供应链
是怎么样一步一步进化的?
朋友们,我们接下来说个大事:供应链!
现在整个世界,其实就是一个由无数供应链组成的庞大的供应链系统。此时此刻,就这一秒钟,全球至少有 1.5 亿人、3000 万个工厂、1 亿吨货物正在这个供应体系上运转,就这么周而复始。我说出来你可能都不信,供应链管理,是现在最好就业的专业之一。
纵观历史上能做到龙头的公司,无一例外都是供应链管理的高手。比如库克,在担任苹果 CEO 之前,他就是主管供应链。还有小米,那就更不用说了,杀手锏就是供应链管理。
我相信,不少人潜意识可能觉得,供应链有什么复杂的?不就生产完了运输,然后卖掉,不就这么点事吗?
咱们今天就来聊聊,这个供应链,它到底复杂在哪?是怎么样一步一步进化来的?在现在 AI 爆发的这个时代,它又会何去何从?
生产端管理
福特
现代供应链的起源可以追溯至福特汽车公司。
在 19 世纪,当时造车,是把工人分成一组一组的,每一组都得把整个车的生产流程全部跟下来。这不光对工人的素质要求特别高,而且还会产生大量的劳动力冗余。
在 1913 年,福特做出了一个几乎能"载入史册"的决定,为当时它那个 T 型车,构建了一个流水线。它把整辆车的装配分成了 84 个独立的步骤,这样每个工人就只需要负责其中一步。
这个流水线的好处,我相信大家应该也都清楚,他直接让福特当时年产量从 1 万辆飙升到了 100 万辆,翻了 100 倍。要不叫它"汽车大王"呢?不过要我说哈,它就应该叫流水线大王,或者供应链大王。
这产量上来后,新的问题就出现了。虽然生产效率是大大提高了,但是上游的原材料供应跟不上了。比如钢铁、轮胎这类经常断货,就导致如此精密的一个流水线,只能等着上游的货。福特的解决方案,也是非常简单粗暴。上游不是跟不上吗?那就自己造,反正有钱有地 。福特就把原来分散在各地的零部件厂,比如玻璃厂、轮胎厂、橡胶厂、压缸机厂等,都整合在自己的一块地上,在密歇根建立一个巨大的综合工厂,来保证这些核心零部件可以随用随到。
虽然"供应链管理"这个词,在那时候还没出现,但福特已经自己走出了第一步,就是流水线加上垂直整合。
需求管理
丰田
后来,福特这个标志性的生产模式,引来了世界各地的老板都来学习,它的每个工厂几乎都变成了一个景点。而这里头,就在 1929 年的一天,一个 35 岁的日本人,在参观了底特律工厂之后,大为震撼,坚定了自己要造车的想法。这个人就是丰田喜一郎。
丰田本来也想直接学福特,但是他发现一个很大的问题。福特当时这个综合工厂 3.6 平方公里,玻璃有玻璃的库存,轮胎有轮胎的库存,整车这边还有库存。日本本来就缺自然资源,一块钢板都恨不得掰两半用,那库存放着,就是暴殄天物。所以对丰田来说,流水线可以学,但是这个垂直整合,就不太适合。
丰田就稍微改良了一下,搞了一套叫 JIT,Just In Time,即时生产的模式。这模式核心追求是什么?就是零库存。你用的时候我再去产,尽量减少库存,去提高供应链的效率。但这可不是件容易的事。毕竟一个汽车那么多零部件供应商,丰田想根据需求去灵活调动生产,比如"今天我要 50 单这个,明天要 20 单那个",这种又小又急的单,根本没有人愿意接。
丰田就想到了一个折中的办法。
它把这个零部件供应商分成两类。对于那些核心零部件的供应商,就投资入股,要求供应商专门给丰田建一条新的生产线,毕竟都是大股东了,总得优先照顾一下,等有余力,再去接些其他的单。对于那些没有那么核心的零部件供应商,它就采取一个"海王战术",多找几个备胎。A 没空就找 B,B 没空找 C,反正总有人有空,而且他们还能相互竞争,压低价格。
丰田这套打法,其实到现在都还挺常见的。苹果就采取的是这个战术。(下文会提到)
总之,丰田这个 JIT 的模式,不一定是最优解,但是从供应链管理的思想上,它确实是进化。原来福特,它注重的就是快,低头玩命造车,生产得越快越好。但丰田,它就把供应链管理的需求端也考虑进来了。不能光低着头造,还得把头抬起来,去看看市场需要什么。
直至今日,我们分析公司供应链管理的如何,其中一个非常重要的指标,就叫做 Inventory Turnover 库存周期,简单而言就是:生产出来的一个东西,平均多久能卖出去。它其实就是在考虑需求。
小知识点:特价菜
说到库存,我非常清楚记得,我们大一刚上的第一门必修课,叫经济学原理。当时第一堂课,老师一上来就问我们一个问题:你们知道为什么餐厅它要搞特价菜吗?
