KPMG’s Predictive Supply Chain Management Solution
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這是一篇供應鏈的超前部署探討，這與很多媒體報導的，要緊急退出中國世界工廠供應鏈的探討，要來得更為實際⋯⋯
即使商業環境仍然深不可測，供應鏈領導者也應立即採取行動，以圖捲土重來。
2020 年 2 月 28 日，星期五，我和技術主管 Pierre Haren 發表了一篇簡短的文章，我們預測「 COVID-19 對全球供應鏈的影響，達到頂峰的時間將在 3 月中旬，迫使數千家公司降低或暫時關閉，美國和歐洲的組裝和製造工廠。」這個預測是準確的。例如，歐洲和美國的汽車製造廠關閉，或奢侈品牌關閉了在歐洲的製造活動。
現在我們距離文章發表已經六個星期了，其中一些事情已經很清楚了。隨著歐盟（EU）和北美的製造業活動下線，中國正在緩慢復甦，但產能卻有所下降。
同時，這種大流行不僅影響全球供應，還極大地影響需求。例如，在汽車行業，專家預測這種流行病，可能意味著「今年的汽車銷量，比早期的預測減少了數百萬。」從短期來看，同一份報告估計， 3 月份美國各個城市的汽車銷量，將下降 17％ 至 18％。
同時，這種大流行不僅影響全球供應，還極大地影響需求。例如，在汽車行業，專家預測這種流行病，可能意味著「今年的汽車銷量，比早期的預測減少了數百萬。」從短期來看，同一份報告估計， 3 月份美國各個城市的汽車銷量，將下降 17％ 至 18％。
大多數公司都在設法，解決這些嚴峻的供需挑戰。 同時，他們需要為肯定會在不久的將來，實現的恢復做準備。不幸的是，公司採用的供應鏈系統和流程，是為正常營運而設計的，而不是一生中一次的中斷和恢復。
所以問題是：鑑於現在需求和供應雙方，都存在巨大的不確定性，公司如何制訂恢復計劃？
考慮到不確定性的程度，可能會出現許多情況，但將注意力集中在三個關鍵情況上，是有啟發性的，以便對結果的範圍，發展出一些實際的見解。 這些場景代表了恢復長度，和恢復幅度的三種不同實現：悲觀的最壞情況； 更樂觀、最好的情況； 以及最可能的情況。
在最壞的情況下，假設長期沒有可用的疫苗或治療方法，長期需要保持社會隔離措施，這將對需求，以及製造業和運輸業的生產率，產生重大影響。
在這種情況下，我們很可能會看到，越來越多的重要航空貨運公司，以及許多中小型供應商和製造商破產。所有這些發展，將使恢復正常運轉對於消費者、投資者和製造商而言，都是非常痛苦的過程。
至於最好的情況，北美和歐盟能夠透過測試和社會隔離，來控制和減少大流行，到第二季末生活已恢復正常。在這種情況下，從運輸到倉儲，物流能力將承受巨大壓力。
由於來自不同行業的公司，將爭先恐後地增加活動，最可能的瓶頸將是物流能力，在此期間這將是非常寶貴的。如今，由於航空公司使用空客機運送貨物，物流能力的短缺，可以得到一定程度的減輕，但是當復甦如火如荼時，這將成為巨大的挑戰。
最後，在最可能的情況下，各個地區的大流行高峰的時間和規模，將有所不同，並且可能會再次爆發。這顯示，大流行對經濟的影響，將延續到第二季之後。
除了對需求的影響外，這還意味著供應商的工廠，可能會運行一個時間段（幾週），然後關閉下一個時間段。由於時間安排的可變性，公司應該能夠透過將容量分配，從受影響最大的地區轉移到受影響最小的地區，來更好地利用資源。在這種情況下，我們可能會：
．重新配置供應鏈，因為一些關鍵但脆弱的供應商將倒閉。
．重新定位庫存，以防某些區域或設施處於隔離狀態。
鑑於全球供應鏈已經發生了巨大的衝擊，無論是在供應方面，還是在需求方面，對於公司為每種恢復情況做好準備非常重要。
為此，請應用「管理不可預測的供應鏈中斷」（2014 年《哈佛商業評論》文章）中討論的一些概念和步驟，該文章為公司提供了渡過當前風暴的想法。具體來說，它專注於以下目標：
．確定與零件和供應商相關的風險。
．有效地分配優先級和資源。
．投資解決策略，例如預訂物流能力。
為了實現這些目標，本文介紹並應用了以下概念。一個主要功能是恢復時間（TTR，time to recover），即特定節點（供應商設施\配送中心，或運輸樞紐）在中斷後，恢復全部功能所需的時間。
例如，在最近對汽車行業 3,589 家中國供應商的調查中，有 53％ 的公司報告說，他們將在 4 月初恢復正常產能。同樣，如果隔離時間框架規定供應商，將在 4 月底之前停止營業，則這將提供 TTR 的估算值。顯然，TTR 與場景有關，但是此練習使供應鏈能夠確定，每種場景下，可能發生的情況。
第二個概念是風險開口，這是一種基於風險模型的風險評估，該模型應用供應商的 TTR 來評估績效影響，包括營運（生產損失）和財務（收入和利潤損失）。
透過將供應商的 TTR 資訊，與供應鏈的詳細資訊（包括產品的物料清單、數量和按產品線，和通路庫存的利潤率）相結合，該方法可以辨識，與網路每個站點中斷相關的風險。這是透過在 TTR 持續時間內模擬（和優化），公司對特定站點中斷的響應來完成的。
