企業物資管理供應保障體系數智化研究與應用

王靜　柳曉瑩　程建寧　張松青

關鍵詞：供應鏈風險；物資保障；數智化指揮中心；研究與應用

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2023）12-0074-15

一、引言

供應鏈產業鏈韌性安全已上升到國家戰略，供應鏈發展面臨新機遇。2023年是全面貫徹落實黨中央二十大精神開局之年，黨的二十大提出著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平，加快構建新發展格局，推動高質量發展，確保重要產業鏈供應鏈安全。國有企業作為國家經濟中流砥柱，應當率先垂范奮力踐行“穩鏈、固鏈、強鏈”重責。在行業層面，供應鏈穩定面臨嚴重挑戰。恰逢百年未有之大變局加速演進，地緣沖突頻發、經濟逆全球化與能源資源危機等，導致全球產業鏈供應鏈加速重構，對供應鏈穩定帶來了嚴重挑戰，自主可控迫在眉睫。在企業層面，基于供應鏈韌性提升構筑企業核心競爭力。公司積極響應國家、集團公司發展戰略，致力于提升供應鏈韌性與安全水平。供應鏈韌性與安全保障離不開高質量的物資供應管理，當前企業在全鏈物資管理的精度和深度上仍存在諸多管理難點和“痛點”，亟待解決。

受地緣沖突、糧食危機、極端天氣、經濟逆全球化以及全球公共衛生事件等諸多因素影響，通信行業供應鏈受到較大的沖擊，供應風險和不確定性進一步加大了對企業供應鏈能力的考驗。應對行業供應鏈風險前提條件是保障物資供應暢通，而精細化的物資管理和供應保障體系是確保企業物資供應及時、質量可靠的重要保障手段。

當前國內物資管理與供應鏈管理在不同領域都受到了廣泛關注。隨著信息技術的發展，越來越多的企業加速推動供應鏈數字化轉型，開始關注如何利用數字化技術來改善物資管理的效率和準確性。如利用傳感技術、物聯網和大數據分析來優化智能倉儲與庫存管理，以實現物資的智能化管理和預測性維護；利用數據分析和可視化技術，實現供應鏈的實時可視化，以便更好地監控物資流動并及時作出調整。

中國移動通信集團浙江有限公司（以下簡稱公司）基于多年的專業技術沉淀與新型科技應用實踐，持續精耕于供應鏈物資管理領域，構建了基于數智化的物資供應保障體系，實現物資供應事前科學統籌、事中智能風控及事后評估改進，并研究建立了一套供應風險可靠性評估模型和物資供應保障一站式指揮中心，全面提升企業物資供應保障數智化管理水平，從而推進企業供應鏈業務管理創新。

二、研究意義與價值

（一）物資管理現狀與痛點

公司經過多年的深耕與實踐，在供應鏈內外部協同生態建設方面，實現了需求、采購、下單、物流與報賬等業務環節的高效協同、信息共享，但在全鏈物資管理的精度上仍存在諸多管理難點和“痛點”。

1.應對全球性挑戰能力不夠

對通信行業來講，全球供應鏈條往往“牽一發而動全身”，地緣政治帶來的能源與糧食危機帶來的經濟放緩及持續影響、氣候變化與重大自然災害、工業化國家勞動力短缺制約等因素疊加，極有可能導致產業鏈供應鏈的“斷鏈”風險。然而公司面臨多變的國際形勢帶來的嚴峻考驗，存在應急準備不充分、應對保障體系不完善等問題。

2.供應鏈全局管理意識薄弱

當前供應鏈雖基本實現了在“需”“采”“供”“用”等各環節的數字化管理，但在全鏈協同與管理方面“一盤棋”意識不強，全局觀念薄弱。往往當其中一個環節出現問題，其他環節無法及時跟進了解情況并處理，綜合指揮難以實現，無法推動資源統一調配，決策支持能力不高。

3.物資管理精細化程度不足

尚未開展對供應風險研判、評估等工作，物資供應方面被動接受外部變化，未形成系統性預警防控，對緊缺、易斷供物資無法快速響應。采購尋源與采購執行未形成閉環管理，合同履約中的問題無法及時有效地促進采購管理策略的提升。物資管理粗放，未有效監控物資流向，物資使用往往無法“知來源”“明去向”。缺乏余料精確結算，導致物資無法及時足量回庫，或因技術更新容易錯過最佳利舊窗口，物資再利用率不高等。以上問題不僅加大了管理成本還加劇了物資供應風險和難度。

4.物資供應數智化程度仍需提升

當前供應鏈基本實現了全流程線上化管理，但在數智化應用方面略有欠缺。對供應風險的評估主要以線下人工經驗為主，需求收集與填報主要依靠人員憑借經驗估測手工填報，物資供應全鏈運營狀態無法做到實時監控與智能方案推薦。如何將AI、區塊鏈、大數據與IPA等新興技術手段應用于供應鏈管理，是實現供應鏈提質增效的當務之急和必由之路。

