2024年，企業家總感覺機會越來越少了，其實市場環境無論如何，新市場總會出現。隨著新市場的崛起、全球貿易格局變化，供應鏈流程將更加復雜化、多元化。供應鏈還有救嗎，供應鏈提升還有機會嗎?這些趨勢，值得鏈主企業、供應鏈服務企業關注!
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趨勢一：中國企業應對“被動式”的全球化
去年開始，隨著特斯拉嘗試在墨西哥復制一座上海工廠，一個不同尋常的消息傳來——特斯拉動員其中國供應商伙伴赴墨西哥建廠。特斯拉上海超級工廠2023年累計交付量達到94.7萬輛，在其全球產能中占比過半，這背后是供應商95%以上的本土化率，特斯拉在中國的成功，大層面上代表了中國供應鏈的成功。如今，已有部分特斯拉供應商官宣了在墨西哥興建工廠的規劃，旭升集團、均勝集團、精鍛科技、寧波華翔、瑞可達、三花智控等特斯拉供應商均已緊鑼密鼓啟動墨西哥工廠布局。
搭上特斯拉這艘大船，是國內新能源產業鏈供應商分散業務風險，實現全球布局的重要機會，不過出海并不是簡單建一座工廠而已，“中國企業”們自身的供應鏈布局同樣需要一起走出去。這可不是簡單復制國內供應鏈模式。
中國的大部分企業，尤其是制造型企業都沒有全球供應鏈的管理經驗，當供應鏈拓展到全球的時候，會發現生產提前期會大幅度上升。
首先是時空距離的影響。如果工廠在墨西哥，但原材料廠商大概率還在中國，從采購訂單到收到貨，不再是像國內兩三天的事情了，可能變成60天甚至更久。當企業以未來60天考慮生產計劃，這對很多“中國供應商”來說或許非常困難。
其次是語言和時差。中國的制造型企業大部分分布在二、三、四線城市，外語人才非常少，對全球供應鏈法規要求不熟悉，疊加時差的問題，使得供應鏈管理復雜度大幅度上升。
此外，隨著供應鏈鏈條更長、節點更多，需要面對的突發情況也在變多。以前的供應鏈在國內的時候，管供應鏈管好物流運輸和倉儲可能就夠了，但當把供應商工廠搬到墨西哥，原材料還在中國采購的時候，這里面會牽涉到出口報關、進口報關、國際海陸空運輸、國內提貨、國外送貨、倉儲配送，各種環節復雜度極高，而且每個環節都可能出現突發狀況，導致企業在運行過程中有大量供應鏈管理的困難和痛點。
這個過程中，就會產生了大量包括提升供應鏈韌性方面的一體化管理需求。全球化一腔熱血還沒有起來，是不是感覺有點后背發涼?
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趨勢二：供應鏈數字化轉型的“選擇困難癥”加劇
傳統制造企業管理中大量存在著原料浪費、庫存浪費、生產浪費、不合格品返修浪費、搬運浪費等等，運用數字化技術為解決這些問題提供了解決方案。
不過對于傳統制造業企業來說，2024的變化實在有點太快，很多企業供應鏈的數字化尚處于進行時，在市場環境充滿挑戰的今天，提高運營效率和降低企業供應鏈成本已成“中國供應商”數字化轉型的首要目標，這一趨勢將在2024年持續深化。
Gartner預測，到2027年，超過50%的企業將使用行業云平臺來加快其業務計劃，以實現更高的供應鏈效率、創新和競爭力，而2023年的這一比例不到15%，德勤也在最近的一項分析中表示，各行各業的行業云市場正在迅速成熟，到2024年，行業云可能形成一個6400億美元的市場。
除了云計算，2024年以來，已經越來越多的企業將聚焦將AI深度融入其數字化轉型的宏偉藍圖。無論是作為獨立的智能聊天機器人，還是作為輔助客戶服務人員的虛擬助手，人工智能都將在數字化轉型項目中扮演重要角色。
Accenture最近的一份報告顯示，到2035年，人工智能技術將使制造業的生產率提高40%,92%的制造業高級管理人員認為“智能工廠”數字技術將使其提高生產力和供應鏈水平，但目前只有12%的制造商大量使用人工智能。
因此，那些已經接受數字化轉型的企業將在其市場中擁有競爭優勢。
不過，如何找到適合“中國供應商”供應鏈數字化轉型模版?這確實會面臨“選擇困難癥”。
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趨勢三：AI驅動的全新供應鏈時代到來
對于供應鏈的數字化轉型，大多數傳統企業對數字化轉型還處于反應和嘗試階段，但其實單純地提升技術或采購通用型的解決方案產品并不足以應對數字化轉型帶來的挑戰。
作為一個商業整體，每一家企業供應鏈都是獨一無二的，選擇其他企業的案例無疑是浪費時間和金錢。數字化供應鏈轉型成功的企業往往對自己看好的機會投入100%的努力和足夠的資源。
