圖數據庫助力供應鏈柔性升級

導讀

當今市場環境受短視頻等流媒體影響，任何風險事件在社交網絡中傳播速度極其迅速，留給企業的反應時間按分秒計，傳統供應鏈的年度計劃面對劇烈變化的市場環境已失去意義。此外，受近年局勢動蕩的影響，市場需求和供應情況變動加快、不可預測性增加，對企業彈性供應鏈能力及應急響應速度提出了更高的要求。傳統表單式的存儲，以及由此而來的跨業務線、跨系統的割裂數據，無力支撐動態多變的市場對業務決策實時性與智能化的需求。
天然擅長處理復雜深鏈關系的圖技術正是供應鏈橫向集成的最佳技術解決方案。圖模型本身的特點就是直觀還原業務，企業可通過圖技術將多源數據以所有參與者都能理解的方式建模、連通。模型可以靈活調整，高效完成各類深鏈查詢，實現全鏈路的信息透明化。在供應鏈中涉及的需求變動、價格變動、供應變化、原料問題、生產缺陷等需要向上追溯源頭、向上向下追蹤影響范圍、評估影響大小的業務問題，圖數據的深鏈查詢性能為實時業務決策提供最有力的技術保障。

本文以車企供應鏈為例，演示圖技術如何賦能供應鏈管理，尋找風險模式，助理供應鏈柔性升級。

圖技術需求

供應商的生產系統發生故障、其上游供應商因故（發生交通事故、自然災害或者區域沖突等不可控事件）延遲交貨導致的無法生產或延遲生產都能造成供應鏈風險。由于這些突發情況通常不可預測，想要降低這些風險的影響，需要在系統層面增強供應鏈的韌性，識別風險供應模式。

例如，當一個或多個零部件的供應過分集中在少數原材料供應商上時，一旦該供應商受到內外部不利因素的影響，不能正常提供采購的原材料，而零部件供應商的庫存又不充足時，便會造成供應鏈斷裂，影響下游的正常生產運營。雖然企業對于產品的直接供應商通常非常熟悉易于規避風險，但是對上游間接供應商的了解程度往往不夠，容易忽略風險供應模式。本質上講，供應鏈風險是由決策信息的可獲得性、透明性、可靠性不足造成的。針對上述典型的供應風險模式，把供應商、零部件抽象成為點，供應關系和零部件相互組成關系抽象成為它們之間的邊，整合供應鏈端到端的信息，構成一張統一大圖，通過圖模式識別，能夠快速直觀地將風險識別出來。

圖1：供應鏈全景圖譜構建流程

圖模型構建

對供應鏈問題的分析需要端到端的可視化，從供給端到需求端分別包含組裝商、供應商、車輛、零部件、元件等元素，將它們分別建成實體點。在物料層面，車輛由部件組成，部件由元件組成，元件由零件組成，需要分別有一條有向的“組成”邊來代表它們之間的關系。在生產與供應層面，供應商和組裝商生產部件、元件、零件，需要分別有一條有向的“生產”邊來代表它們之間的關系，供應商向組裝商提供零部件，之間需要有一條“提供”的邊來代表它們的關系。

最終，供應鏈中的所有組成要素和它們之間的生產關系都被收錄到圖模型中，企業可以根據它全面、快速地獲取整個供應鏈路中物料之間的關系，供應商之間的關系，以及供應商與物料的關系。

供應鏈管理模型如下圖所示。

圖2：供應鏈管理模型

圖譜應用-鏈路脆弱點發現

供應鏈中的一家供應商如果是連接供應鏈路上下游的唯一必經節點，則該供應商如發生風險事件導致無法生產，則整條供應鏈極易發生斷裂。同理，如果一個供應商節點位于越多其它頂點之間最短路徑上，則該供應商連接上下游供應商的重要性越大，如果出現問題，對供應鏈的影響越大。通過圖技術中的中心性算法，結合圖展示，可以直觀地發現供應鏈網絡中此類脆弱點供應商，從系統層面減少供應鏈斷裂風險。

查詢邏輯

查詢車企P1擁有的所有車型的零部件組成網絡以及對應供應商（圖3）；
查詢車企所有車型的供給網絡（圖4）；
執行中介中小性算法，返回中介中心性最大的三個供應商節點（表1）；
展示風險供應模式。

