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制造企業(yè)供應鏈數(shù)智化受困于數(shù)據(jù)孤島、軟硬脫節(jié)、協(xié)同不足與可視性差。本文聚焦全鏈路數(shù)字化、生態(tài)協(xié)同、國際化出海及AI賦能等四大實踐抓手，提出“戰(zhàn)略引領、業(yè)務驅動、技術賦能”三位一體方法論，并規(guī)劃從數(shù)字基座到智能升級的四階遞進路徑，構建可見可控的韌性供應鏈。

周小良

德勤管理咨詢供應鏈合伙人

甄林萍

德勤管理咨詢供應鏈與物流領域資深專家

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周小良

德勤管理咨詢供應鏈合伙人

甄林萍

德勤管理咨詢供應鏈與物流領域資深專家

在全球價值鏈加速重構、不確定性已成為常態(tài)的宏觀背景下，敏捷、韌性與智能的供應鏈化，正迅速從企業(yè)后臺運營的保障性環(huán)節(jié)，躍升為決定制造業(yè)核心競爭力的戰(zhàn)略高地。作為深耕制造業(yè)供應鏈領域的專業(yè)服務機構，德勤管理咨詢基于對全球供應鏈演變趨勢的持續(xù)追蹤及與眾多領先制造企業(yè)深度合作的一手經驗，觀察到數(shù)智化供應鏈建設已從效率提升的“可選項”演進為企業(yè)應對碎片化風險、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略“必選項”。

然而，在這場全行業(yè)的數(shù)智化浪潮中，供應鏈環(huán)節(jié)仍是制造企業(yè)數(shù)智化轉型鏈條中最為突出的短板，數(shù)據(jù)孤島內外疊加、軟硬技術融合脫節(jié)、全鏈條協(xié)同機制不足，以及全局可視性薄弱，構成了制約供應鏈韌性生長的四大現(xiàn)實瓶頸。面對這一矛盾與挑戰(zhàn)，制造企業(yè)遵循“戰(zhàn)略引領、業(yè)務驅動、技術賦能”三位一體的邏輯，以全鏈路數(shù)智化、生態(tài)協(xié)同、國際化出海及AI新動能為核心抓手，分階段構建起可見、可控、可預測的數(shù)智化供應鏈新體系。本文立足德勤在制造業(yè)供應鏈領域的深度研究與前沿實踐觀察，旨在為企業(yè)的供應鏈破局與進階提供系統(tǒng)性的路徑參考。

現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

1.不確定性新常態(tài)下，靈活、彈性和韌性的數(shù)智化供應鏈成為企業(yè)戰(zhàn)略必選項

日前，世界經濟論壇發(fā)布《2026年全球價值鏈展望》報告指出，全球價值鏈已進入“結構性不確定性”時代，企業(yè)須從“效率與控制”轉向“敏捷與協(xié)同”，從而在碎片化、地緣政治不確定和技術加速迭代的環(huán)境中保持競爭力。

在不確定性加劇的環(huán)境下，傳統(tǒng)的“低成本+規(guī)模化”線性供應鏈模式已不再適用，靈活、彈性和韌性的數(shù)智化供應鏈成為企業(yè)戰(zhàn)略必選項。一是把不確定性納入戰(zhàn)略設計，提升自身適應不同政策環(huán)境的能力、快速調整市場與產品方向的能力和應對供應中斷的能力；二是“可重構”體系，通過從集中化轉向分布式，采用模塊化、標準化設計，建立多層級供應商體系、能夠迅速補位；三是動態(tài)數(shù)據(jù)，依靠數(shù)據(jù)實現(xiàn)物流、庫存、生產、市場、政策與風險信號等方面信息整合，提升早期預警和快速響應能力；四是生態(tài)合作。企業(yè)不再追求“端”到“端”控制，而是搭建跨企業(yè)、跨區(qū)域、跨政策體系的生態(tài)網(wǎng)絡，通過與供應商共享數(shù)據(jù)、與物流商協(xié)同規(guī)劃、與政府保持溝通等，提高整體生態(tài)靈活度。

