供应链数字化管理范文

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近年来，数字化技术推进电商供应链体系进一步实现端对端、点对点的服务目标。数字化技术的融入可以助力电商行业的稳健发展、提高市场响应速度、强化电商供应链整体的集成化，从而推动电商供应链可持续发展。现阶段，电商供应链的发展仍面临诸多难题，当前的数字化转型并不完善，电商供应链难以充分利用数字化技术集物流、资金流、商流、信息流为一体。如物流活动在多方面明显无法满足消费者的现实需求，商流和信息流也因数字化技术不够完善而抑制电商行业的快速发展，电商供应链当前仍没有一个稳定的环境。通过数字化技术升级电商供应链、提升供应链的管理水平、降低电商供应链整体成本是当前亟待解决的问题。

1文献综述

白雪、张兵(2019)研究了电商采用大数据技术进行数据挖掘的价值，认为大数据技术实现了从以往采购主要靠定性分析到现在定量分析的转变。基于大数据数字化技术，针对目前生鲜电商供应链模式，王祚宇(2021)利用大数据技术从客户精准分层、溯源体系建设、运力整合及路线优化等角度提出了生鲜电商供应链的优化措施。陈志斐(2022)利用区块链技术的优势将区块链与商流、物流、资金流、信息流相结合，解决了生鲜电商供应链系统中的隐私安全保护、信息可溯性等问题。陶春博、王伟(2021)从区块链技术的概念与特征出发，分析了区块链技术对供应链协同的创新思路，构建了基于区块链的跨境电商供应链，并分析了该模式面临的问题及对策。人工智能技术的迅猛发展为跨境电商赋予了全新的智能内涵，赵庭悦(2021)结合区块链概念和关键特征，探讨了目前电商企业如何将区块链技术应用于供应链物流管理。王孟博等(2021)基于物联网环境下，对我国鲜活农产品电商的发展与问题进行深入分析，研究了鲜活农产品电商运营模式。综上所述，数字化技术有助于解决行业内面临的困境。本文从大数据、区块链、物联网等数字化技术出发，利用其优势并结合电商供应链的发展现状，积极地研究新型电商供应链模式。

2数字化平台赋能电商供应链的技术路径

2.1路径探索

随着我国经济突飞猛进的发展，数字化技术、电子商务产业都受到积极的影响。电商的最大优势是具有极大的曝光度，可通过大数据平台推送至各类需求端，即运营流量。电商企业需通过数字化技术对供应链赋能，实现电商平台和电商流量的去中心化，进一步促进电商产业的数字化转型。电商产业的供应商和销售商通过短视频平台扩大销售辐射范围，目的是最大程度地抢占市场份额、占领下沉市场，以谋求经济效益最大化。例如，针对三线以下城市、县镇及农村地区居民的消费需求情况，可利用数字化技术给消费端提供一个高性价比、全面、方便、快捷的网络市场购物平台。采用数字化技术赋能电商平台的发展，就能充分利用消费者心理实现抢占下沉市场的目标。传统电商供应链以生产为中心，销售商聚焦于如何将制造商生产出来的产品进行销售或分销，是典型的推动式供应链，而数字化供应链是根据消费者的需求进行服务型制造，聚焦的是消费端的需求，是一种拉动式供应链模式。数字化电商打破了传统供应链中间商赚差价的局面，通过数字化技术使生产商可以直接了解顾客的需求并使两者直接的联系更紧密。通过数字化技术对电子商务产业进行重塑，协助电商产业改造业务流程、降低运营成本并提高工作效率。打造一个数字化电商平台，有消费需求的顾客可通过平台进行需求筛选，在此过程中，顾客可以“零成本”完成传统意义上的货比三家，高性价比购入心仪产品。顾客通过数字化技术可以远程观看产品的真实质量，也能利用数字化技术进行试穿服务。最终，产品符合消费者的需求，就可以提高顾客黏性、提高品牌效益、打开市场、占据较好的市场份额及促进流量变现，最终实现电商的可持续发展。

2.2技术创新

2.2.1大数据大数据是指在大范围内分析并收集大量的数据，通过对海量数据进行针对性地提取分析，可以充分发挥大数据技术的优势，以更加高效、快捷的方式解决问题。在电商供应链中，利用大数据技术可以做到“知你所想，懂你所需”，精准、快捷地抓住每一位客户的迫切需求，降低营销成本，打破数据孤岛的局面。例如：在社交活动平台上观看某电商直播卖货时，当打开其他社交或电商平台发现这些平台会通过大数据追踪，分析个人的消费需求，从而自动匹配同类型或相似类型产品进行产品推送或广告投入，为每一位客户提供包括销各个环节的数据信息，有利于提高交易效率。2.2.2区块链利用区块链信息共享技术，在电商供应链领域中，把供应商、制造商、销售商、物流商、消费者之间的公开信息资源进行重塑，信息从原有的私有信息变成私有+公有的模式，让开放的区块链技术打破原有信息的边界。在电商供应链各环节中，利用区块链的不可篡改性原则，安全放心地在链中进行双方甚至多方交易，简化以往纸质版合约交易流程，从而达成提高效率、保障安全的作用。利用区块链上消费者提供的产品需求信息，将消费者进行分类，便于整个链上的供、产、销商家节约营销成本和时间。对于链上的所有人而言，信息共享，但公布信息者是以匿名的方式，所以成员企业在去中心化的平台上属于一种“利他”理念，只要有越来越多的个体或群体上链，区块链就会发挥更大的营销作用及信息资源。2.2.3物联网物联网在互联网的基础上进行延伸和扩展，通过技术手段随时随地进行人、机、物的联系互通，实现万物互联。物联网应用在电商供应链中大幅提高了行业效率。电商供应链可视化的仓库管理，通过物联网手段实时对产品的库存情况进行监控，防止产生缺货成本和库存积压的风险，提高经济效益。利用物联网技术提高电商供应链上的信息传递能力，更加准确地根据物联网技术提供的信息进行合理化安排供应、生产、库存备用等计划，优化不必要的流程，减少成本风险。对于电商供应链上的消费者而言，通过物联网技术，随时追踪商品的物流位置信息及到达时间，有利于电商供应链的发展。2.2.4人工智能在电商供应链中的销售环节，通过人脸识别可以进行支付交易环节，并通过人的微表情判读顾客是否喜欢该产品。在物流仓储和配送环节，通过人工智能技术的应用，使仓库的运行变得更加智能化，不仅提高了仓储利用率，还清楚地了解了仓库状态，掌握了库存数量，减少了人工成本和缺货成本的支出。