（二）研究意義與價值

我國經濟發展進入了新時代，高質量發展是保持經濟持續健康發展的必然要求，作為國有企業要通過數字化改革創新，推進供應鏈發展全面“數智化”轉型，充分融合先進科學技術和現代生產組織結構，不斷提升數字化運營的能力與效率，走在高質量發展前列。

1.建立科學的風險評估與防控機制，強化風險防控能力

依托供應鏈海量基礎數據，應用數智化技術手段建立科學風險評估機制，可有效強化供應鏈風險監督管理。通過設置監控探針嵌入各環節業務流程，實現監督規則數字化、監督預警智能化，將合規監督、效能監督貫穿供應鏈各環節和全流程，全面提升數智供應鏈風險識別、評估和防控能力。

2.構建敏捷高效的物資保障體系，賦能供應鏈韌性提升

物資保障體系的構建嚴格遵循供應鏈管理理念，在需求管理、采購管理、配送管理、倉儲管理、供應商管理以及信息化等方面建立長效機制，如構建物資供應可靠性智能評估模型、開展物資需求主動預測、支撐特定物資儲備管理、打造物資供應監控及供應保障一站式指揮中心等。切實賦能供應鏈韌性提升，保障供應鏈在外部沖擊到來時，能夠維持企業正常的生產與經營。

3.充分挖掘物資最大使用價值，助力企業降本增效

物資管理是企業生產經營活動的一項重要工作，不但直接影響企業的安全生產，更是企業經濟效益的一項重要指標。通過優化現行制度，科學進行需求計劃，加強有效的物資儲備，強化物資跟蹤能力，對物資使用實現精確估算、積壓庫存物資優先使用以及余料退庫物資及時回收等等，提高物資使用效率，充分發揮物資使用價值，真正實現企業降本增效。

4.彰顯央企深化數字化改革擔當，助推行業高質量發展

在新一輪科技革命和產業變革浪潮中，公司充分發揮引領作用，成為推動數字化、智能化升級的排頭兵，以先進的研究成果、豐厚的研究經驗，加速推進新技術創新、新產品研發、新模式擴散與新業態發展，為同行業數智化轉型提供了寶貴的借鑒新思路，助推通信行業供應鏈高質量發展，彰顯央企數字化改革擔當。

（三）研究思路

通過對公司物資供應當前模式的全面評估以及對相關“痛點”的剖析，公司提出打造企業數智化物資管理供應保障體系的總體目標，整合供應鏈系統、ERP系統、合同系統與工程建設系統等業務流程、業務數據，借力AI、大數據和IPA等技術，以事前科學防控、事中有效管控及事后健全評估為整體思路，多措并舉全面提升企業物資供應保障管理水平，實現物資管理供應保障向數智化、精細化與平臺化模式轉變。總體研究思路見圖1所示。

圖1 總體研究思路

三、構建物資數智化管理供應保障體系

（一）事前科學統籌：物資供應可靠性智能評估

1.構建端到端數據底座

匯總整合內外部海量數據資源，構建端到端數據底座，對內拉通供應鏈、合同等各系統業務流程，匯聚全流程項目、需求、訂單、到貨、使用及質量檢測等各環節數據信息，建立業務數據庫；對外建立特殊事件登記采集機制，對自然災害等不可抗力因素、戰爭等導致無法供應的特殊事件情況進行登記，建立特殊事件數據庫。

2.實現物資供應可靠性智能評估

物資供應可靠性是指供應鏈在運作過程中能夠穩定、準確地滿足客戶需求的能力。評估物資可靠性需要考慮多個指標，根據實際情況明確具體指標、指標的數據獲取來源、指標的計算方法與指標所占權重等信息。

結合公司物資供應可靠性評估管理訴求，設立13個物資供應可靠性評價指標，如表1所示。

表1 物資供應可靠性評估指標

基于端到端數據底座，結合選定的“是否影響工期、特殊事件、限供元器件與歷史逾期考核”等12個可靠性評估指標，運用大數據、機器學習算法等技術，構建物資供應可靠性智能評估模型，其步驟包括：

（1）計算各指標得分，首先通過歸一化算法對各個指標數據進行收斂，使所有指標數據擁有同一維度的計算尺度，如逾期天數實際業務數據有1天、5天及20天等情況，經歸一化之后，各項指標得分結果會落在0-1的區間上，然后再通過各個指標規則進行指標得分計算；

（2）計算各指標權重，由業務人員根據經驗和業務開展情況，提供每個指標的初始權重范圍，再基于歷史數據，通過PCA主成因算法進行指標權重的動態分配，最終得到當前指標所占權重；

（3）匯總各指標得分，基于各指標得分及指標所占權重，匯總得到供應商產品供應可靠性得分。需注意的是，評估指標中“是否影響工期”“限量元器件”為一票否決項，即存在該情況則直接影響該供應商產品評估得分；

