百年供应链，是如何一步一步进化的？

显示全部楼层 · 2024-11-15 20:48:58

供应链

是怎么样一步一步进化的？

朋友们，我们接下来说个大事：供应链！
现在整个世界，其实就是一个由无数供应链组成的庞大的供应链系统。此时此刻，就这一秒钟，全球至少有 1.5 亿人、3000 万个工厂、1 亿吨货物正在这个供应体系上运转，就这么周而复始。我说出来你可能都不信，供应链管理，是现在最好就业的专业之一。
纵观历史上能做到龙头的公司，无一例外都是供应链管理的高手。比如库克，在担任苹果 CEO 之前，他就是主管供应链。还有小米，那就更不用说了，杀手锏就是供应链管理。
我相信，不少人潜意识可能觉得，供应链有什么复杂的？不就生产完了运输，然后卖掉，不就这么点事吗？

咱们今天就来聊聊，这个供应链，它到底复杂在哪？是怎么样一步一步进化来的？在现在 AI 爆发的这个时代，它又会何去何从？

图片截取自: 小Lin说

生产端管理

福特
现代供应链的起源可以追溯至福特汽车公司。
在 19 世纪，当时造车，是把工人分成一组一组的，每一组都得把整个车的生产流程全部跟下来。这不光对工人的素质要求特别高，而且还会产生大量的劳动力冗余。
在 1913 年，福特做出了一个几乎能"载入史册"的决定，为当时它那个 T 型车，构建了一个流水线。它把整辆车的装配分成了 84 个独立的步骤，这样每个工人就只需要负责其中一步。
这个流水线的好处，我相信大家应该也都清楚，他直接让福特当时年产量从 1 万辆飙升到了 100 万辆，翻了 100 倍。要不叫它"汽车大王"呢？不过要我说哈，它就应该叫流水线大王，或者供应链大王。
这产量上来后，新的问题就出现了。虽然生产效率是大大提高了，但是上游的原材料供应跟不上了。比如钢铁、轮胎这类经常断货，就导致如此精密的一个流水线，只能等着上游的货。福特的解决方案，也是非常简单粗暴。上游不是跟不上吗？那就自己造，反正有钱有地。福特就把原来分散在各地的零部件厂，比如玻璃厂、轮胎厂、橡胶厂、压缸机厂等，都整合在自己的一块地上，在密歇根建立一个巨大的综合工厂，来保证这些核心零部件可以随用随到。

虽然"供应链管理"这个词，在那时候还没出现，但福特已经自己走出了第一步，就是流水线加上垂直整合。

图片截取自: 小Lin说

需求管理

丰田
后来，福特这个标志性的生产模式，引来了世界各地的老板都来学习，它的每个工厂几乎都变成了一个景点。而这里头，就在 1929 年的一天，一个 35 岁的日本人，在参观了底特律工厂之后，大为震撼，坚定了自己要造车的想法。这个人就是丰田喜一郎。
丰田本来也想直接学福特，但是他发现一个很大的问题。福特当时这个综合工厂 3.6 平方公里，玻璃有玻璃的库存，轮胎有轮胎的库存，整车这边还有库存。日本本来就缺自然资源，一块钢板都恨不得掰两半用，那库存放着，就是暴殄天物。所以对丰田来说，流水线可以学，但是这个垂直整合，就不太适合。
丰田就稍微改良了一下，搞了一套叫 JIT，Just In Time，即时生产的模式。这模式核心追求是什么？就是零库存。你用的时候我再去产，尽量减少库存，去提高供应链的效率。但这可不是件容易的事。毕竟一个汽车那么多零部件供应商，丰田想根据需求去灵活调动生产，比如"今天我要 50 单这个，明天要 20 单那个"，这种又小又急的单，根本没有人愿意接。
丰田就想到了一个折中的办法。
它把这个零部件供应商分成两类。对于那些核心零部件的供应商，就投资入股，要求供应商专门给丰田建一条新的生产线，毕竟都是大股东了，总得优先照顾一下，等有余力，再去接些其他的单。对于那些没有那么核心的零部件供应商，它就采取一个"海王战术"，多找几个备胎。A 没空就找 B，B 没空找 C，反正总有人有空，而且他们还能相互竞争，压低价格。

