高科技供應鏈已經為感知和中樞模式做好了準備。

擁有良好的數據是基礎，但它不能幫助企業實時重新分配庫存或改變供應交付以確保生產按計劃進行。行業專家為此討論了感知和中樞模型在高科技供應鏈優化中的應用。

當今的高科技制造商正處于一個關鍵的十字路口。通過正確的決策和戰略投資，隨著消費者和商業電子產品需求的持續增長，他們有潛力在未來五年內將收入增長50%至100%。

然而，最近的情況表明，正常運營的企業實現盈利增長面臨許多挑戰。供應鏈壓力正在制造許多障礙，從缺貨和庫存過剩到地緣政治和貿易緊張局勢、自然災害以及越來越不可靠的氣候預測造成的交貨限制。

盡管新冠疫情在過去幾個月有所緩解，但人們仍看到高科技行業出現動蕩，從創紀錄的庫存水平到快速變化的需求。以下將介紹如何采用先進的數字功能(如智能建模、機器學習和其他技術解決方案)來建立供應鏈的彈性。

以數據為基礎的解決方案提高供應鏈效率

通往最佳結果的道路是由數據鋪就的。當然，人們知道數據分析對供應鏈的重要性。不過，僅靠數據還不能實時重新分配庫存或改變供應交付，以確保生產如期進行。

與其相反，企業需要一個數據驅動的框架來幫助建立提前發現問題并主動解決問題的能力。采用這樣的框架可以支持部署實時訪問見解和數據的解決方案，然后將這些信息轉化為立即的行動。這樣，企業就能在動蕩時期取得更大的成功。

在供應鏈設計中建立彈性

建立一個意義和支點框架可以產生深遠的影響。它可以讓高科技制造商更有彈性，建立其感知干擾的能力，并迅速減輕負面后果。風險是可以識別的，采取正確的手段來應對一系列廣泛的挑戰，并取得立竿見影的效果。

該模型的“感知”部分正在迅速發展。利用人工智能、機器學習和其他先進的技術能力，可以幫助我們識別潛在的風險，遠遠超過以前的可能。端到端可見性越來越容易實現和訪問，可用的解決方案能夠進行實時模擬來測試系統并預測當前和未來的危險。

為了達到“中樞”，制造商需要解釋其技術“感知”到的信息，并根據它們采取行動——使用敏捷和協作的操作模型。

在理想情況下，感知和中樞方法應該在供應鏈開發的早期納入，這樣該框架就可以成為制造商的企業資源計劃(ERP)系統的核心。實際上，這并不總是可行的。處理重大技術債務和復雜的遺留ERP環境的公司經常發現，對遺留軟件的額外投資會從成本和速度的角度影響供應鏈基礎設施的全面檢修計劃。然而，現在有了更好的解決方案。

拯救中間件

過去，進行數字化轉型以建立這種尖端能力需要兩到五年的時間，并涉及漫長的數據遷移、檢查、測試和培訓過程。如今，實現感知和中樞模式的速度顯著地加快了。

從關系數據庫到圖形數據庫的轉變意味著技術現在可以更加靈活和適應性。將數據錨定到實體而不是表模式，可以快速協調數據與點解決方案。

實現中間件解決方案可以顯著地加快使用時間，允許公司保持快速行動，制定感知和中樞哲學，并獲得他們所需的數據洞察。其結果是一個新的“認知層”，它帶來了更大的靈活性，但不需要徹底的內部改革。

行動中的感知和中樞

感知和中樞在各種場景中發揮作用。例如，一家半導體和光學材料制造商看到了對其產品的需求激增，這引發了訂單積壓，導致數十億美元的收入面臨風險，因為供應鏈問題導致該公司無法及時完成訂單。由于原材料供應有限，該公司無法告訴客戶何時可以交付產品。

在這種情況下，該公司銷售的單一產品可能包含數千種原材料投入。如果這些投入中的一些被延遲，就會打亂整個生產計劃。

因此，該公司選擇了中間件的解決方案。這包括一個可以快速設計和實現的分析模型，以準確地將數千種可用的原材料分配給不同的產品、客戶和制造場所。

該公司能夠在幾周內設計、構建和運行這個工具，以幫助它智能地模擬場景，從而提高盈利能力。這反過來意味著，盡管在可用性方面存在挑戰，但它可以向熱切的客戶提供并兌現準確的承諾。因此，它能夠最大限度地提高收入和利潤。

在另一個例子中，一家消費品公司在美國各地設有零售店，擁有數千種產品，但由于沒有在正確的時間在正確的商店提供正確的產品，該公司的銷售額正在下降。它還面臨著其他成本效率低下的問題，比如運輸和庫存成本。

他們選擇部署一種工具，可以使用各種內部和外部需求信號作為機器學習模型的一部分來“感知”需求。該工具適合公司現有的流程和基礎設施，可以在幾周內使用。

公司生成了一個更準確和更細粒度的預測，報告了哪些產品(精確到SKU級別)將在哪個位置銷售。根據這一預測，可以適當地管理庫存，并確保更準確的產品在商店的可用性。

更快地優化供應鏈

感知和中樞模式很快被證明是供應鏈技術幾十年來最重要的發展。它允許幾乎任何規模的制造商運營一個有彈性和敏捷的供應鏈，而不需要在基礎設施進行數字化轉型大修所需的大量資金和時間投資。