当全球供应链遭遇突如其来的冲击，企业如何才能化被动为主动，在危机中寻求增长？通用汽车（GM）的实践提供了一个极具价值的参考。本文将深入剖析通用汽车在应对供应链危机时所采取的策略，以及如何通过数字化转型，实现端到端的可视性，并利用数据洞察驱动决策，最终实现成本节约和价值创造。
供应链危机下的企业挑战
全球供应链正面临着前所未有的挑战，包括地缘政治不稳定、自然灾害、疫情冲击以及需求波动等。这些因素相互叠加，导致交货延迟、库存短缺、成本上升等问题，严重影响企业的运营效率和盈利能力。传统供应链管理模式已经难以适应这种复杂多变的环境，企业迫切需要寻求新的解决方案，以提高供应链的韧性和响应速度。
通用汽车的转型之路
面对日益严峻的供应链挑战，通用汽车启动了其内部物流的转型之旅。该转型的核心目标是：
- 主动管理供应链危机： 从被动应对转变为主动预测和管理潜在风险，减少危机事件对业务的影响。
- 精细化成本控制： 实现对服务成本的颗粒度级别可视性，识别成本驱动因素，优化资源配置。
- 可持续成本节约： 通过流程优化、技术创新等手段，实现长期、可持续的成本降低。
- 创造供应链价值： 不仅关注成本控制，更要通过供应链优化，创造新的价值增长点。
关键举措与技术赋能
通用汽车的转型并非一蹴而就，而是一个持续改进的过程。在这一过程中，以下关键举措和技术发挥了重要作用：
- 深度领域知识： 转型团队拥有深厚的物流和供应链领域知识，能够准确识别业务痛点，并提出切实可行的解决方案。
- 增强智能： 将人工智能技术与人类智慧相结合，利用AI进行数据分析、预测和优化，同时保留人工干预和决策能力。
- 强大的数据管理层： 建立一个集成的数据管理平台，整合来自不同来源的数据，并持续改进数据质量。
- AI赋能的闭环集成物流规划： 利用人工智能技术进行需求感知，实现更准确的需求预测，并基于预测结果进行物流规划。
- 数字孪生与数字控制塔： 构建供应链的数字孪生模型，实时反映供应链的运行状态。
创新AI解决方案的应用
通用汽车的转型离不开技术合作伙伴的支持。其采用的创新AI解决方案具有以下核心优势：
- 解决业务难题： 专注于解决物流和供应链领域的实际业务难题。
- 人机协同： 强调人工智能对人类智慧的增强，而非取代。
- 数据驱动： 依赖于高质量的数据，并不断改进数据质量。
- 集成化： 将需求感知、物流规划、执行监控等环节集成到统一平台。
- 实时可视： 通过数字孪生和数字控制塔，提供对供应链的实时可视性。
转型成果与启示
通过上述转型举措，通用汽车成功地提高了供应链的韧性和响应速度，降低了运营成本，并创造了新的价值增长点。其转型经验对其他企业具有重要的借鉴意义：
- 重视领域知识： 成功的数字化转型需要深厚的领域知识作为支撑。
- 拥抱增强智能： 将AI与人类智慧相结合，实现人机协同。
- 数据是基础： 建立完善的数据管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 持续改进： 数字化转型是一个需要不断评估和优化的过程。
在供应链危机日益常态化的今天，通用汽车的转型实践为企业提供了一个可行的范例。通过拥抱数字化技术，实现端到端的可视性，并利用数据洞察驱动决策，企业不仅可以应对危机，更可以从中发现新的增长机遇。