2.制造業(yè)企業(yè)加速數(shù)智化轉型，但供應鏈數(shù)字化仍是制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化的短板

（1）我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型取得階段性成就，正從基礎能力建設邁向更深層次的集成與智能協(xié)同

我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型已取得階段性進展，但整體仍處于從重點環(huán)節(jié)改造向集成化、智能化升級的過渡階段，近60%企業(yè)處于L1和L2階段，達到L3及以上水平的企業(yè)約占40%。其中，L1（初始級）企業(yè)占比為10.4%，處于數(shù)字化準備階段，實現(xiàn)生產經營規(guī)范化管理和關鍵工序自動化操作；L2（基礎級）企業(yè)占比最高，達到48.4%，已實現(xiàn)重點業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集應用，能夠支撐可視化透明化管理；L3（集成級）企業(yè)占比為29.1%，向跨環(huán)節(jié)集成貫通演進，實現(xiàn)跨環(huán)節(jié)數(shù)字化系統(tǒng)及設備的數(shù)據(jù)集成互通和網(wǎng)絡化管理；L4（成熟級）企業(yè)占比為11.1%，邁入全業(yè)務流程綜合優(yōu)化階段，能夠基于數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡化協(xié)同和智能決策分析，推動業(yè)務模式和商業(yè)模式優(yōu)化創(chuàng)新；L5（領航級）企業(yè)占比僅為1.0%，實現(xiàn)全要素全面連接，正逐步向自感知、自決策的智能化階段躍遷。

圖1 全國規(guī)上工業(yè)企業(yè)數(shù)字化成熟度分布情況（截至2025年12月）

（數(shù)據(jù)來源：《2025年制造業(yè)數(shù)字化轉型發(fā)展報告》）

（2）供應鏈環(huán)節(jié)仍是制造業(yè)全鏈路數(shù)智化轉型的短板。供應鏈涉及內外部多主體，除電子、汽車等少數(shù)行業(yè)，多數(shù)行業(yè)該環(huán)節(jié)數(shù)字化水平仍停留在初級階段

此外，基于IDC調研的數(shù)據(jù)，制造企業(yè)供應鏈的數(shù)字化轉型水平達到“復制整合階段”及以上的，僅占24%。而同期，整體企業(yè)數(shù)字化轉型達到這一水平的比例高達56.3%。這個數(shù)據(jù)也清晰地揭示了供應鏈數(shù)字化進程的滯后性。

3.制造業(yè)企業(yè)供應鏈數(shù)智化轉型存在四大瓶頸

（1）數(shù)據(jù)孤島是制造業(yè)供應鏈數(shù)智化轉型最核心、最普遍的痛點，表現(xiàn)為“內部孤島”與“外部孤島”雙重疊加

一是內部孤島。企業(yè)內部各環(huán)節(jié)系統(tǒng)相互獨立，缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準與接口，數(shù)據(jù)無法實時互通。多數(shù)制造企業(yè)的采購、生產、倉儲、運輸、銷售涉及的ERP、MES、WMS、TMS 等獨立系統(tǒng)，各系統(tǒng)自成閉環(huán)，數(shù)據(jù)口徑不一、對接不暢，跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)匹配錯誤率高，引發(fā)沖突；生產、倉儲、運輸數(shù)據(jù)互不同步，造成庫存積壓與物料短缺并存、物流調度無序；銷售數(shù)據(jù)無法傳導至生產端，導致生產與市場需求完全脫節(jié)。

二是外部孤島。企業(yè)與上下游主體存在數(shù)據(jù)壁壘，無常態(tài)化數(shù)據(jù)共享機制。供應商產能、供應商庫存、交貨周期，承運商運輸軌跡、貨物狀態(tài)，經銷商庫存等核心數(shù)據(jù)均無法實時同步至制造企業(yè)，進而引發(fā)采購計劃失準、物料供應延誤、交付跟蹤失效等問題，較為嚴重的是帶來生產線平均每月停工待料，生產效率大幅受損。

（2）軟硬脫節(jié)。供應鏈數(shù)字化轉型離不開軟硬件技術的支撐，但多數(shù)制造企業(yè)在技術應用過程中，存在“重硬件、輕軟件”“重采購、輕適配”的問題，導致軟硬件脫節(jié)，技術應用效果不佳，無法充分發(fā)揮技術的賦能價值

