Covid-19新冠危机--供应链数字化最佳机遇？
导读：中国新冠病毒似乎已经慢慢平息，对岸的美国仍在山顶，几位来自Deep Analysis的供应商专家讨论了新冠危机对供应链数字化的机遇，也许对我们同行会有所提示—专家说了和新冠共存还是“新常态”
供应链行业对数字技术一直羞羞答答，若即若离，几十年中，供应链领导者一直对现状心满意足。
COVID-19病毒横空出世，可能会帮助这些老大改变，痛苦的意外的供应链中断突显了对持续性并减轻中断的技术的需求。现在，有75％的美国公司曾经报告供应链中断事故，延误和短缺已变得司空见惯。
事实证明，在危机中管理特别困难，因为很少有企业真正能够跟踪，溯源和分析，进而适应，优化和改善其供应链。目前，供应链参与者正在尽一切努力保持正常运转。危机后，人们对诸如流程改造，数字流程管理，机器人流程自动化（RPA），物联网（IoT），区块链，云和信息管理等技术的兴趣，投资和部署将激增。
供应链管理的演变
供应链不仅高度复杂，而且通常高度分散。例如食品，药品，工业品和能源各有其特殊性，它们也有很多共同点。在一个行业中吸取的经验教训通常可以在另一个行业中进行调整和重复使用。
“供应链管理”一词在1990年代成为流行的技术术语，因为诸如业务流程再造之类的管理咨询方法，诸如企业资源计划（ERP）和SCM之类的企业业务应用程序融合在一起，他们共同开启了流程自动化，重组和人员缩减的时代。从理论上讲，这些90年代后期的活动构成了对传统供应链活动进行大规模改革的第一阶段，该活动将生产，分销，仓储，库存控制和财务整合到一个整体的自动化操作中。但是实际上，当今供应链中的许多（如果不是大多数）活动都是独立进行的。
尽管ERP时代确实带来了各种现代化，但它远远没有达到其目标，并且在此后的二十年中，几乎没有取得任何进展。简而言之，供应链的自动化和数字化停滞了。
供应链管理的技术前景
今天，迫切需要将透明性，效率，自动化，集成性和敏捷性纳入供应链。 幸运的是，自1990年代以来，该技术已经取得了长足的进步。 技术上的改进并没有以改进的ERP或SCM系统的形式出现。 相反，他们独辟蹊径，开始解决传统ERP和SCM系统固有的潜在问题和差距。 例如：
l 数字化劳动密集型，低效的，基于纸张的流程
l 利用数据分析和流程智能中的业务洞察力
l 基于手动的，不同系统之间数据的“识别”“理解”和传送
l 连接供应链中的关键协作元素
数字化供应链纸质流程
供应链的纸张负担巨大，通常有数十个（甚至不是数百个）纸质文档与运输，质量保证和发票。例如，产品的生产和运输（例如来自中西部农场的樱桃，在可持续水域中捕捞的鳕鱼或来自意大利的橄榄油）是一个缓慢，耗费纸张且昂贵的过程，而且过程中也充满错误。尽管存在一种技术，可以将许多硬拷贝文档（从提单到发票）进行数字化和自动化，（即扫描，OCR识别， AI机器人培训， 软件机器人数字化），但仍不普遍。
利用数据分析和流程智能化
供应链产生数千个数据点，并且随着物联网设备用于跟踪的使用，数据点的数量将成倍增加。供应链数据是可用的最丰富的业务数据场景，但是在现今大数据，机器学习，人工智能时代，数据仍然管理不善且很少有效利用。
基于手动的，不同系统之间数据的“识别”“理解”和传送
我在前面的文中曾经提到，仅仅国际货代，每年5500张亿张单据（箱单合同提单发票），其中只有10%已经电子化，其余90%仍有手工处理，这是一项非常耗时非常无聊，而且很容易犯错的环节。
在供应链中链接各种协作元素
根据定义，供应链是供应商和第三方机构（无论是生产者，仓储和运输还是最终用户和零售商）之间的互连链接。结合每个链接之间的空白，共享信息以及进行协作以确保商品和服务的顺畅流动至关重要。然而，仅凭技术还不足以管理这些链接。相反，企业通常通过信任关系进行运营。
危机后的转变
COVID-19从天而降，医疗系统正忙于处理对医疗服务的爆发性需求，而且供应链系统也承受着极高的压力，他们很难无法在创纪录的时间内交付急需的商品。
仔细研究后发现，这不仅仅是一个，两个或三个压力点，几乎整个供应链任何环节都有出现问题的可能
以食品配送供应链系统为例， 问题无数，而且很难实时解决，例如：工人患病会降低生产能力，肉类包装行业的产能正在达到75％，这是因为两家工厂因病毒而关闭，随着其他工厂的影响，产能可能下降得更多。
某个分发中心关闭。例如，饭店和学校的普遍关闭导致需求曲线与平时截然不同。
工人害怕露面。一些食品生产厂的工人因为害怕生病或已经病倒而留在家里。在杂货店连锁店中也是如此。
农民面对更多的压力。农民的缺席可能导致本季节未收割的农产品和果园。这些临时工人中许多人没有证件和保险，而且他们经常生活在拥挤的环境中，容易传播病毒。过去曾获得签证并经常过境的工人今年可能不被允许进入。种植者担心，在需要收获的时候，无法找到需要的劳动力。
如图3所示，许多供应链在正常条件下运作良好。但是，当出现以下情况时，它们就会陷入困境：
1. 劳动力严重中断
2. 消费模式在一夜之间发生变化
3. 分销渠道突然打开或关闭（或同时关闭），无法预测
4. 需求增长快于任何人的预期