丰田这套打法，其实到现在都还挺常见的。苹果就采取的是这个战术。（下文会提到）

图片截取自: 小Lin说
总之，丰田这个 JIT 的模式，不一定是最优解，但是从供应链管理的思想上，它确实是进化。原来福特，它注重的就是快，低头玩命造车，生产得越快越好。但丰田，它就把供应链管理的需求端也考虑进来了。不能光低着头造，还得把头抬起来，去看看市场需要什么。

直至今日，我们分析公司供应链管理的如何，其中一个非常重要的指标，就叫做 Inventory Turnover 库存周期，简单而言就是：生产出来的一个东西，平均多久能卖出去。它其实就是在考虑需求。

小知识点：特价菜
说到库存，我非常清楚记得，我们大一刚上的第一门必修课，叫经济学原理。当时第一堂课，老师一上来就问我们一个问题：你们知道为什么餐厅它要搞特价菜吗？
大家可能觉得便宜，促进销量吸引顾客。这些也都对，但我跟你说啊，这背后其实还有一个非常深入的思考，就是库存管理。
试想一下，餐厅备菜，从开始买菜、洗菜、切菜、端上桌，其实就是一个微型的供应链了。而这个餐厅菜单上，可能几十道上百道菜，作为餐厅就得备着很多新鲜的食材，这就是库存。可是，假设今天推出一道特价菜，比如宫保鸡丁半价，那就需要提前知道它肯定卖得好啊，餐厅就可以准备大量的鸡、花生米、葱，其他菜品的食材就可以少备一点。
所以大家发现了么，餐厅通过特价菜这一招，就可以把需求引导到宫保鸡丁，可以帮助它更好地去管理自己的库存。那整个餐厅供应链的效率不就上来了。

所以，供应链管理，它的本质其实就是要打通生产端跟需求端。不管之后技术方式、生产模式再怎么复杂，它归根结底解决的，都是生产到需求之间流转的问题。

图片截取自: 小Lin说

进阶一:自动化
随着技术发展，供应链也就开始升级了，这里头很主要的，第一个进阶就是自动化。机器干活比人快，这很好理解，但你知道它的一个难点是什么吗？就是一旦出错了，它怎么办？在早期，其实没有一个非常好的纠错机制。
比如罐装饮料的流水线，一系列传送带，上面一个瓶子每隔几秒过来一个，特定位置有一个喷头，可以往里注入饮料。但它可能出现一个什么问题呢？比如万一这个瓶子的时间来错，还没到指定位置，但上面的喷头不知道，还是直接往外喷饮料，那可能弄得满地狼藉，还有可能会影响到后面的瓶子。这个错误，你现在听着可能很弱智，但问题就是，你不知道这个流水线可能会发生什么千奇百怪的错误。所以当时那些饮料厂商，就不得不找人在那盯着，一出现问题，赶紧拉闸。
终于在 1970 年代的时候，工业界率先出现了生产线的控制系统，叫做可编程逻辑控制器，PLC。这个词大家可以稍微记一下哈，在工业供应链里边，是一个非常常见的缩写。现在几乎所有自动化的流水线工厂，包括电梯写字楼、游乐场，都遍布着各种各样的 PLC。相当于工厂里的一个大脑，堪称 CPU。可以提前写好程序，比如要识别空瓶，对准瓶子再注入饮料，这样无论装多少装多快都可以控制，让流水线可以完全实现自动化。原来这些机器可能只会闷着头干，但现在可以 If 怎么怎么样，Then 怎么怎么样了。

80 年代开始，包括 IBM、沃尔玛、丰田、通用、宝洁等等，但凡涉及到流水线的公司，都因为这个 PLC 的普及，自动化效率大大提升。能够称得上是继福特流水线之后，对供应链的一次重塑。现在罐装饮料的产线，已经能做到每秒 10 - 20 瓶。而这个 PLC 领域的大哥——西门子的 SIMATIC。到现在全球大概有 1/3 的工厂，用的都是西门子的控制器，PLC。