（4）對產品供應可靠性進行風險預測，利用神經網絡算法，基于供應商產品評估得分，疊加供應商數量、當前需求量/歷史同期數量和區域集中性等參數，得到產品供應可靠性評估得分，預測可能的供應鏈中斷風險，彌補傳統物資供應管理中響應慢、事后化的弊端，實現對物資供應風險的主動感知以及快速響應。

3.開展物資需求主動預測

基于端到端數據底座中投資、成本支出相關數據，歷史收發存、訂單數據及與投資、成本的關聯關系，建立回歸樹預測模型。按照項目投資方向、投資規模、投資區域、投資年份與歷史項目需求物資類別等作為比對因子，通過因子篩選、數據清洗、聚類分析以及系統建模，預測出倉庫物資在未來一段時間內的領用需求量趨勢，并根據預測結果自動生成備貨建議單，包括物料種類、訂貨數量、該物料對應的供應商和預計到貨時間，為需求部門、采購部門決策提供數據支撐，助力主動備貨。需求預測模型如圖2所示。

圖2 需求預測模型

4.支撐特定物資儲備管理

基于應對當前物資供應形勢的考慮，適度開展物資儲備。將面向特定需求（如抗洪、救災與防疫相關的產品）、特定場景（如存在關鍵元器件可能管控受限、供應商區域生產集中、質量問題高發、低價中標等產品）、采購管理成本高和其他具有重復性/經常性使用價值的產品納入物資儲備。確定物資儲備五類基本場景（如表2所示），定期評估物資儲備必要性，及時啟動物資儲備，從而提高應對風險的能力。

表2 物資儲備場景

（二）事中智能風控：物資供應保障全局統籌

1.構建物資供應監控中心

以項目全生命周期為主線，梳理全環節關鍵監控點，將監控探針嵌入各業務環節流程，通過預設的判定條件給出相應的判定結果，同時依托數字化手段，結合監控中心全鏈業務監控能力，落實預警規則數字化、監控預警智能化，將合規監督、效能監督貫穿到物資供應各業務環節及流程中，實現分級預警管理、供應異常推送、例外事件管理等功能，全面提升物資供應風險評估及防控能力。

（1）監控探針管理：從需求-采購-下單-到貨-使用-履約等環節，梳理全過程關鍵監控目標，形成可落地的監控指標，明確監控指標名稱、作用、監控規則、具體邏輯，開發系統功能，實現監控探針集中注冊、管理，如表3所示。

表3 物資供應全過程重要環節關鍵監控點指標

（2）監控作業管理：打造監控作業中心，支持配置監控任務，實現監控任務的集中注冊，包括監控任務名稱、監控指標、監控腳本、作業頻次、作業有效狀態、維護人、上線時間、下線時間等信息；支持統一管理及維護監控作業，支持實時查看監控作業狀態，針對作業執行異常，支持通過短信/郵件已經對應維護人員，及時干預，支持按照實際情況設定不同級別的監控頻次。

（3）供應鏈全鏈業務監控：基于監控探針，在供應鏈需求、采購、下單、到貨、使用及履約全鏈業務環節進行探針嵌入。以下針對每個環節中典型的監控場景進行列舉說明：

①需求環節監控，如針對需求移交及時性：設置需求移交時間限制，當需求在規定時間內未被移交到下一環節，系統自動觸發預警通知；需求處理是否超時：根據不同類型的需求，設定處理時間標準，系統跟蹤需求處理時間，并在超時時發出警報。

②采購環節監控，如合同簽約及時性：設定合同簽約時間目標，系統跟蹤合同簽署進程，并在延誤時發出預警；合同剩余金額：實時監控采購合同剩余金額，預警系統在剩余金額低于一定閾值時通知采購部門。

③下單環節監控，如訂單是否逾期：根據訂單交付日期，設定交付期限，系統監控訂單是否按時完成，若逾期則觸發預警；下單及時性：設置下單時間目標，系統檢查訂單下單時間是否符合要求，并在未及時下單時發送警報。

④到貨環節監控，如到貨及時性：在供應商發貨后，跟蹤預計到貨時間，如到貨延誤，系統會自動發出通知，以便及時調整計劃。到貨接收及時性：在貨物到達后，設定一定時間范圍內完成接收和檢驗，超時則觸發預警。

⑤使用環節監控：如領用及時性：監控庫存領用的時間，確保物資按需使用，系統在延誤時發出提醒；呆滯庫存：設定庫存轉動周期，監控庫存周轉率，警示系統在某一物資庫存長時間未被使用時提醒庫存管理人員。

⑥履約環節監控：如是否有投訴：設立投訴反饋渠道，系統實時監測是否有投訴，若有投訴則自動觸發相關部門的處理流程；產品質量檢測合格率：設置產品質量檢測標準，跟蹤產品檢測合格率，發現異常則觸發警報。

