过去尝试通过数据建模来监测、评估供应链或降低供应链风险，但传统上会受到数据采集范围的限制。以前的模型可能只绘制了全球航道的几条线路，而忽略了沿途的步骤，这些步骤通常由其他利益相关者利用自己的数据收集平台来处理。由于重要变量经常缺失，数据分析得出的结论充满不确定性。
相比之下，数字结构计划致力于构建更全面的供应链视图，将大量实时交易交织在一起。这项工作不仅能通过 RFID 标签和物联网传感器数据等技术获得更高分辨率的细节，而且还通过将多个网络数据库（甚至是不同企业运营的数据库）拼接在一起来扩大数据捕获范围。
虽然为相关供应链构建数字结构架构意味着耗费数年、投入大量精力来建设基础设施，但全面的数据模型的潜在优势可能会对全球供应链的协调方式产生颠覆业界的强大影响，并为所有相关方提供前所未有的能力。
本成功指南探讨了大规模数字结构计划的挑战和潜在业务影响。Molex（全球最大的电子连接器产品供应商之一）的不懈努力展示了一种行之有效的实施策略，验证了为实现制造商的长期目标而采取的具体举措，即优化库存管理、缩短交货时间和提高全球数千条路线的灵活性，可作为案例研究提供参考。
对于探索构建供应链协调数字架构的电子公司来说，了解所涉及的技术以及实施过程可能遇到的挑战和障碍非常重要。
虽然企业内部的数据收集、分析和自动化由高管一声令下即可启动，但打造数字结构却需要协调内部和外部利益相关者的利益。整合供应链涉及的各种系统、应用和数据源，并促进实时数据交换，需要包括供应商、制造商、分销商和零售商在内的各利益相关方进行圆桌对话。随着集成平台规模的扩大和发展，第三方物流 (3PL)、第四方物流 (4PL) 和运输公司也可能在数据共享部署中发挥重要作用。
第一个障碍来自于人，各方要采取行动确保透明和可信的数据交换。必须达成共享数据集的协议，在网络的众多节点上实施足够多的硬件连接，并且做长远规划，协调可能通过该平台创建的未来自动化操作。这涉及供应链合作伙伴在整个项目过程中的密切合作和频繁沟通。
第二个初始挑战是技术。不同的平台可能以不同的方式测量数据，使用不同的语言和计算格式，或者以自己独特的方式计算关键指标。跨组织协调数据需要一系列流程来评估输入数据的质量、可靠性和互操作性，这对于任何计划都必不可少。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 中的新工具可以帮助规范集成平台内数据属性的差异，对一个操作员的数据收集进行转换，从而与另一个操作员的指标相对应。自动化的数据管理还可以帮助以“风险调整”的方法计算数据模型见解的不确定性程度。
设计和填充集成平台的架构后，就可以继续进行数字结构实施的工作，以设法实现各种供应链改进目标了。高级分析工具利用这些整合数据生成可操作的见解、预测需求模式、识别潜在风险并优化资源分配。
最终的目标是为每个企业选择最佳的自动化工具包，并将它融入到日常业务实践中，在供应链合作伙伴之间建立无缝的协作和沟通。将跨多个地点的供应链数据的实时使用集成到业务数字运营模型 (BDOM) 中，对于实现数字结构的制度化至关重要。这种组织改进是通过建立安全的消息平台、协作规划工具、共享仪表板或其他自定义应用程序来实现的。
当 Molex 莫仕为增强其行业领先的端到端 (E2E) 数字供应链能力而开始开发数字结构时，首先需要建立一份全面的必要能力清单。在规划过程中，很明显，如果不妥善解决以下功能、系统和平台的链接及可见性问题，公司的供应链协调愿景就无法实现：
执行这项复杂的任务需要经过缜密思考的策略。通过参与供应链协调的各个团队的合作，我们制定了四管齐下的策略来解决集成所需的所有关键功能和团队问题。这些支柱的重点关注领域包括人才、运营模式、软件，以及最为重要的数据，被视为 AI 驱动的见解的燃料。
人才招聘与发展
Molex 莫仕的数字化转型之旅的一个关键成功因素是人才的招聘和培养。公司专注于建立一支拥有多元化专业知识的团队，包括网罗网络开发、以人为本的设计、数据架构、数据质量和供应链管理方面的专家。这种集合多门学科的方法可确保 Molex 莫仕具备必要的技能，可全力进行复杂数字结构的设计、实施和维护。此外，由于人才对于确保成功实施举足轻重，因此需要培养持续学习和创新的文化，这已被证实很有作用，可以鼓励员工及时了解数字供应链管理的最新趋势和技术。
