欢迎来到「数字劲动力，智造塑未来」澳门威士尼斯人智造访谈第七期。今天我们邀请到的嘉宾是来自智能制造事业部供应链交付中心的高级经理何霆。

本期我们将会与大家一起聊聊关于企业如何克服供应链计划的挑战，构建高效的计划协同体系！

近些年众多制造企业都在逐步建设APS、S&OP等供应链计划相关的应用系统支撑，且随着后疫情时代制造业趋向于C2M模式的发展，消费者个性化需求崛起与主权意识增强，促使企业需从传统标准化生产转向定制化。

这些依靠传统的ERP标准作业方式，已经难以支撑企业高速发展及精益化管理的诉求；同时伴随着AI等智能技术的崛起，也正在为企业供应链计划提供技术支撑。

主持人：从您的观察来看，企业目前在供应链计划方面有哪些痛难点？

何霆：我理解核心是两个点：协同和决策。第一就是协同困难，当前企业所面临的问题是销售接到订单之后无法准确回复交期及生产进度，这样会导致频繁的电话或者线下沟通。同时，销售也不清楚目前工厂或采购相关的瓶颈在什么地方，就没法去引导客户和做未来的预测。这主要是缺乏有效的信息协同，进而引发了供应链层面的牛鞭效应，其实导致各环节的抱怨会比较多。

第二就是决策困难，比如我们现在接触的很多集团化客户，都是多基地生产的方式。销售在接到订单之后，其实是难以决定分配到哪个具体的生产基地的，需要平衡交期、生产效率、包括成本等因素。这一难题其实在车间的均衡化排程里也会存在。

主持人：关于您刚刚提到的第一个难点协同，您觉得站在企业的角度最应该关注的是哪部分呢？

何霆：我理解企业的核心还是以客户为中心，所以企业最关注的应该还是产销协同。但产销协同它并不只是销售和生产两个部门。“销”代表的是销售、服务和发运；“产”代表产供研，生产、采购供应和研发。这两个字就代表了现在企业里从产品开发到市场销售整个全价值链的关键环节。

主持人：我了解了。结合我们的客户案例，是否有更为完整、具体的协同方面的建议呢？

何霆：在我们整体的解决方案里面，我们通常会叫产供销协同。在这个层面上我们一般会通过三个点来讲。

第一个就是产销协同，即销售和生产之间的协同。我们会把销售订单接到之后，怎么样去给到生产，中间还需要把订单承诺这一因素考虑进去，而订单承诺也是蛮复杂的，他对业务流程和数据要求比较高。

第二点其实就是我们说的产产协同，就是生产计划内部的协同。我们会把它分成企业的三层计划体系，比如我们说的要树立月维度的中长期计划、周维度的装配计划和日维度的顺序计划。基于这样的三层计划做相关的协同，同时也要关注总装和部装跟单的追溯。

第三点是产供协同，就是生产和供应之间的关系。我们会基于前面提到的三层计划体系去拉动我们供应计划，比如说月维度的一个中长期计划拉动采购的订货计划，周维度的装配计划驱动采购的送货计划，包括日维度的顺序计划驱动场内物流的配送计划。

主持人：我们常说的以客户为中心、提高客户的满意度，如果客户能获取到一个相对准确的预计交期，的确也是对我们提高客户的满意度有所帮助的。除了订单交期准确，还有哪些因素可能会影响到客户的满意度呢？

何霆：这个问题其实挺大的，因为我们有些客户的口号就是QCDD number one，Quality（质量）、Cost（成本）、Deliver（交付）、Design（设计），前三个其实是企业的立根之本、硬性指标；第三个是提高整个订单的交付周期，其实这也是很多客户期望通过产销协同去解决的，就是缩短整个订单的交付周期。

大部分客户会抱怨销售接了订单生产做不了，这也导致了我们前面说的订单承诺比较困难、不准。这类的问题我们总结就是统一预期、双向倒逼。通过产销的双向考核，营销基于生产单位提供的产能型谱，按照产能型谱接的订单，生产单位也要能够如期完成，这就是我们说的双向考核。

主持人：听您前面讲的这么多内容，计划协同确实是一个非常庞大的课题，关联的部门也非常多。前面您刚刚提到两个点：协同和决策，协同方面解答的已经比较清楚了，在决策方面我们一般会有哪些核心的痛难点呢？

何霆：在决策这个方面我们可以用一个案例来展开——产销沟通会。其实目前大部分的客户在组织产销沟通会的时候，都通过Excel、PPT或者说PDF等线下文件做展开，但这种工具展开它其实存在两个问题：第一是领导在会上要求调整的，比如说销售和计划的数量，是没法根据反馈实时模拟分析的；同时判断之后可能会要去做后续的跟踪和待办，但因为这些信息都在线下管理，所以跟踪和待办以及事后的复盘也是比较难去做控制。

针对于上述情况，我们认为企业需要有产销决策平台，以支撑在会上的实时调整和模拟，并能够支撑对会后的待办的跟踪和闭环的追溯。

主持人：这个过程的确就是数字化让决策去加速，充分地使用了业务数据，让数据在平台中发挥最大的价值。在决策方面，最近市面上有一些比较火的智能工具，我们是否也有尝试去进行融合呢？

