智慧供應鏈中臺建設與治理研究

摘 要：隨著科技不斷發展，新技術對各行各業產生深遠的影響，尤其在供應鏈領域，信息化、數字化、智能化成為了供應鏈發展的必然趨勢，為企業帶來便利與效率。智慧供應鏈中臺作為供應鏈管理的核心樞紐，能夠有效整合供應鏈中的各類數據和業務，進而提升企業的綜合競爭實力。文章的研究圍繞智慧供應鏈中臺建設展開，確定智慧供應鏈中臺的設計原則，設計智慧供應鏈的業務流程，闡明業務中臺建設規劃、數據中臺建設規劃和技術架構，同時給出中臺治理策略，以確保智慧供應鏈中臺的有效運作和持續優化，為企業的信息化建設提供參考。

關鍵詞：智慧供應鏈；供應鏈；業務中臺；數據中臺

中圖分類號：F274；TP399 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.22.030

Abstract： With the continuous development of technology， new technologies have a profound impact on various industries， especially on the field of supply chain. Informatization， digitization， and intelligence have become inevitable trends in the development of supply chains， and brought convenience and efficiency to enterprises. As the core hub of supply chain management， the smart supply chain platform can effectively integrate various data and businesses in the supply chain， thereby enhancing the comprehensive competitive strength of enterprises. The research revolves around the construction of the smart supply chain platform， determines the design principles of the smart supply chain platform， designs the business process of the smart supply chain， elucidates the business platform construction plan， data platform construction plan and technical architecture， and provides platform governance strategies to ensure the effective operation and continuous optimization of the smart supply chain platform， and provide a reference for enterprise information construction.

Key words： smart supply chain; supply chain; business platform; data platform

收稿日期：2024-06-07

作者簡介：羅霄凌（1984—），男，湖北宜昌人，中國長江三峽集團有限公司，高級工程師，博士，研究方向：數字化建設與管理；李朝陽（1970—），男，湖南郴州人，中國長江三峽集團有限公司，高級工程師（副高），碩士，研究方向：企業信息化建設及管理、應用系統主數據的建設和治理；包 耕（1990—），男，遼寧撫順人，中國長江三峽集團有限公司，高級工程師（副高），碩士，研究方向：央企數字化轉型、大數據、云計算的應用及實施、水電工程智慧建造、復雜性計算。

引文格式：羅霄凌，李朝陽，包耕，等．智慧供應鏈中臺建設與治理研究——以三峽集團為例[J]．物流科技，2024，47（22）：119-122.

0 引 言

大數據和云計算等信息技術的發展對各行業影響深遠，企業意識到了供應鏈管理的重要性。在錯綜復雜的市場環境下，傳統供應鏈逐漸暴露出了履約能力下降、高庫存、高物流成本等嚴重問題，難以滿足企業的精益化要求，亟需重構供應鏈體系，發展智慧供應鏈。智慧供應鏈是以人工智能、大數據和區塊鏈等為技術支撐，以提高供應鏈績效和客戶價值為目標，通過協調、共享、創新的運作理念，實現產品從計劃、采購、生產、物流到可能的退貨情況的全生命周期高效協同的組織形態[1]。相比于傳統供應鏈，智慧供應鏈的技術滲透性、可視化、信息集成性、可延展性、協作性和敏捷性更勝一籌；通過智慧供應鏈，企業能夠獲取上下游企業的數據信息，結合自身的銷售、物流、庫存等動態信息來科學調整供應鏈策略。

宋華[2]從“互聯網+”的角度研究企業建設的智慧供應鏈，提出國內企業在融入國際供應鏈體系時不能僅在企業的日常運營上貼上“互聯網+”的標簽，而應更好地利用新技術進行優化；姜濤等[3]結合實時信息，從物資倉儲配送可視化模式中研究智慧供應鏈供給側改革的系統功能構架設計和管理方式；郝聚民[4]指出中臺戰略是企業的核心能力，隨著業務不斷發展，以數字化形式沉淀到平臺，形成以服務為中心，由業務中臺和數據中臺共同構建的數據閉環運轉的運營體系，供企業更高效地進行業務探索和創新，以數字化資產的形態構建企業的核心差異化競爭力；易中文等[5]從企業數據與業務共享操作出發，構建系統集成的中臺架構來優化企業信息和業務流程；陳云騰等[6]以國有企業為例，提到企業數字化轉型需要依托中臺重塑敏捷能力，實現全協同環境，從而提升企業的競爭力；馬浩然[7]從數據中臺的發展歷史、層級結構與其帶來的業務價值等方面對數據中臺進行了闡述，將整個中臺系統從功能上分為數據采集模塊、數據注冊模塊、數據標簽化模塊、索引生成模塊與報告生成模塊，最終設計出了它們之間的協同運作方式，形成了數據中臺體系。