3数字化平台赋能电商供应链的应用场景

3.1网络协同

利用数字化技术收集整合顾客的采购需求并同步到信息共享平台，销售商通过数字化信息共享平台上收集的信息向下一环节的生产企业发起精准的产品采购需求量(安全库存量和现有库存量)，生产企业通过大数据的资源整合功能，计算出该环节生产产品需要的原材料数量，再次通过数据同步在数字化信息共享平台上传生产企业原材料需求量，再利用数字化技术筛选出符合条件的供应商，供应商根据生产企业在平台的需求进行材料准备，待原材料准备好后联系生产企业收货，最后生产企业生产顾客的定制化产品。通过数字化信息共享平台可以了解到销售商产品质量的宣传情况、产品功能的展示及产品的价值说明，这些可以直接反映出销售商的服务水平状况。利用数字化技术也能了解到生产企业的收益情况，便于顾客选择更加适合自己需求的产品。基于数字化技术的信息共享平台，可以计算出项目所需的最小成本，即人力、物力、资金“简而优”原则，并自动匹配最佳路径，即“短而便”，用最少的时间、最短和最便捷的路径实现成本最小化、经济效益最大化的目的。在信息共享平台中，可根据透明化的数据反映物流的配送质量状况，如配送的时效性、可靠性、透明性及责任的可追溯性等。利用信息共享平台还可间接判断该物流企业能否更好地满足顾客的个性化服务需求及能否及时对顾客的需求做出响应。

3.2风险防控

利用数字化技术确定产品针对的需求人群，可以筛选出关联属性扩大人群范围，结合这类人群平时的购物习惯、购物频率、购物经费等情况，制订定制化的销售方案。在这一过程中，利用大数据、数字化技术反向捕捉客户需求，对原产品进行改进升级，也可利用DIY吸引顾客。利用数字化技术在信息共享平台上产品信息说明，提高曝光度，同时也可通过各种社交平台、短视频平台、多媒体等手段扩大销售途径，从而吸引大批适龄用户。基于数字化技术分析产品的受欢迎程度，制订合理的安全库存量，最终吸引大批流量，并将流量变现销售给更多的用户。利用数字化技术进行实时数据共享，确保电商供应链各环节安全库存量的实时变化情况，提高市场反应速度、保障敏捷响应功能，掌握准确的库存动态，灵活应对市场消费波动，及时补货。数字化技术的升级，在一定范围内可有效控制风险，对仓库和途中的商品进行实时监测，利用物联网、大数据可及时应对突发状况，提高监测风险与协调应对的能力，促使电商供应链系统稳健发展。

3.3可持续性

碳排放、碳中和始终是一个国家乃至全球亟待解决的重要问题，在电商交易环境下，数字化技术的升级在一定程度上可以有效促进生态系统的可持续性绿色健康发展。数字化升级在一定程度上科学有效地规划了电商供应链各节点的资源浪费、资金浪费等情况。为促进经济的可持续性发展，在生产制造环节，利用数字化技术大范围捕捉可靠有效信息的能力，有针对性地挖掘对制造商、生产商有益的数据，利用大数据将有效信息自动整合形成一套最佳方案(即利益最大化方案)，在一定程度上可减少资源浪费，简化流程合理配置，调动电商供应链协同、科学系统地发展，从而促进绿色可持续发展。在产品交易环节，充分利用多媒体、大数据技术精准推送目标人群，引导顾客选择更心仪、更实惠、更适合的产品。在一定情况下，通过数字化技术的升级，减少了不必要的逆向物流，降低了交易环境的物流成本，转变了传统的营销模式，从而推动了电商交易环节的科学性、可持续性发展。

4面临的挑战

4.1建设投入成本

虽然大数据、区块链、物联网、人工智能等对电商供应链的发展起到关键性的作用，但始终面临着一个实际性的问题，我国数字化技术的发展还处于初级阶段，新技术的创新初期投入成本太高、周期太长。

4.2行业差异显著

不同产业的特征差异显著。例如，对于生鲜产业来讲，生鲜产品对存储条件的要求高、保质期较短、产品更新速度快、商品容易变质和损耗，所以需要利用数字化技术，对相关仓储及配送条件进行提升；对于服装产业而言，虽然衣服不会变质也不会对存储条件有过高的要求，但是仍需利用数字化(大数据)技术及时捕捉顾客的需求变化，紧跟时尚潮流。

4.3尚未大范围推广

现阶段，我国大部分电商供应链各环节企业仍处于初级阶段，数字化技术并没有得到大面积推广，普通的个体或群体只能掌握一些基本的、简单的数据信息，数据质量的提高也并不明显，只有少数行业领先者掌握这项高端技术并从中受益，但随着我国经济、科技的不断进步，数字化时代的到来指日可待。

参考文献

[1]白雪,张兵.大数据技术在中小电商供应链成本控制中的应用[J].中国农业会计,2019(4):6-7.

