编按：一张每天都会用到的卫生纸，背后竟然牵涉数百万棵树、庞大的水电资源，以及错综复杂的全球供应链。 新冠疫情期间，各国爆发卫生纸抢购潮，让原本稳定的制造系统瞬间失衡。 然而，连卫生纸、莴苣这类日常用品都可能因突发事件而缺货，拥有数万个零件的汽车、飞机又该如何维持正常生产？ 《韧性制造》从生活中的常见商品切入，揭开现代制造业背后的复杂运作，以及企业如何应对难以预测的供应链危机。 为了擦屁股，竟然要付出这么多努力？ 我先前撕下的那张卫生纸，此刻正躺在桌上，旁边摆着一张画满箭头的手绘地图，记录着这项看似简单的产品，如何历经费解又复杂的旅程。

为了顺利将卫生纸送进商店与仓库，工人种下数百万棵树，经过疏伐、砍伐、切削，消耗好几个湖泊的水量与好几座发电厂的电量，才足以提取出关键原料。 这个庞大的制造系统，倚靠成千上万劳工的血汗与心力、数百万美元的资金，还必须不辞千里地运送原料与半成品，才得以将商品制造出来。 整个过程必须设计、运送、安装、操作与维修各种不同的巨型机械，还须调度各式船舰、卡车、火车与货车，就为了确保所有原料能在正确的时间点抵达正确的位置。 耗费如此庞大的心力与资源，居然全为了制造一项日常用品，以满足人类最基本的需求。 有鉴于这套系统中需要精准协调的环节多如牛毛，全球疫情爆发对制造系统造成如此大的冲击，也就不难理解了。

「疯抢卫生纸」背后的供应链危机 在新冠疫情期间，许多日常用品都曾短暂缺货，但卫生纸却最常跃上新闻头版，因为我们每天都必须使用它。 民众之所以抢购，主要是因为疫情带来的危机感，且根据研究，这波抢购潮背后也少不了人性的推波助澜。 8说到底，疯抢的行为其实无可厚非，毕竟全家人都得长时间待在家里，卫生纸用量自然增加，而这样东西谁都不想缺。 记得2020年英国政府刚宣布封城时，卫生纸销量相较前年同期，暴增超过700％。 9原本卫生纸的需求量非常稳定，店家一般只需准备两到三周的库存。 然而，即使是弹性最大的生产系统，也难以应付突然上涨至七倍的需求。 这波市场需求激增还有一个特别之处，让制造商十分头痛。

卫生纸产业主要有两大市场，一个是供应办公大楼、公共场所的商用市场；另一个是供应一般家户的家用市场。 家用产品通常以原生纤维制成、每袋卷数较少、包装上印有品牌；而商用产品则以再生纤维为主，纸张厚度较厚、每袋卷数更多。 这两类商品往往在不同工厂生产。 疫情封城期间，民众待在家的时间大幅增加，几乎不再进出公共场所或办公室，导致家用卫生纸的需求量暴增。 理论上，商用产线可以支持家用需求，但转换客群远不像切换电灯开关那么简单，背后还牵涉庞大的调整成本与时间。 而且等到疫情结束、消费型态再度改变，制造商又得把产线调整回来。 因此，工厂端不可能快速针对不同客群重整产线与物流，最终造成市场供需失衡。

从这起全球疫情危机导致卫生纸生产困难的案例，不难看出一个关键问题：制造业该如何确保「工厂生产的东西」与「市场真正需要的东西」始终保持一致？ 制造业大挑战：如何保持供需平衡？ 维持供需平衡究竟有多难？ 以超市为例，当局势稳定、市场需求变化不大，供需很容易维持平衡。 大型连锁超市的规划部门手握大量的数据，借由这些数据可以分析数百万名顾客的消费行为，以便精准预测客人会在何时购买什么、超市需要准备多少个库存单位。 采购部门则会与无数家外部供应商及自家物流团队合作，确保门市货架上的商品供货量足以满足顾客。 如此一来，供需即可达到高度平衡。 但计划总是赶不上变化。

