要理解口罩為何難產，我們需要先簡單介紹一下口罩的生產原料和生產流程，以一般醫用口罩為例，基本原料為聚丙烯（PP）顆粒、聚丙烯纖維、熔噴無紡布以及環氧乙烷。工藝步驟是：1. 三層無紡布疊合；2. 卷邊；3. 折疊；4. 壓片；5. 裁斷和縫邊；6. 補邊；7. 再次裁斷補邊；8. 固定掛耳繩；9. 駐極處理?？粗孟襁€挺復雜是嗎？但是現在的常規自動化口罩機生產一個口罩的時間大約是0.6秒。也就是說一臺設備24小時工作一天的產量可以達到14.4萬只，這樣一臺設備的成本大約是18.5萬元。所以湖北省長在新聞發布會上說幾次改口，最后說湖北年口罩產量是108萬只，確實是很尷尬的。

       一臺設備產量就如此高，為啥還缺呢？理由也很簡單，剛才的9道工藝中還缺少最后一道，也就是用環氧乙烷進行殺菌消毒。問題就在這道工藝，雖然殺菌處理也挺快，但是由于環氧乙烷本身對人體有毒，口罩殺菌后需要靜置7天到半個月用于解析殘留的環氧乙烷。所以，口罩的產能可以很高，但是生產的流程時間并不比火神山醫院短多少。這也是市面上口罩一旦短缺難以及時供給的一個主要原因。我們在這里也鞏固幾個流程管理的核心概念，生產周期可以很短，對于口罩就是0.6秒，但是生產流程時間是可以很長的，至少是7天。

       另一個核心問題就是我們的主角，供應鏈。設想口罩在生產企業的工廠完成生產，下一步得讓口罩抵達抗疫第一線，也就是各家醫院。中間環節可能需要很多社會主體參與，比如物流企業，政府部分等等，這些主體之間的協調至關重要。舉個例子，湖北省紅十字會在疫情中可能是全網被罵最慘的部門。之所以挨罵主要就是物資發放出了很多問題，全社會捐贈了大量物資，但協和這樣的全省重點醫院依然極度缺乏關鍵物資，而紅會的倉庫里卻又堆了大批物資。其他問題我們先忽略，單說運營能力，紅會在編人員僅20幾人，出入庫依然手工記賬，關鍵時刻就只能掉鏈子了。因此，供應鏈上任何一個環節羸弱都會導致全盤皆輸。

       以往，國家經濟政策注重健全我國的工業產業鏈，這當然至關重要。目前，中國已建立了值得驕傲的基礎工業體系，也就是產業鏈。除了少數尖端的卡脖子領域，其他我們都能獨立制造。但是有這個能力不等于臨場發揮能使出100%的實力，是因為緊張嗎？當然不是，核心在于缺乏供應鏈的協同調度。就好比一人力大無窮，但未必無堅不摧，因為任督二脈沒有打通。建設供應鏈就是要打通國家的“任督二脈”，讓我們這些年修煉來的力氣能夠運行周身，該發力時能噴薄而出。

       建設智能化供應鏈，這里先談兩個核心抓手。首先，是需求預測。雖然預測的鐵律是“預測永遠是錯的”，但預測依然是供應鏈計劃必不可少的輸入，而輸入的質量決定了我們的決策質量。當前，隨著大數據、人工智能等一系列技術的發展，預測的方法也在進化，比如大數據驅動的需求學習（demand learning）是目前運營管理領域非常前沿的研究問題，它呈現的特點是我們不再受限于綜合需求預測（aggregate demand forecasting），以往的預測手段認為這樣會更為準確。個體需求預測（individual demand forecasting）隨著技術突破正在行業中得到更多應用，比如在網絡渠道進行購物時，線上零售企業會全面記錄消費者的瀏覽、點擊、收藏、購買等一系列行為，并對消費者的個體需求進行更準確的預測。疫情催生的網絡購物、居家辦公以及慕課教學等數字經濟蓬勃發展，為大數據應用更是提供了肥沃的土壤。

       雖然技術進步會提高需求預測的能力，但我認為“預測永遠是錯的”這句話還將繼續成立。更不用說，類似疫情這樣的黑天鵝事件，要想提前做出準確預測是幾乎無法辦到的。這種情況下就要依靠供應鏈管理的另一套絕學，即供應鏈對于需求的響應性。所謂響應性，就是供應鏈能對預測失誤的終端需求結構性變化做出最敏捷的反應，從而把不利影響降至最低。根據之前講的口罩問題我們應該認識到供應鏈的能力受限于各個環節中最弱的一環，因此，要提高供應鏈的響應性，就勢必要做到全鏈條的數字化、智能化從而提高協同反應能力。經過上一輪電商、新零售等業態的發展，離消費者最近的零售終端數字化程度已經達到比較高的水平。但供應鏈往上游走，整體的發展水平就明顯滯后。這也是智能制造國家戰略要解決的核心問題。

       我國有沒有布局供應鏈戰略呢？實際是有的，2017年，國務院辦公廳發布《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》（國辦發〔2017〕84號），將供應鏈 創新與應用上升為國家戰略。這是我國首次發布的關于供應鏈建設和發展的政策指導意見，也是第一次將供應鏈上升到國家戰略層面作為促進產業組織方式，商業模式變革和政府治理方式創新，特別是供給側結構性轉型的重要舉措之一。同年，十九大報告中明確提出在現代供應鏈領域培育新增長點、形成新動能。次年，商務部聯合8部門發布《關于開展供應鏈創新與應用試點的通知》，遴選確定了北京等55個試點城市和TCL集團股份有限公司等266家試點企業。

吳一帆博士

華東理工大學商學院副教授