大家可能觉得便宜,促进销量吸引顾客。这些也都对,但我跟你说啊,这背后其实还有一个非常深入的思考,就是库存管理。
试想一下,餐厅备菜,从开始买菜、洗菜、切菜、端上桌,其实就是一个微型的供应链了。而这个餐厅菜单上,可能几十道上百道菜,作为餐厅就得备着很多新鲜的食材,这就是库存。可是,假设今天推出一道特价菜,比如宫保鸡丁半价,那就需要提前知道它肯定卖得好啊,餐厅就可以准备大量的鸡、花生米、葱,其他菜品的食材就可以少备一点。
所以大家发现了么,餐厅通过特价菜这一招,就可以把需求引导到宫保鸡丁,可以帮助它更好地去管理自己的库存。那整个餐厅供应链的效率不就上来了。
所以,供应链管理,它的本质其实就是要打通生产端跟需求端。不管之后技术方式、生产模式再怎么复杂,它归根结底解决的,都是生产到需求之间流转的问题。
进阶一:自动化
随着技术发展,供应链也就开始升级了,这里头很主要的,第一个进阶就是自动化。机器干活比人快,这很好理解,但你知道它的一个难点是什么吗?就是一旦出错了,它怎么办?在早期,其实没有一个非常好的纠错机制。
比如罐装饮料的流水线,一系列传送带,上面一个瓶子每隔几秒过来一个,特定位置有一个喷头,可以往里注入饮料。但它可能出现一个什么问题呢?比如万一这个瓶子的时间来错,还没到指定位置,但上面的喷头不知道,还是直接往外喷饮料,那可能弄得满地狼藉,还有可能会影响到后面的瓶子。这个错误,你现在听着可能很弱智,但问题就是,你不知道这个流水线可能会发生什么千奇百怪的错误。所以当时那些饮料厂商,就不得不找人在那盯着,一出现问题,赶紧拉闸。
终于在 1970 年代的时候,工业界率先出现了生产线的控制系统,叫做可编程逻辑控制器,PLC。这个词大家可以稍微记一下哈,在工业供应链里边,是一个非常常见的缩写。现在几乎所有自动化的流水线工厂,包括电梯写字楼、游乐场,都遍布着各种各样的 PLC。相当于工厂里的一个大脑,堪称 CPU。可以提前写好程序,比如要识别空瓶,对准瓶子再注入饮料,这样无论装多少装多快都可以控制,让流水线可以完全实现自动化。原来这些机器可能只会闷着头干,但现在可以 If 怎么怎么样,Then 怎么怎么样了。
80 年代开始,包括 IBM、沃尔玛、丰田、通用、宝洁等等,但凡涉及到流水线的公司,都因为这个 PLC 的普及,自动化效率大大提升。能够称得上是继福特流水线之后,对供应链的一次重塑。现在罐装饮料的产线,已经能做到每秒 10 - 20 瓶。而这个 PLC 领域的大哥——西门子的 SIMATIC。到现在全球大概有 1/3 的工厂,用的都是西门子的控制器,PLC。
机器人
工业自动化进化到现在,玩法已经非常花了。有那种工厂里巨型的机械臂,也有那种帮助运输、厂内物流的 AGV 小车。这么说吧,你现在要是走进一家那种数字化和自动化程度比较高的工厂,其实你在生产车间都看不到什么人的,都是那些机器和设备在那井然有序的自动运转。人是越来越少,但是工厂却越来越忙。
比如西门子在成都生产工业品的数字化工厂,之前被世界经济论坛评为全球首批的"灯塔工厂"之一,这个智能制造水平相当先进。它有着 18 米高的无人仓库,五六层楼高,就用机械臂代替人工叉车,通过数据指令,可以把原料盒子精确到厘米放进那些仓储格子里。是不是还挺科幻?
