货架上的客户服务升级：可视化与效率的进阶策略

几乎每个软件基础设施在追求客户服务水平、准时足量交付、强化库存与总成本绩效目标时，都会遭遇边际递减规律。

缺乏可视性和控制力，阻碍组织有效决策和改善目标指标。企业寻求借助人工智能等新技术和先进技术克服这一赤字。

但在转变流程或技术前，必须先了解现有基础设施的局限。未能正确判断，可能导致巨额时间成本投入，却仍无法交付预期生产力或成果。

简易起步法是量化以下常见变异问题的机会成本：

从端到端供应链视角优化库存、以最低总成本达成客户服务水平，将最大化网络中每个参与者价值。但研究表明，极少数公司能在延伸供应链中妥善解决变异和库存问题。

库存成本主要受客户需求和供应链网络各阶段间物料流转提前期影响。不确定性通常表现为需求和提前期变异，二者均导致库存支出增加。

变异增加时，为达成目标服务水平，需增加安全库存。安全库存为供应链多重不确定性提供缓冲。毕竟，变异因需求、提前期、运输、订单处理、采购差异给网络增收成本。

特别值得注意的是信息提前期——信息在网络参与者间流动所需周期。它对规划至关重要，即供应链参与者间沟通越久，所需库存越多。信息提前期变异进一步推高库存需求，因此降低该指标有潜力在不损害服务水平前提下改善利润率。

为应对信息提前期，许多组织在网络平台之上部署控制塔，驱动实时需求信号贯穿所有贸易伙伴。许多情况下，这将信息提前期降至理论最小值或近实时。网络方案也解决了贸易伙伴间典型缺乏信任导致的过度延迟和变异。

做得当，平台策略能产生阶跃式绩效提升，让企业摆脱边际递减。网络层面的平台投资几乎总能降低达成服务水平目标所需库存，并带来废料、物流、分销、仓储等相关改善。

企业跨多阶段推广网络平台，绩效指标持续改善。此外，公司可随市场持续演进业务模式。

额外收益体现为更强可视性和实时联合执行决策能力。建立协作环境后，企业可转向其他增值业务领域。

调查AI和自动化等先进技术时，务必理解所选模型在活动与生产力方面的敏感性。面对近乎无限的可选项，最好理解哪些变量对现状影响最大，以及改变一个如何正负影响其他变量。

简单说，在踏上当今技术提供的宏大冒险前，务必理解底层业务目标，再做大预算承诺。如此将省去许多痛苦，获得聚焦业务价值的敏捷推进能力，并基于业务成果建立目标指标。

Joe Bellini是One Network Enterprises首席运营官，该公司提供AI赋能的业务网络平台。

工业技术