供應鏈變革下的制造挑戰與物流應對

資料來源 / 京東物流戰略與創新研究院&專家委員會

今年初，京東物流戰略與創新研究院、京東物流專家委員會聯合發布《供應鏈變革下的制造挑戰與物流應對》研究報告，在制造業與物流業“兩業融合”趨勢下，圍繞供應鏈變革對制造業的挑戰、制造業變化與物流挑戰、轉型升級路徑探討三大主題，進行了深刻解讀與剖析。本文將主要內容進行梳理，以供讀者學習參考。

供應鏈變革挑戰制造業

3月1日，工業和信息化部發布相關數據。數據顯示，2020年我國工業增加值達到31.31萬億元，連續11年位居世界第一制造業大國。在行業持續發展之下，中國制造業供應鏈轉型升級的真實需求也開始進一步凸顯。特別是在產業環境、客戶需求、產業政策、技術基礎、人才發展等不同維度的機遇和挑戰影響下，中國制造業來到了新的十字路口。

（1）技術基礎。技術的發展促使生產力不斷提高，而更高生產力和利潤率追求促使全球制造行業不斷發生變革。目前伴隨著物聯網、云計算、大數據、人工智能等關鍵技術的發展，供給需求與技術創新正助力全球制造進入以智能化為代表的工業4.0發展階段（見圖1）。

圖1 全球制造業進入以智能化為代表的工業4.0發展階段

（2）產業政策。中國制造業自改革開放開始，已經歷中國制造業體系逐漸完善、超高速發展、融入全球價值鏈、進入新時代、新常態四個主要階段，中國制造業更加強調技術驅動的、包含物流在內的一體化供應鏈服務。

（3）客戶需求。從需求角度看，疫情下海外消費降級以及電商滲透率迅速提升，使制造業供應鏈面臨重大挑戰；從供給角度看，全球供應鏈隨著疫情在各國蔓延，廣泛地被波及影響（見圖2）。

圖2 疫情影響全球供應鏈

（4）產業環境。疫情雖加速了全球供應鏈的不確定，但去年4月，國內制造業產量迅速復蘇，6月即達到去年同期水平。這主要得益于中國的三大優勢：一是中國具有完備的工業制造業體系，是全球唯一擁有全部工業門類的國家；二是雖然人口紅利在削弱，但仍是擁有1.65億受過良好教育的熟練技術工人，促使中國成為全球制造中心；三是四通八達的交通物流運輸網絡等基礎設施，是保證高效供應鏈的基礎。正是這三大優勢，造就了當前中國的全球供應鏈地位。

（5）人才發展。如圖3所示，中國工程師人才紅利顯著提升，可以為企業提供潛在數字化轉型的核心人才，成為中國制造業發展的良好機遇；但與此同時，也面臨著基礎工人勞動力紅利減弱的挑戰及數字化轉型人才短缺的困局，新型人才和組織的培養管理或將成為實施制造轉型升級的首要障礙。

圖3 中國面臨基礎工人勞動力紅利減弱的挑戰

因此，結合上述產業環境、客戶需求、產業政策、技術基礎、人才發展維度的分析，中國制造業既充滿機遇，又面臨諸多挑戰（見表1）。基于此，中國制造業供應鏈轉型升級真實需求凸現，并分別表現在提升生產和供應鏈能力，提高效率；增強產品研發和創新能力，提高產品附加值；提升客戶及消費者連接能力，擴大產品和服務營收；升級企業管控理念與工具，提高運營效率；抓住政策紅利布局尖端技術和人才，提升基礎能力五個方面。

表1 中國制造業面臨的機遇與挑戰

制造業變化與物流挑戰

在全球供應鏈變革之下，制造業的變化及物流挑戰主要表現在以下三個方面。

變化與挑戰一：需求不確定及交付周期縮短催化C2M，工廠需要在生產端打造柔性制造的能力；工業物流是工業物聯網的物理載體，是抓取端到端全鏈數據的入口，進而進行供應鏈大數據優化。

工廠可以通過與下游電商平臺系統對接，與消費者后臺數據對接，通過生產線改造、零部件模塊化、庫存數據實時管理等方式實現柔性生產，做到因時制宜、以需定產，真正實現消費端和制造端的互聯互通和產業生態共建（見圖4）。

