百年供应链，是如何一步一步进化的？
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嗨 来 朋友们， 我们 今天 来说 个 大事儿， 就是 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 就是 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。 你 就 看 历史上 但凡 能 做到 龙头 的 公司， 无一例外 都是 供应链管理 的 高手。 你 就 比如说 库克 当年 是 苹果 C E O 之前， 他 就是 主管 供应链， 还有 小米 对 吧？ 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， 你 不就 生产 完了 运输 然后 卖掉， 不就 这么 点 事儿 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 A I 爆发 的 这个 时代， 它 又会 如何？

现代 供应链 的 鼻祖 可以 说 就是 福特。 在 19世纪 就 18几年 的 时候 哈那 时候 造 车 他是 把 工人 分成 一组 的， 然后 每 一组 都 得 把 整个 车 生产流程 全都 跟 下来。 这 不光是 对 工人 的 素质 要求 特别 高， 你 得 是个 全才， 而且 还会 产生 大量 的 劳动力 冗余。 于是 1913年 的 时候， 福特 做出 了 一个 可以 说 让 他 载入史册 的 决定， 为 当时 他 那个 T 型 车 构建 了 一个 流水线。 他 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， 它 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 他 汽车 大王， 不过 要 我说 哈他 就 应该 叫 流水线 大王 或者 供应链 大王。

好， 这 产量 一 上来， 新的 问题 就 出现了。 虽然 这 生产 效率 是 大大提高 了， 但是 上游 的 原材料 供应 它 跟不上 了。 你 就 比如说 什么 钢铁、 轮胎 这种 它 经常 断 货， 就 导致 你 这么 精密 的 一个 流水线， 就 只能 等着 上游 的 货。 个 福特 的 解决方案 也是 非常 的 简单粗暴， 你 上游 不是 跟不上 吗？ 那 我 就 自己 造反。 正 有钱 有 地， 他 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、 轧钢机 厂 等等， 都 整合 在 自己的 一块 地上。 在 密歇根 建 了 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。 你看 那时候 虽然 供应链管理 这个 词儿 还没 出现， 但 福特 可以 说 已经 自己 走出 了 第一步， 就是 流水线 加上 垂直 整合。

后来 福特 它 这个 标志性 的 生产 模式， 就 引来 了 世界各地 的 老板 都来 学习 取经。 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 他 本来 也 想 照猫画虎， 就 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 他 本来 自然资源 就 缺 一块 钢板， 都 恨不得 开 两半 用， 那 库存 那 放着 那 就是 暴殄天物。 所以 对 丰田 来说， 流水线 我可以 学， 但是 这个 垂直 整合 它 不太 适合 我。 丰田 它 就 稍微 改良 了 一下， 搞 了 一套 叫 G I T just in time 即时 生产 的 模式。 这个 模式 核心 追求 是什么？ 就是 零库存。 你 用 的 时候 我 再去 查， 尽量减少 库存， 去 提高 供应链 的 效率。

但 这 可不是 件 容易 的 事儿。 你 想 一个 汽车 那么 多 零部件 供应商， 丰田 他 想 根据 需求 去 灵活 的 调用 生产。 今天我 要 五十 单 丰田 二十 单 这种 又 小 又 急 的 单子 根本 没有人 愿意 接。 丰田 他 就 想到 了 一个 折中 的 办法， 他 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， 我 就 入股 你， 你 就 专门 给我 丰田 建 一条 新的 生产线。 那 我 都是 大股东 了 对 吧？ 总得 优先照顾 我 一下， 等你 有空 了 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， 他 就 采取 一个 海王 战术， 多 找 几个 备胎 呗。 A 没空 我 就 找 B B 没空 我 找 C 反正 所有人 都 陪我玩， 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， 这个 我们 一会儿 再说。 总之 丰田 它 这个 G I T 的 模式 不一定 是 最优解， 但是 你 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， 我 低头 玩命 造， 生产 的 越快越好。 但 到了 丰田， 他 就 把 供应链管理 的 需求 短 也 考虑 进来。 我不能 光 低着头 灶， 我 还得 把头 抬起来， 看看 市场 需要 什么。 包括 现在 我们 分析 一个 公司 供应链管理 的 怎么样， 其中 一个 非常重要 的 指标 叫做 inter turn over 库存 周期。 就是你 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。