一是部分企業(yè)采購高端智能硬件設備（如AGV、智能立體倉庫、智能分揀設備），但缺乏配套的軟件系統(tǒng)（如WMS、WCS）支撐，導致硬件設備無法充分發(fā)揮作用，出現(xiàn)“設備閑置”“功能浪費”的現(xiàn)象。

二是部分企業(yè)采購的軟件系統(tǒng)與自身業(yè)務場景、生產模式不適配，或不同軟件系統(tǒng)之間接口不兼容，導致系統(tǒng)無法正常運行，甚至影響原有業(yè)務流程。例如，某制造企業(yè)采購了一套通用型WMS系統(tǒng)，但由于其生產模式為小批量多批次，系統(tǒng)無法適配個性化的庫存管理需求，導致庫存數(shù)據(jù)混亂、調度效率低下；部分企業(yè)同時使用多個軟件系統(tǒng)，但系統(tǒng)之間接口不兼容，數(shù)據(jù)無法同步，過半企業(yè)的生產流程自動化覆蓋率未能超過60%，即便建設了智能工廠，仍有大比例環(huán)節(jié)需要人工操作，技術與業(yè)務的融合度不足。此外，技術更新迭代速度快，部分企業(yè)缺乏持續(xù)的技術升級能力，現(xiàn)有軟硬件技術無法適配不斷變化的業(yè)務需求和市場環(huán)境，導致數(shù)智化轉型陷入停滯狀態(tài)。同時，技術人才短缺，無法對軟硬件系統(tǒng)進行有效的運維、優(yōu)化，也制約了技術應用效果的發(fā)揮。

圖2 重點行業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)字化覆蓋率

（數(shù)據(jù)來源：《2025年制造業(yè)數(shù)字化轉型發(fā)展報告》）

（3）供應鏈數(shù)字化轉型的核心是“協(xié)同”，但多數(shù)制造企業(yè)內部協(xié)同不暢、外部協(xié)同不足

一是內部協(xié)同不暢，企業(yè)內部各部門之間缺乏有效的溝通機制和協(xié)同流程，采購、生產、物流、銷售等環(huán)節(jié)各自為政，缺乏全局意識。例如，采購部門為降低采購成本，盲目批量采購原材料，導致庫存積壓；生產部門為完成生產計劃，忽視市場需求變化，導致生產與銷售脫節(jié)；物流部門為降低運輸成本，選擇不合理的物流路線，導致交付延遲。各部門之間的利益訴求不一致，缺乏統(tǒng)一的協(xié)同目標，導致供應鏈整體效率低，資源浪費嚴重。

二是外部協(xié)同不足，企業(yè)與上下游主體之間的協(xié)同關系松散，缺乏長期穩(wěn)定的協(xié)同機制，主要依靠傳統(tǒng)的合同、訂單等方式進行合作，數(shù)據(jù)共享、流程協(xié)同不足。供應商、經銷商、物流服務商等上下游主體，各自追求自身利益最大化，缺乏對供應鏈整體利益的考量，導致協(xié)同效率較低。例如，供應商為降低自身成本，延遲交貨、降低產品質量；經銷商為減少庫存壓力退貨；物流服務商為降低運輸成本，擅自更改運輸路線、延遲交付。

（4）可視性差。多數(shù)制造企業(yè)存在可視化載體缺失、展示形式落后、分析能力薄弱、智能預警缺失等問題，無法支撐供應鏈全局研判與異常快速處置

一是中小制造企業(yè)普遍依賴基礎報表，無專業(yè)可視化分析工具，完全不具備全局供應鏈態(tài)勢研判能力。企業(yè)無供應鏈控制塔，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)報表分散獨立，需人工進行報表拼接整合。可視化停留在基礎臺賬、靜態(tài)固定報表層面，不具備數(shù)據(jù)鉆取、趨勢分析、場景仿真等深度分析能力，無法定位問題根源；針對庫存預警、訂單延遲、物料缺料等關鍵異常，無實時可視化預警機制，只能被動事后處理。