像小米、格力现在都在搞所谓的"黑灯工厂",就不需要开灯,里边全都是各种机器人在忙活。
进阶二:信息化
在自动化的基础之上,这个供应链的可能性一下就被打开了。
我就给大家举个最典型的例子,就是苹果。
苹果
90 年代乔布斯离开的那几年,其实苹果一度陷入危机,产品线特别臃肿,卖的好的产能跟不上,卖的不好的又库存积压。所以在 1997 年乔布斯回来之前,苹果的亏损一度超过了 10 亿美元。回来之后乔布斯立刻意识到了苹果当时的一个核心问题,就是供应链管理。于是他就挖来了供应链管理领域的一员大将,没错,就是 Tim Cook。
库克有一句名言:库存是最根本性的邪恶。他来苹果,第一件事就是跟乔布斯一起落地了丰田提出的 JIT 模式,削减库存产品线,减少 SKU,走轻资产的模式,能外包的这些零部件全都外包给供应商。他也学着丰田那套谈判模式,来跟供应商绑定。
但是,苹果又遇到了自己新的问题。电子产品,它的更新迭代周期比汽车要快很多。苹果有这么多的供应商,这个信息传递的链路就越来越长,也就越来越失真。比如产线上有个工人发现原料短缺,他就跟主管汇报原料短缺的问题,表示可能得晚两天交付。这主管在上报给他的老板的时候,他可能想着留出点富余时间对吧,就汇报给老板说可能得晚 5 天。老板可能通知下游组装厂的时候,再留出点富余时间,说得晚一个礼拜。轮到下游组装厂告诉苹果,他就说他们得晚 10 天。
于是本来就两天的一个小耽误,这个信息传着传着就离了大谱。这种有序信息因为链路太长,在供应链里导致的各种问题,其实相当常见。它还有个专业名词叫做"牛鞭效应"。(哎,你别想歪了)它就好像你手里拿了个鞭子,你手腕这么一抖,那个鞭子那头可能产生巨量的波动,就用这个来形容信息误差的大,是不是还挺形象的?
为了解决这个牛鞭效应的问题,苹果就投资了一套软件系统,来统筹管理整个供应链上的信息,包含销售预测、渠道库存、包括给供应商发货的信息等等,在这里边全都可以透明化。这套系统,就被称作为企业资源规划系统,简称叫 ERP。试想一下,有了这套 ERP,那顾客每天早上一打开电脑,全球所有供应商当天的产量、良品率,全都可以一目了然。看看那鼠标,就点一点,就可以调整库存、资金回笼。就在这个系统的帮助下,到 1999 年的时候,苹果的库存周期从原来超过 30 天,缩短到了只有两天,有时候快的话,甚至只要 15 个小时。难怪库克之后能当上苹果 CEO 呢。
就这个信息化,你现在可能听着感觉,好空的一个词,不就一堆表吗?听着感觉没什么特别的。其实,它的推进是非常非常缓慢的。尤其是对于一些庞大的企业,有些甚至在推进过程当中碰了一鼻子灰。
Nike
我给你来个非常有名的例子,就是耐克。
90 年代的时候,耐克的销量上涨非常厉害,甩开了它的竞争对手阿迪达斯、锐步一大截。于是到 1999 年的时候,它就下定决心要投重金,来升级供应链管理系统。它就找了一个叫做 I2 的供应链管理公司,花了 4 亿美元重金打造了 ERP 系统,就类似上文的苹果系统。号称之后可以非常准确地预测到订单的需求,制造周期也可以从 9 个月缩短到 6 个月,反正就是吹得非常厉害。结果没想到,这个 ERP 系统的复杂程度,远远超过他们的预期。毕竟耐克的货那么多,这个需求预测出来,简直是"驴唇不对马嘴"。
比如,当时它有一款鞋叫做 Air Garnett III,系统就严重高估了这个鞋的销量,导致耐克囤了一大堆,最后不得不从原来的 140 美元降价到 90 美元清仓处理。而当时耐克另一款鞋叫 Air Jordan(大家都很熟悉了),这款鞋系统就预测销量特别低,最后导致产能跟不上。打个不恰当的比喻:这就好像餐馆里,宫保鸡丁一大盆都做出来了,结果大家全去点麻婆豆腐,那我怎么办?只能被迫特价菜了。
