敏捷性是美国学者于1990年代初提出的一种新型战略思想，当时提出这种战略思想主要是针对制造技术领域，目标是提高制造系统对外部环境变化的应变能力。

敏捷供应链（Agile Supply Chain，ASC）

所谓敏捷供应链，是指在不确定性、持续变化的环境下，为了在特定的某一市场机会中获得价值最大化而形成的基于一体化的动态联盟和协同运作的供应链，以核心企业为中心，通过对资金流、物流、信息流的控制，将供应商、制造商、分销商、零售商及最终消费者用户整合到一个统一的、无缝化程度较高的功能网络链条，以形成一个极具竞争力的战略联盟。

敏捷供应链就是更快快速推出新产品、快速满足客户需求。更低的库存、更短的提前期、更高的产出率(throughput) 、更快速的反应。更可靠。更少的返工、更高的品质。更灵活的组织：更简化的组织、 更好的沟通与协调、更短的计划流程。连续流动的库存：库存在供应链各成员之间流动。

中国供应链所面临的转型是复杂的：

1、预测不准：各成员各自做预测，彼此互不相干，根据的资料仅限于下游直接客户的订单，导致長鞭效应(bullwhip effect)，对未來的需求掌握度极差。

2、 需求不明：只知道客户买了多少，不知道客户卖掉多少，无法掌握真正的需求。

3、 供料不稳：对上游供应商的产能及库存无法掌握，导致材料供应不稳定。

4、 合作差：无法调拨、互通有无，各自持有高库存，无法共担风险(risk pooling)。

5、 协同差：供应链成员协调差造成不必要的不确定性。

6、 库存高：太多的需求供给不确定性及缺乏互信导致各成员的库存极高。

7、 提前期太长：产品从工厂、配销中心、到零售商花太多时间，导致成本过高。

8、 信息处理复杂：各成员间无法交换信息，太多信息重复输入。

9、 流程中断：就算能交换信息，也不能共享流程，从原材料供应到成品消费，企业流程无法连贯。

10、设计不当：产品及制造设计未考虑到供应链(运筹成本)。更未考虑供应链的设计。工程变更不顺：无法上下游协同设计，沟通不良。

11、管理不周：管理未顾及整个供应链，例如供应链的库存配置不当。

12、绩效评估失真：缺乏供应链的合理评价指标。

中国供应链所面临的特殊性：

国外供应链管理理论和方法是在成熟的、规范化的市场环境中诞生的，中国企业所处的市场环境不同；实施供应链管理所需的社会后勤保障体系不健全；缺乏合理的社会化协作分工体系；管理基础/信息基础；国有企业的特殊问题。

中国供应链主要地形态由纵向集成的企业，大量的企业集团，一些动态联盟和较复杂的，混合组织结构。中国供应链的转型正由低成本转向基于时间的竞争，快速响应的卓越供应链。

中国供应链所面临的转型是困难的：国有企业自成体系：规模大，“大而全、小而全”的配套思想。纵向集成度高。供应链上各节点（企业）间的平行关系。“内配厂”未必拥有成本优势。三资企业、乡镇企业异军突起。国有企业供应链结构改造的艰巨性。

我们认为实现敏捷供应链应该分三步，第一步：策略设计。第二步：精益改善。第三步：信息系统优化。

第一步：策略方法

策略一：标准化与可视化

标准化对有效的SCM来说是最重要的基础，数据标准化、流程标准化形成数据供应链。再尽量使用各种方法让供应链可视化、透明化。

策略二：合并以规模化

在供应链中，把分散的业务集中起来，就可以获得规模优势，统一多公司库存，由核心企业统一配送，企业组织统一取货（循环milk run 策略），多个品种混流生产线，合并零散订单获取规模优势，统一采购，统一销售等。分析供应链看看有哪些业务可以合并，如果能够合并，则可能有改进空间。

策略三：分类并差异化

企业应针对不同产品分类采用不同的供应链，不同区域采用不同运营模式，不同的采购材料类别设计不同的采购策略，根据竞争环境采用不同差异化销售、市场方法取得竞争优势。

策略四：需求拉动

预测、掌控需求、满足需求，使用aps的预测技术可以给企业带来竞争性优势，可以在一定程度上消除对于将来需求可预见的变化性，这样，使每个月的预测需求和实际需求相差很小，这样安全库存就可以减少，生产能力也可以有效的利用，在变化性中消除不确定性。