图片截取自: 小Lin说

机器人
工业自动化进化到现在，玩法已经非常花了。有那种工厂里巨型的机械臂，也有那种帮助运输、厂内物流的 AGV 小车。这么说吧，你现在要是走进一家那种数字化和自动化程度比较高的工厂，其实你在生产车间都看不到什么人的，都是那些机器和设备在那井然有序的自动运转。人是越来越少，但是工厂却越来越忙。
比如西门子在成都生产工业品的数字化工厂，之前被世界经济论坛评为全球首批的"灯塔工厂"之一，这个智能制造水平相当先进。它有着 18 米高的无人仓库，五六层楼高，就用机械臂代替人工叉车，通过数据指令，可以把原料盒子精确到厘米放进那些仓储格子里。是不是还挺科幻？

像小米、格力现在都在搞所谓的"黑灯工厂"，就不需要开灯，里边全都是各种机器人在忙活。

进阶二:信息化
在自动化的基础之上，这个供应链的可能性一下就被打开了。

我就给大家举个最典型的例子，就是苹果。

苹果
90 年代乔布斯离开的那几年，其实苹果一度陷入危机，产品线特别臃肿，卖的好的产能跟不上，卖的不好的又库存积压。所以在 1997 年乔布斯回来之前，苹果的亏损一度超过了 10 亿美元。回来之后乔布斯立刻意识到了苹果当时的一个核心问题，就是供应链管理。于是他就挖来了供应链管理领域的一员大将，没错，就是 Tim Cook。
库克有一句名言：库存是最根本性的邪恶。他来苹果，第一件事就是跟乔布斯一起落地了丰田提出的 JIT 模式，削减库存产品线，减少 SKU，走轻资产的模式，能外包的这些零部件全都外包给供应商。他也学着丰田那套谈判模式，来跟供应商绑定。
但是，苹果又遇到了自己新的问题。电子产品，它的更新迭代周期比汽车要快很多。苹果有这么多的供应商，这个信息传递的链路就越来越长，也就越来越失真。比如产线上有个工人发现原料短缺，他就跟主管汇报原料短缺的问题，表示可能得晚两天交付。这主管在上报给他的老板的时候，他可能想着留出点富余时间对吧，就汇报给老板说可能得晚 5 天。老板可能通知下游组装厂的时候，再留出点富余时间，说得晚一个礼拜。轮到下游组装厂告诉苹果，他就说他们得晚 10 天。

于是本来就两天的一个小耽误，这个信息传着传着就离了大谱。这种有序信息因为链路太长，在供应链里导致的各种问题，其实相当常见。它还有个专业名词叫做"牛鞭效应"。（哎，你别想歪了）它就好像你手里拿了个鞭子，你手腕这么一抖，那个鞭子那头可能产生巨量的波动，就用这个来形容信息误差的大，是不是还挺形象的？

图片截取自: 小Lin说
为了解决这个牛鞭效应的问题，苹果就投资了一套软件系统，来统筹管理整个供应链上的信息，包含销售预测、渠道库存、包括给供应商发货的信息等等，在这里边全都可以透明化。这套系统，就被称作为企业资源规划系统，简称叫 ERP。试想一下，有了这套 ERP，那顾客每天早上一打开电脑，全球所有供应商当天的产量、良品率，全都可以一目了然。看看那鼠标，就点一点，就可以调整库存、资金回笼。就在这个系统的帮助下，到 1999 年的时候，苹果的库存周期从原来超过 30 天，缩短到了只有两天，有时候快的话，甚至只要 15 个小时。难怪库克之后能当上苹果 CEO 呢。

就这个信息化，你现在可能听着感觉，好空的一个词，不就一堆表吗？听着感觉没什么特别的。其实，它的推进是非常非常缓慢的。尤其是对于一些庞大的企业，有些甚至在推进过程当中碰了一鼻子灰。