二是數(shù)據(jù)質量參差不齊、基礎數(shù)據(jù)標準缺失、數(shù)據(jù)安全保障不足等問題，加劇數(shù)據(jù)流轉障礙，調研顯示僅有35%的企業(yè)具備完整且可用的PFEP數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)作為核心生產要素的價值根本無法釋放。

趨勢與實踐

面向智能制造縱深發(fā)展與全球供應鏈競爭新格局，頭部制造企業(yè)供應鏈數(shù)智化能力建設緊扣供應鏈全鏈路數(shù)字化、供應鏈生態(tài)協(xié)同、供應鏈國際化出海、供應鏈AI賦能新動能四個抓手。

1.供應鏈全鏈數(shù)智化

（1）從訂單到交付的全鏈路數(shù)字化閉環(huán)，補齊系統(tǒng)建設、強化系統(tǒng)集成。一是提高全鏈數(shù)智化水平，提高供應鏈計劃APS、采購SRM、生產MES、交付TMS和WMS等業(yè)務活動的數(shù)智化運營水平，包括供應鏈計劃與預測、多元化尋源與采購、智能化生產管理、訂單精準交付等；二是強化各系統(tǒng)間的集成，業(yè)務流、信息流、數(shù)據(jù)流的有效拉通，實現(xiàn)訂單流、實物流、信息流、資金流的實時映射與動態(tài)追蹤；三是消除數(shù)據(jù)孤島、實現(xiàn)數(shù)據(jù)融會貫通、拓展數(shù)據(jù)應用廣度和深度，強化實時動態(tài)的數(shù)據(jù)處理，提高數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)標準。

圖3 從傳統(tǒng)供應鏈向數(shù)智化供應鏈轉型

（數(shù)據(jù)來源：德勤分析）

（2）充分發(fā)揮技術與裝備在數(shù)字化供應鏈中的支撐作用，將智能硬件與軟件系統(tǒng)深度融合作為能力建設的關鍵著力點。技術與裝備是供應鏈全鏈路數(shù)字化轉型的核心支撐，貫穿倉儲、運輸、生產物流、分揀配送等全流程，是打通數(shù)據(jù)壁壘、實現(xiàn)效率提升的關鍵載體。通過布局智能倉儲、AGV/AMR、智能調度等裝備，配套WMS、TMS、MES、LES 等系統(tǒng)實現(xiàn)軟硬協(xié)同。一是倉儲環(huán)節(jié)，通過智能立體倉庫、AGV/AMR機器人、RFID標簽等智能裝備與WMS、WCS等系統(tǒng)協(xié)同，實現(xiàn)倉儲存取、盤點、調度數(shù)智化，解決傳統(tǒng)倉儲效率低、誤差大的痛點，提升空間利用率與庫存精準度。二是運輸環(huán)節(jié)，以TMS系統(tǒng)為核心，搭配GPS定位、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等裝備，實現(xiàn)運輸路線智能規(guī)劃、貨物狀態(tài)實時監(jiān)測、全流程可視化，降低空駛率、縮短運輸周期。三是生產物流環(huán)節(jié)，依托AGV/AMR機器人、柔性輸送線等裝備，聯(lián)動MES和LES系統(tǒng)，生產物料精準配送、實時補給，適配柔性生產模式，保障生產與物流同頻同步。四是分揀配送環(huán)節(jié)，通過智能分揀設備與軟硬件系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)貨物自動分揀、精準歸類，提升分揀效率與準確率，支撐末端配送提質增效。在智能硬件的投入過程中，越來越多的企業(yè)意識到，需要對ROI進行有效評估和測算，實現(xiàn)智能硬件的價值最大化。伴隨著企業(yè)內引入越來越多設備廠商，解決不同廠商的接口差異性和復雜性變得至關重要，如通過統(tǒng)一標準對接多廠商WCS/RCS，解決不同廠商接口差異性和復雜性，實現(xiàn)自動化倉庫從信息管理、任務分派、作業(yè)調度到執(zhí)行反饋的閉環(huán)管理。