[2]王祚宇.基于大数据的电商平台生鲜食品供应链优化研究[J].物流工程与管理,2021(1):98-101.

[3]陈志斐.区块链助力生鲜电商供应链协同发展[J].物流科技,2022(1):147-150.

[4]陶春博,王伟.基于区块链技术的跨境电商供应链模式构建[J].商业经济研究,2021(21):158-161.

[5]赵庭悦.基于区块链的电商供应链物流管理模式优化研究[J].物流科技,2021(11):116-118.

[6]王孟博,尹玉婷,莫惠茵.物联网环境下国内鲜活农产品电商运营模式研究[J].边疆经济与文化,2021(12):43-47.

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一、供应商管理模式的内涵及特点

（一）供应链管理模式的内涵

供应链管理是采购方管理的一种新模式，要理解这种新模式和传统采购模式的区别，就需要弄清楚在这种模式下采购方和供应商之间合作关系的变化，供应链模式下的采购管理是一种充分融合了现代化管理思想的管理方式，其建立在计算机网络技术的基础之上，该模式下，生产制造商和供应商及零售商之间的业务流程被进一步整合优化[1]。该模式极大提高了供应链下所有参与企业的效率，能够对整个采购供应过程中的物流、信息流和资金流等进行统一的计划和组织，从而能够保证所需的采购产品在正确的时间和地点，以正确数量和最佳成本进行生产销售。

（二）供应链管理模式的特点

供应链管理模式下的采购管理与传统的采购管理之间有很大的区别，有自身独特的特点：供应链下的采购管理是采购商与供应商之间的集成合作。这种供应链模式下，采购方与供应商之间的交流会更加频繁，供应商可以快速响应采购方，可以对供应商的产品质量进行事前把关，能够实时控制产品质量，弥补传统采购管理模式的缺陷；供应链下的采购管理目标更明确。传统采购模式中，采购师围绕库存进行的，当库存出现短缺时，就进行采购达到及时补充库存的目的。这种采购方式缺乏与用户之间的互动，往往是企业根据库存所做出的单方面采购决策。而供应链模式下，采购活动是围绕订单进行的，当确定了用户需求订单之后，生产企业根据用户需求确定制造订单，继而确定采购数量；供应链下采购管理中供应商和采购方之间不再是简单的买卖关系，而是一种较为长期的战略合作伙伴关系。在这种关系中，供需双方可以共享信息，能够避免需求信息失真，可以让采购更科学合理。

由于供应链模式是建立在计算机网络技术基础上的，该模式下的采购管理也是以计算机为基础的管理，是一种信息化管理。它能够实现对所有与采购有关数据的电子化处理，可以清晰看到各环节的信息，能够提高采购效率，对整个采购过程进行跟踪。

二、供应链模式下采购管理信息化策略

（一）实现采购资金信息和订单信息数字化

在供应链模式下企业物资采购最明显的特征就是数字化的实现。包括资金信息的数字化、供应商信息的数字化、订单信息的数字化。资金信息化指的是采购方对采购资金进行有效管理，及时对物资采购环节所占用的资金进行分析，降低一些不必要物资采购消耗，提高资金的使用率，降低资金占用率[2]。资金的信息化管理能够确保及时观察资金的流向，确定资金该如何合理使用。供应商信息的数字化管理主要是对供应商的报价和资信等信息进行数字化的录入，方便及时查看，从而选择长期合作伙伴。订单信息的数字化主要将订单上物资的数量、价格和质量要求等进行数字化录入，随时通过网络平台查询和更改订单信息等，提高采购的准确性，确保采购的及时性。

（二）建立采购货物管理信息化模块

该信息化模块包括采购管理模块、货物入库模块、在库管理模块等。采购管理模块是整个信息系统中最重要的模块。该采购管理模块包括各种功能。首先，采购申请功能。根据采购信息在信息化管理平台上进行采购申请，然后制定具体的采购计划，将采购计划放到信息化管理平台上，等待采购审批和回复，然后在网上进行议价比价，寻找并确定最优供应商，在信息化平台上生成采购单。该模块还包括对采购单的修改的功能，能够随时根据情况修改采购单，并能及时查询采购单当前的执行状态。货物入库管理模块，主要是通过登录货物信息系统，对当前库存有一个全面的了解，然后做好新入库物品的按计划入库，能够提高入库速度。要利用这个模块进行存贮确认和货物数据更新，并生成最新的货物信息。在库管理模块主要是通过在库信息管理平台，对货品数量、入库日和货物的保管位置进行管理，能够及时了解在库货物信息，还可以对在库货物进行有效管理。

（三）建立采购物资物流管理信息化系统

建立一个物流管理信息化系统，该系统要具备对库存进行动态盘点的功能，利用该功能进行盘点时要保证不影响库房的其他出库、入库和退库等业务的处理。在该数据库中，可以将企业的供应商信息、库单信息等进行组合，可以将所有供应商按照信用等级、物资质量等级、交货准时率、交易价格等进行详细记录，建立供应商数据库，对供应商进行统一管。建立物资跟踪管理数据库，能够随时对物资进行库存、单据和合同查询，及时掌握物资信息，避免生产中断[3]。

