“去中國化”在短期無法實(shí)現(xiàn)，長期而言有重大風(fēng)險(xiǎn)，需通過供應(yīng)鏈升級(jí)來應(yīng)對(duì)

最近連續(xù)兩則的新聞讓制造業(yè)“去中國化”言論甚囂塵上：一則是彭博社報(bào)導(dǎo)，為了減緩疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)造成的嚴(yán)重影響，日本追加預(yù)算包括2200億日元（20億美元）資助企業(yè)將生產(chǎn)線撤回本土，以及235億日元協(xié)助企業(yè)將生產(chǎn)轉(zhuǎn)移到其它國家。另一則是美國白宮經(jīng)濟(jì)顧問庫德洛（Larry Kudlow）接受外媒訪問時(shí)表示，美國可以考慮為每家想要離開中國的美國企業(yè)補(bǔ)貼搬遷費(fèi)用，比如承擔(dān)企業(yè)回國的轉(zhuǎn)移成本，包括工廠、設(shè)備、知識(shí)財(cái)產(chǎn)、裝修等等，政府將 100% 的此類開銷一次性費(fèi)用化（Immediate expensing），也就是說這些成本費(fèi)用將允許一次性稅前扣除。

雖然日本官方文件并沒有指明中國，但我國是全球第一制造大國、世界供應(yīng)鏈樞紐，擁有數(shù)量最為龐大的全球供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，現(xiàn)在世界各國在做的平衡供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，基本遷出國都是中國。2018年的公開數(shù)據(jù)顯示，我國汽車零部件產(chǎn)值近4萬億元，出口額達(dá)700億美元，占全球出口額10%。全球汽車市場(chǎng)對(duì)中國供應(yīng)鏈的過度依賴造成了疫情中的停產(chǎn)，如今各主機(jī)廠希望通過在中國以外建廠來分散供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。而疫情造成的高失業(yè)率，也推動(dòng)了各國政府將制造業(yè)遷移回國增加本國就業(yè)率，就這么“一拍即合”地產(chǎn)生了“去中國化”。這勢(shì)必會(huì)對(duì)我國的供應(yīng)鏈造成極大的負(fù)面沖擊和深刻的影響，我國汽車制造業(yè)將如何應(yīng)對(duì)？

筆者的觀點(diǎn)是：“去中國化”在短期無法實(shí)現(xiàn)，長期而言有重大風(fēng)險(xiǎn)，需通過供應(yīng)鏈升級(jí)來應(yīng)對(duì)。

首先，資本永遠(yuǎn)是逐利的，制造業(yè)整體搬遷，既包含工廠、設(shè)備、倉儲(chǔ)、物流、人員等硬件設(shè)施，還包含知識(shí)產(chǎn)權(quán)、專利、品牌影響力這些無形資產(chǎn)，即使把整個(gè)工廠都搬走，那相關(guān)的配套設(shè)施如何解決？所有這些，都需要龐大且巨額的支出費(fèi)用，不管是外國政府還是華爾街都是無法承受的。

短期來看，從勞動(dòng)力成本、工人素質(zhì)、配套產(chǎn)業(yè)鏈完整度、國內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模等角度，這個(gè)世界上不存在可以代替中國的“容器”。制造業(yè)轉(zhuǎn)移到中國花了幾十年的時(shí)間，要離開中國，也非短短幾年時(shí)間可以辦到。而且中國本身既是全球最大的“世界工廠”，也是最大的汽車消費(fèi)市場(chǎng)，已經(jīng)連續(xù)十年整車產(chǎn)銷量世界第一，國外主機(jī)廠無法脫離中國市場(chǎng)而存活。

但從長期來看，我國制造業(yè)面臨重重困境，目前國內(nèi)的制造業(yè)供應(yīng)鏈體系建設(shè)仍處在初級(jí)階段，產(chǎn)能過剩，管理粗放，缺乏協(xié)同，需要高度重視制造業(yè)供應(yīng)鏈體系建設(shè)，從人口紅利和廉價(jià)勞動(dòng)力的怪圈中跳出，提升供應(yīng)鏈整體效率與可靠性。

任何一件事情都有兩面性，本次疫情雖然對(duì)汽車行業(yè)造成極大的沖擊，但是也將制造產(chǎn)業(yè)鏈的問題極大地暴露了出來，這相當(dāng)于是對(duì)汽車供應(yīng)鏈的一次極限壓力測(cè)試，我們正好可以利用這次供應(yīng)鏈重新整合的機(jī)會(huì)，通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù)，將暴露出來的問題解決，拉近與發(fā)達(dá)國家供應(yīng)鏈體系的差距?，F(xiàn)在正是細(xì)化供應(yīng)鏈管理、優(yōu)化效率與可靠性最好的時(shí)機(jī)，通過提升產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的綜合軟件實(shí)力，保持中國汽車產(chǎn)業(yè)長期的國際競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