（4）物資供應風險監控：從供應商經營風險、供應商來源多樣、自然災害風險、庫存水平、產品質量以及交通運輸等多個關鍵維度監控物資供應是否存在風險。以下針對典型的監控指標進行列舉說明：

①供應商經營風險監控：如供應商的財務健康狀況、債務比率以及是否破產等；通過定期收集供應商的財務報表和相關數據，進行財務分析，識別經營風險。設置閾值，當供應商的財務狀況下滑到預警水平時，觸發預警通知。

②供應來源多樣性監控：如不同產品的供應商來源的比例、分布情況；監控不同產品的供應商來源比例，并制定多樣性目標，若某個供應來源所占比例超過預設的閾值，系統發出警報，提醒管理層調整供應鏈戰略，降低過度依賴某個供應商的風險。

③特殊事件監控：如供應商產地所在地的政治、自然災害及風險等級，建立自然災害風險地圖，并與供應商位置進行關聯，在自然災害風險升高時，系統自動觸發預警，以便及時采取措施。

④庫存水平監控：如關鍵物資的庫存水平、庫存周轉率、呆滯物資等，通過設置合理的庫存目標，監控關鍵物資的庫存水平，如果庫存低于安全庫存閾值，系統發出警報，觸發庫存補貨流程，避免因庫存不足而影響供應。

⑤產品質量監控：如產品質量合格率、退貨率。通過采集產品質量檢測數據，實時監控產品質量合格率，若產品質量合格率低于預設閾值，系統觸發預警通知，促使相關部門采取質量改進措施。

⑥物流運輸監控：如物資運輸時間、交通堵塞情況，通過收集實時運輸數據，監控物資運輸時間，當運輸時間超過預期時，系統發出警報，以便及時調整運輸計劃。

（5）分級預警管理：針對具體監控指標，支持按照實際監控指標情況自定義設定不同級別的監控閾值，支持從預警觸發條件、分級預警、通知和報警等緯度進行自定義配置。

①預警觸發條件設置：風險指標設定，設置供應鏈中的關鍵風險指標和閾值，例如庫存周轉率、供應商的財務健康狀況、庫存下限、供應商到貨及時性等。觸發條件定制：允許用戶根據業務需求自定義預警觸發條件。

②分級預警設置：支持分級預警設置，如一級預警：當某個指標達到預設的閾值時，系統觸發一級預警，向相關人員發送即時通知，以便他們能夠快速采取行動。二級預警：如果問題未能在一級預警階段得到解決，系統升級為二級預警，通知更高級別的管理人員介入。

③通知和報警設置：即時通知，包括通過短信、電子郵件和移動應用等方式向相關人員發送預警通知，確保他們能夠及時響應；通知層級：根據嚴重程度，選擇通知適當的層級，以確保關鍵問題得到適時處理。

（6）供應異常推送：建立供應異常信息管理中心，用于監控、管理和推送供應鏈中的異常情況，包括信息匯總、詳情查看、通知結果、優先級標記、責任分配、解決方案記錄與數據分析等方面，具體方案如下：

①異常信息匯總展示，以便一目了然地查看當前的供應鏈情況。

②事件詳情：提供每個異常事件的詳細信息，包括時間、類型、涉及的物資與影響范圍等。

③實時通知：支持查看即時通知成功與否，支持重推，通過郵件、短信和移動應用等方式將異常信息推送給相關人員。

④優先級標記：標記異常事件的優先級，以便區分緊急情況和普通情況。

⑤責任分配：支持異常事件分配給相關責任人，確保問題得到及時處理。

⑥解決方案記錄：記錄將關鍵重點的異常事件的解決方案和處理過程加入案例庫，以便后續參考。

⑦歷史記錄：保留異常事件的歷史記錄，用于事后分析和總結經驗教訓。

⑧數據分析：提供數據分析功能，生成報表和圖表，展示異常事件的趨勢和模式。

（7）例外事件管理：支持例外事件（如政治、緊急以及自然災害風險等）采集與登記管理，實現對政治、緊急、自然災害等事件的實時監測、風險評估、應對計劃制定，從而保障供應鏈在突發事件面前的物資供應的穩定性和靈活性。

①數據自動采集方案：包括事件數據源整合、事件識別與分類、地理信息集成及事件影響評估等，具體方案包括，集成各類事件數據源，包括政治、緊急及自然災害等信息，以獲取最新的事件信息，利用自然語言處理和機器學習技術，對事件信息進行識別和分類，將不同類型的事件歸類，以便更好地分析和應對，實時監測事件信息，通過數據采集和分析，持續追蹤事件的發展，確保實時感知潛在風險；通過與供應商生產位置集成，將事件信息與地理信息相結合，繪制事件地理位置分布圖，以便可視化了解事件對供應鏈的影響范圍，基于事件數據和供應鏈信息，進行事件影響評估，分析事件對供應鏈各環節的潛在影響。

