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演讲 | 美国供应链专家朱毅——从B2B到平台战略,以流程挖掘为例,欧美式道路的

2018-12-24 15:21:50     

  2018年12月21-22日,由宁波市经信委、宁波市商务委、宁波市口岸打私办、宁波市鄞州区人民政府主办,B2B行业权威媒体托比网、鄞州区电子商务协会、阿里巴巴1688智慧市场承办的第五届中国产业互联网大会(暨宁波产业发展论坛)在宁波香格里拉酒店隆重举行,超过1000位B2B行业精英参与了本次主题为“下沉、耦合、协同”的行业盛会。

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  以下为美国供应链专家朱毅的演讲实录,托比网整理,以飨读者!

  各位早上好!感谢本次峰会的邀请,谢谢领导和各位朋友。我在美国待了刚好30年,近20年来一直从事供应链及寻源采购业务,早期也介入B2B业务如能源一号,后来则是供应链管理与寻源采购解决方案。原以为在这个会议上可能碰到很多熟悉的朋友,但今天来了发现,国外的解决方案和国内的B2B领域是不同的群。

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  如果现在谷歌上搜索B2B,你会发现列出来前一百位差不多都是中国企业!如今B2B这个词国外用的很少,取而代之的名词是平台,一个正在改写全球经济的革命趋势。这张照片是今年7月我参加麻省理工平台战略峰会时拍的。2016年全球市值最高的五家公司都是所谓的平台公司(2014年是四家传统企业、一家平台企业)。在会上的一个论断是“一家企业就应当在一个平台里做生意,如果没有的话,你就应当建一个平台!”。《平台革命》一书的作者JefforyPark将此书送给我时所写的一句话就是“期待你建立起一个平台!”

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  多年在美国与欧洲参加如德国采购协会的峰会、电子采购专题大会,平台战略峰会、Ariba年度会议,以及对国外研究机构如Fraunhofer(全球三大研究院之一)与领先企业的访问,我发现最近几年中国企业非常罕见。因此我这里先分享的观察角度或结论可能比较特别一点,可能不一定对,仅供大家参考。然后用一个流程挖掘案例来更具体地说明解释一下。

  B2B与平台之间的差异,可以列出非常多。在此着重谈三点,第一:欧美企业通常从一个点突破,而不是面面俱到的端到端解决方案;第二:创新,但这里的创新更多的不是替代一个已有的功能,即所谓的数字化平移。而是创立出一个全新的业务模式;第三:是智能化,使用高级分析技术与人工智能或机器学习技术。

  关于第一点,国内常见的情形是“如果不说是做一个端到端的解决方案,我都不好意思”。然而,做端到端的全方位解决方案,在To B业务上至少有三个问题。

  第一个问题就是一家企业都有一套自己的管理体系,这个体系包括其内部管理的业务逻辑与方法,作为外面的平台很难了解与满足其需求。因此要使其全部抛弃掉是几乎可能的。例如,如何评估与选择供应商,企业有一套自己的体系。尽管一个高质量的供应商信息库,对企业是有帮助的,但只能是一个补充。

  第二个问题很多公司不会将所有的信息分享出来,如专有的技术、产能的计划安排,以及其它敏感的信息。

  第三个问题就是资源与工作量的问题。

  每一个点要做好,其实都不容易。无论是定单的交易或支付。事实上仅仅供应商数据就非常艰苦。无论是在美国、德国或新加坡,有一个最普通的问题是中国的供应商太难找了!为什么难?数据不好用、不准确。

  介绍几个例子——

  我自己参与过的一家瑞士巴塞尔公司,它有一个跨平台的查询技术,被Coupa看中而被收购了,尽管此企业也有P2P解决方案,但从成名到被收购均因为这个点。

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  Mulesoft将API作成平台产品,使各应用系统各互相集成对接。在传统的API上面再做一层,这样只要能与之连接,就把各种应用系统之间的对话打通了,非常让人叹为观止。有IT的知道,各应用系统集成通常占IT总投资的30%以上。做一件事,但是做一件非常重要的、创新的事。

  Topcoder。千禧年一代有三分之一愿意做自由职业人,有些高手是有钱与找不来。这一些人才如何利用?Topcoder这个平台就提供一个这样的寻源平台,例如一个非常挑战的DNA测序问题,放到平台上二十四小时就有响应。原来以为这样的问题最少也要一个月才能有答案,快得都让人怀疑其不真实。

  RiskMethods——在美国有关法律方面相关文件,每天大概有两千万页,如果让一家公司去跟踪则是不可能的。RiskMethods这家公司把各方面信息集成整合在一块,提供供应链风险的管理服务。其中也可以监测很多供应链上的中国企业。利用网络集成一大批数字、有一个大数据的监控、用人工智能消除很多噪音、最后再推到云端提供服务。在当前全球经济特别不稳定的时候,企业的需求很大。

  Ariba(这样的行业巨头)的供应链金融也只专注于流动资金动态优化这个点。什么意思?当买卖双方已经谈好一个帐期(如三十天),但我作为买方或者供应商,不想等而想明天就得到货款,双方如何快速得出双方认可的百分比点数?以往这需要费时的线下谈判,但现在在网上可以很方便,因为对于现成合同的老客户而言,快速形成双方同意的点数是可能的。而由此产生的效益是交易额的百分之几,而不是现在支付服务的千分之几。现在不少美国公司,其考核的指标是有多少比例使用流动资金动态优化。领先的企业都可做到超过50%。尽管这个业务的逻辑非常简单,但到目前为止我没有看到国内任何一家企业在做,虽然很多企业声称其供应链金融是全套的端到端服务。