圖4 汽車制造業物流供應鏈

隨著工業4.0時代的到來，拉動式生產將成為生產的主要模式，制造企業直接與終端用戶、供應商進行信息對接，通過智能物流平臺實現物流環節互通互聯。在這一過程中，數據同步系統、生產及物流拉動系統、供應鏈可視化系統SRM和車間物流配送系統SPS等將會發揮重要的作用，實現由物料來控制系統，所有信息互聯互通。

但包括作業人員、叉車、牽引車等在內的工廠物流資源均不具備數據自動上傳能力，智能物流技術可滿足數字化物流運營對有效數據的抓取，同時可計算出歷史詳細任務實際執行情況，與制造工廠ERP、MES、SCM、ERP等系統打通接口，形成數字化物流運營基礎，從而實現制造供應鏈上下游各類物流資源統一調度，優化舊有規則，利用全供應鏈的數據實現生產計劃、庫存管理、供應商補貨等智能預測與提前物流資源調度。

變化與挑戰二：物流一體化管理要求高，交付水平和庫存管控，是制造企業考核供應鏈KPI的關鍵，供應鏈網絡化協同和能力組合要求增加。

隨著制造企業從“以工廠為中心”向“以交付為中心”轉型，準時交付率、庫存周轉率成為主要供應鏈KPI指標和核心指標。制造企業需要通過物流外包的方式以獲得更好的供應鏈能力。前提是企業需要有供應鏈能力，才能夠理性判斷物流外包的合理性，以便于決定單項能力還是供應鏈系統能力的獲得。另一方面，工業物流需要將其核心能力聚合化、顯性化，以便于更好地契合客戶需求。隨著供應鏈數字化、智能化的日益升華，工業物流服務趨向平臺化、規模化、集約化和運營精細化發展。未來工業物流的競爭將圍繞數字化運營能力和有效增值而展開。總的來看，一體化的供應鏈和數字化需求趨勢明顯。

在這一方面，京東物流具有豐富的實踐經驗。4月23日，京東物流與制造業巨頭臨工集團正式簽署戰略合作協議，將圍繞全國倉網規劃、庫存分析、產前物流及供應鏈金融等多方面展開合作，雙方已在云南昆明落地機械整機與廠直配件的倉儲網絡升級，今后還將在全國分倉網絡中進行復制推廣，進一步優化從主機廠到全國的端到端配送時效與收貨體驗。與此同時，針對傳統制造業供應鏈中因訂單碎片化、“牛鞭效應”等資源占用情況，京東物流也將依托庫存布局、智能分析等專業的管理模式和信息系統，提升整個供應鏈條的周轉效率與決策智能化水平。雙方下一步還將搭建一套效率最優、算法最科學的一體化供應鏈服務體系，探索一體化供應鏈解決方案在制造業領域的創新應用。

變化與挑戰三：智能物流系統是智能工廠的重要組成，工業物流是供應鏈升級中至關重要一極。

智能制造、智能工廠、智能物流等已經成為制造企業尋求更大發展方向和通路。智能物流系統是工業4.0、柔性生產的基礎，是提高生產效率的有效手段，被廣泛應用于單位物流成本較高的各行各業。智能制造以智能物流作為前提和基礎，將生產或產線嵌入到智能物流系統中，從而實現“制造工廠物流中心化”“零斷點、快交付”；智能物流設施是智能制造的重要構成，其是否合理、有效配置決定了智能制造能否有效運營。供應鏈物流信息化平臺將成為工廠有效運作的“大腦”，其特征通常應該表現為工廠物流能力可體驗化、物流過程質量可視化、供方交付能力顯性化、工廠物流能力柔性化。

在國內物流成本高企的情況下，發展自動化、數字化可以有效降低高昂的物流成本，帶來巨大的經濟效益。在眾多智能物流技術中，物流機器人和SaaS化軟件成為最大風口。制造行業物流服務商通過物流機器人和SaaS化軟件切入，著眼廠內物流的某個點進行改善，可以成為廠內物流單一環節最專業的物流軟件/硬件供應商，還可以深嵌制造企業廠內物流體系建設規劃，提供智能物流集成解決方案，在細分行業領域垂直深耕，為制造企業提供縱向跨場景的廠內物流解決方案。