汽車供應(yīng)鏈的特點(diǎn)在于以整車廠為核心，上萬家零配件企業(yè)從各層級(jí)為整車廠服務(wù)，形成一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，任何一個(gè)零配件企業(yè)斷鏈，都會(huì)造成整車廠的停產(chǎn)。

在這次疫情發(fā)生后，我們看到主機(jī)廠的采購部門花費(fèi)了大量時(shí)間，通過郵件和電話的方式，跟大量的供應(yīng)商對(duì)接生產(chǎn)交付、成品庫存、生產(chǎn)計(jì)劃等相關(guān)數(shù)據(jù)。這是因?yàn)樵谛袠I(yè)供應(yīng)鏈透明化的領(lǐng)域，目前的技術(shù)手段的局限性造成的。

目前國內(nèi)整車廠與零配件企業(yè)間的供需信息交流還是以采購系統(tǒng)的訂單信息為主，通過郵件、EDI等信息交換手段進(jìn)行需求信息交互，并輔以大量的線下計(jì)劃員之間的個(gè)人溝通。這種方式在平時(shí)市場(chǎng)需求相對(duì)穩(wěn)定環(huán)境下沒有問題，但在市場(chǎng)需求出現(xiàn)劇烈波動(dòng)時(shí)，就會(huì)陷入混亂，造成大量無效庫存與產(chǎn)能浪費(fèi)。

人類社會(huì)步入大數(shù)據(jù)時(shí)代的這十年，數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)大大提升了我們對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)同的管理與優(yōu)化的能力。通過我們這幾年來在汽車整車廠與大型一級(jí)配件企業(yè)的生產(chǎn)供應(yīng)鏈數(shù)字化探索，已經(jīng)可以清晰地看到下一代數(shù)字化供應(yīng)鏈整體優(yōu)化的未來。具體來說，分為以下兩個(gè)層面：

首先，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采集整個(gè)供應(yīng)鏈上所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包含上下游的訂單、庫存、計(jì)劃、交付、生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)认嚓P(guān)的數(shù)據(jù)，從最宏觀的行業(yè)需求波動(dòng)，到最微觀的某輛物流車當(dāng)前的GPS定位都進(jìn)行采集。

而影響供應(yīng)鏈執(zhí)行能力的往往就是那些微觀的因素，比如我們?cè)诮o某個(gè)零配件企業(yè)分析計(jì)劃執(zhí)行率的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)有10%是因?yàn)榱舷浠蛄霞懿蛔銓?dǎo)致的，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)我們就可以實(shí)時(shí)獲取料箱位置，提升計(jì)劃的執(zhí)行率。

同時(shí)，我們還可以利用云計(jì)算，將整個(gè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)采集到的信息存儲(chǔ)在云端，并進(jìn)行實(shí)施的計(jì)算和分析，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步到網(wǎng)絡(luò)中所有的相關(guān)節(jié)點(diǎn)。

整個(gè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)是錯(cuò)綜復(fù)雜的，每個(gè)零配件廠商有大量的主機(jī)廠客戶，同時(shí)也有大量的供應(yīng)商和委外加工等，同一個(gè)產(chǎn)品有的存在一品兩點(diǎn)，還有產(chǎn)品的替換關(guān)系和斷點(diǎn)切換，通過云計(jì)算可以把每個(gè)節(jié)點(diǎn)跟整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系用知識(shí)圖譜快速計(jì)算出來，當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生問題，迅速將信息同步到所有節(jié)點(diǎn)并完成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整。

回顧過去，我國汽車行業(yè)用三十年走完了國外上百年的發(fā)展道路，這樣的快速奔跑也造就了我國汽車供應(yīng)鏈的另一個(gè)特點(diǎn)，那就是重執(zhí)行輕計(jì)劃，重交付輕運(yùn)營。這個(gè)問題也在本次疫情中暴露無遺，訂單的大幅波動(dòng)和供應(yīng)商的異常斷供導(dǎo)致計(jì)劃部門難以擬定可執(zhí)行的生產(chǎn)計(jì)劃，過去依賴計(jì)劃員的經(jīng)驗(yàn)和判斷，已經(jīng)無法適應(yīng)現(xiàn)在的供應(yīng)鏈環(huán)境。

人的時(shí)間和精力終究是有限的，面對(duì)海量的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和各種可能性判斷，人類一般是選擇最簡(jiǎn)單有效而非最優(yōu)的解決方案。然而，我們卻可以依靠人工智能的算法，模擬計(jì)劃員要面對(duì)的業(yè)務(wù)約束各種邏輯條件，將決策目標(biāo)和限制分拆，按照目標(biāo)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行逐層求解，幫助供應(yīng)鏈每個(gè)節(jié)點(diǎn)尋求最優(yōu)解，給出最合理的生產(chǎn)計(jì)劃，協(xié)助企業(yè)度過疫情的難關(guān)。

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