在此過程中，模型會在 TTR 期間分配可用資源，以最大程度地減少損失，並確定供應鏈需要多少物流能力，才能移動庫存和組件，以便在正確的時間和位置可用。這種模型的結果是知道該公司需要關閉多長時間，以及何時重新啟動產能。
自 2013 年以來，福特一直在使用此模型。最初開發該模型，是為了幫助公司確定風險降低策略，尤其是查明供應鏈中的薄弱環節。有趣的是，福特已經在恢復操作中，應用了該模型，以確定中斷後分配資源的有效方法。
但是，當前的疫情大流行帶來了另一個挑戰，即阻止供應鏈風險的降低–也就是說，下游供應鏈設施，可能會阻止上游供應商向他們交付產品。的確，儘管中國製造業正在復甦，但由於主要市場的關閉，它現在面臨著需求急劇下降的巨大問題。具體來說，中國製造商面臨著，來自世界各地的取消或延後訂單，帶來的第二次衝擊波。
當然，有許多案例研究，描述了公司如何從災難中恢復過來，例如 2011 年日本海嘯，或 2011 年泰國洪災。但是由於武肺疫情大流行對整個經濟，尤其是供應鏈的長期影響，我們現在面臨著更為嚴峻的挑戰。
按照這種方法，我建議供應鏈主管應採取五個步驟，來為其業務制訂有效的恢復計劃。
步驟1：確定受影響地區的供應商，並按方案估算 TTR。
步驟2：針對每種情況，估計需求並評估哪些產品和組裝設施，將受到這些供應商的影響，以及持續多長時間。
第3步：利用上一步的見解，確定何時或多長時間，關閉或減少製造活動。
步驟4：確定如何透過關注銷售，和營運計劃來增加產能。僅將可用容量和庫存，分配給允許您在恢復期間，實現特定目標的產品。
步驟5：盡快預定物流能力。
第一步強調僅靠策略供應商是不夠的！正如 2014 年的文章所顯示的那樣，提供低成本組件的小型供應商，可能更為關鍵，因為某些組件的短缺，可能會迫使生產停工。
此步驟還需要團隊，就要分析的各種場景達成共識。雖然我建議了前面提到的三種可能的方案，但是您當然要考慮其他方案。
第二步要求公司估算需求，並評估風險開口。估計需求的一種方法，是應用統計預測（或機器學習）技術，並使用外部數據，尤其是來自韓國、中國湖北和中國河南的恢復資訊。
要評估風險開口，請透過應用前面所述的風險開口模型，來評估每種情況，以了解各個地區的中斷，對產品和組裝設施的影響。重要的是，該模型可幫助管理人員確定，網路中哪些供應商/地區，造成最大的風險開口 - 經常突出顯示以前隱藏或忽略的高風險區域。
第三步和第四步應用相同的模型（風險開口），以確定對在 TTR 持續時間內，被中斷的一個或多個節點的最佳響應。特別是，它們使公司能夠比較，各種替代方案的成本和收益，以減輕影響，從而確定對成品的可用資源的最佳分配。
具體來說，第四步建議暫時將哪些製成品，從您的產品中刪除，以及現在應關注哪些產品組合。例如，在汽車行業，人們會期望原始設備製造商（OEM）專注於各種類型的應急車輛，因為政府對這些應急車輛的需求，可能會激增，而對於消費者的汽車銷量，則可能會下降。
如果實現了第三種最可能的方案，則公司應該受益於不同地區，在不同時期發生的高峰，因為這可以更好地利用資源。為了利用高峰和低谷，該公司將需要每週或每月，運行一次該模型，以確定如何轉移產能。
在此過程中，您可能需要考慮針對分析中，確定的關鍵組件，和供應商的創新解決方案。它們可能包括為替代供應商的某些組件，支付更多費用，在財務上幫助小的關鍵供應商，或使用不同的材料（如果適用）。
另外，您可能希望與供應商共享某些關鍵組件的藍圖，這些供應商可以修改現有工具和機器，從而實現這些組件的生產。
上述分析的影響是一個明確的計劃，其中詳細說明了以下內容：
．供應鏈設施如何，以及何時停機。
．建立容量的速度。
．在哪裡以及要保留多少物流能力。
．重點關注什麼產品。
這種分析對消費者的影響，應該是顯而易見的。消費者不僅可能面臨許多產品的短缺，和更長的交貨時間，而且他們還將面臨較小的產品種類。對於行業而言，2020 年預期的銷售和收入下降，可能會迫使公司在各地，實施重大的成本削減措施。
從長遠來看，預計將進行重大的供應鏈重組。 美中貿易戰已經促使許多行業，開始這一處理過程，大流行可能會加劇這種情況。
確實，時尚零售商可能會將製造業轉移到越南、柬埔寨和馬來西亞等國家。 同時，高科技公司將更貼近市場需求，轉向墨西哥和巴西，以滿足歐盟在北美和東歐的需求。
更重要的是，公司需要透過應用所討論的一些概念，並了解其供應鏈，尤其是其通路庫存，來提高其供應鏈的應變能力，以應對全球，不僅是本地的中斷。
關於作者
David Simchi-Levi 是麻省理工學院的工程系統教授。 他與他人共同創立了 LogicTools，後者是用於優化供應鏈的軟體提供商。 LogicTools 於 2009 年成為 IBM 的一部分。他還共同創立了兩家，現在屬於埃森哲公司的公司：營運諮詢公司 OPS Rules和 雲分析平台公司Opalytics。
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