致VUCA时代的供应链人

      都说2022年的Q2，是供应链的至暗时刻。但是我看到多少奋斗在一线的物流与供应链人，从未停歇，一直在战斗。仅以此篇在6月结束之前，致这个打不死我们的时代，致敬VUCA时代的供应链人。

      最终还是要回到建立这个公众号的初心，希望能用我有限的知识和技能，结合多年供应链实践（踩坑）及成功（避坑）经验，给予国内的供应链从业者一些启发和分享，少走弯路，实现每个人心里那个小而美的供应链理想。在这个VUCA时代，当一切风险已经变得不可控，一切预测已经Wrong到面目全非，当所谓的BCRP已经赶不上黑天鹅频繁起飞，作为处于蝴蝶效应和牛鞭效应双重打击下的一个供应链人，我们还能做些什么？

      1.深入拓展S&OP，从计划层辅助企业在特殊时期的盈利决策。

      谈到供应链计划，我不得不又提到S&OP这个已经老生常谈的话题。但是据笔者在国内所了解和经历的实际情况来看，在很多公司里面推行S&OP都会以形式会议和不了了之告终。究其原因其实就是所有的利益相关人并未在这个流程中受益。据Gartner的调研报告，全球70%的公司只简单停留在S&OP四阶段中的预测(Anticipation)和反应(Reaction)阶段，通常表现形式即定期的产销会议，制定需求计划产能计划等等，达到平衡企业资源和供求关系为主。这并不是不正确，而这仅仅是S&OP初级阶段，但是这个阶段的利益相关人（Stakeholders）都太过于专注内在流程，且非常容易形成惯性，只是机械循环下去，却忘记了S&OP最重要的是发展到后续的两个更为成熟的阶段，即：合作（Orchestration)与协调(Collaboration). 协作阶段更加重视将S&OP的流程扩展并延伸到供应链的上下游，供应商，子供应商，以及渠道商，C端客户；合作则是构建了一条被各节点需求感知与模拟需求预测而驱动的链条，从而实现企业可以及时根据风险分析，权衡回报来做出有效决策。简而言之，S&OP的着眼点是为了发展到后两个阶段，需要及时转移到根据企业是否能盈利来应对供应链带来的不确定性，复杂性和风险性。

      这里请特别注意一个词：合作。这里为什么S&OP在描述其四个阶段时不用“Cooperation”而用“Orchestration”这个英文单词？因为后者作为本意为“管弦乐的配乐”，更加侧重在“协作”而并非简单的“配合”。而一个乐团中只有在所有成员都自主并且按照乐章，跟着指挥去演奏好自己的曲谱时，才能演奏出和谐的交响乐。记得年初有位朋友跟我抱怨说，他新到一家民企担任供应链总监将近一年，在推行S&OP上花费了大量时间和精力，但是数月过去收效甚微，各个部门Leader迫于总经理的指令而配合他，实际供应问题和交付问题并未得到有效解决。当企业内部团队在协作性上尚未达成统一认知，又怎么能奢求供应商和客户去协同呢？一个尚不能实现信息同步和共享，部门墙重重构建的组织又怎么能指望仅仅依靠系统构建去达成与上下游的数据共享与互联互通？所以每当遇到这样的问题，任何供应链的所谓方法论或者数字化解决方案都将是徒劳无功，只有从系统设计上去优化组织架构，并结合岗位职责优化流程细节，把地基打牢再去灌输血液和营养，才有可能收获不偏离预期的结果。

       2.将数字化转型落到实处，充分利用系统指导供应链决策模型创新。

       十五年前当笔者还在港中大学习时，当时的供应链这门专业即是归类在系统工程学系。供应链是一门系统学科，其中运用到的基础数学方法，经济学的知识非常多，比如常见的各种风险及预测的基础方法。但是在实践中的供应链管理者，一定不仅仅是做好数字分析就够了，他/她需要有更多来自于制造业实践的多专业知识来帮助自己做出当下适当的决策。虽然市面上已经有了除SAP和Oracle之外非常多适应本国国情的数据化运营管理系统，但是实际应用情况可谓是“幸福的人家家家类似，不幸的家庭各个不同”. 笔者曾亲历一家上市公司民企在从初创时期到IPO，上线切换过五次主ERP系统的过程，每次都有如经历了大换血般的过程，不管项目组还是运营部门都苦不堪言。大量的数据可以为我们提供充足的历史资料与数据追溯，但是如何合理利用数据，系统化地分类和整理这些数据，从准确性，及时性上拆分出为企业所用的有效数据资源，已成为每个供应链管理者时刻需要谨慎思考的问题。企业数字化运营的工作绝非能指望流程或者IT部门加第三方咨询部门就能够完成的项目，供应链提供的基础数据和计划逻辑往往是一个企业供应链数字化转型的重中之重。一个成功转型数字化运营企业的ERP上线项目，背后一定有着一位对公司发展策略有着透彻理解，对该企业业务逻辑以及未来业务长成什么样子了然于胸的项目经理，必然是能够站在公司利益的层面，从各个功能部门的角度去设计系统组织结构，精益并高效平衡各个资源，通过设计系统节点完善企业管理流程。通过在系统设计和数据计算逻辑架构来指导供应链决策，缓解供应风险，才能真正为管理者提供有效且实时的数据参照。但实际上不少企业在做数字化转型时，声势浩大开几场动员大会，投资了巨大的人力和时间，本以为自己可以练就“北冥神功”，却不能坚定地走数字化道路，被各种混杂纷乱的声音干扰，最后走火入魔，武功尽废。空留下一个耗资巨大的系统空壳，食之无味，实在可惜。

      3.合理运用风险分析方法，重建供应链资源地图，调动资源应对不确定性的挑战。

      在当前严峻的大环境影响下，相对稳定的供应链关系开始变得不可预测与复杂，充满不确定性的因素随时可以让”持续供应COS“（continuous of supply) 这件事变为奢望。无论计划员们是不是还在怀念21世纪初那十年供应链的黄金时代，最好的建议是面对现实，来迎接这个随时可能被不知道哪里的蝴蝶扇动一下翅膀就引起的飓风。把所有的供应关系逐一梳理，包括各个物流节点，合理运用节点库存去做缓冲或者解耦控制，将和平年代预见的风险用2倍甚至3倍去做加权，来模拟可能会达到的“最坏”结果--虽然实际情况是没有最坏，只有更坏。用四阶段法来模拟预测分析成熟度模型，逐步将S&OP从线性化的工具转变为设定事件的自主驱动过程。不断加快整个行业的学习与认知。作为一个充满“悲观主义”的供应链从业者，当我们在孤独的描绘这张地图的时候，的确是在用一种有限性顽强对抗着那些无限的黑洞。在每个错误的预测中不断总结前行，从痛苦的废墟上浇灌希望的花朵。

       做好一切能做的，等风来，哪怕是飓风，也要迎风而战。