Nike
我给你来个非常有名的例子，就是耐克。
90 年代的时候，耐克的销量上涨非常厉害，甩开了它的竞争对手阿迪达斯、锐步一大截。于是到 1999 年的时候，它就下定决心要投重金，来升级供应链管理系统。它就找了一个叫做 I2 的供应链管理公司，花了 4 亿美元重金打造了 ERP 系统，就类似上文的苹果系统。号称之后可以非常准确地预测到订单的需求，制造周期也可以从 9 个月缩短到 6 个月，反正就是吹得非常厉害。结果没想到，这个 ERP 系统的复杂程度，远远超过他们的预期。毕竟耐克的货那么多，这个需求预测出来，简直是"驴唇不对马嘴"。
比如，当时它有一款鞋叫做 Air Garnett III，系统就严重高估了这个鞋的销量，导致耐克囤了一大堆，最后不得不从原来的 140 美元降价到 90 美元清仓处理。而当时耐克另一款鞋叫 Air Jordan（大家都很熟悉了），这款鞋系统就预测销量特别低，最后导致产能跟不上。打个不恰当的比喻：这就好像餐馆里，宫保鸡丁一大盆都做出来了，结果大家全去点麻婆豆腐，那我怎么办？只能被迫特价菜了。

总之就是本来是企业内部的一个更新，结果却导致了耐克严重的内部瘫痪。据估计，损失至少有 1 亿美元，股价也暴跌了 20%。最后，耐克愣是花了 7 年，整整 7 年，才把这个新的 ERP 系统又修修补补完成上线。

图片截取自: 小Lin说

举出耐克这个例子，其实就是想告诉大家，这种系统更新不是一蹴而就的。不过，像 ERP 这种的信息管理系统，在供应链里确实起到了至关重要的作用。它大大削弱了那种复杂供应链的牛鞭效应。它强调的不光是生产本身的快，而是信息传递的速度，怎么在生产端和需求端之间可以更快速、更通畅地沟通。不过最近可能又有很多人觉得这个 ERP 系统有点过时了，但那都是后话。

电商快时尚
说到这个信息的反馈跟流转，有一个行业，简直是把供应链的反馈速度发挥到了极致，就是快时尚。像苹果这种电子产品，它更新迭代再快也就一年一更新。
但是像 ZARA、H&M 这种快时尚，它就不一样了。他们为什么能崛起？就是因为它在持续不断地飞速上新品，恨不得几天就上百个新品。
所以对他们的供应链来说，至关重要的就是，得提前知道哪些品受欢迎。然后最快速地去量产跟上。就比如 ZARA，它在 2010 年代物联网兴起的时候，它就用了 RFID 的技术，每个品他都做好记录，这样就可以实时地追踪它从生产到库存，到流转到消费者的购买、退货这一整个链路，甚至都不需要有人手工统计，这些信息就全都自动反馈到系统。它就能知道哪款卖得好，然后再量产铺货。
现如今，好像 SHEIN 这种就更夸张了，它一天就可能要上新上千个新品。它就在 ZARA 的基础之上，又搞出来一套叫做小单快反的模式。他会先在社交媒体上，通过内容去判断，分析现在流行什么趋势，然后找设计师设计巨多新款，真的是巨多。但是每一个新款他就找供应商，先就做那么一两百件，就是小单。同时它会把这些新款，全都上架到电商平台上，快速测试用户喜欢什么，达到用户反馈，然后再去量产，就是快反。这种极致的信息反馈，让 SHEIN 可以一天就能有上千个新款，也帮助他快速地席卷全球。

当然，咱们现在只是从供应链效率的角度去看快时尚，它极致的快呢，肯定也会带来像环保、质量把控等等的一系列问题。SHEIN 现在为了上市，也在紧锣密鼓地想去解决这些问题。有机会我们也可以再单独聊聊 SHEIN。

图片截取自: 小Lin说

进阶三:数字化

咱们刚才说了生产端跟需求端之间的各种进阶，生产力越来越突破，它的反馈速度越来越快，越来越精准，是不是就感觉已经挺厉害了。我跟你说，随着现在的市场环境越来越复杂，越来越不确定，这个供应链再往后进阶都有点科幻了。

数字孪生
我就举一个现在非常热门的行业，锂电池。
新能源行业爆发，大家肯定都肉眼可见，从 2019 年开始已经有超过 3000 亿美元投到电池行业。在电动交通和储能行业的推动下，预计电池到 2030 年，每年的生产会达到百亿这个量级。在全球范围内，要建 200 个电池的巨型工厂，Gigafactory。
而对于锂电池行业，它不仅仅只是数量的增加，关键是它的技术和迭代的速度还特别快。就比如宁德时代的神行系列，它可能一年之内就要迭代四个版本，它对产品迭代效率的要求可以说是达到了极致。所以现在一些电池厂商，会用一个什么办法呢？就是模拟仿真，把整个研发和制造的过程全都可视化出来，其实有一点那种"工业界元宇宙"的意思。这个数字世界呢，就相当于是现实世界的一个映射，一个双胞胎，所以它也有一个非常有意思的名字啊，叫做数字孪生 Digital Twin。

