□陈晓曦
　　面对如今海量且多维的消费者数据，传统的分析方法已显得力不从心，为了更快更好地完成需求分析与预测，机器学习、人工智能等新技术被逐步引入到该领域，将消费者行为数据、企业经营数据、天气、竞争对手价格信息等多种数据进行汇总分析，更准确地洞察消费者需求。
　　在加快数字化技术的应用方面，持续动荡且愈加不确定的经济环境，使需求预测变得越来越困难。IBM在一份报告中称，65%的受访企业表示订单周期时间波动增大，为了实现更动态、响应更迅速且洞察驱动的供应链，首席供应链官专注于构建由自动化和人工智能赋能的弹性工作流程，因为他们认识到云技术所扮演的关键角色；74%的受访者认为混合云集成对于加速和支持供应链数字化转型至关重要；69%的受访者表示他们将加快云技术的应用，以增强数据的实时可访问性；另外有41%的受访者表示将加速AI技术的应用，以改进数据利用率和洞察力。
　　在提升全链条可见性方面，随着疫情的反复以及供需的大规模中断，企业对于跨系统端到端可见性的需求比以往任何时候都要强烈。供应链端到端可见性是提升敏捷度和弹性的基础条件，充分的可见性将帮助企业整合优化数据库、工作流程，以获得必要的灵活性和敏捷性，提升应对风险事件的能力。在实现端到端可见性方面，供应链控制塔被寄予厚望。供应链控制塔将来自不同主体、不同系统的数据整合起来，并与外部信息连接，打通了数据孤岛，使企业能够更全面地了解、优先考虑和及时解决关键问题。
　　在提高安全库存水位方面，疫情防控期间，货物运输会变迟缓，甚至部分地区出现物流中断问题，导致部分城市出现货物短缺的情况，同时上游供应商可能因防疫抗疫需要而停工停产，导致原材料/零部件无法正常供应，缺货降低了供应链的整体效率，也给企业带来了不小的销售损失。因此，如何计算出合理的安全库存并保持充足的库存，对于确保供应链在货物延迟和临时中断的情况下保持平稳运行，便显得很有必要。
　　在分布式布局产能方面，为了进一步增强供应链弹性，不少企业已经开始着手供应链本地化布局，考虑将其供应链转移到当地，采用“当地消费，当地生产”的经营策略，在主要消费市场区域增设产能。采用“产地销”分布式工厂布局，可以有效提升运输效率和市场反应速度，同时当某一地区的工厂被按下“暂停键”时，可用较近的另一个工厂向该地区供货，降低断货风险。
　　在核心零部件设置备份供应商方面，前一段时间，由于疫情管控的需要，上海、吉林等地作为国内重要汽车及汽车零部件生产基地，实施静态管理，这导致多家车企的零部件无法正常供货，小鹏、蔚来、长城、特斯拉等品牌纷纷被迫暂停整车生产。这暴露了JustInTime(准时制生产)的弊端，精益供应链模式虽然减少了浪费，但是弹性不足，遇到冲击时回旋空间小。因此，有不少企业开始着手搭建JustInCase(以防万一)模式，增加供应商备份与原材料冗余。例如，日本电子元件制造商正准备建立一个系统，在相同的核心零部件上建立两个或多个生产基地，形成备份保险。
　　在规划货运替补线路方面，疫情反复的背景下，企业应当增加物流能力，以应对随时可能出现的物流中断问题，规划货运替补线路是一个值得考虑的选项。从实际运作情况来看，铁路运输、水路运输受疫情的影响相对较小，公路运输、航空运输受疫情的影响相对较大。因此，对于连接主要销售市场的运输线路，企业应该尽快规划、设定好铁路运输、水路运输的备选线路，确保物流的连续运转，时效上的损失可考虑通过前置发货时间来加以弥补。
　　在加强风险预警与应对方面，基于PPRR(预防、准备、响应和恢复)风险管理模型，借助端到端可见性及时扫描、发现供应链各环节可能存在的风险，制定紧急情况下的应急措施，执行应急计划以降低破坏性事件的负面影响，最后尽快恢复供应链的正常运转。需要强调的是，企业应该加强供应链深度诊断，绘制出供应链图谱，全面了解不同层级供应商的情况，尤其是供应商的供应商，这里隐藏的风险往往容易被各方忽视。
　　未来，衡量供应链是否出色的标准，将是供应链在适应和克服不确定性困难过程中所展现出的弹性与敏捷性的强弱。有媒体调查发现，90%的企业更加关注供应链物流服务的稳定性和风险应对能力。不过，疫情反复导致不少企业出现销售受阻、成本高企、资金流紧张、利润空间缩小等问题，另外叠加“3060”“双碳战略”的实施，企业在追求业务连续性的同时，需要综合考虑降本增效、绿色减排等因素，增加了工作的复杂度。（完）(作者系正研智库现代物流与供应链研究所副所长)