在3月份苏伊士运河(Suez Canal)发生堵塞、去年新冠肺炎(COVID-19)大流行期间商店货架空空如也之后，每个人都在考虑供应链的完整性。然而，即使在最近的这些崩溃之前，类似的破坏也已经开始进入人们的视野。在许多方面，当前的趋势仅仅是长期酝酿的问题的结果。
“我相信我们所面临的压力是历史性的。这包括运费飙升、集装箱容量短缺、司机短缺、运输网络失衡、仓库劳动力和空间短缺，以及像COVID-19这样的自然灾害，甚至是环境事件。比邻星这是一家采购咨询公司。“2020年是颠覆性的一年。它来自各个地方，我们所看到的压力是前所未有的。”
为了更好地理解这些问题是如何影响自动化的世界观众们，我们进行了一项调查，以阐明工业公司是如何使用供应链自动化技术来适应这些约束的。
Pathmind允许最终用户利用一个额外的层
可以通过Rest应用程序编程接口与其他软件产品一起使用的人工智能。整体采用
调查显示，目前只有44%的受访者在使用某种形式的供应链软件。当被问及“如果你的工厂不使用供应链软件，你的公司是否计划增加它?”15%的人回答“是的，在接下来的一年里”，46%的人回答“在接下来的几年里”，剩下的39%则表示这根本不在他们的近期计划中。
尽管供应链软件供应商对在这样一个全球化的商业环境中，超过一半的受访者仍然没有采用先进的供应链软件产品表示惊讶，但他们最终承认，这符合他们与客户合作的经验。
有56%的人不使用供应链软件，“确实看起来是一个很大的数字，”Shaun Phillips，产品管理总监说QAD DynaSys(QAD的供应链软件)。“但坦率地说，如果我对我们的整个安装基础进行调查，问他们我们的解决方案取代了哪个系统，我预计接近60%的人会选择微软Excel。甚至在我们上个月销售的客户中，很大一部分仍处于这个阶段。”
这是因为供应链自动化在很大程度上依赖于从工业物联网(IIoT)支持的传感器和设备收集数据。因此，在整体数字转型方面仍然落后的公司可能不具备充分利用更复杂的供应链软件产品所必需的基础设施。除此之外，虽然供应链软件可以自动化数据收集和通信，或者允许最终用户进行更精确的需求规划，可以让他们优化自己的生产工作流程，但在紧要关头，旧的软件系统仍然可以满足他们的基本需求。
尽管如此，一些行业的发展速度还是快于其他行业。菲利普斯表示，消费电子产品制造商一直是供应链软件的强势用户，因为它们出了名的微薄利润要求它们尽可能地削减成本。通过更好地匹配供应和需求，他们可以最大化产品移动量，同时限制过剩库存。因此，他们可以改进产品的上市时间，使产品运行时间更短、更多样化。
Phillips说，此外，食品、饮料和制药等受到高度监管的领域是QAD最重要的客户。对于这些公司来说，虽然降低成本和缩短交货期仍然是重要的目标，但他们在改进供应链系统方面的主要重点是提高质量和可追溯性。在这种情况下，更好的软件可以帮助工厂数据的自动化收集和与给定供应链中不同参与者的通信，使他们能够确保可能有有限保质期的产品按时到达预定目的地，同时也满足严格的质量要求。
一体化的趋势
为了更好地理解为什么一些公司正在转向更复杂的供应链规划，重要的是要了解他们要实现的两个常常相互矛盾的目标。一方面，不断缩水的利润率要求他们提高运营效率。这意味着他们必须限制成本，这通常需要采用即时生产模型来最小化运费和库存费用。然而，日益普遍的破坏——无论是自然灾害还是限制贸易的地缘政治动荡——使这个模型具有挑战性，因为它们要求企业持有更多的安全库存，以提高其弹性。
因此，赋予用户预测能力或允许他们参与复杂的、并行的多个“假设”场景规划的软件预计将在未来继续获得青睐，该公司首席执行官克里斯•尼克尔森(Chris Nicholson)表示Pathmind该公司为供应链数据提供人工智能(AI)仿真模型。这些软件产品由端到端数据可见性和机器学习算法驱动，允许终端用户确保他们为各种潜在的场景做好准备，同时仍然尽可能地限制他们的货运和库存成本。
对于工厂级的操作人员和系统集成商来说，端到端的可见性需求的增长尤其重要，因为这通常需要供应链软件和制造执行系统(MES)之间进行更多的集成，以提取粒度数据，如设备健康状况和材料可用性，以帮助更准确地衡量一个设施的真实能力。实时收集并向供应链合作伙伴交流这些数据，可以帮助他们更有效地协调自己的采购和库存活动。
“与供应链能力集成的普通企业资源计划(ERP)解决方案可能接收订单，然后为客户创建请求或发布。然后，他们或许还可以考虑到材料供应等因素，对车间的工作进行安排。Epicor是ERP、MES和供应链软件提供商。“就实际产生的数据而言，这更像是MES的任务。MES与机器集成，因此它可以自动收集数据。”
MES集成的上升在我们的调查中得到了证实，调查发现68%的受访者以某种方式将他们的供应链软件与MES连接起来。此外，61%的受访者表示这种整合是通过ERP实现的，其余的受访者则表示整合直接针对他们的MES。
进化的能力
未来，供应链规划人员可能不仅要获取工厂内部的更多数据，还要获取工厂外部的更多数据。菲利普斯表示，利用大数据进行更精确的需求规划的创意越来越多，这将继续变得更加普遍。他举例说，有一家公司生产的消费品需要进口原材料。该公司发现，通过购买公共领域的海关数据，他们可以推断出其竞争对手在其地理区域的活动。类似的情况在建筑材料生产行业也有很多，在这些行业，来自银行的有关发放抵押贷款的信息可以用来根据新建筑开工情况预测需求。
因为这种类型的需求预测依赖于来自不同来源的大量快速变化的数据，提供这种预测的供应链软件产品很可能将基于云计算。此外，随着另一个席卷供应链软件市场的趋势:机器学习，云计算中的数据可能会促进协同增长。
尼科尔森表示，机器学习让企业能够以人类分析师无法做到的方式利用数据。例如，一家使用Pathmind软件的公司能够从其ERP中获取多个产品的订单数据，并根据材料共性将它们组合在一起。在此之后，类似批次产品的订单可以分组并通过数控机床一起发送，以减少它们之间的交付，并减少材料浪费。尼科尔森指出，同样的大规模协调可以应用于在分销网络中运输产品的卡车。
“人工智能提供了广阔的视野。这意味着你可以看到比任何单独的参与者甚至孤立的系统所能看到的更多，因为它提供了跨越如此多不同的机器和系统的实时可见性，”他说。“它就像一个控制塔。想象一下，在没有控制塔的情况下，让所有飞机尽可能安全着陆，从而运营一个机场。”
最终，即使出现回流等趋势，全球供应链仍将在制造业中发挥重要作用。因此，制造业将需要做好准备，迎接复杂供应链规划在其整体运营中发挥更大作用的时代。菲利普斯表示，许多公司正在经历他所说的“亚马逊时刻”。
“亚马逊是第一个提出利用交货期更好地服务细分市场的公司。如果你点了东西，第二天甚至下午都可以拿到。他们把供应链能力纳入了市场战略。“供应链软件能给公司带来的东西正在发生变化。曾经有一段时间，它被认为是一个必要的邪恶，只是一个成本中心需要同步的产业流，但现在它正在成为一个竞争的差异化。现在，你可以使用你的供应链来降低成本，提高服务水平，减少浪费，并指导你在哪里发展和保护你的市场。”
