如果你身處食品飲料行業，一定能明顯感覺到，“供應鏈”一詞被提到的次數在近三年肉眼可見地增加了。

(相關資料圖)

供應鏈的痛，幾乎成為了這三年“最痛的痛點”。

最痛之一，就是新銳品牌面臨的原料斷供、產能受限。2019到2021年間，當時采用代工模式的元氣森林氣泡水、乳茶，曾數次接到代工廠“全線停工”的消息。由于當時缺乏對核心產品原料赤蘚糖醇的掌控力，他們也曾在飲料銷售黃金期取消所有氣泡水的生產，除了白桃味。[1]

最痛之二，則是成熟企業的產能優化。自2015年起，嘉士伯、華潤啤酒、青島啤酒就以“壯士斷腕”的決心關停了大批低效酒廠，在2021年將產能利用率分別提升到了117%、61%和80%。[2]

相比前兩點，企業其實還面臨更多沒有那么痛，但卻普遍存在的難點。比如推出一款新品，卻馬上看到市場上出現十幾款雷同的產品；市場和產品團隊想創新，但工廠打一批樣卻要一兩個月，大貨出來一年半載可能都過了。如果不是自有工廠，周期或許更長。

這些供應鏈難題，“老大哥們”是如何解決的？我們將目光投向了“快消行業的黃埔軍校”聯合利華。

大型機械臂正在抓起產線上可愛多甜筒冰淇淋

圖片來源：和路雪

作為中國食品飲料行業第一家獲得世界經濟論壇和麥肯錫認證的“燈塔工廠”，聯合利華太倉冰淇淋工廠：

應用數字孿生、3D打印等技術，將和路雪的新品開發周期從12個月壓縮到了3個月；

持續優化，將產能提升了48%；

通過AI模型，將需求預測的時間從2天優化到了2小時，從而更精準高效地進行原輔料儲備、生產計劃和履約。

他們是如何建設這些能力的？我們與聯合利華北亞冰淇淋供應鏈總監耿雷Leo Geng先生聊了聊。

一、除了每分鐘680支可愛多，和路雪都創造了什么？

進入太倉工廠看到的第一幕，就是一片片夢龍被高速切割、整齊排列在傳送帶上，然后由一排機械手提起木棒，浸入到巧克力醬里掛起一層脆殼。時間加起來絕對不超過3秒。

智能生產線上的夢龍冰淇淋

圖片來源：和路雪

工廠的90后生產經理王佳夢告訴我們，這里的可愛多產線甚至一分鐘就能生產680支，是世界上最快的經典可愛多生產線。

夢龍柔性生產線上正在浸入巧克力的冰淇淋

圖片來源：和路雪

而走出工廠前看到的最后一幕，是包裝好的一個個箱子，跟隨著“滿天飛舞”、高速傳動的傳送帶去往了它們的目的地。

可愛多自動裝箱產線

圖片來源：和路雪

整個過程中，我們只看到了零星幾位員工。工廠生產經理王佳夢解釋到，目前工廠的自動化程度已經超過了80%，以前需要70人才能完成的生產班次，現在9個人就夠。

采訪Leo之后，我們對這些震撼的“黑科技們”以及其背后的嘗試、所創造的價值，有了更深刻的體會。本文將從產品創新、需求預測、柔性生產、生產自動化和端到端互聯五個方面為大家揭秘。

1、產品創新：數字孿生、3D打印，3個月“種出一朵雙色可愛多玫瑰花”

近一年，和路雪的不少產品都從“質構”上帶給了我們難得的驚艷，比如在頂部做出了一朵雙色、立體玫瑰花，內部還可以流心的可愛多，像綠舌頭一樣Q彈、還能嘗到紅醪糟、山楂、葡萄干顆粒的紅糖冰粉冰棍。

圖片來源：和路雪

諸如此類的創新，和路雪目前僅需要3個月就可以完成，相比過去12個月的創新周期，節省了高達75%的時間。

對于冰淇淋這一品類而言，消費者追求新鮮好玩，喜好一年一變，幾乎是常態。它還只在一年的4-9月間暢銷。冰淇淋品牌最頭疼的問題莫過于等到產品上市后拿到反饋，再進行調整，很可能半年就過去了，已經過了銷售旺季。等到下一年，消費者又有了“新歡”。

