1963年，气象学家洛伦兹提出的“蝴蝶效应”表示：“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能会在美国德克萨斯州引起一场龙卷风”。本文希望通过提供快消行业的先进实践，帮助重资产企业从“蝴蝶扇动翅膀”之前就开始行动，避免“龙卷风”造成过大的损失。
如何理解
不确定性常态化及
供应链弹性
“2000年美国新墨西哥州的一场大雨引发了一家半导体厂10分钟的小火灾，竟导致“爱立信”因零件短缺错失智能手机这一新兴市场。”这是由供应链的微小不确定性造成巨大损失的典例。
随着经济全球化的发展、供应链复杂度的提升以及商业环境的交错，一个又一个点状的商业公司联结成一张紧密而无形的供应网，牵一发而动全身，导致供应链不确定性正在变得常态化。与此同时，供应链不确定性常态化成为了许多企业的供应链管理难题，重资产企业首当其冲。
重资产企业最需要保障的是安全连续生产，其基础就是备品备件的稳定供应。但近些年来伴随着疫情的冲击及贸易战的加剧，使得许多备品备件的供给无法保证。许多企业选择了大量购置备品备件，通过快速提高安全库存水平应对这一问题。随之而来的是紧张的仓储空间、大量的积压物资以及飙升的采购成本，使企业的运转更为困难。是否存在好的解决方法帮助重资产企业应对“供应链不确定性常态化”？答案之一就是借鉴快消供应链的先进实践，通过构建链路的弹性能力应对不确定性。
供应链弹性是指在供应链遭遇冲击和部分失效时，仍能保持连续供给并可在短时间内迅速恢复的能力，是检验供应链抗风险能力的核心要素。近年来随着全球突发性事件的增多，供应链弹性正成为学术界和企业界共同关注的研究热点，哈佛商业评论指出许多企业正在通过提升供应链弹性来提升竞争力。快消品供应链因为面对着更为快速变动的需求及更为广大的市场，需要其具有更强的能力应对供应链不确定性，以提高需求响应能力。
本文通过参考快消巨头——宝洁的领先实践，结合重资产企业备品备件供应链的业务特点，帮助重资产企业构建弹性链路应对“供应链不确定性常态化”。
案例
宝洁以供应链弹性应对“非典”疫情的影响
宝洁供应链作为面对“非典”疫情冲击中的领先实践，是企业供应链面对供应链不确定性的典型案例。虽然这个案例时间较早，但是在疫情常态化及经济环境变动的大背景下具有重要的参考意义。
2002年11月，“非典”疫情从广东广州开始向全国蔓延，而广州正是宝洁中国总部的所在地。虽然疫情的情况并不明朗，但宝洁产品供应部已经开始通过内部会议讨论这一问题对供应链的潜在影响，并预测宝洁旗下的舒肤佳个人清洁产品因其显著的抗菌功效，会面临激增的市场需求。通过结合计划部门测算结果及需求供应双曲线模型，宝洁预测疫情对需求的影响会分为两个阶段并分别制定了针对措施，建立了对应的供应链应急反应系统以备不时之需。
2003年4月，疫情大规模爆发，宝洁供应链应急反应系统启动。宝洁通过维护供应链平稳有序运转保障国计民生物资供给，帮助国家及人民共同抗击疫情。
第一阶段，需求突发阶段。疫情扩散后，民众的清洁用品需求激增（此处数据可以参考“新冠”疫情期间不同品类快消品的销量变动数据），宝洁必须保证不能断货。对应这一阶段的策略是在适度调配城市间的库存，在不增加生产线的基础上扩大生产，联合供应商提高供给能力。通过保障内部库存及下游分销商的安全库存水平，来保证重点城市的供应，配合政府降低民众的恐慌心理。
图：“新冠”疫情期间消费品销量变化对比
第二阶段，需求稳定阶段。随着疫情逐渐消失，消费者的需求也趋于平稳，常态化的真实市场需求量在疫情稳定后逐渐显现。2003年5月疫情稳定后，随着气温升高和“非典”疫情对清洁习惯的影响，抗菌类个人清洁产品的需求同比增长30％。购买量和实际需求的双曲线逐渐趋向一致。根据这一原则对市场需求进行预测后，宝洁在未来18－36个月内对产能进行稳步向上的“柔性管理”，实现产线的稳定调整。
在应对“非典”疫情对市场需求量产生的短期影响和长期影响上，宝洁采取了截然不同的弹性塑造方法，通过“先应急，再扩产”的供应链策略，实现对需求变动的切实响应。
现阶段，“新冠”疫情对企业的影响持续时间加长，其他的不确定性事件发生更为频繁，全球供应网络不确定性常态化显著。在此背景下，重资产企业因为其规模大、备件来源广、链路长等特性，受到的冲击也更为明显。
借鉴
重资产企业如何构建弹性供应链
通过借鉴快消企业应对供应链不确定性的先进实践，我们进一步提炼出以下四点策略，帮助重资产企业构建弹性供应链，以应对供应链的不确定性常态化：
01.重构企业文化——敏捷监控
“虽然疫情的情况并不明朗，但宝洁产品供应部的内部会议开始讨论这一问题对供应链的潜在影响。”
为应对不断变化的不确定性，重资产企业需建立未雨绸缪的企业文化，通过企业文化建设稳固业务流程。通过分级评估，实时监督的手段，实现对供应链不确定性的敏捷监控。重资产企业的业务部门多、业务环节复杂、面临的供给不确定性种类更多，故实施有效的敏捷监控手段可以帮助其更好的应对不确定性。
