是时刻重新审阅制造业了。

制造业看似壮大，实在懦弱，也会面临力不能胜的天灾，这天灾就是管控不了供应链上下游的风险。

举个例子，上个月，意大利疫情趋于严重时，有个段子在中国盛行：

一家意大利公司将500万个口罩的采购需求同时放给了三个中国公司，这三家中国公司又各自询问了10家互助的贸易公司，这10家贸易公司又各自询问了10家口罩工厂，于是海内口罩工厂得到了有15亿只口罩要下单的信号，纷纷提高了出厂价。

由此可见，供应链出问题，焦点是数据与信息的不透明与缺乏：不能第一时间获得上游供应商的风险信息，也没有足够的数据来训练模子对风险举行预判；供需信息缺乏有用对接；供应链信息的通报往往是线性的通报，下游2%的需求转变，经由中游若干节点，到上游可能形成5%甚至10%的供应转变，从而形成库存积压。这是供应链上常泛起的“牛鞭效应”。

不算疫情这个黑天鹅，供应链泛起风险也是常有的事：供应商所在地泛起自然灾害；金融抑制导致供应商资金链出问题；环保治理严酷使中小供应商难以为继；短期供应不足导致焦点原材料价钱上涨甚至缺货，等等，都是供应链系统出了问题，带来损失。

那么，通过什么样的手艺手段，可以去应对工业“天灾”？

现在一个显著趋势是，通过AI、IOT等手艺，搭建供应链控制塔，把各个节点信息采集、共享，上下游端到端地实现信息透明，并行使工业大数据对供需、价钱等种种风险举行AI模子展望。在未来，通过手艺平台，治理者可以在线实时知道某种原材料有涨价风险，某家供应商的产能有问题，哪个区域有更合适的供应商。对于制造业企业来说，这是一个与“天灾”抗衡的机遇；对于手艺厂商来说，提供“控制塔”能力意味着不小的商业机遇。

这样的控制塔在那里呢？目前市场上有了许多探索，但都还不太成熟。

差别应用平台在治理供应链风险上的功效差异

相对来说，被列入新基建的工业互联网可以在端到端透明上，提供更多可行性。前沿手艺情报所专栏揭晓过一篇文章先容工业互联网。它可以通过工业IOT毗邻供应商装备，实时获得供应链大数据；可以通过PaaS层封装的AI算法，展望风险；应用层也有数字化采购工具，以及供需对接的应用，实现多供应商的目的并增强数字化治理。这样，制造业面临的供应链“天灾”，可以通过手艺平台来治理。

虽然以上应用在制造业中还未普及，但未来偏向已明。像百布、震坤行等工业B2B电商，在之前拉拢、自营的基础上，也向工业互联网偏向生长，用IOT装备毗邻整个供应链。

本篇文章，我们试图回覆以下问题：

• 制造业在面临供应链风险时，能够做到“我命由我不由天”吗？

• 工业互联网上述功效，都能起到什么样的详细作用？

• 现在工业互联网在企业的供应链治理中应用还很少，这是为什么，还存哪些局限性？