（四）采用多种先进的采购方式

供应链模式下企业物资采购方式也有很多种，企业可以通过信息化的采购平台了解产品的采购信息，可以与其他企业进行联合采购，这样通过数量上的优势可以获取一定的折扣优惠，可以降低企业的采购成本。企业也可以组成采购联盟，实现物资采购、配送和运输等的规模化，这样能够极大的降低采购成本，让企业获得更大的经济效益。而供应链模式下的信息化平台也为这种采购联盟创造了条件。

三、结语

综上所述，供应链模式为企业物资采购管理提供了新的机遇，其让企业物资采购管理日趋科学化、合理化，给企业物资采购管理搭建了一个信息化的平台。在该模式下，企业物资采购信息将实现集成管理，企业物资采购将更加透明，企业与供应商之间的联系将会更紧密，更有利于企业选择适合自己的、性价比高的供应商。

参考文献：

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智慧、协同与共赢是未来企业的必备企业元素，包括供应链在内的企业生态各环节之间的弱链接、松耦合的关系将转变为“我中有你，你中有我”的共生共赢的关系。对于供应链上的任何一个企业而言， 它所参与的供应链的规模越大、越完整，这个企业的竞争力就越强。因此，制造企业服务化转型的攻坚战在于实时高效供应链打造上。

从产品到用户

“制造业服务化转型的核心是以用户为中心，这也意味着供应链应该从以产品为中心转向以用户为中心，如何营造和满足客户需求则将成为整个供应链中的重点。”2017 SAP物联网与数字化供应链峰会上，安徽合力集团董事兼CIO张孟青与记者交流时表示，“无论过去还是现在，供应链的‘快，准，精’都是制造企业追求的目标，但是，坦白地讲，以前我们是有心无力，苦于手段有限，供应链的实时响应与协同基本上无法实现。现在不一样了，物联网，云计算，大数据，人工智能和移动互联网等技术已经非常成熟，相关应用也很普及，打造实时供应链已经不是一句空话。”

2017 SAP物联网与数字化供应链峰会旨在探讨制造企业应如何通过物联网等新技术打造数字化的供应链，让企业在最短的时间内实现业务互联，实现响应和预测能力，从而构建以客户为中心的流程，在降低成本的前提下实现简单快捷的实时生产、交付与运营个性化产品的能力。

“物联网已经从前沿科技变成了普遍存在的现实，但是万物互联不是重点所在，真正的价值所在市万物互联催生的海量数据，这些海量数据将会彻底改变企业的商业模式和创造价值的方式。”SAP中国区总经理李强在作主题演讲时指出，“在传统中，企业会依据组织结构、管理理念、业务流程以及某种数据分析模型，基于有限结构化数据，来实现企业经营目标预测、制定和执行。未来所有企业经营活动都会先基于万物互联的数据产生洞察，通过对这些数据，通过对万物，这些万物包括产品、设备、交通工具，以及作为客户个体，对他们分析形成洞察，来发现机会和风险所在。基于洞察我们采取行动，推动企业业务流程前进。以此来影响我们的经营活动，并产生新的商业价值，以及形成新的生态体系。”而在SAP物联网及数字化供应链全球高级副总裁Hans Thalbauer看来，企业商业模式的改变必将带来供应链的变化。他说：“之前企业往往把客户参与排除在供应链管理之外，但实际上两者是密不可分的，阿里巴巴和亚马逊给已经为我们展示了如何通过供应链管理促进与客户互动从而带来可观的价值。企业一直在努力追求高效的物流和精细化的库存，要做到这些的前提是深刻洞察客户的需求。”

告e“长鞭效应”

随着信息技术的发展和互联网应用的普及，社会的力量在发生反转。对于制造企业来说，的确需要把客户当作上帝，而不是一句写在墙上的标语。以前制造企业在深刻洞察客户需求方面也许存在捉襟见肘的情况，而现在有了物联网和大数据，深刻洞察用户是可以做到的。进一步，围绕客户需求打造实时供应链也成为可能。

2017 SAP物联网与数字化供应链峰会的一个重头戏便是SAP公司全面、详细地解析了他们投入巨资打造的里程碑式解决方案――SAP Leonardo。

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1引言

推动装备制造业向数字化转型升级，是促进我国经济实现高质量发展的关键任务。深度应用新一代信息技术，大力发展新技术、新产品、新模式、新业态，全面加速数字化转型，已经成为新时期企业生存和发展的必然选择［1］。装备制造业属于典型的离散型制造行业，具有高度复杂化、个性化、定制化、多品种小批量的特点，为生产组织、供应链以及售后服务的转型带来很大的困难和挑战，使得数字化转型升级更为艰巨。本文依托《轨道交通装备定制生产的网络协同制造集成技术研究与示范应用》项目，主要研究数字化背景下利用数据驱动实现数字化转型的路径，给出了以数据为核心进行业务和管理优化的案例，为装备制造业数字化转型提供借鉴和参考。项目要解决的关键问题是轨道交通装备全生命大数据驱动的多阶段、多主体协同联动机制与动态优化问题，目标是提出轨道交通装备行业定制生产网络协同制造模式，形成行业网络协同制造解决方案，在中车唐山机车车辆有限公司动车组总装、转向架、运维、配件供应链等进行示范。