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， 说 你们 知道 为什么 餐厅 他 要 搞 特价 菜 吗？ 大家 可能 觉得 便宜， 对 吧？ 促进 销量， 吸引 顾客 这些 也都 对。 但 我 跟 你说， 这 背后 其实 还有一个 非常 深入 的 思考， 就是 库存 管理。 你 想 这个 餐厅 备 菜， 从 开始 买菜、 洗菜、 切菜 端上桌， 其实 它 就是 一个 微型 的 供应链 了。 而 这个 餐厅 菜单 上 它 可能 几十道、 上百 道菜， 作为 餐厅 就得 配置 很多 新鲜 的 食材。

这就是 库存。

可是 我 今天 假设 推出 一道 特价 菜， 我说 宫保鸡丁 半价， 那 我 提前 就 知道 他 肯定 卖 的 好啊。 我 就可以 准备 大量 的 鸡， 大量 的 花生米、 葱， 其他 食材 我 就可以 少 备 一点。 所以 你 没有， 那 餐厅 就 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 他 更好 的 去 管理 自己的 库存， 那 整个 餐厅 这个 供应链 的 效率 不就 上来 了。 所以 你看 这个 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 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。 再 往后 这个 技术 发展， 供应链 它 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， 这个 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 他 怎么办？

在 早期 其实 是 没有 一个 非常 好的 纠错 机制。 比如 罐装 饮料 的 流水线 就是 这个 传送带， 然后 上面 是一个 瓶子， 每隔 几秒 过来 一个， 然后 上面 一个 喷头 滋 就 开始 往 里 滋 饮料。 但 它 可能出现 一个 什么 问题 呢？ 比如说 万一 这个 瓶子 的 时间 来 错了， 就 这块 没 瓶子 对 吧？ 但 上面 那个 喷头 他不知道 还是 傻了 吧唧 的 直接 往 外 滋， 那 可能 到 哪 哪 都是， 还有 可能 会影响到 后面 的 瓶。 这个 错误， 你听 着 可能 很 弱智， 但 问题 就是 你不知道 这个 流水线 可 会 发生 什么 千奇百怪 的 错误。 所以 当时 那些 饮料 厂商， 他 当时 就 不得不 找人 在那 盯 着， 一 出现问题 赶紧 拉闸。

终于 到了 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。 P L C 这个 词儿 大家 可以 稍微 记住 一下， 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 你的 什么 电梯、 写字楼， 哪怕 游乐场， 都 遍布 着 各种各样 的 P L C。 它 其实 相当于 工厂 里 的 一个 大脑， 就是 它的 C P U。 你可以 提前 写 好 程序， 就 比如说 你 得 识别 空瓶 来了 我 再 资 对 吧？ 你 装 多少 装 多 快 都 可以 控制， 就让 流水线 可以 完全 实现 的 自动化。 原来 这些 机器 可能 只会 闷着头 干， 现在 你可以 if 怎么 怎么样， 但 怎么样 了。

80年代 开始， 包括 I D M 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 P L C 的 普及， 自动化 效率 大大 提升。 它 可以 说是 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到20 瓶， 而 这个 P L C 领域 的 大哥， 可以 说是 西门子 的 thematic。 到 现在 全球 大概 有 3分之1 的 工厂 用 的 都是 西门子 的 P C 西门子 的 控制器。