3個月的創新周期給和路雪帶來了巨大的優勢：可以讓其在一個年度、甚至一個銷售旺季內將產品優化到最佳狀態，最大化市場表現。從12個月提升到3個月，Leo認為最核心的一點是對各個環節所需時間的壓縮。

和路雪太倉“燈塔工廠“敏捷性新品開發流程圖

圖片來源：和路雪

比如消費洞察的環節，DVOC（Digital Voice of Consumer）工具就是很好的方式，它可以從社交媒體、電商平臺等多個渠道收集消費者偏好與對產品的反饋，相比過去以年或季度為周期進行調研，效率和顆粒度有了很大的提升。

在產品測試環節，Leo舉了個例子，過去夢龍如果要進行配方調整，要判斷新配方是能否在工廠設備上落地、罐裝成型后能否達到想要的狀態，需要在實驗室和產線上進行一批批的測試，會耗費大量人力、物力和時間。

現在，聯合利華建立的數字孿生的模擬系統已經可以代替實驗，在“數字空間”快速模擬產品的配方與工藝參數，通過仿真實驗，來驗證產品在實際生產過程中的性能和表現，確定比較接近落地的參數后，再投入生產，從而大幅節約時間和成本。

其中也會使用到3D打印、數字感應頭代替的運輸測試等關鍵技術。帶有雙色玫瑰頂花的可愛多，就是在這樣的一套創新流程下誕生的新品。

圖片來源：可愛多微博

在流程創新之外，聯合利華的組織調整也發揮了重要作用。

2022年7月，聯合利華啟用了全新架構，整體劃分為5個業務板塊（Business Group）和7~8個業務單元（Business Unit）。新的架構下，每個BG、BU都要對自己的業務結果負責，市場、銷售、供應鏈等不同部門也是圍繞BU來設置。

這樣一來，和路雪中國的市場、銷售、供應鏈各個端口在新品開發上的協作就變得更加緊密。Leo原來擔任廠長的時候，與市場部同事打交道并不多，但現在相互都非常熟，供應鏈甚至會反向給市場部輸入一些洞察。

2、需求預測：從“拍數字”到AI模型預測，從2天到2小時

在沒有AI模型應用的時代，需求預測一般都是不同部門負責人“坐在一張桌子上拍數字”。但對于應用了AI模型預測的和路雪而言，需求預測的效率已經從2天提升到了2小時，并可以自動化完成。

Leo介紹到，應用AI預測銷售的過程中包括三個步驟。首先，會通過基于云架構的數據湖技術，將銷售的歷史數據，品牌活動的預測數據和各種處理后的二級數據等在數據湖里統一定義、清洗、儲存和處理，作為訓練AI模型的數據基礎。

其次，通過機器學習（ML）技術，對這些數據進行數據建模，通過定制化的算法來訓練模型，經過多維度的評價體系來不斷優化模型參數，最后選定最適配的算法。

最后就是用最新的數據訓練建立好的AI模型，不斷迭代，提高模型預測精度。目前，和路雪已經提升了近一倍的市場需求預測準確率，并縮短了近一半的訂單履約時長。

3、柔性生產：為了讓大家一盒吃到多個口味，我們專門開發了一套機器

供應鏈和生產的“柔性”，可以直觀地理解為“靈活性”。

這些年渠道不斷細分，各類型渠道和客戶也對產品差異化提出了更高要求，品牌們不僅要管理好整體價盤，還需要針對不同渠道定制產品，甚至有時需要針對消費者定制“千人千面”的產品。

這對于一個冰淇淋企業來說，挑戰是加倍的。與飲料“前處理-吹瓶-灌裝-噴碼-包裝”的生產流程相比，冰淇淋的生產環節更多、更復雜。

以可愛多為例，要先把面粉烤成甜筒、套在紙套上，灌注底部的巧克力“尖尖”，然后灌注料體，有時中間還帶熔巖醬。灌注完之后需要拉花、降溫、撒干果，有時甚至需要二次拉花。最后才到壓蓋、包裝。