首先，需要建立影响企业运营的环境参数库，对于宏观环境（如政治、经济、制度、文化等）及微观环境（如员工变动、仓储环境变动、运输道路变动、天气变动、自然灾害等）等变动因素进行统计。其次，需要对每种环境参数进行分析，分析内容包括其可能发生的概率、是否具有周期性、影响供应链的环节是什么、影响程度的高低、会影响到哪些产品或备件等。接下来，需要建立应急预案与反馈机制，一旦某种变动产生应该如何应对这一情况，包括响应时长、责任人、汇报机制以及预期达到的成果。最后，通过周期性进行供应链变动的监控与预测，利用全链路优化算法及时获取信息，准确完成监控与预测，并对真实情况做出冷静判断从而部署供应链的恢复能力。
02.紧密内外联系——链路协同
“对应这一阶段的策略是在适度调配城市间的库存，在不增加生产线的基础上扩大生产，联合供应商提高供给能力。”
不管是企业自身还是外部的供应商及下游的客户，都会受到供应链不确定性的影响。在信息共享程度低的条件下，供应链的变动会随着链条向上游逐级扩大，形成“牛鞭效应”。由于重资产企业的供应商数量多、供应链长，导致“牛鞭效应”对其影响更大。通过上下游协同化管理，提高信息透明度，弱化“牛鞭效应”，一方面可以减小某些不确定性事件发生的概率，另一方面可以降低不确定性对链路的影响。
对于上游供应商，需要建立紧密的合作关系，在保证企业信息安全的前提下，将企业的安全库存、需求预测、不确定性监控数据等其他业务数据与供应商进行信息的同步与共享。通过整理采购价格、采购批量、供应商的生产批量、生产前置期、送货前置期等数据，在供应商库存及企业库存中进行安全库存的储备。同时根据预测结果，对供应商的生产计划提出建议，以此应对环境不确定性。
对于下游需求方，需要对其安全库存、预测需求数据及前置信息进行同步。例如，对于备品备件供应链，需要对生产部门的生产计划及运维部门的维修计划进行同步。通过保证信息的一致性，降低需求数量的不确定性。
03.自适优化决策——数字孪生
“结合需求供应双曲线模型及计划部门测算，宝洁预测疫情对需求的影响会分为两个阶段并对此分别制定了针对措施。”
数字孪生是物理对象的数字模型，通过接收来自物理对象的数据而实时演化，从而与物理对象在全生命周期保持一致。基于数字孪生技术可对供应链进行模拟、分析、预测、诊断、训练等工作，从而帮助供应链进行优化和决策。在2020年颁布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中，国资委明确指出了要充分发掘数字孪生体的通用能力，提升数字经济发展的广度与深度。
对于重资产企业来说，数字孪生的意义重大，某一种备件的短缺可能会导致整个企业的生产停滞，而数字孪生可以最大限度避免这种情况的发生，实现低成本试错。通常为了保证供应链的稳定供给，重资产企业需要维持高位库存水平，耗费大量人力物力。且对于突发状况无法设置精确有效的应急预案，无法估计应急预案是否可以带来预期效果。采用数字孪生技术，可以在虚拟空间中进行供应链实体的虚拟建模，通过修改环境参数、供应链结构及产能，验证流程的有效性及应对方案的优劣性。
04.供给“多源热备”——适量冗余
“保证重点城市的供应，保障内部库存及下游分销商的安全库存水平，配合政府降低民众的恐慌心理。”
在现实场景中，双机热备是一类典型的以冗余保障服务器系统不间断运营的方式。当业务系统非常重要，不允许出现中断或故障时就需要应用双机热备。面对复杂的供应链及其生存环境，为了保障供应链不间断运营，可以采取类似的“多源热备”机制。重资产企业的生产工作具有连续性、计划性的特点，就导致其供应链的持续运转更为关键。为保证供应链的连续生产，需确保供给的可靠性。
对于供应商，可以采用基于“二八原则”的“双商热备”供应链结构，一旦占有80%份额的主供应商遇到冲击无法满足生产商需求时，生产商就可以以20%的从供应商替代主供应商，防止因某一供应商生产中断影响企业的生产连续性。
对于库存，可以制定合理数量的安全库存数量，并实施多点存储的策略，作为可靠的供给保障。当某一地的供应链受到冲击时，保证供给可由多点送达，避免因“把鸡蛋放在一个篮子里”导致供应链断裂，进而避免生产风险。
图：如何构建弹性供应链
总结
构建弹性供应链对重资产企业的价值
随着经济全球化的发展、产业链的结构性变化，供应链不确定性逐渐常态化。重资产企业的备件供应链因其种类多、数量大、金额重、供给复杂等特点，将面临愈发严峻的挑战。为保证企业的安全稳定运行，重资产企业需要以开放的心态充分且审慎的吸纳跨行业经验，进一步建立自主可控的供应链，增强供应链弹性，从而推进业务发展由数量和规模扩张向质量和效益提升。更多精彩内容请关注“英诺森供应链”。
