疫情造成的供应链延误，近岸业务增加

汽车数字化导致对半导体芯片的需求增加，这一问题在汽车行业迅速增长。通货膨胀和经济不稳定也会导致汽车业务波动，运输成本增加、贸易争端、生产设施过时以及环境和监管问题也是如此。此外，随着电气化、替代购买渠道和基于订阅服务的可能性，客户行为正在发生变化。

这些困难很少单独发生。鉴于持续的气候危机和日益加剧的地缘政治紧张局势，在汽车行业好转之前，情况可能会进一步恶化。行业挑战已经成为“新常态”，并将在可预见的未来持续下去，这意味着今天的领导者必须为现在和未来做好规划。

用新的和改进的能力改造供应链

在当今背景下，汽车制造商预测客户需求比以往任何时候都更具挑战性。因此，他们发送给供应商的预测波动很大。快速且有时相当大的变化席卷了供应链的各个层级，增加了组件和原材料的交货时间，并降低了供应商的可靠性。

积极主动的汽车供应商知道他们必须转变供应链计划以在这种情况下保持竞争力。这种转型意味着构建关键能力以可视化整个业务、预测中断并敏捷响应。为此，他们必须过渡到数字化运营模式，这将成为他们未来成功的基础。

对于许多领导者来说，这条前进道路是迈向更高粒度供应链模型的一步，该模型包括并分析各种内部和外部因素。当转化为知识时，这些数据将成为塑造有形企业范围价值的洞察力，即使在不确定和复杂的时期也是如此。

使用数字化运营模型分析数据

依赖陈旧系统的汽车供应链经常无法收集成功决策所需的相关数据。即使可以访问数据，通常也无法对其进行全面分析以了解现在正在发生的事情并预测接下来会发生什么。

随着更多数据随时可用，人工智能和机器学习提高规划和预测准确性的潜力正在显现。过渡到数字化运营模式有助于领导者将这些关键数据链接到产品、渠道、客户和市场之间。它使供应商和原始设备制造商能够通过吸收地理汽车注册、移动数据、经销商销售模式、经济活动等外部因素，更好地了解他们的市场和消费者需求驱动因素。

随着更多数据随时可用，通过人工智能和机器学习 (AI/ML) 预测提高规划和预测准确性的潜力正在显现。例如，原始设备制造商和供应商现在使用自动化工作流程和尖端分析来规划新设备和售后市场机会。此外，通过制定数量和价值计划，当今的汽车制造商可以部署实时情景分析，以更好地应对不断变化的全球和本地环境。

灵活的端到端计划、偏差和弥补差距的行动都是下一代汽车供应链规划流程的特色。这些类型的高级计划整合了需求和供应，以优化库存并在可预见的未来最大化收入和利润。

当汽车供应链可以将数据转化为能够为有影响力的决策提供信息的洞察力时，创造企业价值的机会是巨大的。