（3）以供應鏈控制塔為“智慧大腦”，從需求預測、供應商協(xié)同、生產執(zhí)行到物流交付的全流程實時可視、可溯、可預測，能夠對異常情況（如缺料、設備故障、在途延誤）進行預警，并進行根因分析，支持快速決策和供應鏈績效持續(xù)提升。

2.供應鏈生態(tài)協(xié)同

（1）從局部協(xié)同到全鏈協(xié)同。按照“內部打通—外部聯(lián)動—生態(tài)構建”的實施邏輯，打通企業(yè)內部采購、生產、物流、銷售等環(huán)節(jié)流程與系統(tǒng)，實現(xiàn)內部高效協(xié)同；構建上下游協(xié)同平臺，打通與供應商、經銷商、物流服務商的數(shù)據(jù)共享通道；依托全鏈路數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能預測、動態(tài)調度與風險預警，供應鏈全鏈條、全球化生態(tài)協(xié)同，提升供應鏈整體敏捷性與韌性。

（2）供應鏈企業(yè)作為鏈主對外賦能。頭部企業(yè)發(fā)揮鏈主地位，將供應鏈管理能力、數(shù)據(jù)能力、數(shù)字化工具對外輸出，重塑價值創(chuàng)造模式，推動從單一企業(yè)效率提升轉向全鏈條資源優(yōu)化。

圖4 倉儲管理智能硬件標準化

案例：某自主品牌汽車OEM企業(yè)

打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺（國家級 “雙跨” 平臺），超10萬采集點IoT全域感知生產脈搏，焊裝車間千套 AI 機器人實現(xiàn)零缺陷生產，整體供應鏈高效協(xié)同。

搭建工業(yè)采購平臺（“工業(yè)拼多多”），2024年幫助該主機廠降低采購成本17.4億元，降幅達14.5%，并通過“反向定制”模式分析80萬用戶駕駛數(shù)據(jù)，與供應商聯(lián)合開發(fā)輕量化產品。

（3）產業(yè)鏈生態(tài)協(xié)同，從“業(yè)務合作”向“體系共建”轉型。在全球化語境中，國際運輸和供應鏈協(xié)同是重要領域。對于“全球制造、全球銷售、全球交付并行”的大型制造企業(yè)而言，真正決定供應鏈競爭力，往往不只是艙位和運價，而是能否把倉儲、拖車、報關、配送、數(shù)據(jù)協(xié)同和庫存組織整合為一個可持續(xù)運轉的體系。

案例：大型制造企業(yè)和全球航運企業(yè)深化數(shù)智化供應鏈合作

共建“區(qū)域樞紐+國家交付中心+前置倉”的三級倉網(wǎng)體系，讓跨區(qū)域、多品類、多節(jié)點的供應鏈變得更加透明，共同合作把全鏈從訂艙、運輸、到港、清關、入倉、分撥、配送等原本分散的信息打通，提高對庫存、交期和異常的掌控能力，共同實現(xiàn)供應鏈全鏈“可視、可控、可預測”。

3.供應鏈國際化出海

在全球汽車產業(yè)加速變革的浪潮中，中國自主品牌的國際化征程正從單一的產品輸出邁向技術、標準與體系的深度融入，但面臨諸多風險。一是地緣政治風險，2025年美國對華電動車關稅從25%飆升至104%；歐盟內部對華電動車關稅爭議，部分國家限制中國投資；二是監(jiān)管和合規(guī)風險，歐盟反補貼調查與碳邊境調節(jié)機制（CBAM）加劇出口成本壓力；三是成本風險，全球汽車運輸船運力不足（中國僅占2.63%），物流成本高企，依賴歐日韓船企，紅海危機導致海運成本激增。

案例：某自主品牌汽車OEM企業(yè)

從“技術自主化+生產本地化+生態(tài)全球化”三重布局，從“產品貿易”到“生態(tài)扎根”的模式轉變，規(guī)避越來越高的貿易壁壘以及更快地響應本地化需求。通過本地化生產抵消關稅沖擊，保持30%成本優(yōu)勢；自建船隊物流成本降低20%，運輸周期縮短15%。

