任何關注新聞的人都會多多少少地了解一些造成供應鏈紊亂的因素，例如全球政治以及不可預測的天氣事件等等。中斷是一種太過常見的現象，使得供應鏈領導者難以理解和克服對其供應鏈的影響。
鑒于汽車數字化導致對半導體芯片的需求不斷增加，這個問題也在汽車行業迅速增長。通貨膨脹和經濟不穩定也會導致汽車行業的波動，此外還有不斷增長的運輸成本、貿易爭端、過時的生產設施以及環境和監管問題。此外，隨著電氣化、替代購買渠道和基于訂閱的服務的可能性，客戶行為正在發生變化。
更糟糕的是，這些問題通常結伴而生。考慮到持續的氣候危機和不斷加劇的地緣政治緊張局勢，在汽車行業好轉之前，情況可能會進一步惡化。該行業面臨的挑戰已經成為“新常態”，并將在可預見的未來繼續存在，這意味著今天的領導者必須為現在和未來做好計劃。
用新的和改進的能力變革供應鏈
在今天的背景下，汽車制造商預測客戶需求比以往任何時候都更具挑戰性。因此，他們發送給供應商的預測波動很大。這種快速的、巨大的變化貫穿了供應鏈的各個層級，增加了零部件和原材料的交貨時間，降低了供應商的可靠性。
積極主動的汽車供應商知道，他們必須改變供應鏈計劃，以在這種情況下保持競爭力。這種轉變意味著建立關鍵的能力，以可視化他們的整體業務，預測中斷，并敏捷地做出反應。為此，他們必須向數字化運營模式過渡，這將是他們未來成功的基礎。
對于許多領導者來說，這是向更高粒度的供應鏈模型邁出的一步，該模型包括并分析了廣泛的內部和外部因素。當數據轉化為知識時，這些數據就變成了塑造有形的企業價值的見解，即使在不確定和復雜的時期也是如此。
使用數字化運營模型分析數據
依賴于陳舊系統的汽車供應鏈經常無法收集成功決策所需的相關數據。即便他們能夠獲得數據，通常也不可能對其進行全面分析，以了解目前正在發生的事情，并預測接下來會發生什么。
向數字化運營模式過渡有助于領導者將這些關鍵數據與產品、渠道、客戶和市場聯系起來。它使供應商和原始設備制造商(OEM)能夠通過吸收外部因素，如地理汽車登記、移動數據、經銷商銷售模式、經濟活動等，更好地了解他們的市場和消費者需求驅動因素。
隨著越來越多的數據可用，利用人工智能和機器學習(AI/ML)預測來提高規劃和預測準確性的潛力正在顯現。例如，OEM和供應商現在使用自動化工作流程和尖端分析來規劃新設備和售后市場機會。此外，通過制定數量和價值計劃，如今的汽車制造商可以部署實時場景分析，以更好地應對不斷變化的全球和本地環境。
靈活的端到端計劃、偏差和缺口彌合行動都是下一代汽車供應鏈規劃過程的特色。這些類型的高級計劃整合需求和供應，以優化庫存，并在可預見的未來實現收入和利潤最大化。
當汽車供應鏈可以將數據轉化為見解，為有影響力的決策提供信息時，創造企業價值的機會無疑是巨大的。
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