一个关键的要点是，技术不是唯一的问题–-其他经济因素正在给供应商，采购商和政府机构施加无情的压力。 但是，从这次大流行病中学到的一些经验教训表明，在危机时期，技术仍然可以改善结果。
迈步向前
即使在COVID-19危机期间，业务或者技术领导者也可以采取行动，以缓解供应链中面临需求增加（或减少），分销渠道变化和工人短缺的麻烦。这里有些例子：
使用流程挖掘（Process Mining）可以发现在中断中更新，更好，更快的工作方式。通过使用流程挖掘工具分析核心流程中的根本原因，发现实时流程执行问题–寻求偏差的原因，延迟原因以及导致成本上升的因素。通过分析和简化通过CRM，ERP和数字流程自动化系统(Digital Process Automation)的工作流程，流程挖掘可以极大地提高业务敏捷性。
建立一支“特警队(Special Weapons And Tactics)”以识别工作活动浪费。例如，在大流行之前被容忍或忽略的非自动化工作活动, 现在经常导致劳动力紧张。这包括对纸质表格，电子邮件的处理以及用于处理异常的手动方法。找到您的 Six Sigma黑带和精益实践者，让他们帮助提高供应链敏捷性并消除运营摩擦。
使用敏捷方法快速实施低代码（Low Code）案例管理（包括文档管理，数字决策和数字流程自动化）。这可以自动化或消除手动步骤，活动和流程，同时也消除了堵塞系统的文档。管理者提供了一种使用低代码工具和数字决策快速更改整个业务流程的方法，并且它支持处理不同路径完成流程的实例。
通过使用机器人流程自动化（RPA）进一步自动化许多耗时，浪费的活动。由于流程挖掘和/或SWAT团队审查业务流程时，这些手动任务中许多将作为与规范的偏离而浮出水面。其中一些（无论是有人参加，无人看管还是两者兼有）可能是临时解决方案，有助于在供应链极端中断和其他流程的过程中缩小差距。
探索使用区块链创建共享和受信任的供应商网络。企业区块链提供了分布式的单个版本方法，并确保在整个链中仅需要发票，提货单，交货单或清单的单个共享副本。行业领头羊和政府机构正在积极努力建立标准和程序，以利用区块链来减少错误，并加快缓慢而昂贵的活动，例如进出口清关。
数字化您的纸张。因为如今已经获得了行之有效的低成本技术来捕获，共享和保护纸张文档，并提供随时随地通过任何设备访问这些文档的功能。需要专用硬件和表单构建软件的第一代系统已被基于移动设备的基于云的服务所取代。最近出现的DocuAI 小道智能软件机器人，作为已经集成了OCR识别，AI人工智能之强化学习和NLP，以及RPA软件机器人的综合解决方案，已经可以将纸质文档或者其他各类电子文档和图片文档自动识别，转为结构化数据并传入您的系统之中。
让您最好的最聪明的领导和高级经理开始一些“破坏性”改革工作。几年来，有远见的业务领导者和运营经理一直接受自适应变更管理，因为这种方法在不确定的时期内有效。但是现在，许多劳动力已经虚拟化，当大流行病消退时，这种操作方式很难改变（尤其是如许多流行病学家和病毒学家所预测的，病毒可能在秋季复发）。具有远见卓识和管理才能的领导，以前所未有的方式指导员工进行大规模的颠覆性变革，这对于在新的“正常”环境中运营至关重要。
考虑使用机器学习和人工智能。尽管大众媒体喜欢将AI视为一件大事和令人恐惧的事情，但在现在，大多数企业AI都是小型，低成本且易于部署的，找到合适的AI产品，譬如上文提到的DocuAI， 小道智能软件机器人，这些产品可以以极高的准确性自动读取文档并提取信息和数据，并且结构化输入系统之中。
再看一下物联网。可以跟踪光，湿度，位置，气压和运动（在某些情况下全部在同一设备内）的IoT传感器如今已成为一种商品。某些最先进的传感器技术的价格每片不到10美元，大都具有RFID功能，并且可以提供极其深入，准确且相关的信息。
不要伤筋动骨。我们永远不会建议立即进行大修，建议不要拆除和更换现有系统和程序。尽管这种冒险对IT或咨询公司来说可能是非常有利可图的，但结果对于接收者来说可能是灾难性的。相反，我们强烈建议您从小处着手，大胆思考，寻找对您现有供应链活动的细微，渐进式修复，尝试本地新技术和方法，并查看有效的方法和无效的方法。但是要有远见，有自动化和优化的长期战略目标，并逐步实现该目标。
现在行动
许多组织的供应链管理系统仍依赖纸质流程，虽然这使他们无法在当前危机中迅速做出响应，但这也意味着它们不受复杂的旧版应用程序及其关的工作流程的束缚。具有讽刺意味的是，这反而使其成为超越其他行业的企业，并制定具有战略雄心的数字化转型项目的理想试点。
（完）
（部分内容来自Crisis Paves the Way for Supply Chains to Go Digital 特表感谢）
作者：曾志宏，北科大毕业，NUS MBA，服务于GE，Rolls-Royce，JCI，Whirlpool等企业供应链部门，致力于推广供应链领域智能解决方案，包括货代，仓储，运输，报关软件机器人RPA，人工智能识别，系统间数据录入和传输自动化，多系统数据接口机器人，帮助货代物流行业流程自动化，数字化转型，智慧供应链，智慧物流提升。
