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艾斯本技術有限公司高級產品管理總監Roch Gauthier

艾斯本資深高級解決方案咨詢顧問竺建敏博士

此次疫情開始前，各公司已經對自修復式供應鏈理念產生日漸濃厚的興趣。ARC咨詢集團Steve Banker最近在福布斯雜志上發表的一篇文章中提到“自修復式供應鏈”這一術語正開始被使用，這一術語反映“參數應自動更新”的理念。它還包括這樣一個觀點：一旦意外事件發生，再好的計劃也無用，因此重要的不僅是創建一個最佳計劃，而是在需要時使用穩健的控制塔臺進行重新規劃。如果沒有穩健的供應鏈數字孿生，自修復式供應鏈就不可能實現。 

業務連續性是指發生重大事件導致業務中斷時，維持、調整或快速恢復業務功能。在最近一篇題為“戰勝新冠肺炎：供應鏈韌性是復蘇的關鍵”的文章中——貝克·麥堅時國際律師事務所與牛津經濟研究院提到此次疫情引發了一場前所未有的全球供應鏈危機。預計最早要到2021年上半年，遭受重創的制造業才有機會迎來全球復蘇，該事務所暗示供應鏈的數字化對企業恢復韌性、實現可持續發展具有戰略意義。

在經濟復蘇的道路上，企業繼續保持領先優勢至關重要。最近幾個月，我們與流程制造業的供應鏈專業人士進行了交談，了解如何利用數字孿生適應并實現業務連續性。

以下是自疫情開始后我們在不同階段的所見所得。

第一階段： 保護人員和企業

確保工廠運營員工的安全

疫情開始時的首要任務是確保工廠運營員工的安全。我們了解到北美一家公司快速將社交距離限制納入他們的生產計劃和調度數字孿生中，以確保生產操作人員的安全。數字孿生技術不僅能產生最優的生產計劃和調度，還能確保企業員工在保持充足社交距離的工廠區域內工作，保障員工安全，同時考慮到在復雜的生產設備環境中交替使用生產線和設備以降低風險。 

深入了解業務場景對財務和運營的影響

另一個優先任務是確保企業的財務健康。許多企業組建了專門的團隊來評估疫情對業務的財務和運營帶來哪些短中期性影響。我們了解到歐洲一家公司在疫情開始時就使用了端到端供應鏈計劃優化數字孿生，每天運行和分析大量場景。他們的數字孿生使他們能輕松改變其全球供應鏈的與供求狀況相關的特定時段的數據假設。由于他們的數字孿生使用整體數學優化方法，因此可以快速制定能夠最好地應對未來情況的一組供應鏈“戰術策略”。我們的較大感悟是自疫情開始后，供求狀況分析在流程制造業中的重要性急劇上升。 

第二階段：隨著供求狀況波動，調整工藝流程以實現持續性

確保在家辦公和現場辦公團隊保持持續協調

當大部份通常在工廠工作的員工被要求在家辦公時，保持業務連續性和安全可靠的供應鏈和生產運營變得更具挑戰。這些員工包括調度員、物料計劃員、工程師、供應鏈計劃員、裝貨協調員等。我們了解到一個精彩案例：亞洲一個生產基地使用數字孿生使他們的供應鏈和生產運營團隊全天保持協調一致。這項技術使他們能夠在基于網頁顯示的實時發布調度系統上進行交互，他們可以查看計劃庫存的位置、提前發現問題，該技術還能幫助每個人了解工廠的運營狀況并朝著共同的目標努力。 

快速調整以確保需求、產能、供應和運營執行實現同步

一家公司生產的一些產品在過去幾個月有很大需求，該公司利用調度優化數字孿生，使需求、產能、供應和運營執行團隊的成員每天保持協調一致。數據孿生使他們能夠及時作出調整以適應不斷變化的情況，幫助他們改善現金流、確保準時發貨和靈活的產量。 

第三階段：為復蘇做準備

監測需求以應對復蘇和可能反彈的跡象

自疫情爆發以來，大多數公司表示他們對需求預測的準確性大不如前。以前預測數字孿生的目的不是為了應對疫情導致的消費者行為和上游業務需求模式發生的重要和根本變化。最近，在麻省理工科技評論上一篇題為“疫情期間我們的怪異行為正在引起人們對人工智能模型的興趣”的文章寫得很好。在準備經濟復蘇的過程中，一些公司在每周銷售和運營執行（S&OE）會議中正利用數字孿生幫助他們每周密切監測需求趨勢變化。

重新設計供應鏈和制造業使之更有韌性

疫情暴露了當今世界為提高效率而設計供應鏈的脆弱性。對制造商而言，這是一個“重新”設計業務流程使之更具韌性的機遇。這包括分析和構建關鍵產品線以及相關生產和供應能力的冗余，審查現有供應商和地點、替代方案和現有工廠地點，以及當前的制造資源的靈活性。在這一領域，端到端供應鏈優化數字孿生可以用來探索和分析各種供應鏈和“重新”設計制造流程選項，以打造更具韌性的企業。 

增強供應鏈的自修復能力

供應鏈計劃和調度數字孿生幫助企業確保客戶訂單能夠順利執行。如果數字孿生與現實不同步，客戶服務水平和按時全部交付的關鍵績效指標就存在重大風險。自修復式供應鏈功能確保供應鏈數字孿生模型盡可能保持準確，從而反映實際工廠、設備和工藝流程的性能。在使用供應鏈數字孿生時，通常通過自動檢測數據輸入來實現的，然而這些數萬到數十萬的生產制造數據之間（例如加工時間、產量、安裝時間、清理時間、切換時間等）可能存在有效性問題，自修復式供應鏈具有以最少的時間和人力投入來大海撈針解決有效性核查能力。

自修復式供應鏈能力還可以將預測和規范性技術相結合。例如，低接觸式機器學習（ML）用于提前數周對生產設備/資產故障進行高度準確的預測。供應鏈計劃和調度數字孿生中的規范性數學優化（MO）利用這些預先設備故障警告回答如下問題，比如“我們什么時候利用計劃的停機時間（在預測的故障時間之前）來確保干擾最小、成本最低，以及對客戶訂單承諾和關系的影響？”

結語

數字孿生被證明是許多流程行業供應商在不確定性時期的關鍵工具。數字孿生提供洞察力，使企業能夠適應這種新的運營環境，并確保供應鏈和生產運營盡可能靈活和高效地運行。打造數字能力將幫助企業為可能持續到2021年甚至以后的不確定性做好充分的準備。