一个通用的解决方案无法解决当今全球供应链的所有短缺问题。面对日益复杂的环境，即便是看似轻微的中断也会造成供需波动的多米诺骨牌效应。
任何关注新闻的人都会多多少少地了解一些造成供应链紊乱的因素，例如全球政治以及不可预测的天气事件等等。中断是一种太过常见的现象，使得供应链领导者难以理解和克服对其供应链的影响。
鉴于汽车数字化导致对半导体芯片的需求不断增加，这个问题也在汽车行业迅速增长。通货膨胀和经济不稳定也会导致汽车行业的波动，此外还有不断增长的运输成本、贸易争端、过时的生产设施以及环境和监管问题。此外，随着电气化、替代购买渠道和基于订阅的服务的可能性，客户行为正在发生变化。
更糟糕的是，这些问题通常结伴而生。考虑到持续的气候危机和不断加剧的地缘政治紧张局势，在汽车行业好转之前，情况可能会进一步恶化。该行业面临的挑战已经成为“新常态”，并将在可预见的未来继续存在，这意味着今天的领导者必须为现在和未来做好计划。
用新的和改进的能力变革供应链
在今天的背景下，汽车制造商预测客户需求比以往任何时候都更具挑战性。因此，他们发送给供应商的预测波动很大。这种快速的、巨大的变化贯穿了供应链的各个层级，增加了零部件和原材料的交货时间，降低了供应商的可靠性。
积极主动的汽车供应商知道，他们必须改变供应链计划，以在这种情况下保持竞争力。这种转变意味着建立关键的能力，以可视化他们的整体业务，预测中断，并敏捷地做出反应。为此，他们必须向数字化运营模式过渡，这将是他们未来成功的基础。
对于许多领导者来说，这是向更高粒度的供应链模型迈出的一步，该模型包括并分析了广泛的内部和外部因素。当数据转化为知识时，这些数据就变成了塑造有形的企业价值的见解，即使在不确定和复杂的时期也是如此。
使用数字化运营模型分析数据
依赖于陈旧系统的汽车供应链经常无法收集成功决策所需的相关数据。即便他们能够获得数据，通常也不可能对其进行全面分析，以了解目前正在发生的事情，并预测接下来会发生什么。
向数字化运营模式过渡有助于领导者将这些关键数据与产品、渠道、客户和市场联系起来。它使供应商和原始设备制造商(OEM)能够通过吸收外部因素，如地理汽车登记、移动数据、经销商销售模式、经济活动等，更好地了解他们的市场和消费者需求驱动因素。
随着越来越多的数据可用，利用人工智能和机器学习(AI/ML)预测来提高规划和预测准确性的潜力正在显现。例如，OEM和供应商现在使用自动化工作流程和尖端分析来规划新设备和售后市场机会。此外，通过制定数量和价值计划，如今的汽车制造商可以部署实时场景分析，以更好地应对不断变化的全球和本地环境。
灵活的端到端计划、偏差和缺口弥合行动都是下一代汽车供应链规划过程的特色。这些类型的高级计划整合需求和供应，以优化库存，并在可预见的未来实现收入和利润最大化。
当汽车供应链可以将数据转化为见解，为有影响力的决策提供信息时，创造企业价值的机会无疑是巨大的。
