過去一年，電子元器件供應鏈遭遇的難題包括零部件短缺、交貨期延長和關稅的不確定性。盡管如此，對元器件制造商和分銷商來說，這仍是一個好年頭。許多公司的業(yè)績報告顯示，2018年出現(xiàn)了創(chuàng)紀錄的季度銷售額。據(jù)IDC預測，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，2019年供應鏈將從“成本中心”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;機會中心”。lIresmc

IDC供應鏈戰(zhàn)略項目副總裁Simon Ellis表示：“我研究供應鏈領域已經(jīng)很多年了，但是近年來，我看到了新的轉(zhuǎn)變趨勢，即供應鏈不再強調(diào)成本最低化。在過去，我們時常面對的問題是‘我如何以盡可能低的成本來完成我的工作？’而現(xiàn)在，我們已經(jīng)進入數(shù)字時代，供應鏈的首要任務是滿足客戶期望。以上就是我看到的新機會。”lIresmc

1997年，計算機制造商戴爾首次將供應鏈視為一種競爭優(yōu)勢?；诖?，IDC將2018年視為供應鏈的“轉(zhuǎn)型之年”，舊的模擬流程被數(shù)字流程取代。Ellis認為：“數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）已經(jīng)成為當下最重要的主題，并將在2019年持續(xù)下去。同時，更多的制造商和零售商認為，供應鏈是他們未來成功的關鍵。如果企業(yè)打算采用新的商業(yè)模式，或讓舊有商業(yè)模式數(shù)字化，他們將需要一個現(xiàn)代化、有能力的供應鏈來實現(xiàn)目標。”lIresmc

IDC對2019年的預測主要圍繞AI（人工智能）、數(shù)據(jù)、自動化和網(wǎng)絡的應用上。“供應鏈繼續(xù)沿著空前的變化速度演進，對大多數(shù)制造商和零售商來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是現(xiàn)在首要考慮的因素。采用數(shù)字技術旨在提高效率和效益，并有機會顛覆現(xiàn)有的細分市場，或抵御來自競爭者的競爭。” Ellis表示。lIresmc

2019年10大供應鏈趨勢預測

1、到2024年，超過60％的G2000制造工廠將依靠AI平臺推動整個供應鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而使生產(chǎn)率提高20％以上。lIresmc

機器不會很快接管供應鏈，但AI將自動執(zhí)行許多任務，解放人類的雙手，并使之從事更有價值的活動。“這些是在某些預定約束條件下工作的特定工具，可以為供應鏈做出一些決策，” Ellis解釋說，“我認為AI在供應鏈中的作用是讓許多常規(guī)或固定的決策自動化。”例如：根據(jù)預設的規(guī)則，發(fā)貨延遲可以在不涉及人的情況下進行自動加速或重新定向。他還補充說，這些系統(tǒng)的智能化也將增強，使得它們可從過去的決策中“學習”經(jīng)驗，以便將來做出更好的決策。lIresmc

2、到2022年，全球?qū)⒂谐^40％的制造商將把產(chǎn)品生命周期APP產(chǎn)生的數(shù)據(jù)整合到其供應鏈數(shù)據(jù)中，以提高整體售后服務水平，實現(xiàn)60％的增長。lIresmc

Ellis 表示，供應鏈在促進創(chuàng)新方面發(fā)揮著非常重要的作用，它可將想法從創(chuàng)意轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品或服務，但在創(chuàng)意的構(gòu)想階段供應鏈通常不會發(fā)揮重要作用。lIresmc

產(chǎn)品生命周期管理（PLM）系統(tǒng)所收集的信息若使用得當，可識別出PLM與供應鏈之間的關聯(lián)，這些數(shù)據(jù)能用于創(chuàng)建從概念到交付的產(chǎn)品流程的整體視圖。Ellis補充說：“通過管理產(chǎn)品的整個生命周期，制造商可以更好地將所有組件在制造環(huán)節(jié)連接起來，最終創(chuàng)造出性能更好、服務要求更少的產(chǎn)品。”lIresmc