业务数字运营模式 (BDOM) 集成
精心设计的 BDOM 对于整个企业的数字结构能力应用制度化至关重要。BDOM 是业务流程转型的蓝图，可引导我们将技术整合到员工工作流程中。该模式强调敏捷性、效率和以客户为中心，使 Molex 莫仕能够迅速响应供应变化和客户需求。BDOM 将流程和工具标准化，可确保数字解决方案部署的一致性和质量。
软件解决方案
Molex 莫仕采用战略性的软件开发方法，仔细考虑每个数字解决方案的制造或购买决策。该战略需要对内部能力和市场产品进行全面评估，以确定最有效和最具成本效益的途径。通过平衡内部开发与外部采购，公司可确保利用最佳技术，同时保持对关键系统和流程的控制。这种方法不仅能增强数字结构的可扩展性和灵活性，还支持创新和快速部署。
数据作为战略资产，可实现高信任度、低风险的采用
在 Molex 莫仕的数字结构中，数据不仅是一种资源，还是一种推动创新、决策和卓越运营的战略资产。公司在构建强大的数据基础设施方面投入了大量资金，以对收集、存储和分析大型数据集提供支持。该基础设施包括高级分析平台、AI 和机器学习工具，可将原始数据转化为可行见解。Molex 莫仕的数据策略强调数据完整性和安全性的重要性，确保决策过程中使用的所有数据均准确、可靠和安全。
Molex 莫仕供应链协调计划和数字结构增强体现了一些改进，这些改进已经能够帮助客户根据市场条件的变化最大限度地提高实时响应能力。在捕获数据并将各种网络拼接成单一模型后，最后一步是将见解分发给整个网络的决策者。供应商和内部部门都可以依靠对条件的实时评估，以及对未来的预测来优化其运营。
如要将数字结构见解发布到最能善加利用的人员的仪表板上，则需要将软件集成到现有的 BDOM 系统中。平台的每个外部利益相关者都可以对软件基础设施实施类似的策略。
精心设计的 BDOM 可以帮助企业以互惠互利的方式部署和扩展高级模型功能。更新的业务流程和新的运营模式对于成功实施同样重要。运营模式可以看作是为最终用户提供的新功能的制度化。
实时数据集成
由于数字结构集成了来自不同来源的数据，因此用户现在可以获得供应链的整体视图。这种实时数据集成有助于有效监控和管理供应链，减少延迟并提高响应能力。
增强可见性
通过创建供应链的数字化副本，利益相关者可以对从原材料采购到最终产品交付的整个过程进行可视化。这种可见性有助于识别瓶颈、预测中断和优化运营。
改进决策
通过获取全面的实时数据，整个供应链网络中的利益相关者都可以做出明智的决策。预测分析和 AI 驱动的见解有助于实现主动管理，使各方能够预测问题并降低风险。
协作和连接
数字结构可促进供应链中不同利益相关者之间的协作。无缝通信可解决原本颇费时间和资源的协调问题。
可扩展性和灵活性
公司可以根据不断变化的市场需求和条件来调整和扩展其供应链模型。此外，还可以构建比平台更加先进的监控和预测工具，开发新的、更强大的功能。
自动化和效率
与 BDOM 流程集成的数字结构模型利用自动化技术，可减少人工干预，最大程度地减少错误并加快日常任务的执行。这可以全面提高效率和节约成本。
风险管理
模拟和分析不同场景的能力可帮助公司识别潜在风险，并在供应链中断时制定缓解策略。这种积极的风险管理方法可避免供应链意外中断而产生的高昂成本。
总体而言，利用 BDOM 来精心构建的数字结构平台集成可提供巨大价值。企业现在面对原本不透明和不确定的供应链状况时，可以预测、调整和缓解影响。
Molex 莫仕着眼于全面的跨企业数据平台和通过 BDOM 工具实现流程转型，采取更灵活、响应更快的供应链方法，发掘新机遇、推动了未来增长并产生长期竞争优势。
数字供应链协调是 Molex 莫仕战略的基石，旨在实现卓越运营并为客户和利益相关者提供卓越价值。公司对数字结构开发的投资反映了其致力于利用技术推动创新、效率和敏捷性。Molex 莫仕在不断完善和扩展其数字能力的过程中，逐渐为数字时代的供应链管理树立了新标准。
