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博客

自主化如何改变供应链的韧性与价值创造

How Autonomy Is Transforming Supply Chain Resilience and Value Creation

全球扰动与企业应对

在过去五年里,公司经历了一波冲击——从大流行和武装冲突到供应商网络破裂和宏观经济动荡。董事会和运营领导者的反应是将风险准备置于优先位置,投资网络安全并加强数据基础设施。

尽管有这些努力,许多组织仍然难以在实时重新路由或重构其供应链。

运营僵化与韧性可量化的下降

这种结构性不灵活导致了反应速度变慢、恢复时间延长和成本上升,暴露出运营韧性的关键弱点。埃森哲(Accenture)的研究 "Resilience Redefined" 记录了2018年至2024年间运营韧性下降了4%。

更糟的是,疫情前处于底部四分位的公司中有91%仍然停留在该区间。这些公司往往运行以成本优化为主的运营模式,缺乏适应性,因此不足15%的公司能够持续实现稳定的盈利增长。

人员韧性与劳动力挑战

在劳动力方面,大流行重塑了竞争格局。疫情前在人员韧性方面领先的公司中,只有38%保持了这种优势。其他组织通过降低人员流动率、提升员工技能并为敏捷性重新设计岗位而超越了他们。

许多落后公司仍在使用静态的岗位结构、断续的培训和有限的人机协同(human–AI teaming),同时因员工队伍老龄化、任期缩短和技能短缺而丧失机构性知识。

高管对运营模型适应性的看法

高级领导层意识到这一差距:69%的高管表示其运营模型无法跟上变化的步伐,88%预计未来扰动将增加。如不采取果断行动,公司将面临更长的恢复期、更深的财务冲击和市场相关性下降的风险。

当前供应链自主化的状况

人工智能的进步使自主化成为提升韧性的可行路径。然而供应链仍主要依赖人工:平均在一个从0%(完全手动)到100%(完全自主)的自主性指数上仅得21%。

真正的自主化意味着智能系统不仅仅是自动化任务——它们能够在规模上做出快速、准确的决策,并在供应商失效、关税变动或网络攻击发生时检测、应对并重构。

埃森哲将典型供应链流程分为九个集群以跟踪进展。示例包括:

  • 制造(Make),涵盖生产、装配与包装
  • 质量控制(Quality Control)客户支持(Customer Support),这些集群更快采用自主化

尽管如汽车制造商采用AI驱动的机器人装配线等企业在加速采用,但这些集群中的大多数活动仍处于低水平的自动化与授权阶段。

自主化目标与预期绩效提升

供应链领导者设定了雄心目标:66%的高管计划提高供应链自主化水平,约40%旨在实现系统处理大部分运营决策。

这些公司预计将获得显著的绩效提升:对扰动的反应时间将减少62%,恢复时间将减少60%。举例来说,目前的典型反应时间为11天;更高的自主化可将其缩短至约4天。

领导者还期望商业与可持续方面的收益,包括按时足量交付(On-Time In-Full,OTIF)提高5%和销售成本(COGS)下降4%。近40%的受访者认为,自主化还能使订单提前期缩短27%、劳动生产率提高25%,并最多减少16%的碳排放——这些改善将提升如息税折旧摊销前利润(EBITDA)和资本回报率(ROCE)等利润指标。

埃森哲的分析发现,拥有最强运营韧性的公司其息税前利润率(EBIT margin)比同行高出近三个百分点。

能动型人工智能与下一波能力

超越基于规则的自动化,能动型人工智能(Agentic AI)代表了下一前沿。这类系统可以在不等待人工输入的情况下独立编排复杂且动态的实时决策,压缩决策周期、大规模处理异常并持续适应新情况。

当与跨运营的自主化结合时,能动型人工智能可以加速响应时间并扩大智能系统可承担的决策范围。

人类增强与行业差异

自主化被定位为增强而非替代。仅有1%的高管预计自动化会导致显著裁员。相反,人工智能改变了工作的执行方式:员工拥有更清晰的职责归属,能更直接看到其工作与结果之间的联系,并专注于由智能工具支持的更高价值任务——用数字化增强复兴熟练工艺。

各行业进展不同。离散制造行业(如汽车、半导体和航空航天)由于长期的自动化投资走得更远。油气和化工等流程性行业进展较慢,受限于遗留系统和复杂的合规要求。

采用障碍与领导者的行动

组织面临若干障碍:供应链各处数据质量不一致、网络安全风险、流程成熟度差距以及员工对AI驱动决策的信任不足。这些问题放慢了自主化与能动型AI的采用速度。

领导者通过建立稳健的数据基础、部署可适应的AI技术栈并在明确的护栏下运行试点(常包括生成式与能动型AI)来应对。最具影响力的变革是重新设计岗位与流程,以实现有效的人机协作。

投资需求与为未来技术做好准备

向更高自主化的供应链过渡需要承诺:埃森哲估算平均每年约需投入相当于营收0.9%的资金。虽然这笔费用可观,但潜在回报涵盖敏捷性、效率、盈利能力与可持续性。

自主系统也为人工通用智能(AGI)与量子计算等未来进展做好准备。通过以结果为导向并鼓励人机合作,公司可以在端到端供应链中释放更高的效率与韧性。

作者与来源说明

本分析基于埃森哲的研究,包括报告 "Resilience Redefined"。本文作者为埃森哲全球供应链与运营主管Kris Timmermans;埃森哲全球供应链与运营战略主管Max Blanchet;以及埃森哲研究院供应链与运营首席总监Stephen Meyer。

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