大数据时代的来临，传统的信息系统架构已无法满足数据的指数级增长。今天，仅阿里巴巴或谷歌一天的数据量就有可能超过人类文明数千年所创造的全部文字作品的数据量。从GB（千兆）、TB（太字节），到PB（拍字节）、EB（艾字节），甚至是ZB（泽字节），过去集中式的数据计算和存储模式早已过时，取而代之的是大数据时代的“云平台架构”。
与之相似的是，定制化时代的来临，传统的供应链架构也远远无法满足个性化需求的爆炸式增长。今天，多样化的产品和服务在让顾客眼花缭乱的同时，也让供应链上的企业不知所措，迷失了方向。过去仅仅依靠单一品种、单一策略的运营方式已越来越缺乏竞争力，取而代之的将是属于这个时代的“柔性供应链架构”。
作为同一个时代的产物，“IT云平台架构”和“供应链的柔性架构”有着惊人的相似性。例如，一个优良的“IT云平台架构”应达到以下几个要求：运算速度快、能处理巨幅波动的数据量、容错与恢复能力强、成本与效率兼顾。这与“柔性供应链架构”的目标基本一致：反应速度快、能处理巨幅波动的需求、风险与控制能力强、成本与效率兼顾。
系统架构作为一门有趣的科学，无论是上面提到的IT架构，还是供应链的架构，甚至是建筑的架构，从原理上看，可谓异曲同工。例如，都强调布局合理、基础牢靠、人性化等等。因此，从事各种门类的架构师，都可以从其它领域的成熟架构理论来丰富和完善自己所从事的行业的架构方法。作为供应链架构师，我们不妨暂且跳出自己行业固有的传统思维，参考一下IT系统的云架构模式，从而进一步探讨和研究柔性供应链的“云架构”模式。
优良的“IT云平台架构”是如何实现的呢？总体来说，它遵循以下一些规律：分布与集中、兼容与扩展、并行和一致、反馈与容错。限于篇幅，今天我们先来探讨一下“云平台”的分布式架构对柔性供应链的启示。
MapReduce——
通过“降维”和“升维”实现大规模定制
为了尽可能又快又多地处理数据，云平台采用了所谓的分布式系统架构，即将过去集中存储和处理的数据打散后在多台设备组成的多个机群上进行并行存储和处理。这个打散和归并的过程采用的是MapReduce的逻辑框架。即将数据进行“分解映射（Map）”后再进行“归约合并（Reduce）”。
举个简单的例子，假如我们销售的是各种不同口味的水果沙拉。第一步我们会将苹果、梨子、香蕉、菠萝等各种水果切成片，这个过程就是所谓的“分解映射（Map）”；第二步是根据不同客人的需要，将前述切片组合成种类繁多、口味丰富的水果拼盘，这个过程就是所谓的“归约合并（Reduce）”。分布式系统架构将Map和Reduce分开由云端不同的节点来完成，极大地降低了任务的复杂程度，同时大幅地提高了任务处理的效率。
那么，这对我们搭建柔性供应链有什么启示呢？
柔性供应链为了兼顾“定制”和“效率”，往往需要实现所谓的“大规模定制”，既能够处理海量订单，也能够对每一笔订单实现定制化。这给传统供应链模式带来了巨大的挑战。传统供应链所采用的大批量采购、大批量生产、大批量流转的模式显然无法满足定制化的要求。为了实现定制化，又不丢失效率，我们模仿MapReduce框架对供应链进行如下改造。
首先是“分解降维”，将复杂的需求逐层进行分解，直到分解成一个个可以标准化的零部件或者是标准化的工作流程；然后是“合并升维”，根据用户的需求选择不同的标准化零部件或者是标准化的工作流程进行合并，以实现多样化的定制需求。
笔者认为，许多实现了大规模定制的企业都有意无意地采用了这一思考方式。我们以红领西服为例做一个解释。红领是一家擅长大规模西服定制的企业，随着互联网+的兴起，其独特的产品和经营方式也在业界掀起了一场“定制化风暴”。
过去，要定制一套西服可能需要找到一位心仪的裁缝师傅为自己量身定做，手工量体，手工打版，用廉价衣料手工制作毛坯，顾客试穿后反复修改……这种定制流程的周期相当长，一般都需要三到六个月才能收到成衣，而且价格高昂。
红领的颠覆性在于其不仅能够在一分钟内实现“一人一版，一衣一款”，同时在流水线上也实现大规模的工业化生产。无论是来自哪个国家的订单，从量体、排程、定制、生产到出厂，全过程交付时间只需要七个工作日，产量则提升至每天一千五百套，成本仅为非定制西装的1.1倍。
然而，红领是如何实现这一定制化过程的工业化再造的呢？
我们知道，优秀的裁缝师傅都有一套多年累积下来的量体裁衣的方法。这套方法全凭经验，很难复制，更无法实现工业化。红领曾经聘请过一位有四十多年量体经验的老师傅，但三个月集训所带出的学生却依旧不会量体。这让红领集团的董事长张代理大伤脑筋。经过长时间的摸索和思考，他认为必须开发一套可以产业化的量体方法。这套方法必须要足够简单，并且能够标准化，即使“小白”也能快速学会。
这就是红领具有自主知识产权的“三点一线量体法”，又叫“量不错的方法”。它将复杂的人体身材数据分解为18个部位的22个数据，然后通过一把尺子和一个专用的肩斜测量仪来进行测量。这个过程，即通过笔者前述的“分解降维”来实现简单化和标准化的过程。但是，仅仅分解是不够的，还需要能够通过“合并升维”来实现定制化的过程。我们再来看看张代理是如何实现这一步的。
红领基于其过去十多年来所积累的超过两百万名顾客的定制化的版型数据，开发出了一个个性化定制平台-RCMTM（RedCollarMadetoMeasure），并通过数据建模，建立起了人体尺寸与西服版式形状之间的关联数据库。设计师只需要将第一步“三点一线”量体法所测量出来的22个数据输入到RCMTM系统中，就可以快速组合并检索到相匹配的西服版式。
不仅如此，这种类似于MapReduce“降维”与“升维”的逻辑框架也被运用到了红领的生产制造过程中。它首先将西服的工艺流程拆解为生产线工人能够看懂并执行的一个个细小的简单的标准化流程，然后再通过流水组合作业进行复杂度升维，实现了大规模的定制化生产。
总结：事实上，MapReduce只是“IT云平台架构”中的一个极小的概念点，当我们稍微转换思路，将这个概念点运用到“柔性供应链架构”中时，却在这个完全不同的领域中延伸出了新的应用价值。今天，限于篇幅，我们仅就这个点抛砖引玉。古人云：“它山之石，可以攻玉”。希望未来的时间里，我们能够以跨界思维，去开拓和发掘各个领域的精粹，并将其运用到供应链管理中来，发挥更大的价值。