大數據背景下制造業供應鏈模式創新研究

肖東石

摘 要：隨著大數據、物聯網、人工智能的不斷普及和應用，供應鏈管理對我國制造業的轉型升級意義重大，它是增強制造業競爭力的必然選擇。我國屬于制造業大國，在貿易摩擦不斷升級的背景之下，原材料和勞動力等成本不斷攀升，導致了我國制造業的成本優勢不斷下降。為了盡快改變我國制造業的尷尬局面，需要以成本控制為核心轉向通過供應鏈管理來提升，同時在大數據背景下制造業的供應鏈模式創新也是一個值得研究的問題。

關鍵詞：大數據;制造業;供應鏈;模式創新

中圖分類號：F25 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.36.018

0 引言

長期以來，中國制造業處于價值鏈的中低端，自主創新能力不足，大而不強已經是個不爭的事實。工業4.0環境下，隨著大數據、物聯網、人工智能等新一代技術的快速發展，大數據成了時代的特征，它占據了商業、經濟以及其他領域。未來企業的競爭將在爭分奪秒的數據源和提升數據分析能力中展開，將數據轉化為競爭的情報，是企業供應鏈管理所面臨的最大挑戰。這種基于大數據的變革顛覆了諸多領域，采購、生產、銷售、倉儲和物流等供應鏈環節向平臺化趨勢發展，對生產和管理過程提出了高質量、高柔性和低成本的要求。可見，我國制造業需要緊跟當下趨勢亟待變革，加緊對供應鏈模式的創新。

在中美貿易摩擦不斷升級的背景之下，引發各行各業對供應鏈的重新思考，同時，國家倡導數據驅動、數據賦能的戰略思想，成就了智能制造的發展新契機，數字化供應鏈也借勢崛起。2017年國務院發布的《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》中明確了供應鏈的定義：以客戶需求為導向，以提高質量和效率為目標，以整合資源為手段，實現采購、生產、銷售、服務等全過程高效協同的組織形態。這是企業轉型升級，以及提高經濟質量的一個重要方法和工具。在這個定義中，強調以顧客需求為導向，供應鏈管理最終目標是能夠高效、準確、及時地滿足客戶需求。

1 我國制造業供應鏈管理存在的問題分析

我國制造業的供應鏈受計劃經濟“重生產、輕流通”的觀念影響，傳統制造企業的供應鏈管理面臨著種種問題，主要體現如下四個方面。

1.1 缺乏供應鏈戰略思維

我國制造業觀念落后，缺乏供應鏈戰略思維，企業間協作和約束松散，數字化和智能化水平低。企業的運營不僅僅是從自身的角度出發，還應該從供應鏈的整體出發，相互配合，力求滿足終端用戶的需求。然而，我國的制造業更在乎的是對供應商的選擇、甚至花更多的精力去控制成本和降低損耗的問題上，可在供應鏈的上下游到終端用戶之間的供應鏈全鏈路問題卻沒有做更多的考慮，總體來看，制造業缺乏對供應鏈的整體戰略意識，致使供應鏈之間協同變得異常困難。

1.2 缺乏復合型供應鏈管理人才

供應鏈管理研究在我國起步較晚，在這方面的觀念相對落后，無力建立真正的供應鏈管理戰略意識。供應鏈管理人員在企業中雖然掛著高級管理層的頭銜，但其行使的卻是物流管理、采購或是計劃等某一相對獨立領域的職責，想要推動整個供應鏈的效率提升和優化，現實中卻出現步履維艱的尷尬局面。供應鏈管理涵蓋多個方面，一個優秀的供應鏈管理人應在采購、計劃、生產、倉儲、物流、銷售以及財務等領域都有所涉及，并且非常了解供應鏈各環節的運作。現實中，在我國制造業的供應鏈管理過程是有缺陷的，因為缺乏高端復合型供應鏈管理人才，也正是這個問題的存在而直接影響著我國制造業供應鏈管理的發展。

1.3 信息化水平能力低

從我國制造行業供應鏈系統構建的總體情況來看，由于專業人才的缺乏，對大數據的認識不夠充分、缺少大數據供應鏈的戰略意識、信息化水平能力低、信息孤島大量存在。正是因為數據不共享、信息不通暢，導致了供應鏈的各環節反應變得很遲鈍，從而使得企業適應市場的能力也非常脆弱。在供應鏈管理的實際過程中，我國的制造業對供應鏈的關注主要集中在供應商到制造商這個環節，對于一個完整的供應鏈體系關注卻很少，將工作的重心都放在與供應商的溝通上，忽視了系統之間的數據交換與信息共享的重要性，缺乏真正意義上的數據驅動型供應鏈管理的水平和能力。