本文以三峽集團智慧供應鏈中臺建設為研究對象，明確智慧供應鏈中臺的設計原則，設計智慧供應鏈業務流程，提出了智慧供應鏈中臺在業務中臺、數據中臺和技術架構方面的建設規劃，針對建設過程中可能存在的問題提出治理方案，最后進行總結。期望本研究能為供應鏈數字化轉型過程中的企業提供參考，為企業信息化建設的架構師、技術經理提供思路。

1 智慧供應鏈中臺設計原則

1.1 可復用性

可復用性是指多業務域對同一個產品體系的復用情況，需要對業務流程和功能進行抽象處理，將其固化為產品標準配置模型；這一可配置化的產品模型能夠支持多業務域的需求，最終通過各種配置和定制組合，實現功能復用的最大化。

1.2 統一性

統一性體現為多業務域數據的一致性，還體現在單據和基礎能力的統一快速復用，需要對主數據進行統一管理，打通庫存數據，將組織結構、主數據和單據模型等底層核心框架原子化，建立庫存、供應商、合同、采購訂單、交貨單、出入庫憑證的統一模型數據，以及單據流程的統一執行方式，作為產品及技術發展的基礎規則，確保產品能夠按統一的方向發展沉淀，形成管理統一、業務框架統一、產品統一的系統。

1.3 數據化

解決業務全鏈路損益、風控以及數據可視化問題，給予全鏈路數據層面的監控與反饋，需要構建業務模型，要求各節點提供數據支撐，并搭建完整的業務分析報表體系和策略驅動機制。

2 智慧供應鏈業務流程設計

智慧供應鏈通過搜集、整理和分析物流供應鏈數據，監管物流供應鏈的各個環節，從而提高物流供應鏈的整體運營效率，降低運營成本[8]。智慧供應鏈業務流程設計包含計劃、供應商、采購、合同、訂單、庫存、運輸、財務和運營等多個節點，支撐全渠道業務發展，為未來集團戰略的拓展建立基礎能力。

目前三峽集團已經建立并統一應用電子采購平臺、中國三峽e購、合同綜合管理系統來支撐采購管理、供應商管理以及合同管理，但對于需求管理、質量管理、物流管理、倉儲管理、物資處置及再利用管理尚未在集團范圍內實現統一的系統支撐，各業務單位的系統建設水平參差不齊。因此，為實現集團統一智慧供應鏈平臺的建設，支撐供應鏈業務全流程線上化管理，Ak831oIXTNLXqD80S9WVSg0l9+nnpNXb91EBWyYzP7U=同時充分兼顧已有信息系統建設成果，本次智慧供應鏈建設將主要承擔“補缺”的功能，包括需求管理、質量管理、倉儲管理、物資報廢處置管理以及物流管理等內容。

2.1 需求管理

在需求環節，要做好需求預測和需求計劃。需求預測，是對未來企業物資需求的預測。通過預測物資需求單位未來一定時間內的物資需求，企業可以提前計劃，以應對集團各單位的需求變化。預測的準確性直接影響著企業的采購計劃和庫存水平。需求計劃，是各下屬單位物資采購前的需求提報。系統根據周邊倉庫平衡利弊后給出數量建議，集團匯集各單位的物資需求，可以更好地集中采購。

2.2 質量管理

在質量環節，要做好物資質量標準、質量管理模板、駐場監造、出廠驗收和發運檢查工作。為保證質量，要建立物資質量標準、設立見證節點、嚴格執行監造計劃、記錄并跟蹤監造過程中發現的問題、堅持出廠驗收、重視發運檢查，實現生產制造的全流程管理。物資質量標準支持按物資編碼維護對應的質檢標準及指標，將可量化、可清單化的質量要求和參數進行數據管理和應用。質量管理模板支持按質量管理活動（例如監造）維護檢查事項和要求，通過引入物資質量標準，對質量管理活動進行標準化控制。駐廠監造支持基于物資采購合同和監造合同，由監造方在供應商生產現場進行質量監造。出廠驗收是供應商成品出廠前，由監造人員發起出廠驗收，驗收專家組或第三方檢測機構對成品進行驗收檢查，驗收不合格的產品需要再次組織驗收，直到驗收合格。發運檢查是在供應商成品出廠驗收后，在發運前由監造人員對本次發運的貨物進行檢查確認，明確包裝方式和可發運數量，上傳物資圖片等。