2数字化转型现状

在数字化转型过程中，企业对业务系统进行大规模改造升级，实现了对研发工艺、生产、采购、物流、财务等核心业务的信息化管理，信息化平台覆盖范围很广。一方面数字化水平的提升产生了大量的数据，另一方面多源异构数据、数据标准不统一、数据获取难度大、数据质量差等问题日益突出。传统业务流程中的数据多是静态、分散且不完整的，依靠人工判断，缺乏联动机制，无法进行全局统筹管理。在业务流程执行过程中存在上下级业务流程不清晰、信息流转不顺畅的问题，存在信息孤岛［2］。企业整体价值无法最大化发挥，质量、效率和效益无法进一步有效提升。企业数字化转型不仅是借助新技术迭代产品与业务，更核心的是实现经营、管理、运营、产品、服务等各维度由内到外的数字化，发挥数据的驱动作用［3］，充分挖掘企业数据的核心价值。

3数据驱动的数字化转型路径

基于产品制造的特点和企业的实际水平，当前阶段推进数据驱动的数字化转型的主要工作从管理提升入手，推行标准化建设，优化产品设计、质量、成本、制造等管理流程，通过系统整合，建立统一的数据服务平台，培养数据驱动的企业文化，推动业务流程的优化和管理模式的变革，提升公司创新发展能力。

3．1业务流程变革，推行标准化建设

装备制造业属于离散制造，要实现数字化转型，首先要把业务流程标准化。通过标准化的流程，将生产活动固化下来，利用信息化手段记录生产活动的结果，从而具备数据采集的能力。在标准化建设中，从技术、制造、经营三个维度开展工作。技术的标准化为企业提供标准化的产品数据；制造的标准化为企业提供标准化的制造过程数据；经营的标准化是在产品和制造标准化的基础上，形成标准化的企业绩效管理评估。

3．2系统整合，建立统一的数据平台

构建统一的数据基础平台，整合各信息系统多源异构数据，打破数据系统界限，有效解决数据孤岛问题。通过对数据统一采集、抽取、清洗、加工、建模、挖掘分析、输出等，实现数据集中化、标准化、共享化的一站式大数据服务平台。使用大数据平台进行数据管理，对数据进行全生命周期及数据质量监控，为数据分析、报表查询、管理决策、监管报送、业务应用等提供统一、标准、规范的数据支撑及服务。大数据平台架构如图1所示。图1大数据平台架构2

3．3数据是核心，开展数据治理工作

数据是数字化企业的血液，企业必须通过持续推进数据治理工作，提升数据质量，提高数据可用性。按照数据治理的一般框架，从组织、制度、标准、工具上开展数据治理，构建数据质量的治理模式。图2物料预警数据模型第一，制订数据管理制度。为满足数字化管理需要，数据管理规定和制度，明确各业务单位数据管理的职责和管理范围，为公司数据管理工作提供依据。第二，搭建数据治理组织架构。设置数据治理专员，并在各业务单位设置数据治理接口人，专人负责数据治理的策划、执行，最终形成自上而下的数据治理组织架构。第三，编制数据规范。梳理核心业务流程数据清单，编制数据规范，形成企业级数据资产目录，为指标数据化、数据质量评价、数据模型、数据分析提供标准和依据。第四，开展数据质量监控。建立数据质量规则，通过大数据平台数据模型实现数据质量自动监控。建立数据质量曝光平台，通过可视化报表实时暴露数据问题，快速定位到部门和个人。第五，开展数据治理评价。建立数据质量评价标准，从数据的及时性、准确性、规范性等方面进行评价。定期数据监控报告，推行数据质量指数机制，将数据质量和各业务单位组织绩效挂钩，引导各单位有效开展数据应用活动。

3．4价值是目标，构建数据服务能力

统一数据应用开发路径，聚焦业务主线，打造有价值的数据应用场景。面向具体的业务场景，依托大数据平台搭建标准化的数据模型，由企业服务总线模块化的数据服务接口，业务系统和用户端通过统一的通道调用和获取数据，实现了业务、管理和数据场景的集成应用。企业服务总线统一管理调配数据服务，实现了数据服务的实时监测、整合利用和安全管控，确保数据服务的实时性、可用性、时效性、安全性，构建了企业级数据服务能力。

4数据驱动的供应链协同实践

装备制造业产品种类多样，产品零部件种类数以万计，大量外购件的使用，使得供应计划、生产计划往往和实际情况出入较大。近年来，多品种、小批量产品订单成为新常态，产品项目交付周期持续压缩，客户产品定制化及差异化服务需求持续加强，供应链及项目成本管控压力不断提升，企业经营压力持续加大。数据驱动的方法在研究与实际生产中的应用越来越广泛，数据驱动的方法旨在寻找数据本身存在的规律，数据驱动的建模方法以描述数据本身的规律为标准，分析和发现数据中变量之间存在的必然的联系。通过大数据平台进行多系统的数据贯通和互联，完成供应链数据的整合优化［4］。根据物料基本信息、库存数信息、需求信息、消耗信息以及物料的供应信息，搭建了物料预警综合数据模型，为库存管理动态存储策略和采购供应计划等提供数据支撑，实现了基于物料的全链条数据追溯［5］。图2示意了物料预警数据模型的搭建过程，以及物料预警数据驱动的创新应用。

4．1模型的输入

物料预警数据模型的输入充分利用大数据平台的数据集成优势，不同于传统的物资需求计划（MRP）运算，而是将企业资源计划（ERP）系统、供应商关系管理（SRM）系统、制造执行（MES）系统、产品生命周期管理（PLM）系统等多个系统的数据采集到大数据平台，分为物料基本信息、库存信息、需求信息、消耗信息、供应信息（图3）维度，对数据进行标准化处理，实现数据的统一性，为模型计算提供数据来源。