总之就是本来是企业内部的一个更新,结果却导致了耐克严重的内部瘫痪。据估计,损失至少有 1 亿美元,股价也暴跌了 20%。最后,耐克愣是花了 7 年,整整 7 年,才把这个新的 ERP 系统又修修补补完成上线。
举出耐克这个例子,其实就是想告诉大家,这种系统更新不是一蹴而就的。不过,像 ERP 这种的信息管理系统,在供应链里确实起到了至关重要的作用。它大大削弱了那种复杂供应链的牛鞭效应。它强调的不光是生产本身的快,而是信息传递的速度,怎么在生产端和需求端之间可以更快速、更通畅地沟通。不过最近可能又有很多人觉得这个 ERP 系统有点过时了,但那都是后话。
电商快时尚
说到这个信息的反馈跟流转,有一个行业,简直是把供应链的反馈速度发挥到了极致,就是快时尚。像苹果这种电子产品,它更新迭代再快也就一年一更新。
但是像 ZARA、H&M 这种快时尚,它就不一样了。他们为什么能崛起?就是因为它在持续不断地飞速上新品,恨不得几天就上百个新品。
所以对他们的供应链来说,至关重要的就是,得提前知道哪些品受欢迎。然后最快速地去量产跟上。就比如 ZARA,它在 2010 年代物联网兴起的时候,它就用了 RFID 的技术,每个品他都做好记录,这样就可以实时地追踪它从生产到库存,到流转到消费者的购买、退货这一整个链路,甚至都不需要有人手工统计,这些信息就全都自动反馈到系统。它就能知道哪款卖得好,然后再量产铺货。
现如今,好像 SHEIN 这种就更夸张了,它一天就可能要上新上千个新品。它就在 ZARA 的基础之上,又搞出来一套叫做小单快反的模式。他会先在社交媒体上,通过内容去判断,分析现在流行什么趋势,然后找设计师设计巨多新款,真的是巨多。但是每一个新款他就找供应商,先就做那么一两百件,就是小单。同时它会把这些新款,全都上架到电商平台上,快速测试用户喜欢什么,达到用户反馈,然后再去量产,就是快反。这种极致的信息反馈,让 SHEIN 可以一天就能有上千个新款,也帮助他快速地席卷全球。
当然,咱们现在只是从供应链效率的角度去看快时尚,它极致的快呢,肯定也会带来像环保、质量把控等等的一系列问题。SHEIN 现在为了上市,也在紧锣密鼓地想去解决这些问题。有机会我们也可以再单独聊聊 SHEIN。
进阶三:数字化
咱们刚才说了生产端跟需求端之间的各种进阶,生产力越来越突破,它的反馈速度越来越快,越来越精准,是不是就感觉已经挺厉害了。我跟你说,随着现在的市场环境越来越复杂,越来越不确定,这个供应链再往后进阶都有点科幻了。
数字孪生
我就举一个现在非常热门的行业,锂电池。
新能源行业爆发,大家肯定都肉眼可见,从 2019 年开始已经有超过 3000 亿美元投到电池行业。在电动交通和储能行业的推动下,预计电池到 2030 年,每年的生产会达到百亿这个量级。在全球范围内,要建 200 个电池的巨型工厂,Gigafactory。
而对于锂电池行业,它不仅仅只是数量的增加,关键是它的技术和迭代的速度还特别快。就比如宁德时代的神行系列,它可能一年之内就要迭代四个版本,它对产品迭代效率的要求可以说是达到了极致。所以现在一些电池厂商,会用一个什么办法呢?就是模拟仿真,把整个研发和制造的过程全都可视化出来,其实有一点那种"工业界元宇宙"的意思。这个数字世界呢,就相当于是现实世界的一个映射,一个双胞胎,所以它也有一个非常有意思的名字啊,叫做数字孪生 Digital Twin。