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 场内 物流 的 A G V 小车。 这么说 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。 你 比如说 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。 你看 它 这个 18米高 的 无人 仓库， 五六层 楼 高， 他 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 的 放进 那个 仓储 格子 里， 是不是 还 挺 科幻 的？ 像 小米、 格力 现在 都在 搞 所谓 的 黑灯 工厂， 就 不需要 开灯， 全都 是 各种 机器人 在 忙活。 好在 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。 90年代 乔布斯 离开 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 有 库存 积压。 所以 在 97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 他 就 立刻 意识 到了 苹果 当时 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 的。 库克 有 一句 名言 说 库存 是 最 根本性 的 邪恶。 他 来 给我 第一件 事儿 就是 跟 乔布斯 一起 落地 了 丰田。 刚刚 我们 说到 的 那个 G I T 模式， 削减 砍 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 他 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 它 就 越来越 长， 也就 越来越 失真。 你 比如说 产 线上 有 个 工人， 他 发现 原料 短缺， 他 就 跟 主管 说说， 不好意思， 这个 原料 短缺 我 可能 得 晚 两天 交付。 主管 在 上报 给 他的 老板 的 时候， 他 可 想着 打点 富裕 对 吧？ 就是说 老板 我 可能 得 晚 五天， 老板 可能 通知 下游 组装厂 的 时候 再 打点 富裕 说 我 得 晚 一个 礼拜。 下游 组装厂 告诉 苹果 跟 他说 我 得 晚 十天。 你看 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 它 因为 链路 太 长， 在 供应链 里 导致 的 各种 问题 其实 非常 常见。 它 还有 个 专业名词 叫做 牛鞭 效应。 你 别 想 歪 了， 它 就 好像 你 手里 拿了 个 鞭子， 你 这 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。

为了 解决 这个 牛鞭 效应 的 问题， 苹果 他 就 投资 了 一套 软件系统 来 统筹 管理 整个 供应链 上 的 信息。 什么 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 叫 企业 资源 规划系统， 简称 叫 E， 也是 个 缩写， 大家 也可以 记 一下。 放心 也 没 那么 多。 就是你 想 有了 这套 E R P， 库克 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。 他 看到 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 C E O。

就 这个 信息化， 你 现在 可能 听着 感觉 好 空的 一个 词儿， 不就 一堆 表 吗？ 听着 感觉 没什么 的。 但 我 跟 你说， 他的 推进 其实 是 非常 缓慢 的， 尤其是 对于 一些 非常 庞大 的 企业， 有的 企业 甚至 在 推进 过程 当中 碰 了 一鼻子灰。

我给你 非常 有名 的 例子 就是 耐克。 90年代 的 时候， 耐克 的 销量 穿 的 非常 厉害， 甩开 了 他的 竞争对手 什么 阿迪达斯、 锐步 一大截。 于是 到 99年 的 时候， 他 就 下定决心 说 我要 投 重金 来 升级 我的 供应链 管理系统。 他 就 找 了 一个 叫做 I 2的供应链管理 公司， 花了 4亿美元 重金 打造 了 E R P 系统。 就 类似 刚刚 苹果 那个 系统， 号称 之后 可以 非常 准确 的 预测 到 订单 的 需求， 制造 周期 也可以 从 九个月 缩短 到 6个月， 反正 就是 吹 的 非常 的 厉害。 结果 没想到 这个 E R P 系统 的 复杂程度 远远超过 他们的 预期。

你 想 耐克 那 货 那么 多， 对 吧？ 这个 需求预测 出来 可以 说是 驴唇不对马嘴。 你 比如说 当时 他 有 一款 鞋 叫做 air garnett 3系统， 就 严重 高估 了 这个 鞋 的 销量， 害 得 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， 对 吧？ 大家 都很 熟悉 了， 他 这个 系统 就 给 人 预测 的 特别 低， 最后 导致 产能 跟不上。 这就 好像 我 这 餐馆 里 宫保鸡丁 一 大盘 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 七年 整整 七年 才 把 这个 新的 E R P 系统 又 修修补补 完成 上线。

我 举 耐克 这个 例子， 其实 就是 想 跟 大家 说， 这种 系统 更新 它 不是 一蹴而就 的。 不过 像 E R P 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 我 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 的 沟通。 不过 最近 可能 又有 很多人 觉得 这个 E R P 系统 有点 过时 了。

那那 就是 后话。

说到 这个 信息 的 反馈 跟 流转， 我 跟 你说 有一个 行业 可以 说是 把 供应链 的 反馈 速度 发挥 到了 极致， 就是 快 时尚。 你看 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 N N M 这种 快 时尚 它 就 不一样 了。 它们 为什么 能 崛起？ 就是 因为 它 在 持续 不断 的 飞速 的 上 新品， 恨不得 几天 就上 百个 新。 所以 对 他们的 供应链 来说， 至关重要 的 就是我 得 知道 哪些 品 受欢迎， 对 吧？ 然后 我 最 快速 的 去 量产 跟上。