3、到2020年，65％的電子商務運營將在其訂單履行流程中使用自主移動機器人，從而將提高100％以上的生產(chǎn)率。lIresmc

傳統(tǒng)的訂單履行流程涉及大量增值很少的搬運移動，例如：工人從分散在整個倉庫中的貨架上挑選產(chǎn)品。此外，需求/季節(jié)性劇增可能使人員配置變得困難。在此類情況下，機器人的應用可以增加價值。“如果我們期望電子商務繼續(xù)增長，就必須在供應鏈中添加更多的機器人。”Ellis強調(diào)。lIresmc

他還補充說，將有更多的供應商提供可與移動設備聯(lián)網(wǎng)的自主移動機器人，用來幫助電子商務訂單處理中心部署靈活的自動化，從而實現(xiàn)可擴展性、易用性，改善成本效益。lIresmc

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4、到2021年，智能供應商生命周期管理解決方案將50％的供應商企業(yè)活動從進入到退出實現(xiàn)自動化，從而改善性能和關系。lIresmc

企業(yè)通常無法深入了解其供應商關系，尤其是Tier2和 Tier 3的供應商。IDC的報告指出：“供應商的生命周期、資質(zhì)和合作關系，并不總是被企業(yè)內(nèi)部的成員所充分了解。供應商進入、績效指標、審計、層級可見性、合同、SLA和供應商狀態(tài)等環(huán)節(jié)，僅實現(xiàn)了部分自動化。這妨礙了企業(yè)在可見度、上市時間、客戶滿意度、盈利能力和營收等方面的發(fā)展。包括機器學習、自然語言處理和人工智能在內(nèi)的越來越多的技術，將被用來創(chuàng)建更高效、智能和自主的業(yè)務流程。”lIresmc

5、到2024年，三分之一的大型制造商將轉(zhuǎn)向使用實際需求數(shù)據(jù)而非短期預測，從而使整單準時交貨（OTIF）平均提高2個百分點。lIresmc

一直以來，供應鏈都是使用歷史信息和趨勢來預測未來的需求。然而，隨著實時信息的可用性增強，企業(yè)可以更加敏捷。Ellis說：“隨著我們在供應鏈中獲得更多實時信息，降低了對預測的要求，例如：如果我們知道從貨架上拿走的產(chǎn)品是什么，我們就可以測量它，而不必再預測。”lIresmc

6、到2020年，有一半的大型制造商會將其供應鏈應用從以企業(yè)為中心轉(zhuǎn)向以網(wǎng)絡為中心的模式，預計可將生產(chǎn)率提高2個百分點。lIresmc

Ellis表示，企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)一直是供應鏈應用的核心。他解釋說：“許多應用程序都是為連接ERP而設計的，ERP從根本上說就是系統(tǒng)或記錄。雖然ERP不會消失，但它不會成為供應鏈的中心。”相反，供應鏈網(wǎng)絡（SAP Ariba、e2Open等）提供了一種參與多企業(yè)供應鏈網(wǎng)絡的方式，從而與供應商建立更緊密的聯(lián)系。lIresmc

7、到2022年，數(shù)字技術將實現(xiàn)重復性操作任務的自動化，從而減少50％的計劃員干預和“非接觸式”銷售及運營規(guī)劃。lIresmc

整合的計劃和執(zhí)行將迅速成為供應鏈中的重要組成部分。計劃應該超越組織本身，包括整個價值鏈的參與者。IDC的報告稱：“一直以來，供應鏈規(guī)劃是供應鏈中一項高接觸、高智商的環(huán)節(jié)。就在幾年前，從事預測規(guī)劃的博士還很常見，但是現(xiàn)在很多職能都發(fā)生了變化。現(xiàn)代供應鏈規(guī)劃系統(tǒng)現(xiàn)在提供了大量的算法知識，深厚的專業(yè)知識在很大程度上已被廣泛的商業(yè)知識和戰(zhàn)略專業(yè)知識所取代。”lIresmc