何霆：这个其实也是有的。以我们的一个行业头部客户为例，前面我们也提到过，他们是集团化的多组织生产模式，多基地的。在销售接到一个订单之后，他需要基于我们前面说的QCDD分配规则，考虑成本、交期、质量等多维度的因素去判断这个订单到底放哪边更合适。而这个所谓的QCDD本身就是多个目标之间去平衡，在这种情况下我们就会基于运筹学的算法，去实现多目标求解。

再比如我们刚才说的产销决策平台，我们也会运用一些大语言模型，去生成会议记录和待办管理。

主持人：结合我们的实际客户案例，您觉得算法、AI在我们的供应链计划建设当中，是否是最为需要关注的那部分呢？

何霆：这个肯定要具体分析了，因为如果企业信息化的系统建设都比较完备，或者说业务流程和数据都相对比较规范，我们其实是可以借助新技术，比如我们前面说的多目标分担，实现提高相关的效率。

但假设现在企业业务流程还在建设优化，数据还在收集或者统计过程中，这种情况下我们认为可能还是要以流程和数据为先。我们说的新技术其实是在流程和数据基础上的补充和提升点。

主持人：关于这一点我们有一些具体的建议思路吗？

何霆：这个可能要从我们数字化的建设路线来说，因为我们数字化的建设路线其实是分为三个步骤：数字化、网络化和智能化。

第一点数字化其实就字面意思从线下要搬到线上去，把我们现在线下的作业做成线上化、透明化。这里面包含我们的基础数据、业务数据。

第二点是网络化，就是通过我们已经线上化的数据，把各个系统进行打通，实现各个系统或者各个部门之间的数据拉通；拉通之后才会到智能化，去利用AI等工具的方式提升我们的生产和组织效率。其实我们目的是从业务改善的目标出发，通过数字化让管理的提升有平台作为支撑。

主持人：这个建设路线让我想到目前很多企业都在谈订单流程的可视化。我理解它的本质就是线上化之后的各系统的协同化，对于订单的可视化您有一些好的建议吗？

何霆：目前我们的客户普遍都会有订单可视化，或者叫OTD订单全过程监控的诉求。我们认为订单可视可能还不是最终的目的，目的是可视化后去发现相关的异常并处理。实现这一点我认为应该要从三个点去考虑。

第一是明确企业在订单到交付整个流程中需要监控的一些节点信息；第二是针对这些节点信息我们去定义相关的标准，在设定这个标准的基础上，如果我们发现超出了这个标准，可能需要触发相关的预警，严重超时可能就需要把流程做相关的升级，并生成待办和跟踪；第三是需要集成销售、生产、采购等各个系统的数据，实现我们订单全流程的实时跟踪。

另外在一些客户案例中我们也会集成质量、成本等因素，让我们的过程真的能达到全面可控。总结下来就是我们的设计思路是围绕PDCA的设计逻辑，首先定义节点、目标、规则，然后获取各节点的执行信息，判断是否达到规则标准，触发预警并生成待办，然后事后再去针对这些预警和待办进行相关的跟踪，最后去关闭。

主持人：结合前面的计划协同到决策以及订单的全过程监控，那么在C2M转型中供应链计划需要哪些数字化系统支撑呢？

何霆：其实显而易见在C2M的模式下，需要实现从消费者需求到生产制造的高效协同，整个过程中我们认为前端首先需要订单选配系统，通过该系统去搭配我们的研发设计系统，对选配项进行相关的标准化。之后就需要供应链计划的管理平台，在这个平台上去实现我们前面说的产销协同、生产计划编制、物料需求计划，包括相关的计划级联变更等业务场景。

此外像营销端的预测，包括客户管理以及制造端的过程和质量管理，采购端供应链的相关管理，都是需要去做相关的建设和优化。通过这几个核心的业务系统，我们最后才能真正构建产供销一体化的高效协同决策平台！

主持人：最后一个问题，在您看来未来的供应链计划的发展趋势是什么呢？

何霆：其实这个之前我看过一篇报道，里面提到数字经济时代下一个10年的制造新业态，就是我们前面说的定制化生产C2M。再结合我们身边的一些客户案例，目前都在趋向于C2M的转型中，这其实要求企业一定要做到供应链端到端的可视，包括我们前面提到的订单全程的透明，物料供应的全程透明，资源能力的全程透明，并且要做到状态的实时更新，异常的实时告警，进度的实时跟踪。

但这不能简单理解为它就是一个报表或者说BI，而是真正从实际业务层面的可视、协同加决策，真正可以提高我们除了订单交付率，避免前面我们提到的牛鞭效应，实现供应链生态的理想目标共赢。

在技术层面像算法、AI大模型，在辅助决策、包括智能规划、风险预警方面，都是有很多应用场景的，其实我们澳门威士尼斯人内部也在朝着这个方向做产品的研发和迭代。

携手澳门威士尼斯人，共铸硬核竞争力！