事實上，規範性分析法不僅有預測功能，還可以在把握時機和降低風險方面提供決策建議。規範性分析法可以應用於供應鏈的多個領域，從而幫助計劃制定者獲得更佳結果。例如，跨市場擴張的公司可能會應用先進的網絡建模技術以實現多種配置的評估和最佳路線、市場和產品的選擇。為了改善日常業務，公司採用聯合銷售、聯合運營規劃技術。通過這項技術，企業則可以將需求規劃的統計預測方法和具有粗略、多層次特點的供應規劃結合起來。這些反過來有助於確定合理的庫存水平，達到目標服務水平和提高生產力。
供應鏈管理人員認為，數字化進程將會增加供應鏈勞動力。不同數量的管理人員期待未來三年內供應鏈的角色可以通過以下方式發生顯著變化：
資料來源：埃森哲戰略供應鏈勞動力研究（2016年）
2內部創新者成為企業需求
隨著技術提高人的生產力，人類特有的素質例如搜索、判斷、同情、合作和說服力更加重要。超過4/5的供應鏈管理者（87%）認為在未來3年內數字化進步將會推動人和機械之間的供應鏈分工發生重大變化[3]。人力形式的勞動力需要從傳統訂單接收者的角色和技能中轉變出來，越來越多地向內部企業家轉型，或稱“內部創新者”。這些內部創新者具有與時俱進的特點，可以主動識別企業發展時機並管理與之相關的風險。
供應鏈供需計劃的優劣是判斷一個內部創新者是否具有企業家必備素質的關鍵。65%的企業和供應鏈管理者預料分析技術的進步會使規劃師做出更具前瞻性、有競爭力的決策，同時應對突發事件更省時[4]。此外，管理者設想規劃師將進入行業類別細分發展階段，細分後的規劃師將可以提供更加有針對性的端到端定製化服務。
在未來三年，其他頂尖的新興供應鏈管理角色將一致性地關注盈利績效提升，以及強大分析技術的重要性（在AI和規範性分析法等手段的支撐下，分析技術充分利用了算法和高級模擬）。這些角色包括流程優化經理，業務發展主管，風險管理者和數據分析師。
3把握時機
數據處理、環境清潔等日常作業的自動化是低端的自動化：簡單日常工作是自動化的良好開端，但遠非是最終目標。約46％的供應鏈管理者預期，日常交易活動和突發事件處理將會是自動化應用較為廣泛的領域[5]。但另外54%的供應鏈管理者認為，真正的價值來自於利用技術推動供應鏈的創新，即逐步普及供應鏈的自動化，最終向客戶提供新產品、新服務。這也是他們在未來三到五年的主要業務目標[6]。
內部創新者需要利用先進技術推動未來的創新和增效。雖然這些技術還在不斷髮展，但已經出現了可採用技術，同時，行業領頭羊在具體的供應鏈戰略中已經開始部署它們。
最有可能實現價值的途徑就是在提升企業競爭力方面進行目標投資，具體做法是根據市場需求和企業目標來調節供應鏈運作，供應鏈首先需要在高成本商業環境下正常運行，同時具備標準化、穩定可靠的特點。例如，雖然供應鏈下游的藥品分銷商可以從基礎分析中獲得關於統計預測、庫存控制和批量運輸的重要價值信息。但是，由於供應鏈柔性和快速響應是供應鏈中最為重要的兩大能力，所以，在藥品分銷商提供個性化產品的過程中，具有預測、開處方藥和塑造需求功能的先進AI技術明顯更為合適。
隨著許多行業市場均不斷湧現出愈來愈多樣化的客戶需求，企業投資需要隨之發生優化，優化後的智能化資金正在同時支持著多種類型的跨企業供應鏈的運行：不僅僅包括穩定型或柔性供應鏈，還包括可提供個性化、差異化服務的供應鏈。提供高度符合客戶內心預期的服務時，供應鏈管理變得複雜起來，如何實現複雜化供應鏈的高效運營，同時保證運營績效不斷提升成為企業面臨的難題，而在人才和技術兩方面進行投資正是有解決這一難題的核心所在。
4實現途徑
企業如果在當下把AI，機器人和規範性分析法視為新的供應鏈勞動力，那麼將來高效利用這些革命性技術將帶來供應鏈管理上的成功。初期階段，企業可以從以下三方面著手：
4.1吸引、組建未來的員工團隊
選定卓越人才來彌補企業內部創業者和創新者等職位的空缺，包括那些甚至未曾考慮過從事供應鏈相關職業的人。不要只投資於培訓：要確保工作場所能夠反映供應鏈革新的精神面貌。將可移動設施設備、信息技術手段和輔助工作軟件進行資源整合，並在人才發展的全生命週期內，增強新思維方式的思想灌輸、加強新操作方法的技能培訓。在員工招聘，績效指標考評和規劃員工發展通道時，都需要站在技術驅動企業革新的高度上看待問題。
4.2從人的工作中提取出機器需要完成的部分
對於可進行機械自動化的工作環節，考慮和確定各個工作環節的優先級。基於具體的角色和任務，從最常規和以交易為主的工作環節開始。但是注意不要滿足於此。重新定位“解放”的人力型勞動力的工作重心，使其側重於發掘客戶需求，提升服務水平和開發新產品、新服務等領域上。
4.3勇於創新，大膽嘗試
一些新算法是可以為本企業所利用的，根據該算法的成熟度和可利用程度，將其與現有技術解決方案疊加使用（例如，啟發式算法與最優化算法的結合使用）。多層次庫存優化技術、博弈論、非線性或隨機動態規劃等技術已經在市場上得以應用。這些技術結合了複雜的算法來實現優化規劃。探索技術的應用前景，與技術創始人溝通並充分了解技術的試點領域。思想要開闊，但落地時要從解決具體問題入手，開展試點工作。然後針對有望取得成果的技術進行進一步投資。
通過大幅度增加未來的勞動力形式，機器人勞動力大軍將會在供應鏈運作績效指標上發揮指數式推動效應。行業領導者已經在充分利用這一前景了。現在正是眾多企業向標杆企業學習的時機。
參考文獻：
[1]供應鏈勞動力研究，埃森哲戰略(2016)
[2]供應鏈勞動力研究，埃森哲戰略(2016)
[3]供應鏈勞動力研究，埃森哲戰略(2016)
[4]供應鏈勞動力研究，埃森哲戰略(2016)
[5]供應鏈勞動力研究，埃森哲戰略(2016)
[6]數字供應網絡調查，埃森哲戰略(2015)
本文來自埃森哲公司，原文發表於2017.7.10，由中物協（北京）物流工程設計院翻譯整理，轉載請註明出處。
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