数字化供应链:背景特点

​背景

1、外部环境

近年来,供应链脆弱性凸显,企业供应链压力难以缓解。

美国媒体针对美国零售联合会、美国服装和鞋类协会、美国供应链管理专业委员会等主体进行的一项供应链调查显示:

  • 61%的供应链经理预计,供应链紊乱问题至少会持续到 2024 年,

    29%的供应链经理认为,至少持续到 2025 年之后,甚至可能永远不会恢复正常。未来,不确定性或成为供应链新常态。

全球化分工模式下,供应链风险源增多,企业供应链面临着随时断供可能,供给不确定性加剧。原料断供、物流不畅、能源危机、 原料价格上涨等供给端问题层出不穷。

2、内部需求

市场需求不确定性上升,订单碎片化、个性化定制形成趋势,企业供应链运营压力持续上升。

2022 年,罗兰贝格发布报告《下 一代制造业:步入新的生产世界》指出:

用户个性化的需求越来越多,企业生产变得更复杂,供应链运营面临四大挑战:

  • 材料和供应网络中断,原材料、零部件短缺将极大影响企业生产,放大供应链的牛鞭效应;

宝洁公司(P&G)在研究“尿不湿”的市场需求时发现,该产品的零售数量是相当稳定的,波动性并不大。

但考察分销中心的订货情况时,吃惊地发现波动性明显增大,分销中心说:他们是根据汇总销售商的订货需求量订货的。

原来,零售商根据历史销量、现实销售情况的预测,确定一个客观的订货量,但为了保证这个订货量可以及时得到,并能适应顾客需求增量变化,会把预测订货量放大一定量后向批发商订货。

批发商出于同样的考虑,也在汇总零售商订货量的基础上作一定放大后向销售中心订货。

所以,虽然顾客需求量并没多大波动,但零售商、批发商订货放大,让订货量一级一级放大。

而且,考察向其供应商,如3M公司的订货情况时,惊奇地发现订货的变化更大,越往供应链上游,其订货偏差越大。

这就是营销活动中的需求变异放大现象,称为“牛鞭效应”。

  • 运输和物流系统不确定性

全球化下,企业供应链更复杂,涉及多个国家、地区的物流、仓储等环节,极易受到不确定事件和极端天气影响;

  • 企业生产计划和运营中断

企业在中长期生产计划中分配的大量资源,因供应短缺、能源短缺、 机械故障等,可能导致生产计划意外中断;

  • 消费者需求多元化发展,客户需求变化加剧

个性化产品及新需求出现导致企业原有供应链压力加大,企业要构建更高水平的库存管理能力和交付网络才能满足客户需求。

破局关键

用数字技术支撑,实现更大范围供应链管控和更智能决策,用数字化供应链化解供应链风险挑战,推动物联网、人工智能、云计算等数字技术与供应链集成融合;构建风险精准预测、灵活资源调度、透明供应链,成为企业持续发展必选项。

《2023 年制造企业供应链发展调研分析报告》指出:

  • 38%企业制定了细分的数字化供 应链战略,企业越来越意识到数字技术对于供应链的重要性和必要性,并加大数字化供应链建设投资。

Meticulos Research 报告指出:

  • 人工智能技术与供应链融合成为更多企业的选择,全球人工智能供应链市场到 2027 年规模将达 218 亿美元。

IDC 调研显示:

  • 超过3成企业将云技术作为供应链变 革的关键,

  • 42%的企业认为物联网技术将成为供应链变革中最 主要的驱动力。

什么是数字化供应链

数字化供应链是基于物联网、人工智能、数字孪生等数字技术,构建起的大范围协同、智能决策的网状供应链。能提升企业供应链效率、敏捷和韧性水平,带动产业组织变革、创新商业模式,增强产业韧性。

  • 参与主体

相比传统聚焦企业内供应链,数字化供应链涉及更多层协作,未来将拉通:

