供应链“去中国化”的风险如何应对

作者/张春林

编辑/张楠

设计/赵浩然

职务/杜凯

最近，连续两条新闻让制造业“去中国化”的说法非常流行：一条是彭博社的报道，即为了缓解疫情对经济的严重影响，日本的额外预算包括2200亿日元，用于支持公司从本国撤出生产线，以及235亿日元，用于协助公司将生产转移到其他国家。另一方面，白宫经济顾问库德洛在接受外媒采访时表示，美国可以考虑为每一家想离开中国的美国公司补贴搬迁费用，例如承担公司回国的转移费用，包括工厂、设备、知识产权、装修等。政府将把这些费用的100%作为一次性费用，这意味着这些费用将被允许一次性税前扣除。

尽管日本的官方文件没有具体说明中国，但中国是世界上最大的制造业国家和全球供应链枢纽，拥有最多的全球供应链环节。目前，世界上大多数国家都在平衡供应链风险，中国是移民的主要目的地。根据2018年的公开数据，中国汽车零部件产值达到近4万亿元，出口额达到700亿美元，占全球出口的10%。全球汽车市场对中国供应链的过度依赖导致了疫情期间的停产，现在主要制造商希望通过在中国境外建厂来分散供应链风险。疫情造成的高失业率也促使世界各国政府将制造业迁回本国，以提高就业率，从而导致“去中国化趋势”。这将不可避免地对中国的供应链产生重大的负面影响和深刻影响。中国汽车制造业将如何应对？

作者的观点是，“去中国化”不可能在短期内实现，但从长远来看存在重大风险，需要通过供应链升级来解决。

首先，资本总是以利润为导向的。制造业的整体搬迁不仅包括工厂、设备、仓储、物流、人员等硬件设施，还包括知识产权、专利、品牌影响力等无形资产。即使整个工厂搬迁，相关配套设施又如何解决？所有这些都需要巨额支出，无论是外国政府还是华尔街都负担不起。

从短期来看，从劳动力成本、工人素质、配套产业链完整性、国内市场规模等方面来看，世界上没有一个“容器”可以取代中国。制造业向中国转移花了几十年的时间，离开中国不是几年就能实现的。此外，中国本身不仅是世界上最大的“世界工厂”，也是最大的汽车消费市场。它已经连续十年成为全球最大的整车生产商和销售商，外国原始设备制造商离不开中国市场。

然而，从长远来看，中国制造业面临着许多困难。目前，国内制造业供应链体系建设仍处于初级阶段，产能过剩、管理粗放、缺乏协调。我们需要高度重视制造业供应链体系建设，跳出人口红利和廉价劳动力的圈子，提高供应链的整体效率和可靠性。

任何事情都有两面性。尽管疫情对汽车行业产生了巨大影响，但也暴露了制造业产业链中的问题。这相当于对汽车供应链的一次极限压力测试。我们可以利用这一机会整合供应链，通过大数据、物联网和人工智能等新技术解决暴露的问题，缩小发达国家供应链系统之间的差距。现在是完善供应链管理，优化效率和可靠性，通过增强产业供应链的综合软件实力，保持中国在汽车行业长期国际竞争优势的最佳时机。

汽车的特点……

ve供应链是以整车厂为核心，数以万计的零部件企业从各个层面为整车厂服务，形成复杂的供应链网络。任何零部件企业链的断裂都将导致整个汽车工厂停产。

在这次疫情爆发后，我们看到主机厂的采购部门花了大量时间通过电子邮件和电话与大量供应商就生产交付、成品库存、生产计划和其他相关数据进行沟通。这是由于当前技术手段在行业供应链透明度领域的局限性。

目前，国内汽车制造商与零部件企业之间的供需信息交流主要基于采购系统的订单信息，通过电子邮件、EDI等信息交流方式进行需求信息交流，并辅以线下规划师之间的大量个人沟通。这种做法在相对稳定的市场需求环境下不是问题，但当市场需求出现严重波动时，就会陷入混乱，造成大量无效库存和产能浪费。

在人类社会进入大数据时代的十年里，数字技术的进步极大地增强了我们管理和优化供应链协作的能力。通过近年来我们对汽车工厂和大型一级配件企业生产供应链的数字化探索，我们可以清楚地看到下一代数字供应链整体优化的未来。具体来说，它可以分为两个层次：

首先，利用物联网技术，从整个供应链的所有节点收集数据，包括上下游订单、库存、计划、交付、生产、运输等相关数据，从宏观层面的行业需求波动到微观层面的物流车GPS定位。

而影响供应链执行能力的因素往往是那些微观因素。例如，在分析某零部件企业的计划执行率时，我们发现10%是由于材料箱或支架不足造成的。通过物联网技术，我们可以实时获取物料箱的位置，提高计划执行率。

同时，我们还可以使用云计算将整个供应链网络收集的信息存储在云中，并进行实现计算和分析，将每个节点的数据实时同步到网络中的所有相关节点。

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通过云计算，可以使用知识图快速计算每个节点与整个网络之间的关系。当一个节点遇到问题时，可以将信息快速同步到所有节点，并可以调整整个网络。

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整个供应链网络是复杂的，每个零部件制造商都有大量的OEM客户，以及大量的供应商和外包加工。同一个产品可能有一个或两个点，以及产品替换关系和断点切换。通过云计算，可以使用知识图快速计算每个节点与整个网络之间的关系。当一个节点遇到问题时，快速将信息同步到所有节点，并完成整个网络的调整。

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订单的大幅波动和供应商的异常供应中断使计划部门难以制定可执行的生产计划。过去，依靠规划者的经验和判断，很难适应当前的供应链环境。

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回顾过去，中国汽车工业在三十年的时间里完成了国外一百多年的发展。这种快速发展也造就了中国汽车供应链的另一个特点，即执行优先于计划，交付优先于运营。这个问题在当前的疫情中也暴露出来了。订单的大幅波动和供应商的异常供应中断使计划部门难以制定可执行的生产计划。过去，依靠规划者的经验和判断使其无法适应当前的供应链环境。

人类的时间和精力最终是有限的。面对海量的供应链数据和各种可能的判断，人类通常会选择最简单、最有效的，所以……

而不是最优的。然而，我们可以依靠人工智能算法来模拟规划者面临的业务约束和各种逻辑条件，分解决策目标和约束，并根据目标的优先级逐层解决。这有助于供应链中的每个节点寻求最佳解决方案，提供最合理的生产计划，帮助企业克服疫情带来的困难。

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