②數據人工登記方案：包括時間登記、責任分配、應對計劃制定、進度追蹤與實時通知。具體方案包括，在系統中建立事件登記能力，記錄事件的類型、時間、地點與影響范圍等關鍵信息。根據事件類型和影響程度，將事件分配給相應的責任人，確保事件有人負責跟蹤和應對，對每類事件，制定相應的應對計劃，包括危機響應、資源調配和供應鏈調整等方案。對應對計劃的執行情況進行進度追蹤，確保應對措施按計劃執行，當事件發生或應對措施有進展時，系統自動發送通知給相關人員，保持信息流暢，在系統中生成圖表和報表，展示事件的發生頻率、類型分布及應對成功率等信息，為管理層提供決策支持，最后對每次事件的登記、應對措施和結果進行歸檔，形成事件管理的歷史記錄。

2.實現物資供應解決方案智能推薦

建立供應策略庫及應急預案庫，充分利用供應策略庫、應急預案庫和智能推薦算法，為供應鏈管理人員提供精準的解決方案推薦，以應對不同情況下的供應保障問題。

（1）供應策略庫：包括策略整合、策略分類以及策略詳情，支持將各種供應策略（如調整運輸計劃、發起余料回庫、發起物資調撥、發起項目切割、發起緊急采購、發起庫存補貨、替代供應商供應、調整供應商履約策略、處理超時催辦以及發起新合同簽署等）整合到一個供應策略庫中，對供應策略進行分類，如采購策略、補貨策略以及供應商履約管理策略等維度，并為每個供應策略提供詳細的信息，包括適用場景、優勢以及注意事項等，基于實際生產業務情況，支持調整及維護供應策略庫。

（2）應急預案庫：包括應急情景、預案內容和執行步驟，包括建立應急預案數據庫，設計常見的應急情景，如自然災害、供應中斷等，編制每個應急情景的詳細應對預案，包括資源調配、替代供應商和緊急采購等方案，為每個應急預案列出詳細的執行步驟，確保人員在應急情況下能夠借鑒參考。

（3）解決方案推薦：基于實時供應鏈數據和物資需求，使用機器學習算法對不同供應問題進行智能匹配，根據問題的緊急程度、影響范圍等因素，為每個解決方案生成推薦排序，提供每個解決方案的詳細說明，包括實施步驟、預期效果及注意事項等。支持人工選擇調整，在選擇解決方案后，自動通知相關責任人，協調執行步驟。

3.打造物資供應保障一站式指揮中心

聚合物資實時采購、到貨、庫存、績效及特殊事項提醒等信息，提供異常信息一站式窗口化服務，實現異常一鍵查看、任務一鍵分發及辦理進展一站跟蹤，提升物資供應智能化管理水平。

（1）構建物資供應運營態勢感大屏：從物資實時采購、到貨及時性、庫存監控、預警管理和訂單員績效等幾方面，構建運營態勢感知大屏，實時監控并可視化呈現當前業務生產情況，大屏分為多個區域，每個區域呈現不同的信息，便于綜合觀察運營態勢，使用圖表、指示燈和進度條等可視化元素，直觀地展示各項指標的狀態和趨勢。

①物資實時采購大屏：展示全年采購訂單數量和金額，包括下單總金額、到貨總金額、領用總金額、到貨及時性、供應滿足率、其他分模塊展示，包括采購產品排名、供應商TOP采購金額排名、每月訂單金額、累計逾期金額，使用柱狀圖或雷達圖展示不同供應商或產品的采購情況。

②到貨及時性大屏：顯示當年供應滿足率、到貨及時性、總體逾期情況、平均逾期天數等指標，分模塊展示每月逾期趨勢、產品到貨及時性、供應商到貨及時性、逾期原因分布等，使用進度條或柱狀圖呈現到貨分布情況。

③庫存監控大屏：顯示實時庫存水平，包括總庫存量、呆滯金額、出入庫金額、倉儲容積率和各類呆滯物資庫存，使用堆疊柱狀圖或餅圖展示不同類型物資的庫存分布。

④訂單員績效大屏：展示訂單員個人的工作績效，如處理訂單數量、超時下單及時性等，使用排名榜單、指標卡片等方式展示訂單員的績效。

⑤預警管理大屏：聚合物資關聯的合同、采購結果與幾個信息，如合同到期預警、采購結果到期執行預警、產品到期預警等，通過閃爍、顏色變化以及紅橙黃藍4檔模式等方式突出預警情況。

（2）打造物資供應保障一站式指揮中心：集合供應異常監控信息中心、解決方案推薦能力，打造物資供應保障一站式指揮中心，實現對物資供應全過程的集中監控、異常處理、任務分發和數據分析，從而提升物資供應保障的智能化管理水平，核心功能包括：