而在這條流程上，大部分自動化設備都是基于傳統生產方式設計的，要實現柔性生產，就需要對這些設備分別進行柔性化改造，需要工廠具有強大的工程能力和運作經驗。

和路雪也是在與自動化合作伙伴探索打磨很長一段時間后，才共同開發出了業內首套可以單盒包裝多個口味的自動化包裝機器。

圖片來源：夢龍微信公眾號

同時還重新設計了裝箱機，一鍵切換單箱包裝的支數規格。最終生產切換時間降低了98%，產能提升了48%。

4、“不開燈”生產：全自動化，讓蛋卷的質量缺陷降低了95%

據了解，太倉工廠已經能夠“不開燈”進行生產。不開燈，其實就是全自動化。Leo表示，“不開燈”生產是和路雪追求的理念，因為它代表了極致的效率和質量控制能力，消除人員操作，操作參數完全由機器或者算法控制。

“不開燈”并非一蹴而成，第一步其實是通過精益和自動化，消除簡單重復的勞動。第二步才是通過在線的、閉環的統計過程控制，來自動調整操作參數。最后是實現切換的一鍵轉產，通過設備的改造、物流的自動化和數字化，讓切換加速。

剛從焙烤產線出爐的mini可愛多脆筒部分

圖片來源：和路雪

比如可愛多的“蛋卷”，在運用閉環控制、AI機器視覺識別（AI-CVS）以及智能化控制等技術后，蛋卷的質量缺陷就直接降低了95%。

工作人員正在為參觀者講解計算機視覺系統的應用

圖片來源：和路雪

5、端到端互聯：夢龍5年223%增長、疫情期間也能高效運轉的“背后功臣”

當我們提到端到端時，腦海中浮現的往往是一個非常抽象的輪廓。但有兩個案例，可以讓人具象地理解端到端的價值。

對于冷凍冷鮮的食品品類，物流運輸的水平極大程度上影響消費者的體驗。想象一下，如果你夏天在電商上買的餃子或冰淇淋，在等待了四五天收到貨后，卻化成了一團，你還會復購嗎？

而端到端供應鏈在冷鏈儲存和運輸過程中，對各種GPS、傳感器的使用，不會讓這樣的情況發生。通過對冷鏈過程的監控，和路雪大幅提升了產品質量表現。其旗下的夢龍在近5年也因此實現了223%的生意增長。

圖片來源：夢龍小紅書

另一個案例來自上海疫情期間，客戶在收貨的時候，是需要供應商為每批貨提供防疫檢測報告的。如果要靠銷售同事挨個根據批號進行整理、發送，貨可能要在倉庫里放一星期，對庫存的壓力和訂單交付的影響都非常大。

而Leo提到，和路雪有TMS系統，追溯原包材的發運；有混料的SCADA系統，可以了解每一批產品對應哪幾個漿料；包括工廠的排班管理系統，記錄所有員工的核酸檢測報告，以及其他各個端口的系統。只要去掉隱私信息、把它們從系統里全部導出來在外箱附一個二維碼，就可以讓客戶一掃即知。

在和路雪看來，端到端涵蓋從供應商、供應商物流到內部倉庫、生產、質量、客戶服務、銷售和物流等各個部門。通過各個端口的統籌推進，他們希望在整個價值鏈上實現最大的價值創造。

二、聯合利華供應鏈的創新密碼：藍圖、磚瓦和地基

1、藍圖——靈活且可拓展的框架

企業今天上一套APS（高級計劃排程系統），明天上一套SCADA（數據采集與監視控制系統），后天上一套MES（制造執行系統），最后發現都是信息孤島，沒辦法連接起來，Leo告訴我們，如果供應鏈數字化最開始的架構設計沒有靈活度、接口沒有可拓展性，就很有可能導致上面這種問題的出現。

