管理供应链不确定性的五大策略
面对持续的通货膨胀，制造商正在寻求策略来控制每单位成本，同时保持利润率。但地缘政治竞争和新出现的关税浪潮正在将供应链的不确定性引入新的水平。使挑战更加复杂的是供应链中的信息差距，这可能会使制造商损失时间、生产力、利润流失、降价和错过发货日期。
在这个充满不确定性的时代，如果有一件事是明确的，那就是传统的需求驱动型供应链管理方法已无法跟上供应链不确定性的复杂性。相反，制造商需要采用适应性供应链实践，同时实现更高的敏捷性、速度和规模，以应对不可预测的供应链限制。
自适应策略的核心是使用实时数据，实现跨供应商网络的真正 360 度视图。数据越准确、越可靠，它就越能起到减震器的作用，以应对需求、可用性和定价的快速变化。以下是五种数据驱动型策略，制造商可以将其用作框架，以便在供应链不确定性花费宝贵时间、降低利润率和延迟交货日期之前快速识别供应链不确定性并采取行动。
创建 Supply Chain Metrics 索引。如果尚未实施，第一步是创建供应链指标索引，以帮助量化和跟踪整个供应链中的相互依赖关系。这使制造商能够做出更明智的端到端供应链权衡。重要的是，只选择那些能够传达差距及其增长速度的指标。虽然指标可以手动建立，但最有效的指标是那些依赖于跟踪和可追溯性应用程序的指标，这些应用程序可以从企业资源规划 （ERP）、制造执行系统 （MES）、供应链管理 （SCM） 和定价软件共享的同一数据库中提取信息，因为它们提供了全面而有凝聚力的业务视图，并增强了响应与供应链不确定性相关的问题的能力。
将指标嵌入供应链流程中。定义指标后，下一步是将它们嵌入到组织的供应链流程中，以获得更加多维的可见性。制造商可以利用其 ERP 系统以及跟踪和追溯与供应链集成的组合，将多个指标深入到供应链中，并获得更大的可见性和控制力。通过将指标嵌入流程中，组织可以深入了解如何避免或缓解潜在的瓶颈，包括分配和缺货，并获得供应链中可能导致潜在召回的问题的早期预警。
应用高级供应链概念来了解出现差距的原因。将数据快速转化为实时洞察、情报和协作有助于弥合代价高昂的供应链差距。但是，最佳供应链技术会因给定的商业战略而异。制造商希望为其业务评估的三种高级数据驱动型供应链方法是供应商管理库存 （VMI）、协作规划预测和补货 （CPFR） 以及销售和运营规划 （S&OP）。
衡量供应链绩效与需求驱动型预测之间的差距。制造商通常会发现，他们的预测流程需要修改，以考虑当今不同供应链的运作方式。需求预测准确性 （DFA） 是经常用于衡量实际供应链绩效与需求驱动型预测之间差距的核心指标之一。借助 DFA，组织可以更准确地识别和解释需要什么来更好地吸收供应链冲击。
使用不确定性指标而不是准确性指标来评估供应链决策。在管理库存的努力中，除了定价之外，还要了解哪些供应商最有可能提供所需的组件和材料，这一点至关重要。不确定性指标评估给定供应商未能按时交付、发货不完整或延迟或取消材料交付的风险。许多制造商使用历史数据来跟踪过去的绩效，通常依赖于移动平均和基于预测的模型。针对这些数据应用的指标应衡量执行概率，例如可承诺量 （ATP） 和承诺量能力，使制造商能够定期查看哪些供应商正在履行承诺。
吸收供应链冲击需要从制造商预测如何识别其产品的独特风险并采取行动开始，以免这些风险成为障碍。如今，制造商正在应用此处概述的五种策略，通过实时数据获得洞察，以减少供应链的不确定性，从而按时交付客户的订单，同时确保质量并保持利润率。
