为什么数据和上下文对于供应链可见性至关重要

COVID-19 让世界大吃一惊，并颠覆了世界经济、社区、学校、医院、企业和供应链。尽管该病毒的全面影响尚不得而知，但它已经对从原材料到成品的全球供应链产生了重大影响。

由于供应链通常是复杂的全球网络且相互关联，因此它们特别容易出现故障。对于在关键药物成分上严重依赖中国供应商和制造商的化学和制药行业的企业来说尤其如此。

供应链管理的基本挑战之一是缺乏可见性，这会导致预测不准确、计划不周、发货延迟、决策失误、风险增加和业务损失。甚至在大流行之前，公司就争先恐后地在其扩展的供应链网络中获得足够的可见性，以发现潜在风险。事实上，21% 的全球供应链高管认为供应链可见性是他们面临的最大挑战。当 COVID-19 等灾难性事件导致需求和生产水平发生重大变化时，这个问题就变得至关重要。

幸运的是，可以使用新技术来帮助组织衡量其供应链的可见性，以便他们能够更快地应对中断。更高的可见性有助于做出更好的决策，从而提高运营效率和企业盈利能力。

在识别供应链中的基本跟踪属性以实现完全可见性时，有两种主要方法。通过将它们分类为基于硬属性和软属性的跟踪，可以更全面地了解组织的供应链。实施基于硬属性和软属性的跟踪是实现近乎最佳的可见性和高效且高利润的供应链的关键。

大多数公司陷入只跟踪传统属性的陷阱，例如位置、温度、条件、时间戳和计数，这些属性可以使用传感器捕获。

基于硬属性的跟踪提供地面实况（实时传感器数据），传感器实时从原材料、组件和成品收集信息。 Ground Truth 包含各种有助于回答重要业务问题的实时数据，例如：

• 运输中的材料或产品是否保持在所需的环境条件范围内（温度、湿度等）？
• 仓库中的材料或产品是否完好或损坏？
• 接收区中的材料或产品在码头上放置了多长时间？
• 在这个时间点，装配线上的哪个变电站是订单？

有许多类似的业务问题可以完全确定地回答，但前提是必须跟踪硬属性。

软属性跟踪为组织提供了额外的粒度，并帮助利益相关者更快地做出决策。两种不同的上下文适用于软属性：业务流程上下文，例如采购订单和付款条件；和环境背景，例如天气和交通状况。

例如，假设一个组织的组件明显存在于供应商处（如位置传感器通过硬属性跟踪所指示的那样），但它们没有被带到物流中（否则传感器会指示送货卡车上存在组件）。就基于硬属性的跟踪而言，在组件交付到物流之前不会发生状态变化。系统可能会在一段时间内处于这种状态，从而造成组件丢失的印象。因此，不清楚该联系谁来推进系统。这是纯基于硬属性的可见性的主要缺点。

很明显，硬属性与价值观和后果相关联，但软属性也在这里发挥作用，因为它们会影响产品的成功发货。例如，如果付款条件发生变化（软属性），以至于仓库中的产品没有改变所有权，则潜在所有者的资产负债表或责任风险可能会受到负面影响。

通过跟踪硬属性和软属性，组织可以做出更准确的预测、更好地计划、更快地做出决策、降低风险并增加收入。这样做还可以消除供应链中的盲点，并且可以清楚地观察到价值的增加。

一旦组织可以实时跟踪硬属性和软属性，就可以收集相关数据并将其叠加到所有供应链组件的数字模型上，从而创建所谓的数字双胞胎。它可以被认为是一个由多个资产、仓库、物流和库存信息组成的供应链“副本”，这些信息捕获数据以实时描述供应链的状态。这使组织能够在其环境上下文中查看数据点、识别历史模式、分析根本原因并优化流程。有了这种级别的详细数据，组织就可以模拟、预测并获得对其供应链各个级别的宝贵见解。

整个供应链可以被认为是许多相互关联的过程的复杂工作流程。可见性有助于了解各种替代决策的权衡，从而为降低业务风险做出最佳选择。 跟踪硬属性和软属性将导致基于真实情况的细粒度可见性，这是​​下一代智能供应链的基石。在竞争日益激烈的数据驱动世界中，跟踪硬属性和软属性将有助于组织实时做出正确决策、避免中断并在当今快速发展的业务环境中蓬勃发展。

Mahesh Veerina 是 Cloudleaf 的总裁兼首席执行官。