2024-11-27-罗戈研究-罗戈研究_2024年最新供应链计划技术发展趋势报告_98页_12mb

最新供应链计划技术发展趋势总结

核心内容

本文由唐隆基博士撰写，聚焦于2024年供应链计划（SCP）技术的最新发展趋势。文章主要分析了Gartner发布的供应链计划技术成熟度曲线和供应链计划解决方案魔力象限，同时对多种SCP技术进行了深入解析，包括数字供应链孪生、可组合SCP、生成式人工智能、自主计划、概率供应链计划、供应链控制塔和多级库存优化等。

主要观点

1. 供应链计划技术成熟度曲线

• VUCA环境：供应链正面临长期波动、不确定性、复杂性和模糊性（VUCA）环境，这对供应链的韧性提出了更高要求。
• 技术成熟度阶段：包括创新触发/萌芽、期望膨胀的顶峰、幻灭低谷、启蒙坡和生产力高原。
• 技术成熟度曲线的更新：部分技术如弹性计划、自然语言生成、网络设计、决策工程师和集成供应链计划已退出曲线，而实验驱动计划、生成式人工智能等成为新热点。
• 采用模型：组织需平衡创新在炒作周期中的地位、创新对组织的潜在价值和组织的风险承受能力，以决定何时引入新技术。

2. 供应链计划技术优先级矩阵

• 矩阵维度：以效益评级（转型、高、中等、低）和时间成熟度（不到2年、2至5年、5至10年、超过10年）为两个维度。
• 优先级划分：将技术划分为16个区块，帮助产品团队确定任务和项目的优先级。
• 重点技术：包括优化计划、数据湖、多级库存优化、数字采用工具等，这些技术预计在2至5年内达到稳定状态。
• 未来技术：如自动预测和规范分析、数字供应链孪生、SCP的图形分析、响应计划、机器学习和SCP中的仿真等，预计在5至10年内达到稳定状态。

3. 供应链计划技术发展趋势

3.1 数字供应链孪生（DSCT）

• 定义：是物理端到端供应链的数字化表示，与现实世界同步，提供可见性和支持端到端决策。
• 重要性：有助于实现高质量、一致的决策，是数字化供应链计划的核心。
• 挑战：由于模型复杂性，难以与现实世界保持同步，且存在与控制塔和指挥中心的混淆。
• 建议：从局部供应链开始，逐步扩展到全局；选择精确度或概率方法；确保与数字计划成熟度相一致。

3.2 可组合SCP

• 定义：以模块化方式设计业务模式、技术架构、数据管理和合作伙伴生态系统。
• 重要性：支持敏捷性和创新能力，是实现数字SCP的重要手段。
• 挑战：需要文化变革，从以人为主转向以决策为中心；缺乏统一的解决方案。
• 建议：制定可组合SCP战略；利用图模型技术；确保数据和分析能力的整合。

3.3 生成式人工智能（GenAI）

• 定义：从数据中学习并生成与原始数据相似但不重复的新工件。
• 重要性：可提高员工效率，支持预测、分析和决策。
• 挑战：炒作和不切实际的期望；数据安全、IP泄露和道德使用问题；缺乏统一的GenAI解决方案。
• 建议：与组织战略保持一致；关注试点项目的ROI；确保数据来源和智能技术的整合。

3.4 自主计划

• 定义：自动预测和处方，无需人为干预。
• 重要性：提高计划自动化程度，减少人为偏见。
• 挑战：需要高粒度数据；缺乏对概率的理解；需要改变文化思维。
• 建议：将自主计划与数字计划成熟度结合；关注概率预测和优化；从简单用例开始。

3.5 概率供应链计划

• 定义：应用概率分布来表示参数并制定计划，考虑不确定性。
• 重要性：有助于提高供应链的弹性和反脆弱性。
• 挑战：现有系统仍依赖确定性计划；需要改变传统思维。
• 建议：从基于范围的计划开始；结合概率和优化；推动与数字供应链孪生的融合。

3.6 供应链控制塔

• 定义：由人员、流程、数据和组织组成的运营框架，支持短期决策。
• 重要性：提升供应链的可见性和响应能力。
• 挑战：与指挥中心概念混淆；缺乏端到端支持。
• 建议：区分基础和高级功能；关注数据源和访问权限；采用供应链指挥中心。

3.7 多级库存优化（MEIO）

• 定义：支持多级库存计划，结合优化技术和模拟技术。
• 重要性：提高库存缓冲和策略的合理性，改善多级供应链的响应和战术管理。
• 挑战：需要成熟的库存优化流程；市场上的独立供应商减少。
• 建议：适用于分销密集型行业；启动端到端计划；管理用户技能和能力。

关键信息

• 技术成熟度曲线：帮助组织判断何时引入新技术，区分炒作与现实。
• 优先级矩阵：用于评估技术的潜在价值和成熟度，辅助决策。
• 新兴技术：包括数字供应链孪生、可组合SCP、生成式人工智能等，这些技术正在改变供应链计划的方式。
• 未来趋势：从确定性计划向概率计划转变；从以人为主向以决策为中心转变；从功能孤岛向端到端集成转变。
• 供应链控制塔与指挥中心：控制塔是功能性的，而指挥中心是更高级的、集成化的决策中心。
• 多级库存优化：是供应链计划中一个重要的高级功能，适用于复杂和高需求波动的行业。

总结

本文全面分析了2024年供应链计划技术的发展趋势，涵盖了技术成熟度曲线、优先级矩阵、关键技术的定义和应用，以及未来发展方向。强调了技术与业务战略的结合，以及从传统计划向数字化、智能化和反脆弱供应链的转变。对于企业而言，理解这些技术的成熟度和应用场景，有助于制定更有效的供应链计划战略。