全球供应链网络设计三十年的演变

两位供应链领域大拿，时隔三十年再次就同个主题撰写了论文《设计正确的全球供应链网络》（Designing the Right Global Supply Chain Network）。

他们是在告诉学术界和产业界：鉴于“全球政策的不确定性”和“贸易战”等新挑战，我们30年前的那个论文的模型已经不够用了。现在，我们必须转向一个以“韧性”和“风险管理”为核心的新框架。

两位作者Morris A. Cohen和Hau L. Lee有着很深的渊源，Cohen教授是 Hau L. Lee教授在宾夕法尼亚大学沃顿商学院 (Wharton School) 攻读博士学位时的导师。

1989年的论文《全球制造和分销网络的资源部署分析》（Resource Deployment Analysis of Global Manufacturing and Distribution Networks），是他们在Lee毕业后几年内，作为一对新晋的“教授搭档”共同发表的成果。

30年后，Hau L. Lee已经成为了供应链学术界的领军人物，提出“Triple-A Supply Chain”概念而闻名于世。再次与老师联手，重新定义了“韧性为王”的供应链管理新范式。这个故事本身就是对过去三十年全球供应链理论演变最生动的诠释。

01

1989年论文精读：

在一个“平坦世界”中

寻求最优解

让我们回到1989年。那一年，柏林墙倒塌，全球化处在最乐观的状态，其驱动力非常明确且可量化：企业寻求利用不同国家（如墨西哥、中国、东欧）之间巨大的劳动力成本差异，这种差异足以补偿运输和关税成本 。

而这些寻求全球化的公司们面临着一个全新的问题：如何在全球范围内配置工厂、供应商和配送中心，才能最大化利润？

Cohen与Lee的论文，提供了一个“规范性模型”（Normative Model），把所有数据输入一个复杂的数学模型，跑一遍优化程序，模型会告诉你应该在哪里建厂、从哪里采购、如何转移定价。

模型的核心是一个复杂的数学规划（混合整数非线性规划）。其最显著的特征是拥有一个清晰的、单一的目标函数：最大化“全球税后利润”(global after-tax profit) 。用一个优雅的公式表示就是：

全球网络优化 = Max [ Σ ( (国家收入 - 国家成本) * (1-该国税率) * 汇率 ) ]

约束于： 网络限制 (设施选址、产能、技术)

物料流决策 (采购、生产、运输量)

现实世界约束 (产能上限、物料平衡、最低产量、政府抵消要求等)

1989年模型背后的核心逻辑是确定性优化（Deterministic Optimization）。它隐含地假设，全球运营环境虽然极其复杂，但本质上是一个可解（Solvable）的方程。

该模型如何处理“风险”？论文承认了风险的存在，例如“货币汇率会随机波动” 。然而，其提出的解决方案是“敏感性分析”（Sensitivity analyses）。在其应用的案例研究中，作者们通过测试“美元相对于世界其他货币贬值20%” 这样的情景来检验模型的稳健性，风险被认为是一种参数偏离，是可控的。

02

2020年范式：

在一个“动荡时代”中

设计“正确”的网络

2020年，同样是Cohen和Lee，他们再次审视全球供应链设计问题时，开篇就指出："全球经济正处于巨大动荡之中，这种动荡正在影响每一个行业的全球供应链战略。"

同样深刻的变化是：成本不再是唯一的驱动力。Cohen和他的合作者在2018年做了一个大规模调研，发现了一个令人震惊的事实：企业在决定生产地点时，是市场准入、质量、响应速度、地域风险等多个维度的综合权衡。

智能税务与贸易协定利用:供应链设计不再是简单的成本优化，而是主动利用各国复杂的税收优惠和区域贸易协定，实现路径最优。

案例：雷诺汽车（Renault）巧妙地利用了罗马尼亚、摩洛哥与欧盟之间的一系列贸易协定。他们将罗马尼亚生产的核心汽车套件（被视为欧盟部件）运往摩洛哥进行最终组装，使得整车能够免税进入欧洲市场，节省了10%的关税。

产品与流程重组:企业通过改变产品的组装地点和流程来规避高额关税。由于零部件的税率通常远低于成品，将最终组装步骤推迟到目标市场进行，可以显著节省关税成本

案例：惠普（HP）曾面临工作站成品的高额关税。通过将处理器、内存和硬盘等核心部件的安装步骤从工厂转移到分销网络，产品得以作为低关税的“半成品”入境，从而大幅降低了成本。

供应源扩展与多元化 :为应对特定国家的关税壁垒和成本上升，企业主动将采购范围扩展到不受关税影响或享有准入优惠的新兴国家。

案例：由于美国对埃塞俄比亚有《非洲增长与机会法案》提供的免税准入政策，加之其低廉的劳动力（约为中国的十分之一）和能源优势，H&M和PVH等服装品牌开始将采购地从中国转向埃塞俄比亚。

技术改进:企业利用新技术（如自动化、IT、区块链）来根本性地改变成本等式，并减少跨境摩擦。这使得原先因劳动力昂贵或流程繁琐而不可行的选址方案变得具有吸引力。

案例：先进的自动化和机器人技术（如工业4.0）能大幅提高生产率，使企业在劳动力成本高的国家（如美国的富士康工厂）也可能实现成本效益。同时，IT和区块链技术有望简化海关流程和贸易融资，减少跨境物流摩擦。

利用新大型基础设施投资 :企业利用“一带一路”等大型跨境基础设施项目所带来的全新物流路线和模式，以降低运输时间和成本，提升供应链的效率和可靠性。

案例：惠普（HP）利用中欧班列，将其在重庆生产的笔记本电脑通过陆路运往欧洲。这条新路线克服了传统海运长达五周的运输时间，显著提升了市场响应速度并降低了库存风险。

但以上的措施都具有不确定性，非洲国家的基础设施差，什么时候能变化？大型基础项目什么时候完工？实际效果如何？政治环境会不会变化？这就是为什么供应链设计从寻找最优解变成了管理不确定性。

不要再期望做一次大型优化研究，然后三年不变。世界变化太快了。你需要建立监测系统：跟踪关税政策变化、贸易协议谈判进展、新兴市场基础设施投资、技术突破、竞争对手动向。当某些触发点出现时，要准备好切换战略。

03

下一个三十年

2020年1月，当Cohen和Lee的论文发表时，疫情刚刚开始。没人知道接下来会发生什么，全球供应链会经历二战以来最大的冲击，口罩和呼吸机会成为地缘政治工具，"准时制"会从效率标杆变成脆弱性代名词。

疫情验证了论文的核心论点，但其残酷程度超出了所有人的想象。

现在，当我们站在2025年回望，新的问题正在浮现：人工智能会如何改变供应链决策？气候变化会如何重塑生产和物流的地理布局？地缘政治的根本重构会把我们带向何方？

如果Cohen和Lee在2050年再写一篇论文，他们可能会讨论一个我们现在还无法想象的世界。但有一点可以确定：世界会继续变得更加不确定，适应能力会继续比优化能力更重要。

1989年的模型教会了我们如何在复杂性中找到秩序；2020年的反思教会了我们如何在混沌中保持平衡。下一个三十年，我们需要学习的也许是：如何在根本不确定性中创造意义。

这是一个没有最优解的时代，但恰恰因此，是一个最需要智慧的时代。

作者 | Fubing Insight

来源 | 闻道-供应链思维

此文系作者个人观点，不代表物流沙龙立场返回搜狐，查看更多