從Tiers來看，數字化面臨的的挑戰和問題更為復雜。2023年9月18日，在2023第二屆汽車數字化轉型大會上，上海數策軟件股份有限公司首席執行官、創始人張椿琳表示，第一OEM終端需求的不穩定傳遞到零部件廠商，對后者的排產沖擊具有牛鞭效應；同時OEM對零部件廠商需求的分散和無序對后者的有序排產具有更大破壞力。第二在產品的標準化建設上行業尚未達成一致。第三從原料走向成品的各個工序上存在著巨大變數，使得生產工藝標準難以統一。

如何搬走排產有序化、產品標準化、工藝標準化道路上遇阻的這三座大山？張椿琳認為，要升維建立“三位一體”的解決方案，即數智化的組織變革、管理流程和管理工具。

張椿琳 | 上海數策軟件股份有限公司首席執行官、創始人

 以下為演講內容整理：

制造企業計劃管理面臨的挑戰

不是每個制造型企業的生產計劃、智能決策都很難，有的也很簡單。那什么樣的企業會很難？有三個方面，一是下游需求分布不穩定，有很多插單和緊急訂單。二是上游供給能力不確定，如果供應商里有客戶指定的專用設備，那么在安排生產時難度會很大。三是產品標準化程度低，非標準性的產品多。如果是這樣的企業，非標多，生產供應復雜，生產計劃的安排就會有很大挑戰，人腦用不過來，這樣的企業會發現一些共同的現象——計劃員特別多。

圖源：數策智能

主機廠目前好的一面是創新車型多，壞的方面是全是新車型，主機廠不清楚能賣多少，這種不確定性傳導到零配件企業，不確定性變得更高，更加難應對。需求不穩定，分散且無序排布，對零部件廠商的有序排產構成了沖擊，這對企業長期來講很難健康運營下去。

汽車行業目前僅有特斯拉與理想實現了大單品，其余無論本土品牌還是海外品牌，都采用車海戰術。OEM產品的模塊化程度低，零配件通用性差，也加劇了上游產品的非標化。現在這方面比以前好很多，但風險還是較大，平臺仍然需要標準化。最近做配件企業時發現工藝復雜，而且有很多不確定性、非標。

圖源:數策智能

從原料走向成品的各個工序上存在著巨大變數，訂單和工單之間多對多，使得生產工藝標準難以統一。整車生產來說，不管是沖壓、焊接、噴涂還是總裝，不會存在這種不確定性。計劃生產100輛車，100輛車的物料，產能都配好就是100輛，但做著做著發現只能做95個，還得補貨，生產還得返工。其實有些零配件的生產比整車要復雜。上游齊套供給的高度不確定，也是零部件生產商有序排產的重要掣肘。

實踐有效的企業應對方法

雖然這件事情從數策眼里是用軟件來應對挑戰，但事實上從最終實踐經驗來看，真的要做好，真的要解決問題光靠軟件是不夠的。軟件只是工具，是實現管理思維變革和流程變革落地的。管理的思想要有變化，配套的管理流程要把軟件用好，最后要有能很好執行業務做法的軟件工具平臺。把它們稱為三位一體，它們之間是相互影響的。做供應鏈的智能決策最重要的是必須要有整體的管理變革

圖源：數策智能

組織管理的變革到位是企業應對三大挑戰的關鍵之一。首先要讓聽見炮火的人能夠呼叫戰斗力的資源，因為他最清楚目前的情況。但是要給他情報分析判斷的東西，他才能要求正確的火力，在正確的時間打到正確的地點。通常說企業的戰略決策由管理層負責，管理層會有自己的直覺和眼光。對于基層的管理者，日復一日的運營，數據是完善的，如果有給他們提供足夠的數據，實際上可以把日常工作決策好。要用數據和管理工具給計劃員做輔助，提高計劃員對供應鏈的響應能力，讓計劃做具有行業知識面和思維視野的“鏈主”。

拉通核心管理流程是企業應對三大挑戰的關鍵之二。制造業通常高層爭論最多的會是產銷協同會。只有一套數據，所有人都認這套數據，做的所有事情都是從這套數據出發，從這套數據協同，效率很低。通常造成兩個最大的現象，一是庫存高，二是銷售端緊急訂單不敢搶，因為不知道什么時候能交貨，銷售也乏力，庫存也高。

圖源：數策智能

如果有一套很好的平臺打通，各個部門從研發開始到銷售，到生產，到物流，可以很好的拉通，OTD透明以后可以很好協同。如果沒有好的平臺協同就做不起來，反之如果建設了這樣的平臺，在組織業務流程中不做拉通的組織變革，平臺沒人用，形不成一個一個小閉環，慢慢平臺就會沒用。

IDEAS APS的心得與思考

首先我們在認知上覺得要做好生產供應鏈的決策，要搭建一體化計劃體系，體系基于數據。經常把它稱之為APS，這個詞在不同的時代有不同的含意，20年前注重在生產環節，和MES搭配的排程。但現在更多放在供應鏈背景下講，企業在生產制造中會有很多系統，提到最多的是ERP，MES。APS是干什么的？

APS就是調度員，ERP是管站的，能告訴我們在任何一個時刻、時間段有什么，每個零件有多少，半成品有多少，成品有多少。告訴企業工作人員在恰當的時間把恰當數量的東西送到恰當的地方，是一個復雜的協同和調度，需要數字大腦事先想清楚，實時的指揮，還要閉環的監控使得ERP保證東西在需要的時候有，MES保證生產按照工藝的技術來做，包括物流、采購。必須通過數字化實現，而且要用運籌學優化的算法，目前也在探索用AI的自學習算法做良好的協同。

圖源：數策智能

運籌學這門學問最開始是從二戰的時候盟軍在全球范圍內調配軍事物資，是復雜的協同倒逼出來的數學研究。怎么做好APS的軟件？APS軟件很多，但是失敗率很高。名氣較大的西門子，SAP的APO，達索都是二三十年前的東西，二三十年前技術架構的思考和我們架構的思考，我們踩在前人的肩膀上，怎么把這件事情做到最好？本質上要有好的業務模型，對于業務進行抽象，業務模型能有簡單的框架，能夠解釋現實中任何一個企業生產供應鏈的過程和生產工藝所有的特征。

這樣的業務模型，大家比較認可的有很多，我們選了其中的一個，這方面國外很多管理學院和咨詢公司的專家講的非常清楚，只要挑一個解釋性非常強的。我們選的是供應鏈網絡模型，有了模型對于搞算法的人來說就會很簡單，有了簡單的框架、模型能夠把現實世界歸納總結起來，對應就有數學模型，邏輯是對應的。約束條件對約束條件，求解的追求，成本最低還是速度最快，對應的數學模型框架就可以很好地搭建起來。最后才是用什么樣的數據結構和算法結構去實現這個數學模型，要分三步走。

把三個模型的抽象對應起來，就能夠做出非常好的供應鏈優化軟件，要把能力、效率、應用性做的更好，還需要不斷的迭代。從5年前開始做這個產品到現在，已經投入超過1個億的研發成本，最開始有很多錯誤的認知。

最后特別重要的一點，和技術無關。要建立業務數字化先鋒隊，把業務從基層骨干到直管高層拉進來，一起深入變革管理思想與業務方法。決策類領導的參與度要作為項目組成員之一，要進行業務咨詢，梳理目前業務現狀，思考怎么把業務做的更好的管理思考和流程思考。

（以上內容來自上海數策軟件股份有限公司首席執行官、創始人張椿琳于2023年9月18日在2023第二屆汽車數字化轉型大會發表的《供應鏈智能決策的成功路徑》主題演講。）

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