與過去相比，電子行業(yè)的供應鏈充斥著越來越多的風險：外包制造與封裝的業(yè)務不斷增加、OEM客戶吹毛求疵、供應鏈中庫存水平偏低以及各種各樣意外事件的發(fā)生。為了有效地避免風險，做到未雨綢繆，更多的組織正投資于供應鏈風險管理項目。 

　　然而，他們大多數在風險管理上專注于最大限度地降低元器件供應及價格的波動，致力于利用多貨源的采購方式來減輕關鍵元器件對任何單一供應商的依賴，并確保合同得以執(zhí)行，以驅動可預測的價格走勢。同時，各家廠商還在努力改善物流和交貨的可靠性，降低供應網絡的成本。 

　　但是，許多電子廠商卻忽視了其陳舊的供應鏈管理系統(tǒng)正在滋生的最大風險，這些風險隱藏于視野之外。他們的系統(tǒng)通常是幾年以前建立的，其性能不斷下降，所生成的計劃和建議并不能反映公司或者全球經濟的最新形勢。系統(tǒng)性能的逐步下降是大多數廠商沒有意識到的風險，因為他們以為自己的供應鏈計劃與執(zhí)行系統(tǒng)仍然像剛剛建立時那樣有效。 

過時供應鏈系統(tǒng)的常見問題 

　　過時的供應鏈管理系統(tǒng)帶來了諸多的問題，這些問題常常被電子廠商所忽視?？傮w來看，最常見的問題集中于以下四個方面。 

　　第一，需求計劃解決方案使用多個統(tǒng)計模型來預測需求，但多數組織缺乏深厚的統(tǒng)計建模能力。在商業(yè)環(huán)境變化之際，統(tǒng)計模型無法隨之改變。預測精確度逐漸下降，所產生的決策和建議不準確，導致供應鏈的風險上升。 

　　第二，供應鏈計劃系統(tǒng)通常依賴多個優(yōu)化的高級算法。建立或更新這些算法需要具備雄厚的運籌學知識，但大多數組織缺乏這些方面的知識。當復雜算法背后的假設發(fā)生變化時，算法無法再與環(huán)境保持同步，結果產生次優(yōu)甚至不正確的計劃與建議。 

　　第三，每個信息系統(tǒng)中的數據不斷惡化。由于數據質量的這種惡化，供應鏈的部署可能掩蓋了供應鏈中真實存在的問題，將來可能導致意外的供應中斷。曾經非常準確的系統(tǒng)現在卻可能產生錯誤的建議或者導出不正確的決策。 

　　第四，大多數的供應鏈計劃系統(tǒng)要求大量的維護工作。計劃人員可能陷入細節(jié)之中，以至于沒有足夠的時間從事確定和減少供應鏈中斷潛在風險的重要任務。進行分析并準確預測這些供應的風險，需要一定的專業(yè)技能，而大多數組織并不具備這些知識。 

有效避免風險產生的方式 

　　能夠預先解決這些問題的組織將會得到最高的風險管理支出回報，因為避免供應鏈中斷的最佳途徑就是事先預見中斷。避免這些未來可能存在的問題有兩種方式：一是聘請企業(yè)內部具有這些技能的專門人員，二是聘請外部咨詢公司來提供知識流程外包，以獲得上述能力。這種外包涉及更先進和更專業(yè)的工作，與外包相對低技能的工作存在很大不同。 

　　但是，無論企業(yè)外包這項工作還是將它保持在內部，他們都必須找到擁有多個領域專門知識的人員，包括統(tǒng)計建模、優(yōu)化用于供應鏈計劃的算法、分析與數據凈化以及理解如何將這些技術應用于供應鏈管理。這些技能都非常專業(yè)，企業(yè)很難找到和持續(xù)保持這些技能，而且也無法在一個人身上找到。 

　　通過與提供高級技術知識的供應鏈咨詢組織合作，電子廠商不必雇用相關的專門人員。緊密地與需求計劃團隊合作，這些顧問可以連續(xù)評估現有的統(tǒng)計模型，并重新定義這些模型，以確保在預測精度方面達到最高的性能。由于這些咨詢組織的資源有一半或者三分之一的時間與電子廠商在一起，所以電子廠商能夠以較低的成本利用咨詢組織的技能，并隨叫隨到。 

　　除了提供統(tǒng)計建?；騼?yōu)化算法等供應鏈技術方面的專業(yè)知識之外，電子廠商還需要顧問或者內部員工提供許多決策支持服務，如供應鏈例外處理、有洞察力的分析和連續(xù)性的數據凈化。這些服務確保供應鏈計劃人員能將主要時間用于更多的高價值任務上面，例外處理和數據凈化方面的日常繁瑣工作可以交給專門的人員來負責。 

　　為了保持競爭力，電子廠商經常采用地理分散的精干結構，但實際上這種結構特別容易受到供應鏈中斷的打擊。在目前競爭極其激烈的環(huán)境下，即使正常的供應鏈功能稍有閃失都有可能帶來嚴重的后果。你可能難以理解企業(yè)目前的供應鏈管理系統(tǒng)怎么會變成風險的來源，因為這些系統(tǒng)當初都是為了預測和避免風險而設計的，但除非有經驗的員工對這些系統(tǒng)不斷進行優(yōu)化，否則這些系統(tǒng)對于企業(yè)應對供應鏈未來突發(fā)的問題毫無作用。 

　　通過深入觀察現有的系統(tǒng)，企業(yè)需確保有能力持續(xù)利用先進的分析方法，并能根據環(huán)境的變化對統(tǒng)計模型進行不斷優(yōu)化，只有這樣，他們將才能降低風險，獲得最大的收益，并能隨時應對那些阻礙原材料和成品流動的意外事件發(fā)生。