（1）快速調整其全球供應鏈布局，實現(xiàn)區(qū)域化生產

• 在匈牙利、泰國、巴西、土耳其等地建成12座海外工廠；

• 利用USMCA協(xié)議通過墨西哥工廠進入北美市場；

• 多數(shù)工廠采用“電池電芯進口+本地組裝”模式，匈牙利工廠本地化率達60%。

（2）提升自主研發(fā)水平，實現(xiàn)研發(fā)本地化

• 自研關鍵部件：IGBT芯片自供率90%，4nm車機芯片減少對高通依賴；

• 專利與標準主導：核心技術專利覆蓋50+國家，參與歐盟5G通信協(xié)議制定，推動泰國電動車滲透率從1%躍升至13%；

• 研發(fā)本地化：德國設立e平臺3.0研發(fā)中心優(yōu)化電池熱管理，巴西研究院開發(fā)熱帶氣候智駕算法。

（3）生態(tài)垂直整合深化，物流自主

• 充電網(wǎng)絡布局：匈牙利計劃建設500座光伏充電站，泰國帶動50余家配套企業(yè)形成完整產業(yè)鏈；

• 電池自供：自供電池匈牙利基地配套建設（年產能20GWh）；

• 自建滾裝船隊：自有?8艘滾裝船隊?，構成年運力超百萬輛的自主航運體系，結合海運路徑、裝卸效率、交付周期等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對歐洲、拉美、東南亞市場精準交付。

數(shù)字化正在成為制造業(yè)企業(yè)國際化的關鍵賦能手段。在產業(yè)鏈韌性提升的框架下，數(shù)字化助力供應鏈“組團出海”，精準把握海外需求、融入全球競爭，顯著增強企業(yè)國際化布局能力與供應鏈抗風險能力。頭部企業(yè)通過構建全球供應鏈系統(tǒng)實現(xiàn)全球供應鏈可視化、協(xié)同與智能決策，助力企業(yè)在出海過程中走得更穩(wěn)健、更透明、風險更可控，使其在全球供應鏈動蕩中保持韌性。采用?ERP+SRM+PLM一體化IT架構?，實現(xiàn)訂單、庫存、價格三地實時同步；集團采購部統(tǒng)一管理戰(zhàn)略物資，設置價格曲線、庫存水位、供應商評級儀表盤，異常數(shù)據(jù)30分鐘內推送決策層；非戰(zhàn)略物資（如螺絲、線束）授權本地采購，提升響應速度。

圖5 控制塔賦能的智慧供應鏈體系

（數(shù)據(jù)來源：德勤分析）

4.供應鏈數(shù)智化AI新動能

在構建韌性供應鏈的過程中，AI技術發(fā)揮著至關重要的作用。AI技術增強供應鏈應對不確定性的能力，AI自主分析系統(tǒng)能夠根據(jù)外部環(huán)境的不確定性，自動調整效率和韌性的平衡點。在穩(wěn)定時期，系統(tǒng)會追求效率最大化；在波動時期，則會增強韌性，確保供應鏈穩(wěn)定性。

AI推動供應鏈全鏈突破。研發(fā)范式從傳統(tǒng)的經驗驅動轉向“數(shù)據(jù)+知識+ AI”驅動，加速產品開發(fā)，促進產業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新，縮短科技成果產業(yè)化路徑。制造層面，支持多元化需求的快速響應，實現(xiàn)全流程資源優(yōu)化配置；工業(yè)智能技術工程化落地，成為制造體系的內生能力；具身智能、工業(yè)智能體等原生智能產品推動制造體系向自治與協(xié)同演進。物流領域成為AI機器人落地的重要場景。例如：亞馬遜已部署了第100萬臺機器人，作為一支與人類協(xié)同工作的多樣化車隊的一部分，其DeepFleet AI系統(tǒng)負責協(xié)調整個機器人車隊，使倉庫內的運輸效率提升了10%以上。寶馬正在將AI自動化整合到其全球工廠中，寶馬利用其自動駕駛技術，借助傳感器、數(shù)字地圖和運動規(guī)劃器，生產下線的汽車能夠自主完成長達數(shù)公里的生產運輸路線（裝配線－測試區(qū)－入中心庫），全球無需人工協(xié)助。