4．2模型的处理

模型按照物料的需求日期进行划分，分为当天（T）的需求预警、未来T＋6天的需求预警、T＋6天以后的预警，与生产计划紧密关联。当天（T）之前的只按照公司的非限制使用库存预警，T＋6天的按照公司库存、供应商合格库存、最近一次的到货通知单数量进行预警。T＋6之后的除公司库存外，还包括计划送货的通知单数量进行预警。具体计算规则上，项目中有配置管理需求时，优先将符合配置要求的库存进行递减，当项目中无配置管理要求，按项目需求订单中的需求日期及需求时间进行递减。

4．3模型的输出

通过大数据平台的计算，对每个物料的需求和供应进行精准识别，形成物料预警信息API，通过企业服务总线将物料预警数据推送给供应商协同平台、物流调度平台、MES系统和ERP系统，嵌入到具体的业务环节中。

4．4模型的应用

4．4．1供应计划协同管理供应商协同平台与大数据平台集成，实现了线上的生产计划协同、供货计划协同、发货协同等业务。基于SRM系统，实现了物料预警传递到供应商，供应商按照预警结果安排物料供应。4．4．2工位直送模式应用基于物料预警模型，为工位物料需求提供了精准的数据，促进了工位直送模式的应用。针对价值高、体积大的A类部件，实施属地库直送管理模式，自动生成配送通知，精准协同至供应商，指导供应商节拍化送货。针对价值低、体积小的BC类件和通用物料，建立高低储模式供应计划，自动形成物流中心库进料需求并协同至供应商，供应商接收后按物料期量送料。4．4．3供应链运营决策数字化围绕公司级物料管理维度，搭建了供应链指挥中心。用直观的数据实时反应物料供应现状、异常预警位置、供应商配送情况以及收发货执行进度等业务执行状态，自动计算收发货及时率、工位齐套率等指标数值，服务于不同层级的管理人员，实现了业务和管理决策数字化。

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0引言

工业互联网做为第四次工业革命和制造业数字化转型的重要基石，成为“后疫情”时代供应链变革的驱动力[1]。工业互联网平台是工业互联网的核心，是大数据、人工智能、物联网、云计算等新一代信息技术在工业领域的集成应用，能促进工业全要素、全产业链、全价值链深度互联，驱动制造业的转型升级[2]。据报道，国内已建成超过70个有影响力的工业互联网平台，接入平台的机器设备超过4000万套。随着全球工业互联网平台市场规模的快速增长，其将成为最重要的全球性产业。目前，工业互联网平台已被广泛应用于生产管理、设备健康管理、供应链管理等多种场景，例如航天云网INDICS、海尔COSMOPlat、西门子MindSphere等。供应链协同管理是通过对供应链各节点进行管理，调整供应链结构，共享供应链信息，优化供应链物流，以提高供应链的整体价值和竞争力。当前的供应链市场以B2B供应链为主，其市场广大，需要多方协作，但目前B2B供应链上的各个节点仍然是一个信息孤岛，造成供应链协同管理的信息闭塞、可视性差以及协同效率低等问题，其主要原因是制造商与上下游供应商、零售商以及消费者之间缺乏高效的连接手段[3]。而且随着消费需求日趋多元化，制造商获取及预测消费者需求的难度逐渐增大[4]，导致制造商在产品研发和生产制造中需要承担更大的成本和风险[5]。在这种背景下，以工业互联网平台为基础的供应链协同管理应运而生。工业互联网平台环境下的供应链协同管理，将制造商、供应商、分销商、消费者以及整个生产线紧密的连接起来，通过大数据、人工智能等手段加强供应链的协同管理，从而提高供应链中资源配置和信息共享的效率。本文通过分析当前供应链协同管理的框架及存在的问题，探讨工业互联网平台环境下供应链协同管理的主要功能和优势，最后对供应链协同管理的未来发展进行了展望。

1供应链协同管理的框架及问题

1.1供应链协同管理的框架

供应链协同管理是指供应链中各节点通过协作和协调，提高供应链运行效率的过程。供应链协同管理一般包含业务流程、管理组件和供应链结构三个要素[6]（见图1）。其中，业务流程是指对客户产生特定价值的活动，包括客户关系管理、客户服务管理、需求管理、订单执行、制造流程管理、采购、产品开发和商业化。管理组件是结构化和管理业务流程的组建，它们决定了如何管理和构建业务流程以及供应链，重要的管理组建主要有计划与控制、工作结构、组织结构、产品结构、产品生产流程、信息流程、管理方法、权利与领导架构、风险和报酬以及文化等。从产品全生命周期来看，当前的供应链协同管理大多为端到端的横向供应链流程管理。当前的供应链协同管理是以核心企业为中心的网络结构，而且所有的节点都参与从原材料到最终消费者的供应链。供应链协同管理的效率取决于产品复杂性、供应商的数量、原材料的可用性、供应链长度以及客户的数量。对大多数制造商而言，其上下游的供应商、分销商以及消费者各自形成一个网络，然后通过制造商连接形成整个完整的供应链网络。在这种网络结构中，各供应链节点的信息需要依赖供应链逐级传达，而且各节点之间的关系紧密程度不同，重要节点间可能需要更紧密的关系管理，节点企业需要根据自身状况选择最合适的合作伙伴，此时各节点的信息共享就更加重要。战略层是供应链协同的最高层，其决定了供应链协同中规章制度的制定，为供应链协同管理中的各类问题提供策略和指引。策略层协同面向供应链节点企业的具体业务流程，包含需求计划协同、采购与库存协调、生产制造协同、订单协同、物流与分销协同、销售与服务协同等。技术层协同是战略协同和策略协同的基础，其提供了各节点企业进行信息沟通所需的各类技术和设备。