①供應風險監控：集成運營態勢感知大屏，展示物資需求、采購、庫存以及交付等實時數據，通過可視化圖表和指示燈呈現不同環節的態勢感知。

②供應風險處理一站協同：集成異常信息中心，將異常情況實時匯總，指揮中心界面顯示異常列表和詳細信息，將異常信息關聯到解決方案推薦，基于歷史數據、為不同類型的異常情況推薦解決方案，將解決方案展示在指揮中心界面上，供用戶選擇和執行。

③任務執行與跟蹤：根據解決方案推薦，支持自動或手動分發任務給相關責任人，支持跟蹤任務狀態和處理進展、催辦相關責任人，確保任務及時執行和完成。

④數據分析與報告：定期生成供應鏈問題的分析報告，總結問題出現的頻率、影響及解決方案效果等信息，提供管理層做出決策和優化供應鏈策略。

⑤權限管理與通知：設定不同用戶角色的權限，確保只有授權人員能夠訪問敏感信息。支持多種通知方式，如電子郵件、短信、推送通知等，及時通知相關人員。

（三）事后評估改進：物資供應保障后評估及策略優化改進

1.建立多維后評估機制

建立面向項目與產品、供應商和需求部門等多維度后評估機制，以提高供應及時性，改進采購策略，規范供應商負面行為管理，提高需求部門滿意度，從而促進供應鏈管理水平的全面提升。

（1）建立面向項目與產品維度的評估機制。基于當前業務數據，建設智能評估模型，通過預設項目物資逾期率、質量達標率與供應服務配合度等指標進行項目滿足率執行分析，賦能項目執行全方位掌控；通過預設產品質檢合格率、產品投訴率等指標進行產品質量分析，推動產品質量管理提升。

（2）建立面向供應商維度的后評估機制。基于供應商維度預設評估指標，如供貨及時率、供應商信用度及服務滿意度等，結合豐富的業務數據，建立智慧評估模型，優化供應商服務質量提升。

（3）建立全維度需求部門后評估機制。通過投訴登記、訂單全程監控跟蹤等手段，對所有影響生產運營的物資供應情況進行細化分類，甄別出如因采購合同斷檔、產品質量不合格和訂單逾期到貨等原因造成的供應風險，制定采購部門供貨滿足率指標，提供供需雙向反饋機制，加強供需協同，反向指導采購部門供應管理效率提升。

2.推動采購策略優化改進

從物資供應保障的日常業務場景出發總結梳理出了一系列有待改進的問題，如庫存呆滯、供應商區域過于集中等。形成供應可靠性評估保障閉環的關鍵在于根據物資供應現狀以及大數據分析模型結論不斷進行采購策略的優化改進與調整。通過設定采購績效指標，監測供應鏈關鍵績效，及時調整優化策略，有效賦能供應效率提升。示例如表4所示。

表4 策略庫優化改進示例

四、信息化系統建設與成果展示

（一）信息化系統建設

積極響應集團智慧中臺戰略部署，重塑與構建全新的物資供應保障流程業務能力體系，對業務支撐能力解耦整合，沉淀標準化、可復用及可共享的業務能力，實現高效協同的生產關系，提升生產力水平和資源復用度。

物資供應保障指揮中心功能架構如圖3所示。

圖3 物資供應保障指揮中心功能架構

1.總體框架

建設物資供應保障指揮中心數智化平臺，依托平臺實現物資供應可靠性智能評估、物資需求主動預測、物資供應風險提前感知、解決方案智能推薦及決策指揮一體作戰等功能，全面支撐物資供應保障數智化轉型，提升供應鏈韌性，增強公司應對供應風險能力。

2.技術架構

（1）信息架構先進：具備完整的數據治理體系，基于數據治理體系，采用關系數據庫和非關系數據庫，搭建了一套完整的物資供應管理信息庫，包含內外部各類數據，提供一站式物資供應保障服務。

（2）租戶管理先進：采用saas多租戶模式，一套系統，多套租戶，達到資源復用、租戶隔離、節省開支的目的。

（3）AI精準預警：預警算法采用智能AI模式，根據監控規則庫，自動識別風險并提醒，實現精準風險管控。

（4）大數據實現需求預測：應用大數據技術，結合歷年業務數據，實現需求主動預測。

數據分析技術實現解決方案推薦：基于實時供應鏈數據和需求，使用機器學習算法對不同供應問題進行解決方案智能匹配與推薦。

（二）信息化成果展示

通過開展基于數字化手段提高物資供應保障課題研究，實現物資供應可靠性智能評估、物資需求主動預測、物資供應風險提前感知、解決方案智能推薦與決策指揮一體作戰等功能，目前系統已經成功試跑上千項目業務，系統運營良好，共計發現8種問題類型、165個問題及風險，處理并閉環159個風險，物資供應效率提升了10%，物資斷供風險零發生。