8、到2023年，全球500強制造商中75％的供應鏈人才短缺問題將通過供應鏈數(shù)字助理得到緩解。lIresmc

盡管有人擔心自動化將減少就業(yè)機會，但是人們應該更加擔心對有才能的供應鏈專業(yè)人員才的需求與剛從學校大門出來的人才供給之間的差距。“從根本上說，自動化在某種程度上取代了我們本來就沒有的人，” Ellis說，“但更多時候，科技增加了人們的工作。智能軟件工具幫助人們更好地完成工作。”重復、無聊、人工密集的任務可以自動化，使人們能夠?qū)Ｗ⒃谟腥ず透邞?zhàn)略性的工作上。lIresmc

9、到2019年，25％的制造商將在分銷自動化方面增加一倍的投資，以應對因在線市場增長而產(chǎn)生的單件訂單的大幅度增加。lIresmc

越來越多的客戶要求產(chǎn)品完全滿足他們的需求和期望，這使得定制化產(chǎn)品逐漸成為現(xiàn)實。 “定制化產(chǎn)品的持續(xù)供應，以及對延遲策略或單分鐘換模（SMED）方法的日益重視已經(jīng)給制造商和零售商帶來了壓力，迫使他們希望在具備相同資源情況下，以更快的速度制造和運輸更多的產(chǎn)品。”同時，IDC 報告中還提到：“如果設施沒有增加，勞動力本身無法更快地創(chuàng)造或移動物品，那么企業(yè)就必須轉(zhuǎn)向自動化。”lIresmc

10、到2020年，跟蹤與跟蹤投資將增加30％，以提高預測準確性和客戶體驗指標，實時訂單可見性將得到改善。lIresmc

最終，供應鏈的繁榮將依賴于可預測性，因為可預測性帶來了可靠的規(guī)劃。Ellis表示：“隨著我們更好地追蹤供應鏈，更準確地知道產(chǎn)品的位置以及到達的時間點，牛鞭效應就會減少。這使我們能夠更好地預測下一步應該做什么，以提供可靠和可預測的服務水平。”lIresmc

其中一些轉(zhuǎn)變將明顯有利于電子產(chǎn)品供應鏈，這一細分領域以其復雜性和不準確的預測而顯得與眾不同。“在第5項預測中，我們認為短期預測很難做到，有些行業(yè)做得很好而有些行業(yè)做得很差，” Ellis說，“因此，隨著我們對消費端，商店、或其他銷售點（POS）的更加了解，我們能夠衡量實際需求而不是預測需求。”lIresmc

Ellis認為，電子元器件的制造交付周期平均為18周，這仍然是個問題。他說，在這種情況下，企業(yè)應該專注于提供中長期預測。“知道客戶經(jīng)常在周二下單購買產(chǎn)品并沒有太大的意義。在某種程度上，交貨時間決定著消費信息的用途。”lIresmc

制造產(chǎn)品并銷售給客戶的供應商可以利用這種類型的數(shù)據(jù)來增強其靈活性和快速響應不斷變化的客戶需求的能力。”Ellis解釋說：“比如，我生產(chǎn)的是硬盤，但還沒把它們放在箱子里。我將最終配置推遲到最后一刻，直到知道該產(chǎn)品是用于智能手機還是平板電腦。”lIresmc

Ellis認為，即便是最復雜的供應鏈也可以演變成機會中心。繼續(xù)實現(xiàn)倉儲自動化的電子公司可以在降低成本的同時不斷提高訂單的準確性。lIresmc

“我聽到的最多的一個問題是，在一個50多年一直都是用托盤和卡車滿載運貨的行業(yè)，我們?nèi)绾蚊鎸χ苯酉蛳M者銷售單件產(chǎn)品的前景？怎么能夠經(jīng)濟合理地做到這一點？”Ellis說道。lIresmc

“我們認為，機器人可以很好地完成這些任務。對于像電子產(chǎn)品分銷這樣的行業(yè)，分銷商從制造商那里購買產(chǎn)品并分解成小訂單，可能還在同一天發(fā)貨，機器人對于這種訂單處理的業(yè)務來說是最佳選擇。”lIresmc

本文為《國際電子商情》2019年2月刊雜志文章。lIresmc