你 就 比如说 ZARA， 他在 2010年代 互联网 兴起 的 时候， 他 就 用了 R F I D 的 技术。 每个 品 他 都 咵 给 打 个 tag。 这样 就可以 实时 的 追踪 他 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， 这些 信息 就 全都 自动 反馈 到 系统。 他 知道 哪 款 卖 的 好， 对 吧？ 然后 再 量产 补货。

现在 好像 湿 印 这种 就 更 夸张 了， 它 一天 就 可能 要 上上 千个 新品。 他 就在 ZARA 的 基础 之上， 又 搞 出来 一套 叫做 小 单 快 返 的 模式。 就是 他 会 先 在 社交 媒体 上 通过 内容 去 判断 说 现在 什么 流行 什么 趋势， 找 设计师 夸 设计 巨 多， 新款 真的 是 巨 多。 但是 每一个 新款 它 就 找 供应商 先 就 做 那么 一两百 件 就是 小 单。 然后 同时 他 会 把 这些 新款 哗 全都 上架 到 他的 电商 平台 上， 快速 测试 用户 喜欢 什么的， 达到 用户 反馈， 然后 再去 量产 就是 快 返。

就 这种 极致 的 信息反馈， 让 适应 可以 一天 就能 有 上 千个， 也 帮助 他 快速 的 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 肯定 也会 再 带来 像 环保， 质量 把 控 等等 的 一系列 问题。 你看 时 印 现在 为了 上市， 也 在 紧锣密鼓 的 想 去 解决 这些 问题， 有 机会 我们 也可以 再 单独 聊聊 时 印。

好， 咱们 刚才 说 了 生产 端 和 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， 你 就 感觉 已经 挺 厉害 的。 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。 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 国道 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。

一个 赛事。

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。 你 就 比如说 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， 他 会 用 一个 什么 办法， 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 就 相当于 是 现实 世界 的 一个 映射， 一个 双胞胎。 所以 它 还有一个 非常 有意思 的 名字， 叫做 数字 孪生 digital twin。 你说 这个 数字 孪生？ 听着 倒是挺 酷炫 的， 可 它 实际 的 用途 是什么 呢？ 这 供应链 最 讲究 的 就是 实际 的 结果， 讲究 效率， 它 才 不 care 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 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。 它 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。

你 比如说 研发 这边， 你 要是 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 他 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 一比一 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。 你 就可以 直观 的 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 的。 工程师 他 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。 比如说 你 设计 新车 的 时候， 你 要 给他 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 A I 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。 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 以 整个 供应链 的 流程。 我 前两天 听 了 这个 太 talk， 他 就 讲 的 是 西门子 怎么 帮 这些 锂电池 公司 去 建 ega factory。 他们 就会 先 在 数字世界 里 模拟 好， 比如说 机器 摆 多少， 摆在 哪儿， 产 线 怎么 设计， 包括 你 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 的 效率 可以 更高， 关键 是你 在 测试阶段 就可以 发现 很多 风险， 把 它 规避 掉。 不然 你 整一个 giga factory 都 建 好了， 然后 发现 一堆 bug， 对 吧？ 你 尴 不尴尬？

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 想， 区块 链 的 技术 其实 是 可以 很 好的 被 供应链 应用 的。 你 想 它 又 可以 完整 的 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。 你 比如说 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， 你 就 很 容易 一层 一层 的 去 溯源， 找到 问题 的 源头。 你 比如说 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。 你 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 词儿。 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， 你是 真的 实打实 的 能 看到 一些 落地 场景。 所以 从 这个 角度 来说， 供应链 可以 说是 人类 科技发展 的 先行者。

怎么样？ 我 这 句 话 应该 放在 开头。 你看 供应链 这 一百多年 一步一步 走来， 从 流水线 加速 生产， 要 开始 考虑 库存， 考虑 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 这 段 视频 就 希望能够 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 词儿， 有一个 更 形象 的 概念， 今天 就说 到 这儿。