1.物資供應監控中心

以項目全生命周期為主線，梳理全環節關鍵監控點，將監控探針嵌入各業務環節流程，通過預設的判定條件給出相應的判定結果，同時依托數字化手段，結合監控中心全鏈業務監控能力，落實預警規則數字化、監控預警智能化，將合規監督、效能監督貫穿到物資供應各業務環節及流程中，實現分級預警管理、供應異常推送及例外事件管理等功能，全面提升物資供應風險評估及防控能力。

（1）監控探針管理：從需求-采購-下單-到貨-使用-履約環節，明確監控指標，實現監控探針集中注冊、管理。

（2）監控作業管理：支持統一管理及維護監控作業，實現監控任務的集中注冊，針對作業執行異常，支持通過短信/郵件已經對應維護人員，及時干預。

（3）監控作業執行：基于監控探針及作業任務，執行監控作業，開展供應鏈全鏈業務監控及物資供應風險監控，輸出監控結果。

（4）分級預警管理：針對具體監控指標，支持按照實際監控指標情況自定義設定不同級別的監控閾值，支持從預警觸發條件、分級預警、通知和報警等緯度進行自定義配置。

（5）供應異常推送：建立供應異常信息管理中心，用于監控、管理和推送供應鏈中的異常情況，包括信息匯總、詳情查看、通知結果、優先級標記、責任分配及解決方案記錄。

（6）例外事件管理：支持例外事件（如政治、緊急及自然災害風險等）采集與登記管理，實現對政治、緊急及自然災害等事件的實時監測、風險評估與應對計劃制定，從而保障供應鏈在突發事件面前的物資供應的穩定性和靈活性。

2.物資供應運營態勢感知大屏

聚合物資實時采購、到貨、庫存、績效及特殊事項提醒等信息，從物資實時采購、到貨及時性、庫存監控、預警管理及訂單員績效等幾方面，構建運營態勢感知大屏，實時監控并可視化呈現當前業務生產情況。

3.物資供應保障一站式指揮中心

集合供應異常監控信息中心、解決方案推薦能力，打造物資供應保障一站式指揮中心，實現對物資供應全過程的集中監控、異常處理、任務分發和數據分析，提升物資供應保障的智能化管理水平。

（1）物資供應風險聚合中心：聚合全局物資供應風險，支持集中查看、管理，包括涉及項目、訂單及上下游干系人員，影響范圍，可能導致的結果等。

（2）解決方案智能推薦：建立供應策略庫及應急預案庫，充分利用供應策略庫、應急預案庫和智能推薦算法，為供應鏈管理人員提供精準的解決方案推薦，以應對不同情況下的供應問題。

（3）一站式指揮中心：集合供應異常監控信息中心、解決方案推薦能力，打造物資供應保障一站式指揮中心，實現對物資供應全過程的集中監控、異常處理、任務分發和數據分析，提升物資供應保障的智能化管理水平。

五、總結與展望

（一）總結

在數字經濟的背景下，隨著企業供應鏈的運轉效率要求日益提升，隨之顯現了企業抵抗各類特殊事件干擾與風險影響的能力不足的沉疴。一旦供應環節中的某個節點發生影響供應的情況，往往會迅速波及與之關聯的供應鏈上下游。面對這樣的挑戰，企業亟需打造適應于新環境的物資供應管理模式和運作體系。

本課題以企業物資管理供應保障體系中涉及的各個環節與涉及的各個角色為研究對象，緊隨黨中央“數字化創新引領企業高質量發展”戰略步伐，整合供應鏈、投資、項目管理、合同等多個信息化系統流程與數據，運用AI、大數據及IPA等信息化管理手段，建立一套敏捷、高效的物資供應保障體系。基于事前科學統籌、事中智能風控及事后評估改進，推動傳統化被動式響應供應管理到智能化前瞻式主動保障供應管理模式的轉變，真正實現企業供應鏈業務創新管理。本項目具體創新點及所取得的主要成果如下：

（1）物資管理機制創新：通過科學預測開創物資需求計劃新模式，基于供應可靠性評估體系與風險預警體系雙重合力優化物資供應保障機制，實現了物資供應從“救火式”被動響應到企業物資供應前瞻性主動布局的轉變。

（2）業務運營模式創新：本課題研究在全面深化物資供應各環節風險管控的基礎上，通過物資供應需求科學計劃、全鏈物資在線可視化知來源明去向、余料物資及時回收、供應可靠性及風險量化評估、加強儲備盤活呆滯物資與全面多維后評估反饋等實現企業物資精細化、數字化管理。通過源頭科學規劃、風險預警全鏈嵌入與后評估綜合分析等措施形成了一套行之有效的物資供應體系，實現了運營模式創新，促進采購策略優化、物資供應保質保量及供應商服務更加到位。

（3）信息技術應用創新：公司緊跟科技發展趨勢，借鑒相關建設方法論，借力于AI、大數據與IPA等技術，從物資供應管理實際出發，向技術要效益。通過智慧監控中心、智慧告警中心、智慧管理中心實現需求計劃科學預測、供應風險自動預警、解決方案智能推薦、物資供應保障決策指揮一體作戰和項目供應評估智能分析，將物資供應管理效率和質量轉化成企業經濟效益。