隨著業務發展和對數字化理解的加深，企業對數字化工具的需求一定會不斷增加和調整。因此，聯合利華在數字化解決方案的選擇上，遵循了先進物聯網架構和多樣化行業生態伙伴的戰略。

可愛多自動生產線

圖片來源：和路雪

具體而言，Leo表示“在底層的物聯網架構和數據架構上，我們定義了穩定和靈活的云邊一體架構，充分考慮與生產過程的連接度和后期的擴展性。在此基礎上，會在各個層級充分吸收行業內供應商的能力，不同業務需求選用最適合的合作伙伴。除了與國際大廠合作，在一些更前沿、需要靈活配合的領域，還會與本土初創企業共同進行開發。”

2、磚瓦——以自上而下的決心和宣導推動所有相關者

對于已經有相當規模的企業來說，翻新一幢大樓，也必將影響每一塊磚瓦。聯合利華的供應鏈數字化轉型不可避免地也面臨著變革組織和原有工作流程的挑戰。

Leo認為在推動供應鏈數字化的過程中，最重要的是“自上而下”的決心。一把手和管理層要能看到這種變革對解決公司目前的痛點是有幫助的，對企業長期運作的效率提升是有幫助的。坦白說，很多投資在短期內看不到回報，這對管理層的決心是一種非常大的考驗。

在管理層有了大藍圖之后，落實到業務部門，還要拆解出：

五年愿景是什么？

三年愿景是什么？

今年完成到什么程度？

具體要交付哪些成果？

這些問題都需要在本部門和跨部門之間提前放在紙面上達成共識。如果員工和其他部門不明白這樣的變革對他們會有什么樣的影響，注定很難推進。

Leo說，一旦大家感受到做這件事的價值，就沒有那么難了。他舉了一個例子，原來生產制造和執行過程的所有數據都是依靠人工記錄的，而MES系統能夠幫助員工大幅減少工作量，降低復雜程度。但最開始與員工溝通時，大家會認為原來我只需要在表格上畫一畫就好，現在卻需要熟悉電子屏幕上的每一個界面，以及上面的內容和操作、不同操作的定義，為什么要做變更？

但實施一段時間后，所有人都會發現電腦操作會有一層一層的指引，不需要個人再去判斷后記錄信息，同時系統也會自動記錄數據，不需要員工時時刻刻緊盯。于是變革的阻力，在系統上線的一兩個月后馬上就變小了。

3、地基——精益，精益，還是精益

在交流的過程中，Leo一直在強調，對于工廠來說，精益化是大腦，自動化和數字化是骨骼肌肉和神經網絡。

聯合利華和路雪太倉“燈塔工廠“外景

圖片來源：和路雪

“不能說數字化風頭很火，企業就跟隨潮流做數字化、上系統。如果生產線的運作和供應鏈管理基礎很差，怎么可能寄希望于數字化去解決所有問題？哪怕能解決，背后的成本也是非常之高的。”

在申請數字化燈塔工廠之前，聯合利華就做了很多年的精益生產，在十幾年前曾拿過TPM卓越獎和持續獎，2019年WCM獲得了37分。

Leo告訴我們，在做精益管理時，聯合利華也會分為兩大支柱，一是管理支柱，設計愿景、策略、總體規劃以及人才梯隊建設；二是技術支柱，包括AM（生產）、PM（設備）、QM（質量）等等，會有一些系統性方法和工具去解決工廠遇到的種種問題。

哪怕是現在，聯合利華仍然堅持精益生產，在工廠的管理過程中每周都會進行系列回顧，包括每個環節的損失如何。全球層面也會給到培訓支持，以及各個國家的最佳實踐。

本文中我們介紹了許多聯合利華和路雪在供應鏈數字化方面的實踐和經驗，但就如Leo所說：

“這么多年，我們一直沒有丟掉精益生產。可能在不同時期，它會被大家冠以不同的名字，但仔細去看的話，每個時期的邏輯和方法論核心都非常相似。”

參考來源：

[1] 元氣森林，一年長大，2021年12月14日，晚點LatePost

[2] 推“玻尿酸”啤酒、補交“優產能”作業，燕京還能否趕上?，2023年3月4日，微酒

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