1.2供应链协同管理的问题

随着信息技术的不断进步，供应链协同管理的内涵和方式也在不断演变和完善。根据美国生产与库存管理协会（AmericanProductionandInventoryControlSociety,APICS）的研究，供应链协同管理的发展可分为供应链孤岛、供应环、内部供应链集成和拓展供应链四个阶段。目前我国大多数企业的供应链协同管理以B2B供应链为主，采用ERP等软件实施供应链协同管理。这种供应链协同管理增强了企业内各部门间的合作和联系，提高了库存管理、物流管理、销售管理等业务的效率。但B2B环境下的供应链仍然是点对点的连接，各节点企业是信息孤岛，缺乏高效的信息、数据共享手段。具体而言，当前的供应链协同管理还存在以下问题：（1）市场响应能力迟钝。通过信息的透明度减少不确定性是供应链协同管理的主要目标。因为不可预测的或不真实的需求信息容易造成需求放大，这导致服务质量下降、库存积压或缺货等现象。因为信息孤岛的存在，使外部信息来源不能与供应商的生产流程和库存管理联系起来，因为在许多情况下，供应商无法从所有分销渠道获得详细信息。此外，由于节点企业的信息化和集成化程度低，各节点间缺乏有效的沟通渠道和沟通机制，各节点也没有将合作伙伴的信息整合到自己的运营管理中，使得整个供应链网络对市场波动和突发事件的响应能力减弱。（2）集成化程度低。当前的供应链协同管理中各节点企业是相对独立的，供应商、制造商、分销商、消费者、渠道商、第三方物流等之间缺乏高效的连接手段，导致供应链中信息和数据的透明度较差。此外，信息流通不畅使各节点都寻求自身利益最大化，忽略了供应链整体的价值和竞争优势，造成了供应链整体的稳定性和质量下降。（3）供应链失调。由于当前供应链协同管理中各节点的信息不对称，使信息在传递过程中被扭曲或更改，容易造成供应链产品的原材料采购、生产、销售出现供需不平衡，从而影响供应链的稳定。综上所述，当前供应链协同管理存在问题的主要原因是信息、数据共享和流通的效率较低，以及供应链各节点缺乏协同共享的平台。工业互联网平台的出现为供应链协调管理中的信息集成和共享提供了新的解决方案。

2工业互联网平台环境下的供应链协同管理

2.1工业互联网平台与供应链协同管理

工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化和智能化需求，通过构建海量数据驱动的服务体系，来支撑制造资源合理配置和弹性供给的工业云平台，供应链协同管理是工业互联网平台的重要应用场景之一。在工业互联网体系架构中，公共标识解析服务为供应链协同解决了多源异构数据互联互通的问题，提高了供应链各节点间的协同能力，有利于数据的集成应用。工业互联网平台环境下的供应链协同管理是通过云平台将供应链各节点进行全面连接，以满足节点企业多组织、多地点、多工厂等协同需求，打通企业内部以及上下游供应商、零售商和客户间的信息沟通渠道，其协同管理架构主要包含边缘层、功能层、业务层以及用户层。（1）边缘层。边缘层是工业互联网平台的基础，主要提供数据接入、数据预处理、协议解析和边缘数据分析等功能。数据接入包括各类设备的采集数据，供应链各节点企业共享的需求信息、财务信息等数据，以及ERP、MES等信息系统的数据，实现对供应链各节点数据的全面深入连接。数据预处理和协议解析是对供应链各节点和设备上传的数据进行格式统一和解析，并对数据进行清洗和压缩，确保数据的可用性和真实性。边缘数据分析是针对供应链各节点上传的数据开展实时分析和反馈控制，并为供应链协同管理应用的开发提供支撑，比如订单管理系统、运输管理系统、仓储管理系统等应用。（2）功能层。功能层针对供应链协同管理中的各类业务，提供数据管理、用户管理、供应商协同管理、采购协同管理、库存协同管理、财务协同管理、生产协同管理、销售协同管理等业务功能，且各业务功能以工业互联网平台下的资源管理、数据管理与服务、数字化工具以及模型为支撑。平台资源管理是通过集成大数据、云计算、人工智能等各类技术，实现对供应链中各类资源的调度和管理，比如供应链中原材料的采购、产品配送、人员调度等。数据管理与服务是对海量数据进行分类、共享和可视化，为各类模型的构建和分析提供可靠的数据源，比如需求预测模型、销量预测模型等。数字化工具是ERP、MES、CAD等各类工具的集成，供应链各节点可以使用这些工具开展业务，比如制造商可以借助ERP进行生产调度、人员管理、质量管理等。模型管理是利用大数据分析、统计分析、仿真分析等技术方法，实现对供应链系统中海量数据的挖掘分析，比如面向制造商的供应商选择模型、面向物流运输的路径优化模型等。具体而言，工业互联网平台环境下的供应链协同管理主要有以下功能：数据管理。对供应链中各节点企业、设备、产品等数据源的信息进行分类处理和存储，实现数据的互联互通。用户管理。对接入平台的各个节点进行管理，包括用户注册、用户基本信息编辑、用户搜索、密码管理等。供应商协同管理。对供应商进行评估和选择，包括供应商信息、合同管理、资质审查、样品管理以及潜在供应商发现等。基于工业互联网平台，制造商、分销商以及终端客户都可以与供应商进行实时沟通，了解供应商的详细信息，比如财务状况、产品质量、运营状况等。采购协同管理。对每笔采购订单的申请、订货、入库以及退货等全过程进行管理，包括订单交付管理、订单变更管理、通知送货、异常订单管理、采购报表分析等。库存协同管理。对采购、生产和销售中涉及的材料和产品进行管理，包括布局管理、出入库管理以及库存监控等。库存协同管理功能可以帮助供应链各个节点了解制造商的库存情况，解决了供需不匹配、价格虚假等问题。财务协同管理。对供应链各节点间的交易信息和结算进行管理，包括交易明细清单管理、结算清单管理、出入账管理和财务报表分析和可视化等。供应链各节点可以借助该功能直观了解合作伙伴的财务状况，预测未来的需求和收益，由此提高了整个供应链的信息透明度和公平性。生产协同管理。对产品的生产流程和质量进行管理，包括生产设备监控、生产流程优化、产品质量检测等。生产协同管理功能不仅有助于制造商提高产品生产效率，还帮助上下游供应商、分销商和消费者对制造商生产过程进行监督，实时了解制造商的生产过程和产品质量，提高供应链合作的质量和效率。销售协同管理。对企业的销售业务进行管理，包括销售订单管理、发货管理、退换货管理、分销管理、折扣管理等。销售协同管理有助于供应链各节点互相共享销售数据，提高供应链的供需匹配程度，降低企业经营成本和风险。同时，销售协同管理还提供实时的销售数据分析、销售预测、需求规划、供应规划等功能，帮助供应链各节点提升经济效益。（3）业务层。业务层是通过调用功能层的各种业务功能，来实现从需求计划到客户服务的整个供应链协同管理。供应链中的每项业务都有相对应的功能来支撑，例如采购业务可以通过采购协同管理功能对供应商进行对比选择、库存查询、合同管理、订单管理、确认收货、财务付款、进度评估等。（4）用户层。用户层是供应链各个节点的集成，主要包括供应商、制造商、分销商和消费者。工业互联网平台下的供应链将各节点有效连接在一起，通过高效的沟通渠道实现各节点的互联互通，促进各节点需求的快速匹配和协同管理。同时，工业互联网平台为各个节点提供所需的信息和资源，确保供应链中信息的透明度，提高供应链协同管理的效率。