案例：某全球領先高科技制造企業(yè)供應鏈智能控制塔

作為全球供應鏈權威榜單Gartner Top 25中唯一入榜的亞太高科技制造企業(yè)，在復雜多變的全球環(huán)境中展現(xiàn)出超凡韌性、創(chuàng)新實力和領先管理水平。該企業(yè)打造了端到端整合的全球運營體系，形成“自主制造+外包生產（ODM+）”模式，在全球11個市場設有30多個自營或合作的制造基地，形成“中國+N”的戰(zhàn)略布局，構建“全球資源，本地交付”的運營模式，能夠迅速響應不同市場需求，有效抵御區(qū)域性風險。

AI則顯著提高了規(guī)劃的準確性和可追溯性，實現(xiàn)更高效、更具成本效益的供應鏈運營。早在2017年，該企業(yè)開啟數(shù)字化轉型1.0征程，2023年開始邁向數(shù)智化轉型2.0，其中AI成為核心驅動力，聚焦“互聯(lián)互通、協(xié)同智能”，其搭建供應鏈智能控制塔SCI+智能體iChain，整合了全球180多個國家的供應鏈數(shù)據(jù)，覆蓋800多個數(shù)據(jù)源，通過AI和大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)全流程可視化與實時決策，打通ERP、MES、SCM與核心供應商生產系統(tǒng)，訂單狀態(tài)、庫存數(shù)據(jù)秒級同步，引入AI動態(tài)安全庫存算法，結合市場預測與生產進度，自動調整物料采購與庫存策略，庫存周轉天數(shù)大幅下降，年節(jié)省倉儲費用上千萬，交付準時率達到99%以上。

結論與展望

隨著時代背景變化及數(shù)字化與AI浪潮席卷，越來越多的企業(yè)在尋求供應鏈升級轉型，而供應鏈建設絕不是一蹴而就的，供應鏈數(shù)智化轉型是一個系統(tǒng)性工程，需要立足于公司現(xiàn)狀基礎，根據(jù)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃和發(fā)展方向進行整體性規(guī)劃，從而制訂出符合業(yè)務實際的發(fā)展路徑。

1.“戰(zhàn)略引領、業(yè)務驅動、技術賦能”三位一體方法指引

（1）戰(zhàn)略引領：供應鏈數(shù)智化轉型的建設與升級，需以公司的戰(zhàn)略規(guī)劃作為指引，將供應鏈核心定位從傳統(tǒng)制造中的“成本中心”、被動響應式鏈路管理，升級為“智造”時代的“價值中心”、主動預判式全業(yè)務流程價值鏈條，從“以生產為中心”向“以用戶為中心”變革，成為企業(yè)核心競爭力。基于戰(zhàn)略指引精準定義供應鏈數(shù)智化轉型的總體框架，統(tǒng)一技術平臺與設計標準。

（2）業(yè)務驅動：基于企業(yè)決策層和管理層的視角，以業(yè)務核心目標為起點，根據(jù)業(yè)務模式和業(yè)務流程等自上而下縱向深入理解業(yè)務，層層遞進分級梳理供應鏈全鏈業(yè)務實現(xiàn)指標量化。供應鏈數(shù)智化轉型的建設與升級，以全鏈路業(yè)務場景為牽引，覆蓋全場景，打通“研發(fā)—產—供—銷—服”的核心能力，打通訂單全鏈路閉環(huán)、優(yōu)化智能調度與倉儲運營、統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)供應鏈上下游的高效協(xié)同與透明化管理，支撐全球化多基地業(yè)務擴展。

（3）技術抓手：全面且深入地考量現(xiàn)有各業(yè)務板塊訴求，深度結合供應鏈軟硬件的特性與AI技術優(yōu)勢以及集團軟硬件投資要求，助力公司實現(xiàn)供應鏈領域的全面優(yōu)化與提升。

2.整體規(guī)劃、分步落地、各階段能力閉環(huán)

