应链效率。

供应链可见性取决于创建有效的“跟踪和索源”（T＆T）系统，该系统允许玩家通过任何运输模式确定任何货物在其行驶任何点的状态。

运输数据和状态信息将通过直接连接或通过第三方门户从企业资源规划系统和运营商处获取。GPS技术将使企业能够检查确切的货运地点，而现场传感器可以监控环境条件，如温度和湿度，甚至提供远程防盗保护。但是，由于数据来自许多不同的来源-供应商，运输商，仓库，分销商-数据的质量和互操作性至关重要，并且仍然是众多公司正在致力于的重大技术障碍。

这些遥感活动的指挥中心是控制室或物流可见性平台，类似于交通控制塔。控制室的巨大优势在于，它可以为管理人员和高级管理人员提供公司供应链的完全透明的视图，从而支持必须做出的许多决策，以保持零件和产品的流动。

跟踪和追踪技术

通过运输系统跟踪和跟踪物料和产品的运行能力近年来发生了显着变化，这得益于新技术，其在全球范围内的不断扩大以及价格的下降。射频识别（RFID）和蓝牙技术正被用于库存和跟踪室内物品的移动，例如工厂和仓库内部。

3D打印机生成可读的传感器标签，可以将其附在货物上并捕捉温度和湿度条件。全球移动通信系统（GSM）和卫星跟踪用于海上运输，船舶传感器监测发动机性能。这很大程度上是由于小型跟踪设备的电池寿命延长，当传感器闲置时关闭设备，现在可以通过智能算法将电量保持长达五年。

采购4.0-按需采购

数字化采购将彻底改变所需的工具和人才，增加新的采购类别，并改变采购职能的价值主张。原材料和零部件供应商的高效整合和管理是数字供应链生态系统中的重要组成部分。许多传统采购方面的数字化已经在进行之中，因为公司使用各种大数据工具和技术与供应商更紧密地联系，帮助规划流程，改善采购，积极管理供应商风险并促进协作。结果是，随着自动化程度越来越高，整个供应链的成本更低，交付更快。

仓库有望成为企业如何运作并为其客户创造价值的战略工具。

但真正的数字供应链对于采购职能还有其他几个关键的后果。首先，工业4.0的整体转变将要求那些供应链需求被限制在物理产品上的公司，同样擅长购买数字耗材和服务-软件维护合同，开发人员（他们将对所有这些GPS设备进行编程部署）和数字采购平台。运行数字供应链所需的数百万传感器和其他电子元件是另一个明显的采购需求。对各种软件的需求非常大。

智能仓储-工作中机器人

数字供应链的下一个环节是仓库，它有望成为企业如何运营并为其客户创造价值的战略工具。这里的目标是通过几乎每个普通仓储活动的自动化来提高效率和安全性。事实上，工业4.0仓库看起来不像我们目前的劳动密集型建筑。

未来仓库的改造始于进场物流。通往仓库途中的卡车将把他们的位置和到达时间传达给智能仓库管理系统，智能仓库管理系统将选择并准备一个停靠槽，从而优化即时和按顺序交付。

RFID传感器将显示已交付的内容，并在整个供应链中水平发送追踪数据。管理系统将自动分配交付的存储空间，并分配相应的自动设备将货物移至正确的位置。

在仓库内部，管理软件将通过使用嵌入货物中的传感器和仓库本身来实时更新库存。最终，该系统将部署飞行无人驾驶飞机以帮助清点库存，定期通过传感器数据评估货物的位置，并映射整个设施除了增强的入场物流，自动化运输和优化的物流流程外，创新技术还将改变诸如挑货和履行订单等日常工作。公司正在试验可穿戴设备和增强现实系统以帮助进行这种昂贵的劳动密集型工艺，这种工艺通常仍然使用纸张进行，并且容易出现人为错误。

DHL最近在日本的影像和电子公司Ricoh拥有的荷兰仓库对增强现实系统进行了测试。配备了含有Ubimax软件的智能眼镜，员工们沿着仓库前进，通过眼镜的图形显示优化路线，使他们能够更有效地找到合适的产品数量，同时缩短培训时间。在三周的测试中，10名工作人员通过选取超过20000件物品，成功完成了9000份单独订单。由此带来的生产力提升和错误减少使整体采集效率提高了25％。

高效的备件管理-3D打印

供应链中的仓储环节价格昂贵，劳动强度大，并且充满了潜在的错误风险。数字化必将消除其大部分低效性，并将整个流程整合到整个供应链中。与此同时，3D打印已经准备好进一步改变这一关键环节。

考虑备件的问题，在许多仓库中，所有订单中一半以上的订单都是一次性备件需求，而且对它们的需求非常不稳定，几乎无法预测。这就是为什么公司通常保持大量零件库存的原因。

数字化已经彻底改变了备件的仓储和配送。先进的分析软件通过工业车辆和机器的预测性维护等解决方案，可以更准确地预测备件需求。这反过来又使公司能够优化备件的存储和分配，因为可以集成更多的信息，例如需求和分销所依赖的社交，交通和天气数据。然后将3D打印添加到混合物中：如果真需求很高或很关键，则可以根据需要在当地维护的设施（即使是现场）制造备件，所需要的只是打印机，软件，各部分的正确规格蓝图以及材料。

其好处包括备件库存和相关成本大幅降低。同样重要的是，客户可以依靠更多的关键设备正常运行时间，因为预计会出现问题，备件更快到达。事实上，向工业设备添加预测性维护服务的能力以及及时交付部件的能力，对于工业4.0转向是有帮助的。

