随着世界从疫情中恢复,四个关键供应链趋势将很快出现,分别是:弹性和可持续供应链、销售和运营执行(S&OE)、扩展的价值链整合和端到端优化,以及假设情景分析。
供应链管理与可持续发展
供应链弹性是各国政府的一个关键优先事项。化工企业正在寻求可持续发展目标,以减少能源使用、排放和浪费,而政府则将绿色能源政策纳入经济复苏计划。后疫情时代的重要启示是,可持续发展和弹性是同一枚硬币的两面,而供应链数字孪生可帮助生产制造商实现他们的目标。
日本最大的食品容器制造商和物流供应商FPCO是一家能够实现这种关键平衡的公司。FPCO致力于环保事业,积极回收废旧食品容器和PET瓶罐。由于每月售出的容器10亿多个,销售回收产品必须成为一项经济上可持续的工作。该公司选择了aspenONE Supply Chain Management(SCM)供应链管理解决方案,以高效、可持续以及环保的方式提供稳定、敏捷的食品配送。
三个核心供应链解决方案领域可带来有意义的变化。首先是战略制造优化。例如,当一家公司在评估或重新设计其生产和分销网络时,通过探索制造能力(灵活性)以及优化原材料采购方面的选择,进而可以获得最大的成本优化节约机会。这样一来,企业就能够有效地确定资本支出决策的优先次序,以实现长期可持续发展指标,评估替代供应方案和损益影响,规划再生产活动以及设计最佳分销网络,以尽量减少低效运输现象。
第二个领域是销售和运营计划/综合业务计划(S&OP/IBP)。为实现财务和可持续发展指标,应根据预测和假设制定相应的计划。通过创建最佳计划,企业将能够实现财务和可持续发展指标,全面优化端到端供应链。优化计划有助于减少采购对环境的影响,同时最大限度地减少过剩或慢速流动的库存。生产和分销计划可以整体创建,确保以最少的资源来满足客户需求。
第三个领域是销售和运营执行(S&OE),即通过及时调整供应链和运营来管理变化,即如何应对和管理日常干扰。
销售和运营执行(S&OE)数字化能力
制造商知道,事情并不总是按计划进行。供应和需求的不确定性会导致不可避免的日常事件和干扰,如生产质量问题、物流延误、客户订单最后一刻的变更等等。对大多数工业企业来说,疫情导致的供需中断从未如此严重。
制造商需要更加灵活,这可通过实施S&OE流程和相关数字化解决方案来实现。S&OE是一种过程,可使制造商持续调整其日常工作,以实施长期销售和运营计划(S&OP),同时提高灵活性。
扩展的价值链整合与端到端优化
运输燃料历来是原油的最大需求和最终用途 。随着能源转型的推进,在更高效的内燃机技术以及向电动汽车过渡的推动下,对运输燃料的需求预计将达到峰值。因此,炼油企业的注意力将从运输燃料需求转移到化学品需求,这是未来增长的目标领域,这一大趋势称为“从原油到化学品”(CTC)。
在审视CTC的扩展价值链时,有两个关键领域存在整合机会。首先是炼油和基础石化产品供应链的整合:利用工艺和分子的协同效应,从生产燃料转向生产化学品。第二是基础石化产品和下游衍生化学品供应链的整合。这里的机会在于,在充分考虑单体和聚合物价值链计划整合方面的敏捷性和特异性基础上,通过优化,进而实现更有效地应对整个扩展烯烃到衍生品价值链中不断变化的供需经济条件。
管理和优化原油/烯烃到聚合物的扩展价值链是一项挑战,因为它跨越具有迥异特点的供应链。
大宗化学品和聚合物的交叉点是价值链中需求驱动和利润驱动的双方交汇处和互动的地方。
上游炼油和大宗化学品业务是利润驱动的供应链,其中优化机会包括优化复杂连续生产过程的操作条件,以及更充分地利用原料供应和相关的经济选择。
下游聚合物业务是一个需求驱动的供应链,其中优化机会包括审视更广泛的业务系统,确定平衡供需的最佳方式,同时最大限度地提高整个系统的盈利能力。
假设情景分析
疫情凸显了假设情景分析不容忽视的重要性。面对未来巨大的不确定性和复杂性,最好的办法是评估假设情景,探索经济上可行的替代方案。这对企业的应急计划非常有价值。
遗憾的是,今天大多数公司仍然依赖于不够完善的电子表格,而不是供应链计划和调度优化数字孪生。电子表格无法满足业务需求,因为它们不能充分模拟流程工业中制造和供应链的复杂性,其最初用途也不是用来进行大规模数学优化。
究其核心,供应链数字孪生需要体现制造过程。这个模型需要考虑多种复杂因素,如生产转换成本、公用事业、最小运行规模等等。再加上其他生产或收费节点,以及各地点之间的依赖关系,建模变得更加具有挑战性。随着企业从生产向后扩展到供应商,还有一些方面需要建模,比如不同的最低采购量、成本和因供应商而异的交货时间。
最后是下游供应链,包括仓库、配送中心和发货目的地。当我们将关税、税率或产品替代选项考虑在内时,情况会变得更加复杂,因为在电子表格中对这些相互关联的元素建模非常具有挑战性。因此,使用专门为此设计的解决方案是更明智的选择。
电子表格的另一个很大局限性在于,它无法对包含有数万到数百万的工艺变量和约束条件的实际问题进行大规模数学优化。
毋庸置疑,利用市场上的最新技术,提高供应链的盈利能力和可持续发展是后疫情时代的当务之急。