2.3 倉儲管理

在倉儲環節，要做好倉庫基礎信息管理、到貨管理、入庫管理、出庫管理、庫房作業、退庫管理、移庫管理、儲備定額管理、物資借用管理、物資送檢管理、物資保養管理、危化品庫容、倉庫設施管理、巡檢管理、物資轉儲和盤點管理等工作。倉庫基礎信息管理用于維護儲備基地、倉庫、庫區、貨架和庫位信息。到貨管理是對到達倉庫或項目現場的物資進行數量清點和開箱驗收。入庫管理是將采購入庫、臨時入庫和寄存入庫的物資入庫。出庫管理具體可分為領料出庫、銷售出庫、臨時出庫和寄存出庫。庫房作業指物資上架和下架。退庫管理是將出庫的物資退回倉庫。移庫管理是不同倉庫之間的物資調撥，以實現物資共享。儲備定額管理在庫存小于定額要求時發布預警。物資借用管理是物資的借用和歸還。物資送檢管理是指維護送檢的物資明細和送檢結果。物資保養管理是指維護保養的物資明細和保養結果。危化品庫容是根據安全管理要求，設置危化品的額定庫容與安全庫容，并在達到條件時觸發預警。

2.4 報廢處置管理

在報廢處置環節，退役報廢要經歷報廢申請、報廢鑒定和報廢入庫等環節，物資使用部門可對無使用價值的物資發起退役報廢申請和審批，組織專家對退役報廢申請物資進行鑒定，鑒定后做出再利用或報廢的決定；鑒定后的物資進行入庫，再利用物資形成正常庫存進行再利用，擬報廢物資形成報廢庫存等待處置。拍賣處置要經歷價值評估、交易管理和處置交割等多個環節，對處置申請的庫存物資進行價值評估，確定物資處置交易時的底價，回收商參與掛牌拍賣，移交物資交割處理。物資報廢處置環節提升了企業對廢舊物資的最大化利用程度。

2.5 物流管理

在物流環節，要根據物資類型和緊急程度，考慮提貨點、中轉點和收貨點，合理配置運輸方案，監控運輸過程中的異常情況，及時處理并反饋問題，強化企業對物資運輸流程的控制。

3 智慧供應鏈中臺建設規劃

3.1 智慧供應鏈業務中臺建設規劃

3.1.1 供應商中心

通過建立供應商中心，匯聚全集團供應商全景數據以及供應商履約評價數據，統一電子采購平臺、電子商城、物流服務平臺及其他系統的供應商管理，保障供應商數據來源的統一性及一致性，支撐實現供應商全生命周期管理、建立供應商畫像等。

3.1.2 訂單中心

訂單中心貫通于其他系統之間的接口配置和監控、數據源管理和監控，對接物資管理系統、新電子采購平臺、e購商城、合同管理系統、主數據管理系統、大數據平臺、統一認證管理系統、供應商中心等獲取需求、采購、合同、物流、品控、倉儲、處置等數據，并提供存儲和分發服務。通過訂單中心匯集需求計劃、采購計劃、采購訂單、合同等數據，統一數據來源，保證前端數據取數統一，實現訂單數據全流程的共享貫通和自動流轉。

3.1.3 物資中心

為倉儲模塊提供后臺服務，生成實物ID編碼和物資標簽，支持標簽查詢和打印，實現物資從需求、采購、合同、物流、品控、倉儲、處置等全生命周期的數據匯集沉淀，支撐前端業務系統靈活取數，實現物資數據的來源統一、應用共享，賦能物資全環節的高效貫通聯動。對接集團主數據管理系統，獲取物資的主要數據信息，支持查詢和批量導出；支持對集團各儲備基地所管理物資的標簽種類和標簽類型的維護、修改和查詢，為倉儲模塊提供數據支撐服務；支持對物資進行質量評價，可按生產階段、物流階段、倉儲階段、安裝階段、維保階段的物資質量問題進行記錄和查詢。

3.2 智慧供應鏈數據中臺建設規劃

數據中臺是指企業利用大數據技術，對海量數據統一進行采集、加工、計算、存儲，通過前期設計形成統一的數據標準、計算口徑，保障數據質量統一，面向數據分析場景構建數據模型，讓通用計算和數據沉淀并可復用，提升計算效能。通用的數據中臺架構包括數據采集、數據開發、數據資產體系、數據資產管理、數據服務體系、運營體系和安全體系，包含數據采集、清洗、加工、分析、應用、管理的整個流程。

數據遷移工作需要把供應鏈各環節分散于不同系統中的數據統一匯聚到供應鏈管理平臺，由于集團和分子公司使用的系統不同，產生的數據分散在多個系統，需要將多個系統的數據進行匯集、抽取、清洗、遷移。智慧供應鏈平臺包括新建系統模塊及部分已建系統，與已建系統進行集成，包括電子采購平臺、合同綜合管理系統；供應鏈管理平臺建設業務中臺，對應供應商數據、訂單數據、物資數據實施統一管理，通過接口將數據分發到集成系統中。