雖然大量制造企業正在導入智能物流技術，但智能分揀裝卸設備及工位配送信息化應用仍是廠內物流短板。不同地域、行業、規模的不同制造企業對于智能的理解和認知仍有較大區別，很多企業在智能制造大潮中仍在猶豫和觀望。

轉型升級路徑建議探討

圖5 汽車制造業物流供應鏈

首先，前面談到中國制造業自改革開放以來經歷了四個階段，在此過程中，消費與產業不斷升級，從被動消費、可選消費升級為主動消費、感性消費，從大規模生產到大批量、少批次生產，多批次、小批量生產，再到個性定制、柔性生產；物流的形態也由2B為主的國內物流，發展為2B為主的進出口物流，再到2C物流爆發，隨著供應鏈變革和制造的升級發展，在智能制造階段便要求物流行業提供匹配的新服務或誕生相應的新模式，整個制造供應鏈也將由制造驅動-訂單驅動-渠道渠道-消費者驅動升級為數據驅動，由下（消費需求）至上（產能供給）進行變革。

第二，制造業在生產端的降本空間，遠小于在物流端的降本空間，科技賦能的廠內物流擁有巨大價值。利用科技運營手段，為行業客戶提供嵌入生產的一體化物流供應鏈服務成為必然。具體來看，一方面，全球經濟寒冬下，制造業（尤其是新型高端制造）需要節流并與上下游“雙贏共生”，這就需要打造成熟的物流供應鏈，降低設備、方案成本以提高性價比是未來重要的競爭壁壘；其次，借助科技型物流運營，用物聯網+大數據智能賦能廠內物流運營，工業講究性能和精度，大量、真實的第一手數據是打磨性能和精度的基礎，占據優勢的數據資源，才能使廠內物流服務產品和技術持續迭代，滿足客戶需求；另外，科技型廠內物流運營新模式將是以數據為核心，從而實現提效、減員、降本，要理解所屬細分行業的動態需求，提供完善的服務，并能夠讓客戶理解自己的產品特性，以推動規模化復制；最后，利用運營+科技，打造嵌入廠內生產全流程的智能廠內物流體系，如在某一細分市場獲得足夠多的頭部客戶，利用標桿效應，努力成為綜合解決方案供應商甚至跨行業的方案供應商。

第三，從智能工廠標桿項目的行業和國家地區分布看，中國和歐美的離散型制造業仍然占據前列，而從“新四化”的角度觀察這些離散型制造行業，其中3C電子、汽車、家電和化工行業又是發展成熟度最高，物流企業需要重點關注并當下最有機會的細分市場（見圖6）。

圖6 消費端和制造端互聯互通和產業生態共建

第四，在實際落地中，根據不同細分制造行業產業鏈和產品特點，工業物流服務的發力路徑不同，并主要分為以下三種類型。

點：單點卓越制造，典型行業如電子制造、鋼鐵、流程化工等，定制化程度低，處于產業鏈上游。面向2B客戶，產品同質化程度高，價格競爭激烈。通過沿精益化、自動化的主線優化制造環節系統，實現極致的降本增效。

線：端到端一體化價值鏈重塑，典型行業如汽車零部件、快速消費品等，定制化程度居中，處于產業鏈中游。面向2C消費者，在電商經濟的影響下面臨短期短鏈壓力，通過以訂單全生命周期為主線的動態優化實現精準計劃、柔性生產和快速配送；面向2B客戶，產品定制化程度高，并且客戶在產品質量和售后服務方面要求較高。通過產品全生命周期管理實現敏捷研發、產品質量保證和持續性的后市場服務。

網：數字化供應鏈網絡協同，典型行業如汽車制造、家電家具等，定制化程度高，處于產業鏈下游。面向2C消費者，用戶需求較為個性化且對價格敏感，通過訂單、產品全生命周期主線的打通實現用戶需求拉動的大規模反向定制（C2M）。