现在，在搜索框中输入“缺车”，它会自动告诉你“核心缺车”。核心荒的焦虑从去年底开始就没有消散，焦虑的迹象甚至越来越多。一些分析师表示，目前的芯片短缺将持续到2022年。
“汽车公司通常每年制定生产计划，每季度和每月更新一次，以确定所需零件的数量。与供应商签订合同时，单价也与采购数量挂钩。一辆车有几万个零件，庞大的供应链系统需要细致准确的预测、供应和物流管理，以保证整个链条的平稳高效运行。芯片危机后，原本相对稳定的节奏被打破，汽车公司不得不面临因芯片不足而停产的压力，并调整生产线、制造设备和人员调配方式，以最大限度地利用芯片。”
受这种短缺影响的不仅仅是汽车行业，还有电脑、手机、游戏机、数码配件等行业。麦肯锡咨询顾问翁德雷伯克基(Ondrej Burkacky)表示，“当汽车制造商和零部件供应商意识到他们的需求超出预期时，一切都为时已晚，芯片产品已经销往其他地方。”
因此，知名咨询公司德勤指出，汽车行业的竞争已经进入产业链生态的竞争，未来的网络布局不仅仅是传统意义上的供应链物理节点布局，而是从能力的角度对整个汽车供应链进行能力分解和组合。应对不可预测的风险，必须加强供应链风险管理，积极使用数字化工具，积极干预上游风险管理，确保及时控制和分析上游供应商的风险，提高风险管理的及时性和专业性。
在TigerGraph的图形人工智能全球峰会上，捷豹路虎的哈里鲍威尔分享了他们如何使用图形分析来解决供应链优化问题。
像所有汽车制造商一样，捷豹路虎将提前几年进行销售预测，以使供应商能够调整高度专业化的生产线。根据这些预测，通常会达成购买特定数量零件的协议，每当实际购买金额低于承诺金额时，就会处以巨额罚款。然而，由于消费者偏好和市场条件的变化，对特定车辆的需求可能会迅速变化。
哈里鲍威尔(Harry Powell)领导的捷豹路虎(Jaguar Land Rover)数据分析团队发现，通过在所有车队中积极分配不必要的零件，可以抵消对一辆汽车需求的变化，从而最大限度地降低合同罚款的风险。
变得更加灵活
在整个制造过程中获得透明度所必需的数据分布在许多部门的许多复杂数据源中，包括预测和供应链数据、来自PLM系统的零件数据以及由汽车配置和制造组合输出的汽车配置数据模拟系统。这些系统涵盖了多种技术，从专用主机到专用企业/制造资源规划平台和定制的分布式汽车仿真应用。数据的多样化组合意味着不可能及时查询到所有的数据。
通过将其供应链数据上传到具有混合事务处理/分析处理功能的图形数据库，哈利团队可以组合12个独立的数据源。图纸数据库中的信息包括由数以千计的供应商提供的每个零件的数据、它们与车辆特定型号的关系，以及其中使用的每个子组件的材料清单。该数据库还包括关于这些车辆的制造顺序和订单预测的信息。TigerGraph图形分析平台的灵活性可以快速反映其即时图形需求的变化，并允许其在未来进行扩展。
创新是惊人的
两项创新使哈利的团队能够从供应到需求构建一个与业务相关的视图，并通过TigerGraph高级图形分析，产生了令人惊讶的结果：
首先，捷豹路虎团队意识到，汽车只是一组相互联系的元素，一个元素就是一组相互联系的零件。这种意识带来了一种新的通用语言，它促进了业务部门与数据和分析团队之间的协作。
其次，捷豹路虎团队了解到，图形分析提供了捕捉和利用对业务的一般理解的最佳视角。此外，图表强调数据结构和分析中的对象和关系。这两点使团队能够构建相关的业务视图，并快速回答关键的业务问题。这样，捷豹路虎通过降低库存成本，解决供应链瓶颈，提高供应商的可靠性，增强产品的盈利能力，实现了丰厚的回报。
在意识到车辆只是功能部件和零件的集合后，团队利用图形技术迅速构建了清晰的供需关系视图。它们从表示特征和零件级别开始，然后扩展到汽车和供应商级别。最后是供需图。
绘制图表时，哈利的团队遵循一个关键原则：世界太复杂，无法以自上而下的方式呈现。反之，应该先代表一辆车，再代表一系列车，再代表整个汽车生产线，等等。捷豹路虎团队将已知业务视为最小可行产品，并继续将其供需图拓展至边际。
创造商业价值
捷豹路虎通过使用TigerGraph技术，大大提高了生产率和效率，节省了成本。具体来说：
确定变化对车辆需求的影响只需要大约45分钟，而在过去，需要三周时间
。降低库存成本，降低营运资金和提高盈利能力，从而使企业价值提高了3倍。
供应商风险降低了35％，因为购买他们制造的零件的可能性更高。
Harry Powell说：“我不知道在这样复杂的行业中，其他企业是否都可以通过改变其供应链计划也获得这样的成果，捷豹路虎做到了！同时，盈利能力预计每年将提高超过1亿英镑，而这得益于图技术的成功应用。”
Harry和他的团队因其在改变供应链实践方面所做的巨大贡献而获得全球CIO 100这一荣誉。
关于TigerGraph
TigerGraph是一个基于关联数据（图模型）的高级分析平台，支持机器学习和可解释的人工智能。TigerGraph的使命是通过图和人工智能为企业基于大数据提供创新的分析能力，帮助客户连接数据孤岛，进行更大规模、更深入的运营分析，从云端和本地的数据中发现新的业务洞察。
全球排名前五的银行中有四家使用TigerGraph进行实时欺诈检测。3亿消费者通过TigerGraph支持的推荐引擎获得个性化推荐。TigerGraph对10亿人口的能源基础设施进行了优化，以减少电力中断。TigerGraph在欺诈检测、客户360°、供应链优化、身份解析、物联网(IoT)等应用场景效果显著，获得了金融、制造、电信、媒体、医疗等传统大型公司和网络安全、电子商务、新零售等创新型公司的认可。（责任编辑：董萍萍 ）
来源：和讯网
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