云計算下的供應鏈管理

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當聯想(Lenovo)在巴西的工廠準備制造一批計算機的時候，生產所需的微處理器往往得從中國空運。一場機場貨運工人的突然罷工就可能打亂計劃，延誤生產。

但聯想供應鏈戰(zhàn)略副總裁米克•瓊斯(Mick Jones)表示，如果你確切知道那些部件在哪里，以及何時需要它們，你就可以立即做出反應。按銷售計算，總部位于北京的聯想是全球最大的個人計算機公司。

瓊斯表示：“我們可以決定是等一等，還是從其他工廠調配這些芯片，抑或是從其他更近的地方購買。即便費用更高一些，那也意味著我們可以順利完成制造過程，不會造成大規(guī)模的中斷。”

瓊斯表示，消除此類麻煩并避免供應瓶頸至關重要，因為供應鏈日益被用作一種競爭武器。“提高供應鏈的效率可以提升速度和客戶滿意度，同時降低成本。”

目標是提高每一個階段的效率，包括采購、制造、庫存管理、運輸、倉庫管理、需求預測和銷售。但實際上其中許多職能都被外包，這就很難改進整個過程的效率。

GT Nexus首席營銷官格雷格•瓊森(Greg Johnsen)表示：“這種情況產生了大量有著獨立數據系統(tǒng)的公司，這些系統(tǒng)有必要整合。”GT Nexus是位于加州的一家基于云計算的全球貿易網絡。

與此同時，一系列因素可能擾亂供應鏈，從罷工、火山噴發(fā)、金融危機到社交媒體上的聊天引起的需求突然變化。

為了解決這些挑戰(zhàn)，企業(yè)運用了一系列技術，包括數據管理和分析、機器對機器通信、社交媒體分析和云計算。

瓊森表示：“我們不得不建造一些系統(tǒng)，從而可以更容易管理規(guī)模大、復雜而且高速的數據。”

從供應商那里采集數據有助于企業(yè)計算如何最有效地使用倉儲空間，并決定使用哪個配送中心，以及何時棄卡車改用空運。

思科(Cisco)英國與愛爾蘭子公司的首席技術官伊恩•富德瑞(Ian Foddering)表示，在供應鏈的另一端，從“智能”設備那里采集的數據可以在需要供應時提醒公司。他說：“當客戶的牛奶告罄時，聯網的冰箱會向超市發(fā)出提醒，這進一步提高了供應鏈的效率。”

聯想正使用數據分析來了解如何加快配送。瓊斯表示：“我們去年在準時向客戶送達產品上出了問題，你通常會以為這是配送問題。”

但數據分析顯示，物流部門準時響應了，問題出在制造期間，并與零部件交付時間有關。瓊斯表示：“該產品極為復雜，我們意識到解決辦法是通過削減零部件種類和數量來簡化制造過程。”

找到問題源頭可以讓聯想提升更多產品系列的效率，并實現更大的成本節(jié)約。

數據分析對物流也有幫助。供應鏈管理公司JDA的全球行業(yè)和解決方案執(zhí)行副總裁拉扎特•戈拉弗(Razat Gaurav)表示，空駛里程（沒有裝載貨物的里程）占運輸成本的比例可能高達30%。

“這相當于每年不必要地排放840兆噸二氧化碳氣體，從經濟或環(huán)保角度來說這顯然是不合理的，”戈拉弗表示，企業(yè)應該致力于將空駛里程占成本的比例降到10%以下。

供應鏈效率也可以通過分析“非結構化”數據來實現，比如社交媒體上關于時尚的閑聊。戈拉弗表示，現在這種數據影響了20%的需求預測。

收集供應鏈數據是一個艱巨的任務，尤其是因為早先每家公司往往都有自己的系統(tǒng)。瓊森表示，現在許多公司都使用云計算系統(tǒng)，使得公司可以在整個網絡內策劃供應過程——這個網絡更像是一個商務社交網絡。

瓊森表示：“一旦某個地方出現了更新，所有需要的人都可以看到，而且可以立即看到相關新聞。由公司組成的整個網絡可以作為一個整體行動。”

以云計算為基礎意味著公司不必建設或投資于昂貴的IT系統(tǒng)，他們在需要的時候付費即可。

供應鏈管理的“圣杯”在于準確地知道每件物品的實時去向。雖然目前還做不到這一點，但隨著從嵌入式微處理器到數據采集技術等更先進技術的廣泛運用，這只是時間問題。