企業(yè)數(shù)智化供應鏈應遵循整體規(guī)劃、分步實施，按四個階段遞進實施，各階段形成能力閉環(huán)并持續(xù)迭代升級：

1.0數(shù)字基座構建：

定位目標：打造全鏈路數(shù)字底座

核心工作方向：

• 主數(shù)據(jù)治理：建立標準化數(shù)據(jù)字典，并完成數(shù)據(jù)清洗；

• 四流合一體系構建，實現(xiàn)訂單流、實物流、信息流、資金流的實時映射與動態(tài)追蹤；

• 可視化平臺建設，支持從供應商到客戶端的全鏈路狀態(tài)穿透式查詢。

2.0智能分析階段：

定位目標：構建數(shù)據(jù)驅動的決策大腦

核心工作方向：

• 建立數(shù)據(jù)治理體系：制定數(shù)據(jù)質量標準，構建涵蓋時效、成本、質量三維指標體系；

• 智能分析能力構建：基于數(shù)智化工具升級和數(shù)據(jù)資產沉淀，推動庫存周轉分析、運輸網(wǎng)絡優(yōu)化等策略分析模塊能力升級；

• 構建預測預警機制：基于歷史數(shù)據(jù)建立需求預測、異常檢測等算法模型，實現(xiàn)主動式管理。

3.0生態(tài)協(xié)同階段：

定位目標：打造產業(yè)互聯(lián)的智能供應鏈

核心工作方向：

• 外部數(shù)據(jù)整合：對接海關、港口EDI、氣象、地理、市場等多元外部數(shù)據(jù)；

• 生態(tài)協(xié)同機制：建立與供應商、承運商、客戶的API數(shù)據(jù)互通，實現(xiàn)供應鏈動態(tài)平衡；

• 仿真優(yōu)化能力：建立數(shù)字孿生實驗室，實現(xiàn)網(wǎng)絡規(guī)劃、庫存策略等場景的模擬推演。

4.0智能升級階段：

定位目標：構建自進化供應鏈大腦

核心工作方向：

• 智能算法工廠：部署機器學習、運籌優(yōu)化等算法庫，實現(xiàn)動態(tài)策略生成與自動調優(yōu)；

• 自主決策系統(tǒng)：結合AI技術，構建包含需求感知－方案生成－效果評估的閉環(huán)決策機制；

• 自動化執(zhí)行體：集成RPA、AGV、智能分揀等自動化設備，實現(xiàn)“決策—執(zhí)行”無縫銜接。

綜上，制造企業(yè)供應鏈數(shù)智化轉型整體規(guī)劃、分步實施，同步配套人才培養(yǎng)、組織變革與機制創(chuàng)新，形成可持續(xù)迭代、具備核心競爭力的數(shù)智化供應鏈體系，支撐企業(yè)在智造轉型與全球競爭中行穩(wěn)致遠。

（報告過程中得到德勤管理咨詢供應鏈團隊顧問陳哲軒與虞愛的支持）

專題目錄

主持人/本刊記者 王玉

• 從“制造”到“智造”：供應鏈全鏈路數(shù)智化實踐（德勤管理咨詢供應鏈合伙人 周小良、德勤管理咨詢供應鏈與物流領域資深專家 甄林萍）

• 行業(yè)極度內卷下的汽車供應鏈數(shù)字化升級戰(zhàn)略（廣汽豐田汽車有限公司 龍建維）

• 從“大腦”到“智能體”聯(lián)想集團全球供應鏈數(shù)智化變革與對外賦能實踐——訪聯(lián)想集團全球供應鏈首席轉型官、聯(lián)晟智達CEO徐赫（本刊記者 王玉）

• 賽輪集團數(shù)字化轉型：以“橡鏈云”為底座，實現(xiàn)全鏈路協(xié)同———訪賽輪集團信息中心總經理楊光（ 本刊記者 王玉）

• 京東工業(yè)：打造“數(shù)智高速公路”，賦能制造供應鏈全鏈路數(shù)智化（京東工業(yè)）

• 供應鏈全鏈路數(shù)字化的核心邏輯與路徑——訪麻省理工學院Global SCALE Network中國中心主任、寧波（中國）供應鏈創(chuàng)新學院院長郭杰群博士（本刊記者 王玉）

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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