智慧供應鏈管理平臺上線運行產生的增量數據存入到本地數據庫，對供應商數據、物資數據、訂單數據的操作在中臺進行統一維護，本地數據庫數據與中臺數據集中匯聚到大數據平臺，實現數據共享共用，為上層管理中心數據統計分析、輔助決策提供支撐。電子采購平臺、合同管理系統等沿用原有系統數據庫，同時將中臺數據中的供應商數據、物資數據、訂單數據分發到電子采購平臺、合同管理系統中，實現數據的統一管控及應用。

3.3 智慧供應鏈技術架構

智慧供應鏈基于Java EE技術體系、微服務設計理念構建，各個服務模塊化編寫，具有高內聚低耦合的優勢，便于靈活更新升級，不會影響其他業務。一套代碼同時支持PC端和移動端，提高效率、節約成本。每個服務模塊采用分層結構，明確分離了表現層和業務邏輯，能夠保證應用服務邏輯的一致性和穩定性、結構的開放性、功能的可擴展性和可維護性、開發的可并行性。

3.3.1 前端架構

采用乾坤微前端架構進行開發。乾坤是螞蟻金融為解決前端服務隔離而搭建的前端架構，其特點是各個前端服務與技術棧無關，可獨立開發與部署，多個服務整合的同時具備良好隔離性，便于增量升級。

單體前端服務主要使用Vue2.0框架進行開發，Vue2.0是數據與結構相分離的，可大幅提升開發效率。

移動端采用uni-app的跨平臺解決方案，內部同樣采用Vue框架進行編碼，降低了開發成本，也保障了各個前端生態的統一性，提高程序兼容性。

小程序技術方面依然保持原生JS開發手段，使操作體驗更流暢，系統更具包容性，可以與集團的三峽行云無縫集成了。

3.3.2 后端架構

使用Spring Cloud Alibaba生態組件進行搭建與服務治理，安全框架使用Spring Security，ORM框架使用MyBaits。

數據存儲方面根據數據類型以及數據特性，分別通過Mysql、ES、Redis等不同數據庫來共同支撐系統的數據存儲及檢索能力。

日志方面采用EFK來進行監控管理，保障系統運行的穩定性。

4 智慧供應鏈中臺建設過程治理方案

4.1 流程規范建設

在智慧供應鏈中臺的建設過程中，會在眾多中間件和應用中遇到一些共性問題，需要考慮中臺建設的各個環節來定義流程規范，避免混亂。例如，制定統一的中間件開發規范，包括開發工具選擇、代碼編寫規范、接口設計規范等，確保不同開發人員的代碼風格一致，提高代碼的可讀性和可維護性；制定協調發布規范，明確發布流程和責任分工，包括發布前的測試和驗證、發布時的版本控制和回滾策略、發布后的監控和問題處理等，確保發布過程的可控性和穩定性；建立完善的需求管理機制，包括需求收集、評審、優先級排序和變更管理等，通過規范化的需求管理，更好地滿足業務部門的需求。

4.2 組織建設

智慧供應鏈中臺建設需要從上至下達成共識。在建設過程中，要持續開展培訓，幫助員工認識到該項目的重要性，了解當前的建設任務。智慧供應鏈中臺建設涉及眾多部門，耗時近兩年，項目在推進過程中離不開各部門的支持。例如，IT部門要確保支撐技術具備高可用、高擴展性，具備復用的中臺能力；運維部門要管理好服務器使用情況，保證系統的穩定性。同時，也要注意到組織高層對中臺建設認可的重要性，任何項目缺乏高層的支持都將難以順利進行。

4.3 整體規劃、分步實施

將整個項目劃分為多個階段，每個階段實施一部分功能或模塊，逐步完善和擴展。每個階段完成后，進行驗收和評估，收集用戶反饋，及時調整和改進。在后續的項目實施過程中始終把握整體，重視細節，分步實施。

4.4 敏捷迭代

項目設立迭代周期，通過敏捷的開發模式，進行迭代開發，逐步根據優先級滿足業務側的需求，迭代過程中不斷開展版本與業務溝通、試用，在理解上達成一致，快速響應市場變化，降低項目風險，每次迭代后業務側均能快速驗證，評估成效。

4.5 流程持續改進

中臺建設過程中需要持續改進和流程優化，堅持可持續發展路線，項目組的流程并不是在開始階段就完全定義好的，需要通過不斷敏捷迭代，在每個迭代開始與結束時對當前迭代中存在的優缺點進行總結，同時與業務部門進行復盤，在后續的迭代周期進行持續改進。

5 結 論

新一代信息技術的融合應用促使傳統供應鏈實現了跨越式發展，本研究能夠為傳統公司的數字化轉型和智慧供應鏈中臺建設帶來啟發與幫助，同時要注意到不同的企業因為所處的行業背景以及當前企業面臨的內外部環境各不相同，最終采用的方案可能并不相同。

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