这个数字孪生听着倒是挺酷炫,可它实际的用途是什么呢?供应链最讲究的就是实际的结果,讲效率,它才不在乎你酷不酷炫。我们刚刚其实也说到了,电池行业,它追求的就是一种极致的快,研发也得快,生产也得快。而数字孪生呢,就可以通过它的模拟仿真的可视化,同时帮助它在研发端和生产端都能做到这种极致的效率。他就可以提前模拟好几乎所有的可能,找到一个效率最高最安全的最优解。
比如研发这边,要每次都把材料准备好了,再去组装好,再测试对吧?那可能好几个月都过去了。电池厂商,它就会用数字孪生的方式,把研发生产的过程在数字世界里全都 1:1 的模拟给可视化。因为像材料的物理,包括一些化学性质,它其实都是可以仿真出来的,就可以直观地看到不同材料配比,它这个电解质是怎么流动的,不同步骤之间是怎么优化。工程师就可以评估各种配方对电池的性能、老化、安全性等等方面的影响,然后再去优化迭代,这样研发测试的周期就可以大大加快。
其实不光是锂电池,像是汽车、船这种特别复杂,性能要求又高的产品设计,现在很多都在用数字孪生的方式辅助。比如设计新车的时候,要给它做风阻测试、碰撞测试,都可以先在数字世界测个大概。前一阵子西门子就跟英伟达合作,利用生成式 AI,做了一个造船的数字孪生体,帮一个造船公司去实时模拟一个有 700 万个离散零部件的船,去做设计和实验,就这个精度和效率,即使放在两年前都是不敢想的。
生产端其实也类似,它就可以先在数字世界里模拟出来这个巨型工厂,甚至一整个供应链的流程。
我前两天还听了一个 TED Talk,他就讲的是西门子怎么帮这些锂电池公司去建 Gigafactory,他们就会先在数字世界里模拟好,比如机器摆多少、摆在哪,产线怎么设计,包括员工出现在哪个位置,全都可以先模拟仿真测试好,然后再去一砖一瓦地建。这样不光是建得效率可以更高,关键是在测试阶段就可以发现很多风险,把它规避掉。不然整个 Gigafactory 都建好了,然后发现一堆漏洞,你尴不尴尬。
区块链
除了数字孪生,我再举一个比较前沿的发展方向,就是区块链。你别一听区块链就往比特币上讲,区块链的技术,其实可以很好地被供应链应用。它又可以完整地储存信息链,又完全不能被篡改,其实是非常适合储存供应链上的信息的。比如食品,你要是把那包装袋背后所有的食材信息全都放在区块链上,那一旦食品安全出问题,就很容易一层一层地去溯源,找到问题的源头。比如雀巢、联合利华、家乐福,现在其实都在尝试用区块链的方式去追踪食品的供应链。刚才我们说到的数字孪生、区块链、人工智能等等的这些数字化技术,它其实构成了一个虚拟的数字世界,也就是一个所谓的工业元宇宙。
大家发现没有,不管是机器人、区块链,还是元宇宙,这些这两年很热的词,你在 C 端可能感觉有一些炒作的嫌疑,但是在 B 端,从生产端到供应链,是真的实打实地能看到一些落地场景。所以从这个角度来说,供应链堪称是人类科技发展的先行者。(怎么样?我这话应该放在开头)
写在最后
你看供应链这 100 多年,一步一步走来,从流水线加速生产,到开始考虑库存、需求,从自动化到数字化、智能化,追求的其实就是越来越极致的效率,工人工作的效率、原料厂房利用的效率、信息反馈的效率等等。而最近,又在效率的基础之上,越来越重视安全、可持续。
总之,希望这篇文章能够帮助大家,对供应链这个你可能经常听说,但又感觉有点陌生的词,有一个更形象的概念。
—— E N D ——