作者：Bernd Kreutzer，Michael A. Meyer，Francisco Puertas

翻译：彭婉莹

在过去十年中，较为基础的自动化技术、数据分析以及普遍应用的企业资源计划（ERP）技术，提高了供应链运营效率。但在显著提高运营绩效的时机下，又会发生什么样的转变？

埃森哲战略研究显示，绝大多数（90％）的商业和供应链管理层认为：在未来三年，供应链绩效将在很大程度上依赖供应链人才。他们也期望机器人、 AI和规范性分析法预测能够对供应链劳动力的责任和义务的划分产生改善作用。

这不是技术和人类之间的比拼。两者都至关重要，通过协同合作进行规划和库存管理，他们将为企业创造新的价值源。例如，大多数高管（65％）期望技术和人类的结合可以创造更多前瞻性、战略性决策以实现企业目标。

随着日常工作逐渐自动化，人们可以致力于更多决策密集型工作。例如，一个大型化工企业，在供应链核心功能部门拥有一千多名员工。如果企业致力于实现占用员工过半劳动时间的交易活动的自动化，那么其中的企业进口、出口管理，客户订单管理和出境运输管理将最先受影响。

同时，由于规范性分析法（Prescriptive Analytics：分析数据来找出最佳措施、取得最优化的结果。）缩小了人为错误的范畴、提高了合规性，所以具有决定性的商业观察可以应用在一小部分需要人单独工作的时段，从而实现对人员工作的监控。

事实上，规范性分析法不仅有预测功能，还可以在把握时机和降低风险方面提供决策建议。规范性分析法可以应用于供应链的多个领域，从而帮助计划制定者获得更佳结果。例如，跨市场扩张的公司可能会应用先进的网络建模技术以实现多种配置的评估和最佳路线、市场和产品的选择。为了改善日常业务，公司采用联合销售、联合运营规划技术。通过这项技术，企业则可以将需求规划的统计预测方法和具有粗略、多层次特点的供应规划结合起来。这些反过来有助于确定合理的库存水平，达到目标服务水平和提高生产力。

随着技术提高人的生产力，人类特有的素质例如搜索、判断、同情、合作和说服力更加重要。超过4/5的供应链管理者（87%）认为在未来3年内数字化进步将会推动人和机械之间的供应链分工发生重大变化。人力形式的劳动力需要从传统订单接收者的角色和技能中转变出来，越来越多地向内部企业家转型，或称“内部创新者”。这些内部创新者具有与时俱进的特点，可以主动识别企业发展时机并管理与之相关的风险。

供应链供需计划的优劣是判断一个内部创新者是否具有企业家必备素质的关键。65%的企业和供应链管理者预料分析技术的进步会使规划师做出更具前瞻性、有竞争力的决策，同时应对突发事件更省时。此外，管理者设想规划师将进入行业类别细分发展阶段，细分后的规划师将可以提供更加有针对性的端到端定制化服务。

在未来三年，其他顶尖的新兴供应链管理角色将一致性地关注盈利绩效提升，以及强大分析技术的重要性（在AI和规范性分析法等手段的支撑下，分析技术充分利用了算法和高级模拟）。这些角色包括流程优化经理，业务发展主管，风险管理者和数据分析师。

数据处理、环境清洁等日常作业的自动化是低端的自动化：简单日常工作是自动化的良好开端，但远非是最终目标。约46％的供应链管理者预期，日常交易活动和突发事件处理将会是自动化应用较为广泛的领域。但另外54%的供应链管理者认为，真正的价值来自于利用技术推动供应链的创新，即逐步普及供应链的自动化，最终向客户提供新产品、新服务。这也是他们在未来三到五年的主要业务目标。

内部创新者需要利用先进技术推动未来的创新和增效。虽然这些技术还在不断发展，但已经出现了可采用技术，同时，行业领头羊在具体的供应链战略中已经开始部署它们。

最有可能实现价值的途径就是在提升企业竞争力方面进行目标投资，具体做法是根据市场需求和企业目标来调节供应链运作，供应链首先需要在高成本商业环境下正常运行，同时具备标准化、稳定可靠的特点。例如，虽然供应链下游的药品分销商可以从基础分析中获得关于统计预测、库存控制和批量运输的重要价值信息。但是，由于供应链柔性和快速响应是供应链中最为重要的两大能力，所以，在药品分销商提供个性化产品的过程中，具有预测、开处方药和塑造需求功能的先进AI技术明显更为合适。

随着许多行业市场均不断涌现出愈来愈多样化的客户需求，企业投资需要随之发生优化，优化后的智能化资金正在同时支持着多种类型的跨企业供应链的运行：不仅仅包括稳定型或柔性供应链，还包括可提供个性化、差异化服务的供应链。提供高度符合客户内心预期的服务时，供应链管理变得复杂起来，如何实现复杂化供应链的高效运营，同时保证运营绩效不断提升成为企业面临的难题，而在人才和技术两方面进行投资正是有解决这一难题的核心所在。

企业如果在当下把AI，机器人和规范性分析法视为新的供应链劳动力，那么将来高效利用这些革命性技术将带来供应链管理上的成功。初期阶段，企业可以从以下三方面着手：

4.1吸引、组建未来的员工团队

选定卓越人才来弥补企业内部创业者和创新者等职位的空缺，包括那些甚至未曾考虑过从事供应链相关职业的人。不要只投资于培训：要确保工作场所能够反映供应链革新的精神面貌。将可移动设施设备、信息技术手段和辅助工作软件进行资源整合，并在人才发展的全生命周期内，增强新思维方式的思想灌输、加强新操作方法的技能培训。在员工招聘，绩效指标考评和规划员工发展通道时，都需要站在技术驱动企业革新的高度上看待问题。

4.2从人的工作中提取出机器需要完成的部分

对于可进行机械自动化的工作环节，考虑和确定各个工作环节的优先级。基于具体的角色和任务，从最常规和以交易为主的工作环节开始。但是注意不要满足于此。重新定位“解放”的人力型劳动力的工作重心，使其侧重于发掘客户需求，提升服务水平和开发新产品、新服务等领域上。

4.3勇于创新，大胆尝试

一些新算法是可以为本企业所利用的，根据该算法的成熟度和可利用程度，将其与现有技术解决方案叠加使用（例如，启发式算法与最优化算法的结合使用）。多层次库存优化技术、博弈论、非线性或随机动态规划等技术已经在市场上得以应用。这些技术结合了复杂的算法来实现优化规划。探索技术的应用前景，与技术创始人沟通并充分了解技术的试点领域。思想要开阔，但落地时要从解决具体问题入手，开展试点工作。然后针对有望取得成果的技术进行进一步投资。

通过大幅度增加未来的劳动力形式，机器人劳动力大军将会在供应链运作绩效指标上发挥指数式推动效应。行业领导者已经在充分利用这一前景了。现在正是众多企业向标杆企业学习的时机。

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