假设变化在预测范围内，超市处理起来还算简单，比如某些商品的供需会随着季节变化；又或者每逢特定节日、体育赛事或皇室婚礼等大型活动，超市可以预期顾客的偏好会变化，供应商也能在活动前、中、后期调高或调低产量，虽然情况较平日复杂，但整体还算可以控制。 然而，预测也可能会有不小的误差。 比如超市主管知道夏天要来了，但是今年夏天会偏热还是偏凉？ 偏干还是偏湿？ 这些不确定因素，不仅会影响顾客的行为，也会影响供应商的供货状况。 所幸，当今的超市能运用精密工具，从天气预报、社群媒体上的讨论热度等各类庞大数据中获得洞见。 另外还有一些难以预测的突发状况，像是战争、选举变天、全球金融危机等，又该怎么评估相关风险？

一般而言，风险管理专家会评估两个因素：发生几率与影响程度。 如果一件事的发生几率极低，即使后果严重，多数企业也不可能为了防范此一风险，而投入过多成本。 试想，企业若要为下一场全球疫情做好万全准备，必须付出多大的代价？ 很显然，这么做一点都不划算。 不确定因素会冲击制造业的生产、运输与消费三大环节。 为了具体说明，下面依旧以超市为例，并从充满香氛的个人卫生用品区移驾到冷冽的生鲜食品区。 在制造业，再简单的东西都很不简单 某次和同事穆凯什聊天，我才知道，「莴苣」也算是制造业产品。 穆凯什专门研究某些制造系统无法妥善应对外界干扰的问题，并利用他的研究成果，协助企业与政府提升这类制造系统的韧性。 我请他举个例子说明，他竟然搬出莴苣。

老实说，这个例子比我预期的还要复杂。 他说，莴苣「从产地到餐桌」的供应系统一共分成五个阶段：农场、冷藏设施、配送中心、销售点和消费者。 而每个阶段又包含许多步骤，譬如「农场」阶段就有整地、播种、培育与采收等；其中的「采收」又细分为切割、修剪与包装等。 农场的顾客也分为三种：一、从农民手中收购莴苣并转售给商店的批发商；二、直接向农民进货的商家；三、进一步加工后，贩售给商店的加工业者，例如把莴苣切碎，做成沙拉，再包装出售。 这种莴苣供应系统，可能面临哪些外界干扰呢？ 首先，最显而易见的干扰就是气候的极端变化。 一般来说，农民之所以种植某样作物，是因为这样作物能适应当地的气候；一旦气候变了，作物产量就会下滑。

但受到影响的不仅仅是供应端，需求端也可能随天气改变。 比如英国的夏天气候宜人（2025 年6 到8月平均气温略高于摄氏16度，日照长、少降雨），相较其他季节，民众更常出门烤肉和野餐，沙拉的需求随之上升。 然而，夏日高温有碍莴苣生长，假设遇到热浪来袭（2022年7月，英国首次最高温突破40度），超市甚至得从气候凉爽的地方进口莴苣。 事实上，影响这套供应系统的还不只有天气。 举例来说，英国脱欧之后，帮忙采收和运送莴苣的外籍劳工日渐减少。 再加上俄乌战争与对俄制裁导致能源价格飙涨，使得生产柴油车用尿素「AdBlue」（有助于降低柴油引擎造成的污染）的成本过高，造成短缺。