（4）制度流程規范創新：為保障物資供應管理質量，形成“責任靠機制落實、工作靠機制推動、成效靠機制保證”的良性閉環，公司出臺了一系列流程制度與規范，以制度規范為運營效能保駕護航的同時，為同行業相關制度建設提供了思路與借鑒。

（二）展望和不足

企業物資管理供應保障體系數智化研究與應用對于增強公司供應鏈韌性，強鏈穩鏈固鏈提升抗風險能力至關重要，具有優化供應鏈資源配置，拓展物資服務領域，提升供應鏈智能化水平，增強產業市場競爭能力的重要意義。據測算，數智化物資保障指揮中心平臺上線使用后，物資供應滿足率提升至98%，物資供應效率提升40%，逾期訂單率下降30%，物資平均到貨周期可提升7天，物資保障能力全面增強。

下一步，計劃加大供應鏈應對全球性風險層面的理論、行業優秀實踐、以及新型技術學習和研究，將更多先進、卓越、可靠的技術引入物資管理，持續促進供應鏈管理數智化轉型。同時，深入總結本次課題研究成功經驗，將項目經驗持續推廣和分享到其他項目團隊，助力公司數字化轉型路徑摸索和理論構建。

本課題研究成果成功解決了企業物資供應保障實時可視、智能預警等方面的難題，具有很強的創新性，但由于課題團隊成員科研能力相對薄弱，理論和學術水平不足，成果國內領先水平不夠。以下方面難點猶亟待攻克：

（1）系統整合復雜性：整合供應鏈、投資、單項管理及合同等多個系統流程和數據，不同系統的數據結構、數據格式及技術平臺等差異可能導致整合過程困難，需要跨部門協調和技術支持。

（2）多指標模型設計復雜性：物資供應保障體系的評估涉及多個指標，涵蓋供應鏈、風險管理和效率等多個方面，需要考慮各指標的權重、相互關系等，復雜性高，且模型需要隨著時間和環境的變化進行持續的改進和調整，如何保持模型的適應性和靈活性是一個需要解決的難題。

（3）風險管理方面的挑戰：事前科學統籌、事中智能風控及事后評估改進需要建立完善的風險管理機制，對未來可能發生的供應鏈中斷、市場波動等風險需要有效的預測和應對策略，因此需要業務管理人員持續關注物資供應風險，并不斷優化風險管理策略和機制。

（4）持續改進和創新：建立智能化供應保障體系需要持續的改進和創新，項目結束后，如何保持對新技術和流程的跟蹤并不斷進行優化也是一個挑戰。

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ResearchandApplicationofDigitalIntelligenceinEnterprise

MaterialManagementandSupplyGuaranteeSystem

WANGJing1，LIUXiao-ying2，CHENGJian-ning3，ZHANGSong-qing1

（1.ChinaMobileCommunicationsGroupZhejiangCo.，Ltd.，Hangzhou，Zhejiang310006;

2.SupplyChainManagementCenterofChinaMobileCommunicationsCorporation，Beijing100063;

3.ChinaMobileCommunicationsGroupShaanxiCo.，Ltd.，Xian，Shaanxi710077）

Abstract：Inrecentyears，variouspoliticalandeconomicfactorssuchastheRussoUkrainianWar，theGreatPowerGame，andeconomicantiglobalizationhaveacceleratedthereconstructionoftheglobalindustrialchainsupplychain，posingseriouschallengestosupplychainstability.Theproblemofproductsupplyinterruptionand“bottleneck”hasoccurredfrequently，andsupplychainsecurityriskscontinuetoincrease.Thisarticleanalyzesthecurrentmanagementstatusofmaterialsupplyinalargecommunicationenterprise，withtheaimofefficientlysolvingtheproblemsinthecurrentmaterialsupplyguaranteeprocessoftheenterprise.Itintegratesmultiplesystemprocessesanddatasuchassupplychain，investment，singleitemmanagement，andcontract，andusesinformationmanagementmethodssuchasbigdata，AI，andIPAtoestablishanagileandefficientmaterialsupplyguaranteesystem，Andresearchandbuildacompletesetofscientificsupplyriskquantificationindexsystemandaglobalmaterialsupportcommandcenterstand，comprehensivelyimprovingtheintelligentmanagementlevelofenterprisematerialsupplysupport.

Keywords：supplychainrisk;materialsupport;digitalintelligencecommandcenter;researchandapplication

基金項目：中國物流學會、中國物流與采購聯合會重大研究課題“提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平對策研究”（2023CSLKT1-001）；中國物流學會、中國物流與采購聯合會研究課題“企業物資管理供應保障體系數智化研究與應用”（2023CSLKT3-078）