供应链控制塔可以检测问题，决定应对方案，并确保方案得到执行。如果你所购买的产品能够检测和显示问题，但无法决定或采取行动，那么它只是一个名字更好听的仪表板。这个区别是全部要点，它解释了为什么这么多此类项目在第九个月就变成了无人问津的屏幕。
我审查了其中一些部署，成功的部署都有一个在任何供应商比较中都看不到的特点：允许一个人在凌晨两点花钱而不必征求许可。一些失败的部署其软件比成功的部署要好。
这四层，以及每一层为何会失败
| 层 | 工作 | 典型故障 |
|---|---|---|
| 数据摄取 | 将订单、发货、库存和承运商事件集中管理 | 主数据不匹配，一个站点有四个标识符，但没有任何匹配之处 |
| 事件模型 | 将订阅转换为状态，例如“延迟”、“有风险”或“不足”。 | 警报会在每一次偏差时触发，因此员工会在三周内将其静音 |
| 决策逻辑 | 提供或选择响应，附带成本 | 推荐航空货运，但没有任何预算审批人会批准。 |
| 执行与审计 | 将决策推回商品流动系统，并记录其结果 | 只读集成，因此每个决定都必须手动重新输入到另一个系统中 |
买家最后检查第四层，它决定了投资是否能带来回报。一个具有只读集成的塔楼无法闭环，因此永远无法证明其自身的价值。当 24 个月后续订到期时，没有人能指出某个被挽救的货物，预算也就会用到别处。
成熟度阶梯，坦诚地描述
供应商通常描述 4 个阶段。了解你正在购买的是哪个阶段很重要，因为价格差距很大，能力差距更大。
- **可见性。** 显示事物的位置。非常实用，并被当作整个产品销售。
- **预测性。** 估算到达时间并标记可能延误的货运。只有当估算在 10 条车道中的 8 条上优于您自己的计划者时，才值得付费，这是一个可测试的声明，但很少被测试。
- 规定性。 提出一项具体的响应，并附有成本比较。在此阶段，主数据质量不再是可协商的。
- **自主。** 在无人单独批准的限制内执行定义好的响应，这与 AI 货运报价 提出的边界问题相同。自 2019 年以来，我所见过的每一次部署，只有少数操作在此运行，而且是治理而非技术成为了障碍。
大多数要求我构建“控制塔”的组织，都想要达到第三阶段（stage 3）的能力，但其持有的数据却只支持第一阶段（stage 1）。一旦签约后才发现这一点，代价会很高，而两周的数据审计就能提前发现问题。
购物前需要的数据
这些系统不会因为算法而失败。它们会因为输入而失败，而且所需的输入是特定的。海运需要承运人的里程碑事件、来自 AIS 的船舶位置数据以及能够经得起转运的订舱参考号。数字集装箱航运协会（Digital Container Shipping Association）由马士基、MSC、达飞海运和赫伯罗特于 2019 年成立，它发布了 追踪与追溯标准，使这些事件在承运人之间具有可比性，而无法说明自己使用了哪个版本的供应商则是在猜测。
道路货运需要 EDI 214 状态消息或承运商 API，以及关于分包的坦诚回答，因为分包商的司机不在您的供应商应用程序上。招标和结算将 204、990 和 210 添加到同一对话中。在运输之上，您需要比夜间更频繁地刷新库存位置，拥有承诺日期的未结采购订单，以及一个位置主数据，其中每个站点只包含一个标识符。
最后一个项目听起来微不足道，却比任何其他项目都耗时更长，如下面的五个月所示。我曾看过一个项目，花了这么多时间来协调 ERP 和两个仓库系统之间的工厂代码，然后才能运行任何一个塔逻辑。一个有用的购前测试成本为零：选取上个季度发生的十个失败的订单，然后从你现有的系统中手动重建每个问题首次可知的时间点。如果你的团队无法手动构建这个时间线，那么任何平台都无法自动构建。
自建还是外购
| 方法 | 明智的，当 | 实际成本中心 | 风险 |
|---|---|---|---|
| 规划套件模块 | 您已经在运行该供应商的规划堆栈 | 许可证加配置，通常为期 3 至 5 年 | 在供应商的数据模型内部很强大，在外部数据方面很薄弱 |
| 可见性专家 | 您的差距在于运输事件和抵达估算 | 按件或按车道的定价，随销量增长而调整 | 善于运输，而非决策引擎 |
| 在您自己的平台上构建 | 你们有工程能力和非同寻常的流程 | 人员，而非项目预算 | 你现在拥有一个产品，并且必须为其配备人员 |
| 围绕你的 运输管理系统 集合 | 大多数异常都是传输异常 | 每个运营商的集成工作，通常每项 6 周 | 精益库存与需求 |
类别比名称更重要，但名称使它们具体化。Kinaxis 成立于 1984 年，o9 Solutions 成立于 2009 年，Blue Yonder 于 2021 年被松下以据报道的 71 亿美元收购，它们都销售以规划为中心、基于自身数据模型的产品。SAP 和 Oracle 将模块定位在其更广泛的产品套件内。Project44 和 FourKites 都成立于 2014 年，是运输可见性专家。E2open 成立于 2000 年，销售网络平台，而 Altana 则致力于第一层以外的供应商映射。
来自 TradeLens 的治理经验
TradeLens 是马士基与 IBM 于 2018 年联合推出的，但在运营 4 年后于 2022 年停运。该软件能够运行，并且有超过 175 个组织加入，其中包括六大集装箱航运公司中的五家。但它从未获得足够多的实际数据，因为一个由你最大的竞争对手拥有的平台，宁愿在那里出现，也不愿在那里投入。
对于一个内部项目，可迁移的经验教训在于所有权，而非区块链。一个由一个业务部门拥有、但需要另外三个部门的数据的塔楼，将会面临与 TradeLens 同样的困境。拥有者必须拥有数据，或者有权要求获取数据，而这个问题应该在设计阶段解决，而不是在第三次指导委员会会议上。
通过财务审查的措施
仪表板登录和警报计数是虚荣指标，大多数程序都会报告这些指标。这五个是站得住脚的：
- 从可知到已知的时间。如果星期一出现了可检测的延迟，而您的团队在星期四才获知，那么这 3 天就是这项工作。
- 异常关闭时间。 警报到对其做出决策之间的小时数。警报数量上升但关闭时间持平意味着您买入了噪音。
- 加快支出。紧急空运和高等级陆路运输应有所下降，因为问题会提早暴露，从而有更便宜的解决方案。
- 自动关闭的异常百分比。这是衡量成熟度的唯一可靠指标，也是供应商回避引用的指标。
- 与两个基准进行准确性评估。 将预测到达时间与实际到达时间以及与您的规划师自己的估计进行比较，因为很容易超越承运商的估计，但很难超越经验丰富的规划师。
可行的序列
从一种能花真金白银且可以量化的例外情况入手，例如海运集装箱错过内陆铁路运输。对这一单一流程进行端到端的仪表化，包括执行步骤，然后指定一名负责人，并在规定限度内授权其采取行动。运行一个季度，并与上一个季度相比，比较关闭时间和加急支出。
这会产生一个平淡无奇的首次演示和一个站得住脚的业务案例，这是正确的顺序。在选择要改进的决策之前连接所有数据源，会让这些项目变成两年的集成项目，最终只剩下一个屏幕而没有任何证据。如果第一版在 90 天内未能改变一项决策，购买额外的功能也无法挽救它。