一對多與多對多的供應鏈新型態

在疫情的三年洗禮後，原先的全球供應鏈模式有了翻天覆地的變化。集中生產的供應鏈模式被疫情因素打斷運作，無法準時供給造成出貨不及的損失；缺料遲遲無法從單一供應商獲得補給，而造成長短料問題持續佔領庫存等，上述問題也在疫情趨緩的同時，讓各大品牌商與科技大廠決定將訂單散佈於更多合作廠商，或以追求在地生產化為趨勢，以降低外在因素影響的供應鏈風險。

雖然成本勢必拉伸，但這樣的作業形式也連帶影響合作供應商的進貨狀態：客戶找尋多家供應商並提供訂單，購買產品，而供應商也能同時向多家客戶供應產品，確保產品都能足量售出不過剩，此類供應鏈優勢在客戶可以有多家供應商選擇，且供應商也能擁有一群客戶清單，避免失去訂單。

只是在這樣的多鏈模式下，如何管理與運作對客戶與供應鏈而言將是一大考驗，經由適當調整確保供應商與客戶間的合作順暢是首要重點，一旦管理不當，容易導致重複生產、低效生產與供應商的高度競爭，影響供應商的利潤。

客製化的限定需求

以現有的產品多樣化趨勢來看，特殊生產與客製化生產將是未來的產品生產主軸，客製化產品所帶來的困境將是各大製造業者必須面對的課題：少量多樣、設計變更與訂單量隨時變動等臨時變故等問題，往往產生許多物料管理困境，因此如何運用現有的科技力道協助管理供應鏈體系，也考驗企業對於提升自身供應鏈彈性的意識。

協助供應鏈的科技力

企業除了自家體系的整頓外，外部供應鏈運用適當的軟體進行管理，以便即時因應臨時生產需要彈性調整並避免掉可能的風險。

企業除了可以導入原先集成財務、人力資源、生產、銷售等數據平台的ERP(Enterprise Resource Planning)系統，方便在平台內檢視各單位的數據外，協調供應商、製造商、物流商與客戶需求的供應鏈軟體SCM(Supply Chain Management)；管理倉儲、分配運送貨物的倉儲管理軟體WMS(Warehouse Management System)；用於規劃、執行與監督的運輸管理系統TMS(Supply Chain Management)等運用於不同行為的管理系統，皆能協助企業在供應鏈路徑的管理。

除了管理系統，現今不斷進步的科技也活絡於網路系統與智能學習，隨著區塊鏈技術與AI人工智慧的發展趨於成熟，區塊鏈的路徑不可替代特性協助供應鏈整體透明度與安全性；AI人工智慧則可用於大量分析資料提供企業決策，協助改善供應鏈效率與整體運作。

面臨不斷破碎化且複雜的短鏈形式，未來的數據力與科技力如何運用將成為企業在市場站穩腳步的基礎，決策的速度隨著科技技術的提升而更有效率，加強運作並確保整體作業流程順暢，將是未來企業在應對各種供應鏈型態變化的重要競爭能力。

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