Harvard Business Review 在2018年6月15號發表了一篇 《The Death of Supply Chain Management(供應鏈管理之死）》的專欄文章。文章是發表在TECHNOLOGY (科技版) 專欄，由Allan Lyall（前亞馬遜歐洲總裁，曾任職APPLE 和TESCO) 和波士頓諮詢公司共同撰寫。
該文章認為，供應鏈管理是公司運營的核心，在以往的技術侷限性下，供應鏈的端到端可視化難以完全實現，仍然消耗大量的人力資源在其中。但變革即將到來，新的數字化技術將改變傳統的工作方式。在未來的5-10年間，目前的供應鏈職能將被淘汰，被一種可自我調節的端到端流程取代，該工作流程可以自我學習並順暢運營，只需要非常少的人工介入。
隨著數字化科技的推進和傳感器科技的發展，公司可以迅速、準確地採集、分析、整合數據，並自動優化迭代工作流程。以此產生的預測分析，處理解決問題的人工智能、以及機器人....新科技將承擔大部分的供應鏈管理工作。
這篇文章的觀點不算危言聳聽，前幾個月 Google Assistant 發佈，TA不僅聽的懂人話，還能無障礙溝通，性能上遠超Appple Siri，在與真人的對話中絲毫沒有出現任何滯後和邏輯錯誤，而且能多線處理不同信息。震撼性就如2000年的時候，高盛在紐約總部的股票交易櫃檯僱傭了600名交易員，而今天只需要2名工作人員來處理異常了。
Google Assistant 從實驗室產品到廣泛地工業應用還有很長一段路。但供應鏈方面的數字化科技應用，到的確開始有了落地的案例了。
Rio Tinto (力拓) 集團是一家全球領先的開礦及冶金公司，它利用自動化作業和數字科技，實現了從礦區到港口的無人化操作。無人駕駛的軌道車、機械手臂、攝像頭、激光探測和追蹤傳感器的應用，使得力拓集團可以遠距離管理整個生產過程，提高了安全性的同時也最小化了對人力資源的需求。注意，這裡指的人力資源並非僅僅是一線開採的礦工，而是從每日的開採計劃、揀選排程、運輸協調等各個環節最小化了對人工的依賴。
中國在供應鏈數字化應用的領域也走在了前端，阿里雲正在實踐工業生產數據的挖掘應用，尤其是在利用MES系統中大量的生產數據做優化上，已經有了驚人的進展。雲棲大會上阿里雲分享了一個案例：某市一個用煤大戶，他們的生產過程已經是完全自動化了，其中有千多名工程師的主要工作就是監控這些生產數據，作出調整以保證生產的穩定性。阿里雲數字小組進駐三個月，根據過去幾年的MES生產數據，做出了新的調整模型，可以將燃煤效能利用率提高几個百分點，先不算燃煤利用率提高那幾個百分點所對應節省的上千萬。僅僅是流程優化後，後續的維護工作基本上幾十個數據人員就可以替代掉千名多監控工程師。然後........ 然後就遭到了千多名工程師的集體抵制。
從邊際效用的角度來講，對比軟件程序和產線上的機器手臂，機器手臂在產品研發成本外仍有高昂的硬件成本，而軟件程序的邊際成本就低多了。用機器手臂代替藍領未必能降低成本，用程序代替白領，只要研發費用的平衡點一過，幾乎必然省成本。我想這也是為什麼哈佛商業評論會在科技板塊發表預言供應鏈管理之死的文章。
這篇文章還提到了“digital control tower（數字化控制塔）” ，目前有少數幾家領導性地位的零售企業，已經開始利用它提供即時（不是及時）的，端到端的全球供應鏈可視化。一個典型的數字化控制塔是一個功能強大的房間，這個房間裡有數據分析員、全天候的監控屏幕。監控屏幕上提供即時的訂單信息和3D的地圖信息、每一個節點的缺貨可能性和瓶頸信息都有可視化的預警。一線人員可以被及時的被通知到，因此在問題發生之前就得以避免。即時、準確、以數據驅動的分析預測，使得數字化控制塔成為這些企業供應鏈管理的核心。
工業企業也開始應用數字化控制塔，一家鋼製品公司在其控制塔裡建立了定製化的情景模擬計劃系統，該系統可以模擬主要的、突發的生產設備停機狀況，可以提供整個供應鏈的反應能力和彈性。
這篇文章還提到了Blockchain（區塊鏈，似乎在2018年每一篇商業文章裡都會提到區塊鏈），認為區塊鏈技術將開啟供應鏈上下游合作方之間更加靈活配合的變革。
這一趨勢是如此確定，數字科技正在，並必將取代很多供應鏈管理者的工作，而且可以做的比人更好。不難想象10年後甚至更短的時間，隨著流程自動化、數據驅動下的先進分析技術發展、傳感器、機器人及人工智能的普及應用，供應鏈管理將極大減少對人的依賴。當計劃、採購、生產運營、訂單管理、物流等職能大範圍的自動化後，什麼工作是能留給供應鏈人的呢?
這篇文章建議供應鏈管理者從管理人轉向管理信息，目前市場上對於能夠分析數據、構建模型，使用數字化工具和算法的供應鏈人有巨大且急迫的需求。從長期角度來看，技術驅動的供應鏈系統能夠適應公司戰略上的敏捷性需求，能夠參與這樣系統的供應鏈人需要與技術相關的新技能。
坦率的說，我覺得這篇文章的建議無比正確又無比空泛。就是告訴現在的供應鏈人，你要死了，我讓你死的明明白白。怎麼能不死？ 學數據分析，學建模型。可是，程序員本身現在就是裁員大刀下的魚肉，君不見以軟件、科技創新出名的公司幾乎每年都有裁員新聞。當然，這些公司每年也在招 Young Talent。真是：自古寫字樓如青樓，樓裡不許有白頭。
對於有著豐富經驗的供應鏈“老”人來說，該如何準備擁抱科技變革呢？作為一個即焦慮又樂觀的人，我相信無論科技如何變革，技術仍然是服務於人的，正如火車讓無數車伕失業，但仍造福人類。只是變革的過程中，很多家庭會受到正、負不同方向的影響。
作為供應鏈人，本身的專業之外還要能夠跳出具體的業務操作，擁有大的商業視角。供應鏈人需要與銷售、財務、研發、客戶服務等多個職能有更多的交互配合。通過一些系統化的專業學習，梳理自己的知識體系、拾遺補缺，是完全可以搭建起自己的專業體系和核心能力的。
同時學習新技術也會有幫助，一個理解預測軟件背後模型基本邏輯的供應鏈人，在使用軟件時無疑有更好的判斷力。數據分析和基礎模型沒有想象的那麼難和複雜，學過大一的高等數學的都能讀懂。更何況很多為人父母的供應鏈人在輔導娃的過程中，幾乎是重讀了數學還外加奧數
親愛的小夥伴們，你們有些什麼好建議去擁抱科技變革？
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