最好的方法是在供应链上共享最终客户的独立需求，避免了需求放大和真实需求的扭曲。当供应链中的联盟公司把从他们的视角所了解的客户行为合并在一起从而提升对独立需求的了解，他们就能更好地预测客户的需求，使供应链有效的运作。这种合作协同的预测使预测结果更准确。随着JIT、快速反应、连续补货等措施的实行，合作协同预测已是大势所趋。

策略五：有效维持供应

就像及时交货给客户一样，补充必需的物料来制造产品同样重要。实际上，补货和履约变得一样复杂。所谓的补货策略是何时应当补充库存？每次补货多少？维持多少库存才是合时的？因为往往客户要求的交货时间比补货的提前期要短。必须持有一定的库存水平。监测库存水平来驱动补货。有两种监测库存水平的方式，一个定期监测和连续监测。都是检查是否低于订货点OPQ，下达补货订单。定期监测补货比连续监测补货需要更高的库存水平。传统上，利用周转箱系统（两箱法）可以提供连续的监测补货。现在，可以利用计算机库存控制系统就可以连续监测自动补货。从定期监测转到连续监测的补货策略展示了可以信息技术代替库存，节省了大量成本。

策略六：风险分担布局与多层库存优化

现实情况中，供应链中均是多层级（Multi-Echelon）的库存，所以，供应链库存管理实际上是一个多层级库存优化问题，其目标是基于需求计划，计算出每一种物料在每一个层级上和地点上的最优库存目标。

把单独地区的库存合并管理，减少应付需求变化的安全库存。其优势在于变化可以相互抵消，这是基于统计学原理，每一个地区的库存都会随机的变化，有高有低。但多个地区的同时变高的可能性较小。同样的安全库存就可以覆盖多个地区的高需求的风险。总的需要的库存就会减少。

策略七：模块化设计

制造设计简化了生产过程，现这个理念正走出工厂应用于整个供应链，这个趋势称供应设计。其核心是简单化和共同化，更为先进的技术就是模块化，既增加了选项，又降低了成本。模块化可以支持平行生产，使定制的成本降低。供应设计包括包装，既考虑了低密度的产品的运输，也考虑包装陈列的设计。现在，共同设计（供应商参与）越来越普遍。就是供应链驱动制造，这种角色倒转是供应链之间的竞争所带来的自然的结果。这是一个新的观念，这就是为什么重新设计供应链时，需要公司最高层的接受、支持和积极的管理。

策略八：延迟配置技术

延迟取决于供应设计的模块化设计。但是配送中心的功能增加了，需要参与最后的总装。延迟技术也可以用于工厂的内部生产，支持按单装配。也可以延迟发生在消费者那里，最后的配置可以在消费者家里完成。虽然，延迟提供了潜在的优势，产品模块化生产和生产运行的重新排序可能提高生产成本。在有多种款式的情况下，延迟的作用最大，如通用产品中可以有很多配置和很难预测这些配置的需求。

选择使用延迟技术是一个好的战略，最有效的方法是在不同的产品线之间，或在同一产品线内选择延迟技术。即在下游的地方降低安全库存，又能快速响应客户的意外地需求。

策略九：供应链战略设计优化

一旦在制作模型的过程中达成一致，就应该讨论如何改进供应链了。如哪些需要关掉，重建，转移等。目标只是为了探索这些目的并不是为了作决定，而是选择要在正式的模型中测量。需要正式的模型来解决哪些组合和配置会带来的好处。

依靠专业建立模型的人员来收集信息，建立数学模型和仿真模型：如供应商、原材料、价格、提前期。客户的地点、对产品的需求。产品的材料清单、资源清单、尺寸、重量和包装、运输的限制。运营中所消耗材料、所生产的产品。设施的地点和固定成本，支持的生产（时间和成本），生产运营的能力。可选择的模式、每个模式的时间、成本和能力。

第二步：精益同步化改善

缩短供应周期时间才是正道，消除供应链一切非增值活动，企业必须通过设计他们的供应链，以降低运营成本、提高应变能力及灵活性。许多公司正通过原来在工厂采用的精益制造的思想和方法应用在供应链管理上，跨越供需网络，为客户带来更多的价值。

