在描绘未来工厂的蓝图时，人们常想象机器人手臂精准舞动、AGV小车灵活穿梭的场景。然而现实情况是，当仓库里自动化设备轰鸣运转时，订单处理却往往卡在人工计划环节，导致整体效率提升大打折扣。这就像给跑车装了手动挡，引擎再强劲也难以发挥全部性能。
一、供应链自动化的关键瓶颈：计划环节效率低下
麦肯锡合伙人Ignacio Felix指出，当前供应链自动化的主要症结在于其"大脑"——计划环节。即使物理执行层面实现高度自动化，如果计划流程仍依赖人工操作，各部门信息传递效率低下，整个系统就难以真正实现智能化。
传统供应链计划流程存在三大痛点：
- 部门协同困难： 营销、销售、财务与供应链部门各自为政，决策链条冗长
- 人工操作低效： 数据收集、整理和分析高度依赖手工，错误率高且响应迟缓
- 系统割裂： 不同IT系统间数据无法互通，形成信息孤岛
二、解决方案：建立数据驱动的中央计划体系
食品行业巨头Kraft Heinz的实践提供了有益参考。该公司建立了全球卓越中心(Global Center of Excellence)，作为供应链的"控制塔"，主要承担三项核心职能：
- 制定统一的全球KPI追踪体系
- 从全局视角识别并消除产能瓶颈
- 推动数字化计划转型，提供跨部门协作支持
该卓越中心不仅是一个执行机构，更承担着创新孵化功能：通过"测试-学习"方法试点自动化项目，建立治理体系，培养数字化人才，支持组织快速迭代新工作模式。
三、人机协同：自动化实施的正确路径
专家强调，供应链自动化不应追求完全取代人工，而要实现最优的人机分工。下表展示了不同任务的自动化优先级建议：
| 任务类型 | 自动化程度 | 实施建议 |
|---|---|---|
| 数据收集与清洗 | 高 | 优先实现自动化 |
| 需求预测 | 中 | 算法辅助人工判断 |
| 异常处理 | 低 | 保留人工决策 |
要实现真正的供应链智能化，企业需要在自动化设备投入的同时，同步推进计划系统的数字化转型，打破部门壁垒，建立数据驱动的决策机制。只有让"大脑"和"肢体"协调运作，才能充分发挥自动化设备的效能。