“去中國化”在短期無法實現(xiàn)，長期而言有重大風險，需通過供應鏈升級來應對

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：一則是彭博社報導，為了減緩疫情對經濟造成的嚴重影響，日本追加預算包括2200億日元（20億美元）資助企業(yè)將生產線撤回本土，以及235億日元協(xié)助企業(yè)將生產轉移到其它國家。另一則是美國白宮經濟顧問庫德洛（Larry Kudlow）接受外媒訪問時表示，美國可以考慮為每家想要離開中國的美國企業(yè)補貼搬遷費用，比如承擔企業(yè)回國的轉移成本，包括工廠、設備、知識財產、裝修等等，政府將 100% 的此類開銷一次性費用化（Immediate expensing），也就是說這些成本費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、世界供應鏈樞紐，擁有數(shù)量最為龐大的全球供應鏈環(huán)節(jié)，現(xiàn)在世界各國在做的平衡供應鏈風險，基本遷出國都是中國。2018年的公開數(shù)據顯示，我國汽車零部件產值近4萬億元，出口額達700億美元，占全球出口額10%。全球汽車市場對中國供應鏈的過度依賴造成了疫情中的停產，如今各主機廠希望通過在中國以外建廠來分散供應鏈風險。而疫情造成的高失業(yè)率，也推動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”地產生了“去中國化”。這勢必會對我國的供應鏈造成極大的負面沖擊和深刻的影響，我國汽車制造業(yè)將如何應對？

筆者的觀點是：“去中國化”在短期無法實現(xiàn)，長期而言有重大風險，需通過供應鏈升級來應對。

首先，資本永遠是逐利的，制造業(yè)整體搬遷，既包含工廠、設備、倉儲、物流、人員等硬件設施，還包含知識產權、專利、品牌影響力這些無形資產，即使把整個工廠都搬走，那相關的配套設施如何解決？所有這些，都需要龐大且巨額的支出費用，不管是外國政府還是華爾街都是無法承受的。

短期來看，從勞動力成本、工人素質、配套產業(yè)鏈完整度、國內市場規(guī)模等角度，這個世界上不存在可以代替中國的“容器”。制造業(yè)轉移到中國花了幾十年的時間，要離開中國，也非短短幾年時間可以辦到。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市場，已經連續(xù)十年整車產銷量世界第一，國外主機廠無法脫離中國市場而存活。

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

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

汽車供應鏈的特點在于以整車廠為核心，上萬家零配件企業(yè)從各層級為整車廠服務，形成一個錯綜復雜的供應鏈網絡，任何一個零配件企業(yè)斷鏈，都會造成整車廠的停產。

在這次疫情發(fā)生后，我們看到主機廠的采購部門花費了大量時間，通過郵件和電話的方式，跟大量的供應商對接生產交付、成品庫存、生產計劃等相關數(shù)據。這是因為在行業(yè)供應鏈透明化的領域，目前的技術手段的局限性造成的。

目前國內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等信息交換手段進行需求信息交互，并輔以大量的線下計劃員之間的個人溝通。這種方式在平時市場需求相對穩(wěn)定環(huán)境下沒有問題，但在市場需求出現(xiàn)劇烈波動時，就會陷入混亂，造成大量無效庫存與產能浪費。

人類社會步入大數(shù)據時代的這十年，數(shù)字技術的進步已經大大提升了我們對供應鏈協(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配件企業(yè)的生產供應鏈數(shù)字化探索，已經可以清晰地看到下一代數(shù)字化供應鏈整體優(yōu)化的未來。具體來說，分為以下兩個層面：

首先，利用物聯(lián)網技術，采集整個供應鏈上所有節(jié)點的數(shù)據，包含上下游的訂單、庫存、計劃、交付、生產、運輸?shù)认嚓P的數(shù)據，從最宏觀的行業(yè)需求波動，到最微觀的某輛物流車當前的GPS定位都進行采集。

而影響供應鏈執(zhí)行能力的往往就是那些微觀的因素，比如我們在給某個零配件企業(yè)分析計劃執(zhí)行率的時候，發(fā)現(xiàn)有10%是因為料箱或料架不足導致的，通過物聯(lián)網技術我們就可以實時獲取料箱位置，提升計劃的執(zhí)行率。

同時，我們還可以利用云計算，將整個供應鏈網絡采集到的信息存儲在云端，并進行實施的計算和分析，將每個節(jié)點的數(shù)據實時同步到網絡中所有的相關節(jié)點。

整個供應鏈網絡是錯綜復雜的，每個零配件廠商有大量的主機廠客戶，同時也有大量的供應商和委外加工等，同一個產品有的存在一品兩點，還有產品的替換關系和斷點切換，通過云計算可以把每個節(jié)點跟整個網絡的關系用知識圖譜快速計算出來，當一個節(jié)點發(fā)生問題，迅速將信息同步到所有節(jié)點并完成整個網絡的調整。

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鏈的另一個特點，那就是重執(zhí)行輕計劃，重交付輕運營。這個問題也在本次疫情中暴露無遺，訂單的大幅波動和供應商的異常斷供導致計劃部門難以擬定可執(zhí)行的生產計劃，過去依賴計劃員的經驗和判斷，已經無法適應現(xiàn)在的供應鏈環(huán)境。

人的時間和精力終究是有限的，面對海量的供應鏈數(shù)據和各種可能性判斷，人類一般是選擇最簡單有效而非最優(yōu)的解決方案。然而，我們卻可以依靠人工智能的算法，模擬計劃員要面對的業(yè)務約束各種邏輯條件，將決策目標和限制分拆，按照目標優(yōu)先級進行逐層求解，幫助供應鏈每個節(jié)點尋求最優(yōu)解，給出最合理的生產計劃，協(xié)助企業(yè)度過疫情的難關。

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