这个数字孪生听着倒是挺酷炫，可它实际的用途是什么呢？供应链最讲究的就是实际的结果，讲效率，它才不在乎你酷不酷炫。我们刚刚其实也说到了，电池行业，它追求的就是一种极致的快，研发也得快，生产也得快。而数字孪生呢，就可以通过它的模拟仿真的可视化，同时帮助它在研发端和生产端都能做到这种极致的效率。他就可以提前模拟好几乎所有的可能，找到一个效率最高最安全的最优解。

图片截取自: 小Lin说
比如研发这边，要每次都把材料准备好了，再去组装好，再测试对吧？那可能好几个月都过去了。电池厂商，它就会用数字孪生的方式，把研发生产的过程在数字世界里全都 1:1 的模拟给可视化。因为像材料的物理，包括一些化学性质，它其实都是可以仿真出来的，就可以直观地看到不同材料配比，它这个电解质是怎么流动的，不同步骤之间是怎么优化。工程师就可以评估各种配方对电池的性能、老化、安全性等等方面的影响，然后再去优化迭代，这样研发测试的周期就可以大大加快。
其实不光是锂电池，像是汽车、船这种特别复杂，性能要求又高的产品设计，现在很多都在用数字孪生的方式辅助。比如设计新车的时候，要给它做风阻测试、碰撞测试，都可以先在数字世界测个大概。前一阵子西门子就跟英伟达合作，利用生成式 AI，做了一个造船的数字孪生体，帮一个造船公司去实时模拟一个有 700 万个离散零部件的船，去做设计和实验，就这个精度和效率，即使放在两年前都是不敢想的。
生产端其实也类似，它就可以先在数字世界里模拟出来这个巨型工厂，甚至一整个供应链的流程。

我前两天还听了一个 TED Talk，他就讲的是西门子怎么帮这些锂电池公司去建 Gigafactory，他们就会先在数字世界里模拟好，比如机器摆多少、摆在哪，产线怎么设计，包括员工出现在哪个位置，全都可以先模拟仿真测试好，然后再去一砖一瓦地建。这样不光是建得效率可以更高，关键是在测试阶段就可以发现很多风险，把它规避掉。不然整个 Gigafactory 都建好了，然后发现一堆漏洞，你尴不尴尬。

区块链
除了数字孪生，我再举一个比较前沿的发展方向，就是区块链。你别一听区块链就往比特币上讲，区块链的技术，其实可以很好地被供应链应用。它又可以完整地储存信息链，又完全不能被篡改，其实是非常适合储存供应链上的信息的。比如食品，你要是把那包装袋背后所有的食材信息全都放在区块链上，那一旦食品安全出问题，就很容易一层一层地去溯源，找到问题的源头。比如雀巢、联合利华、家乐福，现在其实都在尝试用区块链的方式去追踪食品的供应链。刚才我们说到的数字孪生、区块链、人工智能等等的这些数字化技术，它其实构成了一个虚拟的数字世界，也就是一个所谓的工业元宇宙。

大家发现没有，不管是机器人、区块链，还是元宇宙，这些这两年很热的词，你在 C 端可能感觉有一些炒作的嫌疑，但是在 B 端，从生产端到供应链，是真的实打实地能看到一些落地场景。所以从这个角度来说，供应链堪称是人类科技发展的先行者。（怎么样？我这话应该放在开头）

图片截取自: 小Lin说

写在最后
你看供应链这 100 多年，一步一步走来，从流水线加速生产，到开始考虑库存、需求，从自动化到数字化、智能化，追求的其实就是越来越极致的效率，工人工作的效率、原料厂房利用的效率、信息反馈的效率等等。而最近，又在效率的基础之上，越来越重视安全、可持续。

总之，希望这篇文章能够帮助大家，对供应链这个你可能经常听说，但又感觉有点陌生的词，有一个更形象的概念。

—— E N D ——