把对内部分析的VSM价值流分析，用分析外部供应链的一切活动中，消除一切浪费即不增值活动。消除供应链中的七大浪费：

1、库存的浪费

2、运输的浪费

3、空间和设施的浪费

4、时间的浪费

5、包装的浪费

6、管理的浪费

7、知识的浪费

精益改变了生产方式和供货方式，即使用小批量频繁的运输来减少库存，JIT需要和供应商紧密合作，利用简单的看板技术简化了订购方式减少了供应链的复杂性，利用稳定循环的看板来减少供应链的变化性。但是，JIT也造成了供应链的脆弱，在供应链上任何干扰都会使整条链停止运作。虽然JIT在某些方面也有它的局限性。但在合适的生产环境下，运用适当，JIT可以带来巨大的改善。精益的追求展示了减少供应链的复杂性和变化性的努力。

供应链很长时间，传统的信息传递方式要经过多个环节，从而在传递中会发生信息失真，且随信息向上游流动而逐级放大，导致市场端的小的变动引起制造端很大波动；这就是“Bullwhip”效应，目前提出来的两种精益方法，可以有效的抑制供应链的放大现象。一个是VMI（Vendor Managed Inventory）供应方主导型库存控制；另一个是CRP（Continuous Replenishment Plan）连续补充计划。

以上所有的计划都是用来对付供应链的复杂性和变化性，现在最流行的是CPFR协同计划、预测和补货。它汲取前面的计划的精华，依赖于高级的、基于互联网工具来收集需求和供应的信息，促使供应链成员企业协同库存的决定从而在整个供应链中稳定货物的流动。

供应链的目的是降低成本，减少库存，保持服务水平。供应链协同(CPFR)是一种策略来达到这样的目的供应链同步化。

市场销售同步化,缩短从客户订单到交货为止的周期就可以顺利达成。也就是建立从接受订单到生产、交货为止合适的信息系统，消除生产及准备延误，改善销售公司交货业务等非常重要的活动。

产品交付同步化,以按计划运输产品，实施准备。根据顺序计划提前订购选装件，可以避免产品准备等待，以便按计划进行准备作业。根据生产完成时间安排拖车及轮船的直接交车模式，可以大幅减少成品库存。通过这些活动缩短产品运输及准备周期，有效改善交货期。

外购零件同步化供货，供应商的生产和供给与产品主生产线同步的活动。追求按确定计划的生产与供给，大件及多规格零部件与产品主生产线的顺序同步生产并供给。外购零部件同步化供货的核心在于包括一般零部件，生产批次尽量小，甚至是“一个流”，配合在产品上的装配时刻，无需变换外包装的生产和供给。

自制零件同步化供给，自制半成品生产和供给，以及整个工厂的每个车间和工序的生产和供给与产品主生产线实现同步。这一同步化是保证产品制造同步化的基础。有些零部件的加工要根据产品生产计划来确定其生产顺序和供给顺序，也就是“确定计划顺序生产”。根据确定的生产计划进行小批量生产和供给，尽可能缩小生产批量，达到相对同步。使整个工厂的“高效、连续的物流”，以缩短生产周期。与产品制造同步化相同，除初期制造品质提升和减少设备故障外，缩短批量生产中更换模具时间也是极为重要的。

产品节拍制造同步化，制造工厂严格按照生产计划确定的生产顺序和时间，安排生产线的生产活动。在生产顺序受到外界因素影响时，就要通过开展初期制造品质提升和减少设备故障，排除生产线的分流与合流等重要活动，实现缩短产品生产线的生产节拍。

这五个同步化环环相扣，缺一不可，只有全面实施才能达到同步化的供应链管理。

第三步：信息系统优化

信息标准化对于整个供应链上信息交流成本的降低起了非常巨大的作用。销售环节与生产环节信息共享，核心企业与供应商信息共享，从共享长期计划中期计划到短期计划信息，共享需求需求预测信息，再到业务细节中的信息共享等等，共享信息可以促进业务优化，“信息代替库存”。信息共享的手段方式可以多样，不一定非得要庞大的信息系统，丰田就是用看板共享信息的，关键在于信息真正的共享了，当然信息是有管理的共享。

