To B(面向企业用户)和To C(面向个人用户)，本是两种泾渭分明的业务模式。有趣的是，近年来To B和To C的供应链有融合的趋势，两者不再是“井水不犯河水”。制造供应链(主要围绕“生产者”开展工作)和流通供应链(主要围绕“消费者”开展工作)正在相互渗透。
在“BC融合”的大环境下，“全渠道”“一体化供应链”、“一盘货”等名词出现的频率也越来越高。
在充满不确定性的VUCA时代，供应链的快速响应显得越来越重要 – 我们无法预知会有意外事件影响运营，但可以用最快的速度做出响应;而这就要求供应链链条变得更短，或者说层级变得更少 – 显然，沟通合作的层级越少，就越有利于快速响应。我们常听到的“去掉中间经销商环节”、“直连消费者”等等，都反映了这一趋势。供应链上所有环节都在离消费者贴得更近 – 因此，“以用户为中心”越来越重要。
网络中的库存设置点也在悄悄改变。供应链的基本原理是：对于大批量生产的产品，可以在离用户近的地方多堆放一些库存。例如：电商之所以能在几小时内将货物送达我们家中，就是因为针对爆款产品把”前置仓“设置在离我们很近的地方。反之，对于多品种、小批量的零散订单，通常不会在离用户太近的地方作库存储备，以便于控制成本。
然而，“多品种+小批量”正是如今的一大产业趋势 – 这是由于用户的个性化需求越来越多，以至于产品品类五花八门，平均每个品类的生产数量则在下降。在这样的趋势下，生产出来产品的库存堆积点更有可能“撤离”消费者，向工厂端靠近一些(当然，作为反例的爆款产品总是有的)。
二. 数字化建设
数字化如今是供应链从业者面临的共同话题。按照施云老师的理论，好的供应链要做到“可视化、可感知、可调节”，而可视化是其中的第一步 – 把数据以适当的方式展现给相关用户。
如何做好数据可视化?笔者试着总结了“124”法则：
“一个终极目的”：我们不能为可视化而可视化，而要让它为各相关方创造价值。“价值”有时可以定量分析，例如降本增效的具体数字;有时则是定性分析多一点，例如用户体验的提升。这里“用户”既包括C端的最终用户，也包括B端的企业用户。
“两大后台功能”：为了服务好各相关方，我们首先要能记录供应链运行的数据，而且最好是第一手原始数据(不是人为“处理”过的)。拜物联网和大数据技术所赐，这样的记录愈发容易实现了。其次：我们要使供应链运行过程全程可追溯(例如物流轨迹、交易数据等)。追溯的颗粒度或许不一定非常细，但最好能包括供应链各个主要节点，不要有明显的空白环节。
“四大前台作用”：1)“查得出”：当需要的时候，相关数据很快就能检索到，而不用“层层上报”。如果后台存储着海量数据，则需要相关大数据技术支持;2)“教得会”：即能够很好地指导一线用户操作。例如，很多现代化工厂/仓库开始引入“电子作业指导书”来取代纸质版，里面完备的信息、友好的界面让工人操作起来十分方便。To C注重用户体验的思想也在向制造环节渗透。3)“助决策”：要支持管理者作出正确决策，除了花花绿绿的“大屏”之外，要能自动计算出一些很能说明问题的关键指标，让决策者迅速抓住关键信息。4)“解问题”：当供应链运行出现异常时，能够及时发出预警信息，并指引相关用户快速采取行动(“可感知、可调节”)。
在B/C融合时代，各个渠道(直营、分销等)的数据都在打通，不同位置的物料、成品库存等开始被纳入统一管理，这也会给数字化建设提出新的挑战。全渠道调配货物、车辆等资源，对于数据的实时性要求很高。如果不能实时掌握资源，则调配会无效 - 例如，某些外卖平台上显示的门店库存数据并不正确，导致顾客下的单无法被满足。而数据要实时准确，是以IT系统为基础的，因此这涉及到信息系统建设和相关的软硬件投入。
同时，随着电商在各行各业的普及，供应链运作的流程也变得更加复杂。例如：同样是库存调拨，有正向的、有逆向的(退货操作、循环回收等)，也有在同级仓库之间调拨的。在全局资源调配的时候，一种思路是建立“缓冲池”：所有资源的正向分配和逆向退货，都先进入这个池子。如果没有任何缓冲而直接调配，可能会引起资源混乱 - 这背后有赖于更深入的数学模型研究和算法研究。
三. 供应链沟通与合作
随着to B和to C供应链的融合，“端到端”供应链成为新的课题 – 供应链合作范围从最前端直到最后端。链上一些关键玩家可能既要接触很上游的零部件/原材料生产商，又要接触下游的终端用户。因此，跨企业的沟通和协调显得愈加重要。
要让这么多玩家能够顺畅合作，一大关键是推进供应链标准化。就在2021年10月，中共中央、国务院印发了《国家标准化发展纲要》，要求推动标准化与科技创新互动发展、提升产业标准化水平、完善绿色发展标准化保障等，其中诸多细节都对于供应链管理颇具启示。我们确实需要一些(强制性)的标准，让生产制造更绿色高效、让物流运作更加规范有序，等等。例如：物流包装器具的标准化既有利于减少不必要的包装更换成本，也有利于器具的多次循环利用，还能让自动化仓储等科技手段有更大的用武之地。
与标准化相通的是供应链管理的各种术语 – 在多方合作的时候，如何对生产、采购、物流的各个环节进行描绘，以及作进一步的细分?相对来说，SCOR供应链运作参考模型(Supply Chain Operations References)是目前比较流行的模型，无论是对描绘企业内部操作还是跨企业的协作，都提供了比较完整的流程描绘方式和KPI体系，可以按四个层次由粗到细地分解供应链运作全过程。
问题是：我们为什么需要在如此细的颗粒度上把控企业之间的供应链协作?笔者的个人观点是：全球供应链管理可能正在进入一个“加强纵向集成”的阶段：如果说以前许多企业可以各司其职，每家只负责做一小部分工作，那么最近的趋势则是加强兼并组合、龙头企业从前到后什么都想自己做(至少在汽车行业和高科技行业有很多这样的案例。希望读者能指出其它行业的情况)。全球供应链普遍面临的“断供”危机，也迫使许多整机制造商对二级、三级等上游供应商进行干涉，控制的深度和广度都在增加。在供应链不断集成的趋势下，从细节处把控多级供应链的运行也就不再奇怪了。
小结
在to B和to C供应链融合的趋势下，制造业供应链网络的特点至少包括：
网络结构扁平化、库存位置变迁。
数字化建设加速，实现全面可视化(“124法则”)和相关的管理水平提升，支持全渠道数据共享和多种复杂流程。
供应链集成度加强，跨企业沟通协作达到新高度。
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