1.4 資源整合能力差

資源整合程度低，流程多效率低，與供應鏈相關的系統多半是簡單的事后記錄，并沒有面向消費者，也沒有養成基于事實和數據優化決策的習慣，不適應智能化時代的需求。供應鏈各環節的流程和職責模糊不清、堅實而厚重的部門墻嚴重影響了部門間的協同。尤其在基礎崗位，由于每個人各司其職，沒有整體供應鏈概念，采購、生產、銷售、倉儲和物流等供應鏈各環節的數據信息傳遞不及時、信息處理和反饋不準確，業務部門之間的合作和溝通是導致供應鏈整體效率低下的一個主要原因。供應鏈效率的提高，依靠于信息傳遞的準確和及時，更依賴于組織內部各種資源的整合與協同。

2 大數據背景下構建供應鏈管理新模式

隨著科技浪潮的全面襲來，以科技實現供應鏈的創新突破勢在必行，然而，大數據背景下制造業的供應鏈到底如何構建新的模式？

2.1 引進先進供應鏈新技術構建智能化倉儲物流

我國制造業的生產成本里物流費用占比超過三分之一，企業的整體利潤被那高昂的物流費用所瓜分，投在技術和研發的經費上也將受到影響，假如通過新技術的引入把物流的費用降低，定能促進制造業的供應鏈轉型升級。從制造業供應鏈戰略的發展情況上看，企業本身應該積極發展現代供應鏈技術，引進大數據、物聯網、人工智能等技術，為數字化智慧供應鏈的轉型升級做好充分準備。強化倉網和倉配系統的自動化，結合物聯網和大數據的應用，提高物流信息化水平。構建智能化的倉儲管理系統，解決倉儲與物流之間信息的互聯互通，在大數據、物聯網的基礎上實現倉配一體化，將供應鏈全鏈條打通，提升物流效率、減少庫存降低成本，力爭打造一個完整的供應鏈生態圈。

2.1.1 倉儲環節

物聯網技術在倉儲環節中的應用，一方面可以實現存貨管理的數字化和自動化，從以往的人工存貨盤點優化升級為以物聯網技術作為支撐的自動化盤點，提高存貨盤點的效率和準確性;另一方面可以準確而及時地了解庫存情況，根據PMC的需求計劃來關聯分析，幫助企業做出有效決策，減少無效庫存。

（1）優化庫存結構，確定庫存中貨物的合理比例，從而既充分保證企業的正常生產與銷售，也實現了倉儲空間的合理配置和高效利用。

（2）在傳統倉儲運作中，貨物的存取、盤點等都依靠人工操作，不僅費時費力，還容易出錯，物聯網技術的應用則有效地解決了這一痛點。利用RFID和EPC技術，能將每件貨物信息進行掃描、傳輸并存儲到供應鏈相關的系統中，實時地了解庫存數量、位置等，實現取貨、發貨，補貨的自動化，智能化。

2.1.2 物流環節

在物流過程中，借助人工智能和物聯網技術來打造智慧物流，通過智慧物流的感知、決策和反饋等系統，對貨物自動進行分類和通關，并根據大數據優化后的配送順序按先進后出的原則裝載貨物，最后準時而準確地將貨物送達至目的地。大數據和物聯網技術的運用不僅降低了貨物流通成本，同時還大幅提升配送的服務質量。