消费者、制造企业、供应商、金融机构等更多产业主体,使得各类要素资源在更大范围流动,释放更大产业价值。

1、核心业务

数字化供应链的覆盖范围包括企业、产业和国家三层,

企业级业务是基础支撑,产业级业务是关键牵引,国家层业务是重要保障,共同构建高效协同的新型供应链网络。

2、技术支撑

数字化供应链的技术基础包括:物联网、人工智能、数字孪生等,基于平台的技术整合和应用构建,将使供应链各主体协同更加高效、业务决策更加智能。

3、数字化供应链3大重要特征

数据驱动智能、更大范围协同和更新商业模式是数字化供应链三大重要特征。

  • 数据驱动智能

通过引入物联网、人工智能、数字孪生等技术,采购供应、生产制造、仓储物流等供应链各环节都由数据驱动并基于模型进行优化。

  • 更大范围协同

能够实现企业、产业、国家三层更多主体间实时信息共享和业务协同,进而提高整个供应链的运作效率。

  • 更新商业模式

构建高效运转的网状供应链,推动全类制造要素优化配置,打造大规模定制、小单快反等新模式,实现企业业务创新发展。

数智化供应链内容

数智供应链体系由数智化、全链路、社会化3层框架组成。

数智化

是通过数字协同和网络智能,持续优化行业供应链的成本、 效率与体验。

包括混合多云、大数据、人工智能、物联边缘、区块链等数字技术,及业务中台、数智中台、企业管理、协同办公、数字员工等数字应用,构建数智化的新基础设施。

全链路

要实现从消费端到产业端价值链各个环节的整体优化与重构, 拉通消费互联与产业互联。

实现价值流、物流、信息流、资金流 4 大链接。促进以供应链一体化为基础的采购、研发、生产、营销、服务等价值链路的深度协同。

社会化

通过开放平台,有效调动各价值链环节的社会化资源,提升敏捷响应与匹配效率。

通过产业平台、产融合作、乡村振兴、双碳治理、 综合园区、产教融合、国际业务等领域,实现模式、生态、社会层面的 可持续发展与创新。

数智供应链5大特点

数字化

能利用大数据、人工智能、区块链等技术,把采购、供应商管理、生产、销售、服务等供应链各个环节中的规则、过程、主体等转变为数据信息。

利用这些动态业务数据实时监控供应链的真实运行状态,促进供应链上下游主体实现数据共享和业务协同,提升供应链响应速度和运行效率。

可视化

一般意义的可视化,指通过采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流、库存等指标信息,基于供应链的需求,用图形化、虚拟现实等方式展现出来。

数智供应链的可视化,不再局限于“可视”,而是利用人工智能、区块链等技术对供应链进行业务流程的系统仿真模拟,在现实供应链基础上再造一个“数字孪生供应链”,更好地预测和发现供应链运行中的实际困难,实现供应链风险的实时捕捉和预警,提高供应链决策的科学性和前瞻性。

智能化

利用 人工智能和云计算等技术,实现供应链数据的智能化采集。

如在商品供应链中,借助智能化设备、语音智能、视觉智能等设备,采购员、销售员用语音智能,实现“一句话下单、一问一答式下单”,库管员通过设备扫描物料码,直接办理物料的出库入库。

这些应用大大提高了数据信息采集的准确性和实时性,同时降低了运行成本,使管理水平更加智能化。

柔性化

核心是能够更快、更灵活地适应市场需求,将传统供应链的流水线生产变为柔性生产。增强供应链弹性和适应性。

数智供应链的柔性化主要体现在三个方面:

一是数据运营精细化,以数据做支撑有效洞察需求,制定合理的生产计划, 最大限度减少产能浪费和闲置;

二是用户需求的精准度,通过数据精准分析用户偏好,并把这种偏好细分到具体的尺寸、材质和功能,生产更有利于品牌全渠道销售的产品;

三是供应链流转的精确性,通过数据分析减少物流仓储压力,降低库存周转天数,提升供应商周转率。

生态化

传统供应链模式中上下游相对割裂,各主体只能与自己的上游和下游产生直接联系,缺乏整体链上的协同和联动。数智供应链用人工智能和区块链等技术,将消费者、生产者、供应商和其他互补机构连接成有机整体,将传统“链式”拓展成“网络式”,使所有主体实时动态无间隔交互,避免传统模式下人为堵点和断点,建立共治共促共荣新生态。

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