  以上几个例子有一个共同点也是我要所说的欧美平台的第二个特点,即:不是做原有业务的替代(即所谓的上网平移),而是找出一个原来没有的全新业务。

  第三个欧美平台的特点是特别关注智能分析,其发展非常快。在7月份峰会上Uber介绍其公司每一分钟做五百万次预测匹配。而亚马逊平台,每年也做五千次实验。

  接下来以流程挖掘为案例,来具体观察一下。Celonis这家公司很有趣,将大家所知道的数据挖掘再往前走一大步,把业务流程与数据挖掘结合起来。Celonis是2011年由三位慕尼黑理工大学的三位硕士毕业生创立的,是德国快速成长的明量企业,过去四年时成长了5000%或50倍。德国DAX上市公司有30%成为其用户。目前公司估值已经超过十亿欧元,是事实上的独角兽公司。希望我们国内的产业互联网平台,也能够如Celonis一样做一些大企业业务,如西门子、ABB等。当然中国的大企业可能要求不一样,没有足够的注册资金或其它名头,门槛都进不去。国外即便是非常大型的跨国企业,也愿意尝试来自小微企业的新技术。

  CELONIS以流程挖掘这个点重新创造出一个市场。让最底层的系统日志文件的数据挖掘出来,以可视化的方式、方便有效地展现出来,从而大幅提升洞察能力。

  以最基础的日志文件相关的大数据应用早在150年前就有一个例子,航海日志记录每天的航行中的风向、温度、洋流等细节,但如果不发生什么问题、不出什么事,这些资料过后就放在档案馆里面了,没准堆不下时就扔掉了。时任美国海军气象台主任的Mathew却将这些数据整理出一本航海手册,提供每年各时间点风向、气温等可能形态。仅仅这么一点但可能是繁杂的工作,就帮助第一个用户在巴尔地摩到里约热内卢的航行上比计划提前一个月返回。

  非常基础的数据产生非常强大的力量。我们现在很多应用系统里面,每天产生大量的数据,甚至跨越平台的数据,这些数据怎么能够发挥作用呢?

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  这张图是一个从请购到支付的场景,这个流程由几个步骤构成,从请购、生成订单、接收订单、到结束订单及支付等。这样的场景在B2B业务里常见,例如一家德国在华分支企业,通过线上做会务服务采购,将原来现下的方式简单平移,其中就要求提供会务涉及的备选酒店等详细的信息,然而,这些有关酒店数的详细信息,原来线下并不成为问题的要求,在系统上就碰到问题,因为酒店等相关信息管理不需要这样的方式来管理。这只是其中的一种变异,考虑到众多产品类别、不同的供应商、不同的部门,流程的变化会是非常复杂的。因为To B业务的数字化转型,理解业务流程的变化及各种变异对于管理与优化就非常重要。

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  分享一个ABB的例子,ABB集团由一百多家公司构成,每家公司都有自己的业务流程。在进行建立集中的共享平台时利用流程挖掘去透彻了解流程的全景变化,以从中挑选最佳的方案。

  再比如中国一个著名的汽车公司,其供应商的认证流程是14个步骤。后来发现其80%的供应商并不需要14个步骤,只需要5个步骤,因为它们是合作多年的老供应商。由此可以大幅度提高效率,以往的14个步骤可以缩减成5个步骤。同时还可能发现有些非常特别的供应商,可能需要30个步骤,这时可能需要安排专人来处理。因此,可以做到更好的资源调度。

  流程挖掘的效益可以把流程管理的成本降低25%,将流程处理时间减少三分之一。最关键的是我们可以非常清楚地了解100%完整的真实形态。

  流程挖掘本身也利用平台的网络效应,Celonis建立最佳实践的共享机制。将一家公司行之有效的最佳实践,能够为另外的公司所选用。

  面对复杂的业务流程,中方的逻辑和西方的逻辑有些不一样。一些中方的观点是因为流程太复杂,就放到线下来做。而西方的观点是正是因为太复杂,所以就更需要数字化工具来帮助。Celonis就是开发流程挖掘来提供这样的帮助!让数据、让技术帮助我们理解复杂流程。当然希望这个系统一定要好用,复杂的东西要用起来就不容易。今天西门子有五千个用户使用这个流程挖掘,因为一线人员不再需要任何编码,就可以透视其流程的运行状况并分析与解决问题。最后小结如下:

  流程挖掘是一个完全新的题目,在西方真正热起来也没有超过五年。以数字透视流程,让你切片式地了解流程的运行全景。

  能够在非常短的时间取得成功,无论是一个简单的平台或是共享的公共平台。

  最后,就是如何做?常有朋友讲一句话,中国的一些企业主可能并不想将事情搞得太透明,这样可能让一切论证变成费话。

  西方的方法论则按系统化方法来做,让数据说话,其方法论是从多个维度来评估其优劣势、在此基础上设计路线图、进行投入产出分析。这是一个比较大的题目,原计划的以采购4.0评测为例子的说明来不及做了,今天给大家分享到这里,谢谢大家!

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