Companies live in a world now where a tweet about tariffs and trade wars can rattle markets, prompt uncertainty, and question whether supply chains and global operations are positioned to handle the speed, unpredictability, and interconnectedness of the global economy. The prevalence and threat of trade wars generate pervasive uncertainty across the globe- carrying wide-reaching implications for overall global growth. Increased cost of goods sold from upstream suppliers are squeezing margins and forcing global supply chains to adapt and react mid-stream. Despite a robust US economy, and general stability across global markets, the escalating trade war is increasing prices and making raw materials harder to obtain – threatening the positive trajectory of domestic andinternational economic activity.
How is this playing out in real time? Let's look at an example: An automaker may have its engine manufactured in Germany, its transmission in Mexico and its GPS from South Korea with final assembly in the US. Tariffs could force automakers to move production, reducing economies of scale and increasing prices for the end consumer. Processing the resulting number of variables, scenarios, and decision matrices brought on by the trade war is a daunting challenge, to say the least.
Despite these marketplace, competitor and regulatory challenges, digital technologies, such as data analysis, machine learning and artificial intelligence (AI) provides companies with the resources and insights to 管理风险并预见事件。当今领先的供应链以数据为驱动，监控风险和机遇，并将人类与数字策略相结合，以实现实时决策。这被称为认知型供应链。它具有互联、自学习、预测性、适应性和智能性，能够帮助领导者更快地应对超出其控制范围的风险。因此，以下是三种有助于领导者管理、预见和应对供应链中断的方法。
利用预测性分析
数据始终处于供应链的核心位置，并帮助领导者做出决策。随着物联网和连接设备数量的不断增长，组织可以更主动地利用数据来获取洞察。
数据集的广泛性以及获取它们的日益便捷，使前瞻性组织能够利用数据来优化其决策结构。由此产生的多样化视角创造了与更广泛的公司目标对齐的机会。例如，瑞士供应商的计划生产进度将如何影响我的组织在亚洲市场在这个假日季节的市场地位？潜在的风险有哪些，又该如何缓解？数据的可用性为这些解决方案打开了大门。来自数字技术的赋能因素包括：
-数字联动——集成销售、生产和交付流程，实现信息的无缝流动。
-控制塔——对内部和外部供应链所有流程的可视化。
-集中式协作电子枢纽——一个互联生态系统，所有合作伙伴在其中无缝互动，提升信息流动效率。
-集成精益物流——应用精益原则消除浪费、错误和缺陷，缩短交货期，并减少受关税影响的物料。
-虚拟物流——通过新的物流模型支持即时部署决策。
创建数字孪生体
当今的供应链具有日益增长的复杂性，拥有国际供应商和服务市场网络。与外部伙伴整合的努力导致了复杂的系统和流程，使供应链领导者被数据和指标压得喘不过气来。再加上需求的不确定性，供应链往往被动应对需求波动。一种独特定位的解决方案被称为“数字孪生体”。
数字孪生体是供应链的模型。其基础是一个透明的供应链战略，包含如何吸收和优化成本，或将其转嫁给下游客户的规则。数字孪生体利用多层级供应链数据，依赖预测结果和感官响应。诸如待征关税等不确定性可以通过“假设”情景进行分析，以了解变化、决策和意外市场条件对服务、成本和风险的影响。
这些示例并非旨在提供确定的结果；相反，它们为内部和外部供应链团队提供了制定行动计划的机会，从而在优化整体成本的同时降低服务风险。组织必须学会运用“假设”情景进行分析，并指导短期和长期战略及事件的实施。
例如，考虑到未来几个月可能提高关税，从进口到美国的假日库存投资水平应设定为何种程度？哪些替代方案风险更低？成功的组织将利用其数字孪生体向上游供应商层级延伸，预判中断风险，并安排替代路线和供应商。
考虑托管服务
持续投资于具备使用技术所需技能和知识的人才可能成本高昂。为实现最大投资回报率所需的流程工程，以及随之而来的变革管理，不可避免地会消耗组织的资源。因此，许多组织发现通过供应链托管服务获得了缓解。这使得公司能够专注于产品和服务的核心能力，同时将结果外包：以最优成本提供最佳客户服务。
将供应链专业知识整合到供应商处，有助于减轻必要的人员、流程和技术的投资压力。它使组织能够摆脱日常波动的负担，同时保持决策能力，并专注于公司的长期增长。随着关税压力的增加，组织将寻求这些合作伙伴利用其数字工具和技术，以限制对供应链下游的影响。
创建认知型供应链对于应对贸易战带来的威胁至关重要。国际供应链的维护和管理成本将继续上升。成功应对这些复杂性并采用数字化能力的企业，将为未来的不确定性做好最充分的准备。