10少了AdBlue，现代柴油引擎就无法正常运作；没有柴油卡车，莴苣就无法从农场运送到批发商与零售通路。 从莴苣的例子可以明显看出，供需平衡之所以难以实现，是因为生活中充满了变化、未知与不确定性。 如果制造的产品比莴苣还复杂呢？ 比如一辆拥有15,000 到30,000个零件的车，* 或是一台零件数量高达600万的飞机，又会是什么状况？ 如果连确保莴苣与卫生纸稳定供货都这么困难，要维持汽车与飞机零组件供应系统韧性，难度可见一斑。 然而，制造商却办到了。 他们设法让数以万计、甚至百万计的零件顺畅生产与流通，以确保汽车顺利上路、飞机稳定飞行。 这套复杂的系统，究竟要怎么管理呢？ 首先，必须澈底了解整个供应网络。

而根据我在剑桥制造研究所同事的说法，要了解汽车或飞机零件这类供应网络，绝对不简单。 要管理复杂的系统，得先将它「图像化」 秋日早晨，天朗气清，我骑着自行车穿梭在铺满落叶的车道上，轮胎压得落叶沙沙作响。 我正要前往剑桥西侧校区的研究所，拜访同事亚历珊卓，请教她一些关于汽车与航太供应链的简单问题。 她答应我，绝对不会嘲笑我。 亚历珊卓专门研究如何将复杂的供应网络图像化，帮助多数人理解系统内的乾坤。 她从来不缺研究经费，因为大型制造商都必须深入了解自己的供应链。 主事者或许知道第一阶供应商是谁，但对于供应商的供应商则所知有限，更何况是供应商的供应商的供应商⋯⋯你懂我的意思。

问题在于，如果一家制造商不知道供应网络的底层有哪些公司，以及可能面临的风险，一旦这些公司无法交货，又该从何评估自身可能受到的冲击？ 亚历珊卓跟我坐在研究所的公共休息区，她用笔电向我展示一张图。 我很专注地看着那张既像抽象的彩色蜘蛛网，又像3D幻视艺术的图，忍不住取下眼镜擦了擦。 她趁我擦眼镜时耐心说明，这是一张参与一辆汽车生产的所有相关机构地图。 图上的每一个圆点代表一家公司，每条线则代表公司与公司之间的交易关系。 果然是名副其实的「复杂网络」。 这张图的复杂之处在于，网络中的每一个圆点，也就是「节点」，彼此高度依存。 一个节点发生变化，其他节点就可能受到影响。

而随着这些相互依存的节点数量不断增加，整个系统受到其中一家公司（图中的某个节点）发生变化的冲击，就愈加无法预测。 而且一旦出现变化，影响往往会迅速扩散。 这正是近年来制造业愈来愈常面临的问题。 某个节点，可能是指某项子系统中一个次要零件的原料应商。 而这个子系统，又可能是汽车、飞机、手机、医疗设备或卫星等设备不可或缺的一部分。 如果这个最前端的原料供应商出了状况，主事者就必须要了解整个系统会因此受到什么样的冲击。 然而，现实中往往祸不单行。 如果供应链中有好几个节点同时发生问题，例如某地发生水灾、某处工人罢工、某间公司的首席执行官突然被炒鱿鱼等，这些看似不相干的危机一旦交织起来，将对整个系统造成什么影响？

遇到这样的连锁反应，即使是最资深的制造专家也往往难以招架。 正因如此，愈来愈多制造业者向AI人工智能求助；亚历珊卓的研究室甚至取名为「供应链AI实验室」（SCAIL，Supply Chain AI Lab）。 作者介绍｜提姆・敏谢尔（Tim Minshall） 英国剑桥大学首任「约翰・C・泰勒创新教授」（Dr John C. Taylor Professor of Innovation），同时担任全球供应链研究最高学术殿堂「剑桥大学工程学院制造研究所（Institute for Manufacturing）所长，并为邱吉尔学院（Churchill College）院士。 研究、教学与推广工作主要聚焦于制造业与创新之间的关联。

目前与身为科学家的妻子Nicola定居于剑桥。 本文经授权转载自野人《韧性制造：断链危机下，如何打造「韧性供应链」大未来》 责任编辑／魏甫丞