正文
MIT
的
David
教授开展了
2
个研究项目，集成供应链实验室（
ISC lab
）也已经开始运作，希望通过项目合作和实验室的运作了解业界的情况，牵引供应链业务发展，结合自身的情况去规划要做什么、怎么做，明确供应链业务的发展思路和方向。供应链要多跟业界交流，跟不带工卡的专家合作，从全球视野来看供应链的变化趋势和优秀实践，才能做好供应链规划。
供应链一定要装上“大脑”，把“大脑”做强，才能更好地面向未来，满足客户对我们供应的需求和要求。
二、主动感知客户需求，在可供应性设计中落地验证，闭环改进。
可供应性来源于客户，要以客户为中心主动感知，将客户需求落实到产品和合同可供应性中。产品可供应性在
IPD
流程中的组织和运作已经清晰，要加大对
LTC
流程的关注和投入，做好合同可供应性设计。代表处的供应经理要在
LTC
的相应阶段参与进去，主动感知客户需求，灵活地把供应链不同的业务要素整合成项目供应解决方案，通过与客户协同在
ATC
之前解决供应的不确定性。这种作业方式能改善双方的经营，通过收敛配置、按预测均衡要货、优化合同条款和物流路径，帮助客户缩短商用周期、提升资产效率，我们的
ITO
、条款也得到了大幅改进，墨西哥
AT&T
和江苏移动是很好的例子。
产品和合同可供应性设计不能各管一段，要前后贯通，要在客户和一线的运作中落地验证，将问题和需求反馈到
IPD
持续优化。供应链要用“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的方法进行系统性分析，推动研发改进。
TDD
宽频模块的设计就来源于一线，既满足了客户商用的诉求又节约了端到端的成本，目前已在全球
40
个国家应用。
要明确供应代表在流程节点上的活动、支撑关系、关键职责和主要贡献，也要有相应的组织支撑，供应解决方案部和区域供应链业务部要清晰地认识到这种定位、职责和使命。要形成方法和能力去支撑供应代表工作，让供应代表不是靠个人能力，而是基于可供应性设计的思路和规则，真正代表整个供应链去履行职责。
三、用大数据和人工智能构建供应链的专业能力，实现敏捷供应。
供应链是个专业领域，大数据和人工智能在业界供应链领域已经有非常多的应用。计划、订单和物流要应用这些先进的技术和方法去构建专业能力，提升自动化水平和运作效率，实现敏捷供应。未来的几年内要逐步实现你们自己说的确定性的业务自动化，例外业务经人工智能辅助决策。
计划要基于大数据而不是
excel
去开展工作，要转向专业化。利用数字化技术，构建数据分析和场景模拟等能力，提升计划决策质量与效率。你们在企业网基于大数据分析做的统计预测模型就是一个很好的尝试，要把这种工作方法总结和推广。计划要走专业的道路，引进专业人员，多和业界专家交流；多使用大数据、建模等方法和工具，让员工感觉到专业的工作能创造价值，有专委会关注他们的成长、发展和晋升。这样才能保持计划队伍的相对稳定，保证计划能力的持续积累。
订单要实现高效履行，客户体验愉悦。企业渠道电子交易平台已经实现了自助配置、在线下单、全程可视和在线评价，跟京东一样了，这种模式要大力推广，覆盖更多的业务。要用互联网的思想，站在客户的角度思考，让订单更容易进来，可以自动化处理、快速履行和快速关闭。