（1）利用RFID無線射頻識別和GPS衛星定位技術，對貨物實時追蹤及定位，同時還能實時高效地獲取到貨物的出入庫、分揀和配送等數據信息，全程感知智慧物流的數字化。

（2）運用大數據技術來對貨物數據、物流數據、客戶需求數據等進行深入分析及挖掘，幫助企業完成物流資源調度、優化配送路線等工作，并制定出更為合理且科學的戰略決策。

（3）通過物聯網和信息技術對物流的配送狀態進行實時采集，并實時向貨物的收發方進行反饋，當遇到貨物丟失、損壞等突發狀況時，能讓企業及時制定有效的應對策略。

2.2 利用大數據與人工智能打造智慧供應鏈平臺

通過信息的實時共享，并借助信息技術來搭建一個智慧化的供應鏈中臺，充分利用大數據和人工智能技術，把計劃、采購、生產、倉配等供應鏈各環節進行高度整合，保證企業之間的協作以實現企業之間供應鏈集成，最終實現一個柔性的供應鏈聯盟。與此同時再執行CPFR協同式供應鏈庫存管理（如圖1所示），通過供應鏈信息控制塔的全程可視化、智能預測、智能預警、智能補貨、高效協同，再配合數據分析技術給用戶進行畫像，精準了解用戶需求，幫助制造企業改善產品設計和銷售策略，供應鏈的長鞭效應在減少，效率快速得到提高。智慧化供應鏈平臺可以實現人、貨、場的全面數字化集成與共享，形成智能采購、智能運營、智能決策。

2.2.1 構建一個集成性的供應鏈中臺

供應鏈的整個鏈路要求越來越準確、越來越敏捷，顯然，這就需要在后端考慮構建一個集成性的中臺，本質上，制造業的管理體系應該完全走向于互聯網思維后端運營的供應鏈中臺（如圖2所示）。通過中臺去獲取供應鏈各環節所產生的所有數據，并把供應鏈所有資源整合到一個系統，使得供應鏈所有環節的數據全部打通，利用供應鏈中臺獲取到的數據經過清洗和篩選，通過數據分析技術幫助企業對供應鏈進行決策和優化，為企業提供靈活的服務，匹配不同的商業場景，進而正面地影響著產品的設計、生產、銷售和倉配等供應鏈各環節。

2.2.2 打破數據壁壘，分享數據

前提是要建立一個中央數據結算中心來保護數據，在保護原數據的基礎上，不牽涉到商業機密，也不牽涉到個人隱私，將數據進行共享，讓大家各司其法地去分析和挖掘數據背后的價值。當然，數據提供者可以得到相應的收益，而這個收益則來自于與數據查閱者的相應支出。假如能打造一個基于區塊鏈的供應鏈生態圈，而這個生態圈又是一個非盈利性的社會公益型項目，在這個圈子里邊發行一種虛擬的貨幣，提供相關數據分析的服務，用一個共同的貨幣在這個生態圈里邊流轉起來，數據就能真正地產生價值。

2.2.3 建立供應鏈信息控制塔

在供應鏈協同層面之下，就是物流協同，所有的大型物流企業都有自己的供應鏈信息控制塔，控制塔到底在干什么？控制塔能夠幫助企業了解物流和供應鏈體系現的運轉情況，然后再去分析遇到的異常和問題，并做相應的優化和改善，同時還有效控制和減少庫存，決策支持方面取得了大幅度的提升，這是供應鏈信息控制塔能夠帶來的效果。

3 大數據背景下制造業供應鏈新模式的實施路徑

制造業供應鏈在轉型升級的過程之中有不同的路徑，有一些是從傳統孤島型向自動化工業型在轉變，在轉變的過程中，利用數字化的工具做一些自動化設備的應用，使得流程效率得到提高，但是缺少了與用戶的連接，無法進一步提升客戶的體驗。另外一個路徑是從傳統孤島型向用戶體驗型去轉變，這類企業主要利用數字化工具來提高客戶體驗，但是效率不高，實際上還處于供應鏈改善的初期，面臨著成本高利潤低的尷尬局面。最優的路徑是從傳統孤島型經過自動化工業型再向敏捷發展型去轉變，這一條路徑就如治水思路那樣，當遇到客戶體驗問題時，會去研究如何改變客戶體驗;當執行用戶體驗改善過程中發現效率和成本的新問題時，又會花精力去研究流程標準化、自動化、數字化，通過不斷摸索并在試錯過程中，逐漸向敏捷發展型的企業去轉變。

3.1 轉變觀念，迎接供應鏈管理轉型升級

“中國制造2025” 提出的目標中，可以看出制造業已經處在新一輪轉型升級的十字路口，制造業背后的供應鏈也在順勢而變，以適應數字化與智能化的時代。面對智能制造，制造商應制定智慧供應鏈戰略來指導企業的智能化升級。過去拍腦袋做決策的時代已經成為過去式，思想觀念的轉變很重要，只有樹立了供應鏈管理的戰略意識，才會邁向先進的智慧供應鏈管理轉型升級的步伐。改變觀念，緊跟大數據工業4.0的革命步伐，讓所有的決策都變得智慧化。總體來看，通過引進先進供應鏈新技術的智慧供應鏈與傳統供應鏈有著明顯的優勢（如表1所示）。