4 种供应链控制塔

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每种类型的控制塔能做什么和不能做什么

多年来，“控制塔”一词在供应链管理领域被过度使用，如今被用来描述从基本可见性到网络范围内的完全自主解决方案的几乎所有内容。 这使得任何寻找有效解决方案的人几乎不可能有效地并排比较选项。

在这篇文章中，我将分解供应链控制塔的四种主要类型，从提供基本可见性和分析的那些，到让您实时处理异常，甚至达到自主执行的那些。

什么是供应链控制塔？

供应链控制塔最初被设想为一个指挥中心或“作战室”，一个将来自不同系统和贸易伙伴的分析师和数据汇集在一起​​的物理场所。 他们试图通过点解决方案、数据集成和转椅流程从整个供应链中收集数据和情报。

4 种供应链控制塔——供应链从业者需要知道的控制塔的优缺点…… 点击鸣叫

因此，与团队几乎孤立运作的早期方法相比，供应链运营团队获得了巨大的可见性； 并收集了重要信息以帮助决策和供应链协调。

现代相当于一个控制塔是一个完全集成的供应链管理系统，提供端到端的可见性、决策支持和完全自主的执行能力。 它使所有供应链生态系统参与者能够在同一组数据上进行协作，并提供对订单和发货的视图和操作，直至单个项目。

孤立与端到端控制塔解决方案

在深入了解各种控制塔类型的定义之前，请务必注意市场上可用的控制塔之间存在显着的功能差距。 买家应该意识到，解决方案的不同之处在于它们的可见性和控制是跨越整个供应链，还是只关注特定功能，如运输管理、需求或供应计划，或仓库管理。

正如 Nucleus Research 的报告中所解释的那样， 2022 年供应链控制塔价值矩阵：“对于孤立的控制塔，规划人员和交通分析师经常发现自己陷入了转椅操作的泥潭，需要电子邮件和最后一刻的会议。 事实证明，这种方法太慢，无法适应大量供应链异常情况，在这些异常情况下，规划人员从物流的角度对其计划的有效性缺乏信心，而运输用户也看不到他们的调整对库存和运力的影响。”

级别 1：没有可操作性的可见性不是控制

任何控制塔的基本前提是您可以查看要跟踪的所有交易、事件和里程碑。 将来自各方、设施、库存和运输的相关数据汇集到一个视图中，可以提供对所有供应链里程碑和事件的可见性。 然而，理解并记住一些技术供应商将他们的分析系统称为控制塔是至关重要的，即使他们缺乏控制。 虽然这些系统确实从各种数据源和合作伙伴那里编译和呈现了大量数据，但用户无法根据他们看到的内容采取行动。 尽管可见性和分析是有利的，但真正的控制塔最终必须允许您根据它提供的数据采取行动。

第 2 级：可操作性和协作

要被视为真正的控制塔，它必须至少为用户提供可见性和可操作性。 除了识别和分析事件的基本能力外，它还必须允许用户在没有断开连接的系统（如电话或电子邮件）的情况下实施解决方案。

为了成功解决整个执行过程中出现的困难，经常需要多个合作伙伴，这就是为什么经常需要一套全面的协作和案例管理工具。

传统的供应链和运输管理系统虽然能够发现和解决问题，但往往达不到支持网络的控制塔的能力。 生态系统合作伙伴必须能够基于单一版本的事实就时间敏感的问题进行实时协作。

级别 3：决策支持和情景分析

观察和迅速行动的能力不会自动为您的业务带来最大的解决方案。 如果加急产品不会在下一次正常装运之前到达，则加急装运以避免预计缺货是无效的。

随着人工智能和机器学习越来越多地融入各种软件系统，一些控制塔还为用户提供基于历史数据趋势的决策支持。 这使用户能够在实施解决方案之前模拟场景。 但是，如果算法仅限于完全对陈旧数据进行操作或对交货时间等做出假设，则推荐的解决方案不太可能特别准确。

第 4 级：自主和交互式执行

最复杂的控制塔提供的不仅仅是基本的可见性、可操作性和决策支持。 在实时网络范围内的数据的支持下，它们本身就支持在全球且通常是分散的供应链中跟踪货物的复杂性。

通过将内部和外部供应链数据融合在一起，他们可以计算任何供应链执行变化的传播影响。 通过使用规范和预测分析，他们可以解决复杂的问题并优化整个供应网络。

4 级控制塔使用预测性和规范性分析来自主解决复杂问题并优化整个供应网络。 阅读更多：供应链控制塔的 4 种类型 点击鸣叫

当检测到供应链问题时，嵌入式人工智能算法会利用网络范围内的数据来确定如何以最佳方式解决问题，然后自主执行解决方案。 基于目标 KPI 的防护栏使 AI 功能能够自动解决整个网络中的大规模问题。 如果理想的解决方案落在用户定义的护栏之外，将向用户提供“智能处方”并要求执行该解决方案。 然后，控制塔会对发生的一切进行测量和分析，并从中吸取教训。

自主解决方案和交互式解决方案的结合使组织能够访问当今基于 AI/ML 的解决方案的黑盒特性。 仪表板通过处方提供交互式决策能力，因为规划人员对 AI 做出的决策充满信心。 随着时间的推移，规划人员建立了越来越多的基于 KPI 的自主决策制定，同时将 AI 辅助处方用于需要额外考虑到工作台的决策。

通过大规模地自动解决典型的琐事，组织可以解放他们的专业人员来专注于更具战略性的工作。 供应链中的每个贸易伙伴都可以使用联网的控制塔，为所有各方提供对监管链的完全可见性，并轻松跟踪碳排放等事项。 它们还有助于大规模序列化​​和批次跟踪，以帮助组织遵守美国等全球法规 药品供应链安全法 (DSCSA)，并 食品安全现代化法案 (FSMA).

“一次连接”控制塔

拥有庞大的全球供应链、多层供应商和无数需求渠道的公司可以从控制塔中获益匪浅。 但重要的是要记住，并不是所有的“控制塔”实际上都是 控制 塔。 而且，如果您想充分利用 AI 和 ML 带来的效率和生产力收益，则需要一个基于网络的控制塔，该塔利用所有供应链数据，融合到一个单一的通用数据模型中。

这将使您的控制塔能够将事件的含义传播到网络中的各方。 它将与您现有的系统、您的外部合作伙伴一起工作，并以最少的 IT 工作，同时确保每个人都在实时的单一版本的事实基础上工作。

此外，每个贸易伙伴只需要连接一次网络，然后他们就可以与他们的供应商、客户和网络上的任何其他合作伙伴合作。 这种易于实施以及每个合作伙伴都可以从系统中受益的事实推动了控制塔的采用。

让我们面对现实吧，如果没有其他人集成到您的系统中，那么它就不是一个控制塔。

如果你想了解更多，我推荐这个视频： 多方供应链控制塔中的人工智能 进行更深入的潜水。

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Peter Nilsson 是 One Network Enterprises 的首席营销官。 Peter 是创新品牌计划的推动者和创造者，在 IBX、Capgemini、Infor Nexus 和 LevaData 等强大公司的软件即服务和供应链行业拥有 20 多年的经验。 他在帮助全球和以使命为导向的企业扩大市场占有率方面拥有成功的记录。 Peter 曾领导国际跨职能团队制定尖端内容和销售策略，以促进针对执行决策者的思想领导力。

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• Sumber: https://supplychainbeyond.com/4-types-of-supply-chain-control-tower/