供应链有两个难点：（1）复杂性。（2）多变性。所以需要使用先进的信息技术和先进优化技术，来使供应链成本更低，速度更快，应变更加柔性。敏捷供应链的信息化软件注目整个供应链，同时提出各环节计划；从战略层到实施层，涵盖多层次的计划；采用基于APS的优化计划；实现各种计划信息在整个供应链上的共享；主要包括以下几个方面：

（1）、面向企业供应链网络战略设计系统Supply Chain Strategy Design

（2）、面向企业供应链计划Supply Chain Planning

（3）、面向企业供应链执行管理的应用Supply Chain Execution : WMS、TMS和供应链可视化应用Visibility

（4）、面向供应链整合的软件如B2B Gateway、EAI

（5）、面向供应链整合的服务EDI、互联网、移动互联、IOTs物联服务，大数据、云计算服务。

而企业在供应链和运营方面的愿景是借助多种整合的方法与手段，与各种供应链伙伴建立无缝的业务流程网络和协作机制，驱动企业转化为实时敏捷的企业（ASC）.

而敏捷供应链优化引擎APS的使用各类优化算法，优化(Optimization)是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善供应链计划.

优化的主要算法有:

(1)、数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等.

(2)、启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等.

(3)、人工智能技术、神经网络和专家系统在大量科学领域复杂问题求解中得到显著成功。

如数学规划算法广泛使用混合整数线性规划（MILP）或混合整数非线性规划（MINLP）。对企业建立数学规划模型，求解总成本最低条件下的生产任务的分配问题以及产品的分配问题。也可以建立了一个通用的MINLP模型，目标是最小化最大完工时间（make span），确定投产批量。采用贪婪启发算法，并与其他启发式算法进行比较。

但是数学模型几乎不可重用，即使微小的变化也可能使得所选算法效果变得极差。数学规划中对实际问题求解的计算量太大，如分枝定界法（B&B）。为了提高效率采用各种改进形式的B&B算法或者简化计算技术. 采用启发式算法为了考虑更简单的模型。

如约束规划能够成功的用来解决制造业生产计划问题的约束传播代表是ILOG Optimization Suite。当必须在计划中考虑大量约束时，约束规划非常适用。一种适合于工业需求的方法。这种方法采用约束定向搜索（constraint directed search CDS）解决问题的组合部分，并且确定剩余的（N）LP问题是否解决。组合部分的解中包括了，通过对变量赋值和规定变量值和顺序的启发规则进行的用户干预。

如仿真方法，一般仿真方法是和数学模型、规则调度等相结合来解决问题。与数学规划采用全局的、简化的观点相比，仿真提供了一个局部的所有任务、排序和时间决策结果的可视化观察，并能够以较低的计算成本对一个特定的计划问题进行详细的、快速的分析。仿真一般是对可供选择的方案进行对比分析，可以用来评估用户所提出的候选计划。

如人工智能，近年来，人工智能技术被引入生产计划领域，是解决计划问题的有效途径。结合数学规划方法和人工智能技术、专家系统是一个较好的方法。人工智能在大量科学领域复杂问题求解中得到显著成功。

如模拟退火算法在求解生产调度问题的混合优化方法优于启发式方法。基于神经网络提出了面向批量工业行业生产计划控制工具对最大完工时间（make span）的模型。模型的预测效果很好。但是，神经网络模型不能直观反应作业性质和作业交互。

遗传算法是一种模仿生物自然进化的随机搜索技术。自从Goldberg和Davis发表遗传算法以来，它就被用来解决调度问题。

今天，供应链最大的变化是向互联网、移动互联网、智能物联、大数据、云计算发展，虽然，并没有改变供应链基本原理。但它的影响被证明是深入而普遍的。供应链管理的需求流、供应流和现金流均可以完全通过互联网移动了。除了真正的货物的移动，供应链的所有功能都能在互联网上更透明、更快、更准确地进行。

总之，当策略设计方法正确，精益同步化运作拓展到敏捷供应链的优化时，使得供应链按最终客户的需求所拉动快速客户反应时，将会给企业带来巨大利益，但是，实施所需要的投入和精力也是巨大的。