查詢結果
如下圖所示，通過圖技術的統一建模，整車產品到零件的物料組成網絡，企業及其組裝商到零件供應商的供應網絡都可以直觀地展示，從而實現兩個視角下端到端的可視化。通過中介中心性算法快速定位了供應鏈網絡中的脆弱節點為supply_B01、02、04，車企要考慮尋找其他能完成相同任務的生產商，來規避供應鏈風險。

圖3：C00001車型的零部件組成關系及對應供應商
圖4：C00001車型的供應商及供給關系

ID	Centrality
supply_B01	12
supply_B02	8
supply_B03	2

表1：車企P1所有供應網絡中中介中心性最大的節點

圖譜應用-集中風險發現

集中風險說明

供應商集中風險：
如果某供應商A的生產所需物料完全由上級供應商B供應，則這種依賴關系更強，如果B發生風險，則一定會導致A以及所有依賴A的下游企業無法生產，A與B之間存在直接的供應商集中風險；

如果供應商A與其直接上游之間并不存在供應商集中風險，但是經過多個層級、多個上游供應商的依賴關系，最終集中在了同一個間接上游供應商C上，若C發生風險，同樣會導致A以及依賴A的企業無法生產，則稱這種情況為間接供應商集中風險。

如果供應鏈中企業A的生產所需物料需要企業B供應，則企業B的產量會對A的產量產生影響，則稱企業A對企業B有依賴關系。上述兩種供應模式都會使整個供應鏈的系統風險激增，但是它們在存在于生產制造關系表的龐大冗雜的供應鏈數據中，難以通過人工挖掘出來，圖技術的自動化挖掘能力正是解決這個問題的最好方案。

查詢邏輯

找到組成某車型的所有部件，以及這些部件對應的完整供應鏈路；
從部件點開始，沿部件-組裝商-元件生產商-零件生產商的供應鏈路向上遍歷；
按廣度優先搜索，找到所有的組織商和供應商，周到無法向上游擴展，標記所有原料提供商；
如果原料供應商只有一個，則該供應鏈存在風險；
從風險供應鏈原料供應商開始，往下游擴展，如果下游供應商有且僅有一個，則標記該下游供應商為風險供應商，直到網絡無法向下游擴展；
輸出所有的風險供應商。

查詢結果
如表2所示，車型C00002的四個部件供應鏈路都存在集中風險供應商，根據圖5的畫布展示可以看出車型C00002共有七個部件。部件part_A01與part_A02的供應鏈路相似，上游有兩個組裝商（部件生產商）supply_A08和supply_A09，并且這兩個組裝商在下一個層級并未完全匯聚到同一元件生產商，所以這兩個部件的供應鏈路均沒有風險。在部件part_A03的供應鏈路中，下級有兩個組裝商supply_A09和supply_A10，并且這兩個組裝商在下一個層級并未完全匯聚到同一元件生產商，所以該部件的供應鏈路沒有風險。

部件part_A04與part_A06的供應鏈路完全相同，上游只有一個組裝商supply_A10，所以part_A04與part_A06有供應商集中風險，他們重度依賴的供應商是supply_A10，supply_A10上游只有一個元件生產商supply_B14，supply_B14上游只有一個零件生產商supply_C17，所以supply_B14和supply_C17也是part_A04與part_A06的重度依賴企業。Part_07與part_04、part_A06的情況類似。

在部件part_A05的供應鏈路中，下級雖然有兩個組裝商——supply_A10和supply_A11，但這兩個組裝商下級完全匯聚到一個元件生產商supply_B14，所以part_A05沒有直接供應商集中風險，但是有間接供應商風險，supply_B14、supply_C17是其重度依賴企業。

綜上，存在供應商集中風險的部件有四個，并且共同重度依賴生產商supply_C17與元件生產商supply_B14，如果它們發生風險，車型C00002的供應鏈極易發生斷裂，需要最重點關注，立刻尋找替代供應商，降低供應鏈系統風險。

風險部件	依賴供應商
part_A04	[supply_A10,supply_B14,supplyC17]
part_A05	[supply_B14,supplyC17]
part_A06	[supply_A10,supply_B14,supplyC17]
part_A07	[supply_A11,supply_B14,supplyC17]

表2：車型C00002存在供應商集中風險的部件及相關依賴供應商

圖5：車型C00002存在供應商集中風險的部件及相關依賴供應商可視化視圖