人工智能(AI)以其卓越的數據處理能力、深度學習技術和精準預測優勢，正在深度改變供應鏈管理模式，推動供應鏈實現智能化升級。AI技術通過大數據分析、機器學習等手段，在需求預測、庫存優化、供應商管理、物流路線規劃等多個方面，為企業的智能化轉型注入了強大動能，提升供應鏈的整體效率，有效降低運營成本。例如在需求預測和庫存優化方面，AI借助大數據分析技術，能夠整合并挖掘歷史銷售數據、消費者行為數據、市場趨勢等多個維度的信息資源，建立精確的需求預測模型。通過實時監測和深度學習，AI能夠捕捉到需求變化的微妙信號，預判未來市場需求，幫助企業在采購、生產、分銷等各個環節做出更為科學合理的決策，避免庫存積壓或缺貨現象的發生。
庫存優化方面，AI通過實時更新的銷售數據和需求預測結果，動態調整庫存水平和補貨策略。這種智能庫存管理系統能夠實現精細化管理，既保證了產品的充足供應，又最大限度地降低了倉儲成本。此外，AI還可以通過模擬不同庫存策略的效果，提出最優化的庫存周轉方案，以最小的庫存持有成本滿足客戶需求。
對于企業來說，通過打通制造、采購和流通環節的數字化平臺，柔性敏捷的智慧化手段，可以幫助企業降本增效，實現一體化管理，還可以幫助企業應對突發事件與環境對供應鏈韌性的挑戰，應對國際競爭環境與消費者多變的需求，解決跨境供應鏈復雜難控的痛點等。隨著大數據、AI人工智能、IoT的應用，未來10年，全球科技革命將進入疊加爆炸新階段，數智科技也為制造業出海提供更多技術和場景支持。
未來制造業的競爭將不可避免地轉變為供應鏈管理的競爭，AI結合大數據處理能力，可以更有效地解決這些問題。因為AI能實時處理供應鏈中的海量數據并進行復雜分析計算，從而更精確地預測未來生產和銷售趨勢變化。這種技術將有助于優化供應鏈管理，并提升企業在激烈市場競爭中的優勢。
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趨勢四：產業互聯實現供應鏈生態的網絡協同和價值創造
供應鏈的數字化不僅體現在單一產業要素或單一領域的數字化，更側重于通過產業互聯來實現供應鏈生態的網絡協同和價值創造。物流供應鏈的數字化，不僅能夠通過實時數據共享、智能決策支持提升物流效率，而且能夠通過集成化、協同化的供應鏈平臺，助力制造業企業實現精準供需匹配、快速響應市場變化，從而提升整個產業鏈的敏捷性和抗風險能力。
準時達，就是一家助力制造業供應鏈數字化轉型的典型實踐者。作為一家科技型供應鏈管理服務企業，準時達不斷深耕于科技創新和產品服務的迭代升級，目前準時達在多年的管理實踐中，逐步總結出從數據收集，到利用數據協助企業管理決策的數據運營能力。通過Juslink平臺化管理，客戶可實現全鏈條供應鏈可視，全鏈路節點的實時監控和風險防范。實現信息可視化一站式的動態管理。讓客戶對全球供應鏈的實時現況完全掌控，提升企業的供應鏈競爭力。
在制造供應鏈行業，準時達是首批探索使用大型語言模型與信息系統進行整合優化的企業。目前其核心產品JusElsa已經上線并投入生產使用。這款產品運用了智能大語言模型技術，與準時達JusLink平臺進行了深度融合。有趣的是，該平臺的卡通形象(如下圖所示)也是由AI生成的。JusElsa能夠以自然語言協助客服人員與客戶進行交流，例如查詢運輸信息、追蹤運輸狀態以及推送異常情況處理方案等。此外，JusElsa也能夠幫助用戶解決在跨國協作時出現的多國語言不通的問題，因為JusElsa已整合了主要目標國家的語言，幫助用戶實現跨國交流。
該產品通過整合大語言模型，顛覆了傳統的物流作業模式，用戶可以通過一個窗口、一鍵問答、一覽所有與機器人對話，精準、急速、低成本地獲得所需要的服務;JusAI智能對話引擎的上線，為客戶帶來全新極致的服務體驗，推開了供應鏈智能管理新世界的大門。
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結語
當供應鏈全球化到來，制造業數字化轉型的浪潮滾滾而來，物流供應鏈作為其核心組成部分，正以其數字化、智能化的力量推動制造業向更高層次發展。當準時達這樣的標桿企業積極投身供應鏈數字化建設，持續賦能制造業供應鏈基礎建設，產業鏈上的“中國企業”們在數字化轉型的道路上將走得更穩。
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