自主和B2C物流-机器人运输

无人驾驶汽车的概念已经变成了现实。车队管理部门将部署各种无人驾驶车辆和其他机器人创新技术，这些技术将在世界各地的货物运输中扮演越来越重要的角色。

无人驾驶车辆在物流中最常见的用途是无人驾驶卡车。就像他们的汽车兄弟一样，自动驾驶卡车将依靠测绘软件和短程雷达来评估车辆的周围环境。与其他车辆和公路本身的无线连接将提供额外信息，以加速交通流量并减少道路拥堵和事故。

自动卡车车队的可能性-现代的多列卡车排成一列的车队-将减少对驾驶员的需求，并使卡车更紧密地结合在一起。内部传感器将帮助车队操作人员评估货物损坏并确定维护要求。

这些车辆的优点是显而易见的-由于更高效的运营，路线和卡车运输，更快更可靠的交货时间，更低的劳动力成本，消除人为错误以及减少排放。

去年，美国内华达州授权戴姆勒的两辆卡车在公路上自主使用，配备雷达，先进的巡航控制系统和地图绘制软件，卡车能够以自主模式释放驾驶员，专注于更具价值的物流任务，例如路线和路线记录，从而使工作更具吸引力，更安全，不再单调。

自动化过程的另一个步骤是最后一英里的交付-将产品交付给客户。因为它是劳动密集型的并且需要大量的客户互动，所以它通常是物流链中成本的主要部分，我们讨论过降低成本和提供更大客户价值的许多想法，其中包括使用非专业驱动程序来提供软件包的优步应用程序，以行人速度移动的自动驾驶交付机器人，这些自动驾驶交付机器人通过灵活的路线分发软件包-当然由操作人员监控-最着名的（感谢亚马逊制作的概念视频），使用无人机将包裹从天上掉落到顾客的眼前。

在生产设施本身，自主现场车辆正在成为常态，不受人为干扰地移动原材料，零部件和零部件，尽管条件不断变化，仍然选择最佳路线。

与公司的ERP系统紧密结合后，这些车辆最终能够自行确定在生产过程中哪些地方需要补充补给，从存储中提取负载，将它们放在需要的地方，并收集可回收的包装。这些车辆上的非接触式传感器和激光安全保险装置将显着改善现场员工安全。

处方供应链分析-为管理人员提供决策支持

数字供应链的目标是充分整合和展现商品流通的各个方面。工业4.0关键要素是大数据分析。公司已经有工具来描述他们供应链的大部分现状-货物在何处，特定物品的需求来自何处，何时物品可能交付。

公司正在学习预测该链条的关键要素。由于来自市场的更复杂的信号可以通过供应链的需求更好地预测，这意味着需求产能，存储和物流需求以及原材料需求的变化。

供应链分析发展的下一个阶段将是最重要的：处方供应链应运作的能力。目标不是简单地优化需求计划；或供应链的配送设施，路线和移动资产；或库存和备件的管理。

相反，关键在于能够根据情况优化整个供应链中的任意数量的因素，然后能够相应地主动修改供应链。处方分析系统为供应链管理者提供决策支持，甚至可以自主进行简单决策。为了提高决策的质量和效率，公司将能够包含诸如经济指标等外部信息，并采用自学习算法来辅助决策过程的自动化。

策划者可能会问，什么是优化供应链以最大限度地降低成本的最佳方式，而不考虑准时交付等其他因素？或者加快交货时间的最佳方式，无论对成本的影响如何？通过向客户提供最好的服务，供应链可以优化最大收益吗？

如果有足够的数据，分析引擎会产生最低成本

情景不仅表明可以节省多少资金，还表示如何实现这一目标。这种情况可以调整以解决其他问题。如果自然灾害等潜在干扰在运行时影响供应链以最大限度地降低成本，该如何进行？这种情况有多危险？这些风险应该如何最小化？多少钱会最大限度地降低风险成本？如果丰田公司知道其优化的准时制系统将部件运送到工厂的固有风险，它可能可以避免2011年日本地震和海啸导致供应中断的全球停产。

智能供应链促成因素-如何成功

开始构建智能供应链的公司面临着一项艰巨的任务，除非他们制定明确的战略，充分响应全数字化环境中的机会，否则这将是不可能的。它不仅必须建立在公司当前的运营和业务模式上，还必须建立在数字化实施后可用的新商业模式上，例如在价值链中创建直销渠道等。

一旦战略确定后，除了上面讨论的供应链应用外，公司还必须实现实施所需的几项关键能力。包括：过程建立连接数字化成为可能的供应商和客户的新端到端流程，例如如何在基于云的平台上进行协作组织和技能。产生对价值链机制的端到端理解。这意味着从消防员的心态转变，解决每一个问题，随着它的出现，成为供应链的“协调者”-查看，管理和优化整个链条。实现这一目标还需要转向开放，快速学习的数字文化，以促进不同机构，计划和用户群体之间的沟通绩效管理。制定一套涵盖供应链管理的直接业务规则，以及衡量成果所需的关键绩效指标。合作。专注于提高与其他公司合作的能力，因为如果不与各种供应商，分销商和技术提供商合作，就无法建立完全整合的供应链。技术。为数字供应链（包括信息集成层，数据库和分析能力以及云）提供支持的新旧技术的路线图。