2.2工业互联网平台环境下的供应链协同管理优势

（1）全面信息共享。工业互联网平台可以接入多个供应链和节点企业，解决了当前供应链协同管理存在的地理限制和时间限制。企业通过平台可以在全球范围内寻找最合适的供应商和合作伙伴，有助于提高供应链的整体质量和市场的竞争活力。工业互联网平台还集成了供应链上下游各节点的协同合作，实现了供应商、制造商、分销商、渠道商和消费者之间数据的深度共享，有效降低了供应链成本，提高了供应链的响应能力。另外，工业互联网标识解析系统为供应链提供了规范的公共标识解析服务，打通了供应链上下游信息、数据、资源的高效协同，破除了信息孤岛，提高了供应链各节点间的协同能力。（2）大数据驱动。工业互联网平台大数据能有效监视和分析供应链各个节点的生产运作情况，帮助节点企业快速处理运营中的问题。大数据驱动的供应链协同管理的优势主要有以下几个方面：大数据可以帮助企业对历史用户的销售数据、采购数据等进行搜集与分析，合理的预测消费者的购买行为，有效的预知市场需求所在，为市场反应提供了可靠的基础。在此基础之上，企业可以构建出市场的需求供应模型，帮助企业有效的识别市场所需，加大其对核心业务的投入，实现稳步利润增长。同时能够帮助企业及时有效的去掌握原材料的采购信息，这使得存货的采购人员能够从劳动中解脱，进一步去开展高价值的企业活动，为企业创造更大的价值。通过工业互联网平台大数据，企业可以采用有效的软件去操控生产流程，实现基于大数据的数字化生产模式。企业利用消费支付以及购买行为的数据分析能够更加准确地预测消费者需求，将其充分融入到企业产品的生产和设计中去，极大增强企业的市场竞争力。大数据能够快速融入到供应链，不仅在于其能够帮助企业精准快速地作出决策行为，还在于企业借助其能够对供应链中存在风险进行合理的规避。大数据技术能够有效地促进供应链高效的分配企业资源，最大地缩短企业配送时间。借助工业互联网平台大数据，企业可以有效针对物流运输环节的路线进行合理的规划和安排，找到最佳运输路线，对物流运输过程中的路况进行实时的监控，尽可能地避免拥挤路段，对天气状态也可以进行有效监控，在恶劣天气合理地安排物流运输，提高了企业物流的配送效率。大数据技术可以整体地提升企业财务管理的效率，有效地降低供应链内部的各个环节之间的交易成本，同时也能够更好地为企业的财务预测服务。（3）功能配置完善。工业互联网平台环境下的供应链协同管理提供了供应链中所有的核心业务功能，能满足供应链各节点的业务需求。而且物联网、云计算、大数据、人工智能等技术全面提升了各业务功能的运行效率，比如智能仓储管理、智能配送、智能财务等。（4）时效性高。工业互联网平台可以实时跟踪供应链各节点的生产状况，对异常的供应链节点快速排查和处理，提高了供应链整体运行的效率。例如制造商可通过工业互联网平台实时跟踪原材料消耗情况，结合库存灵活安排供应商进行精准配货，实现零库存管理，有效降低库存成本。

3结论

工业互联网平台环境下的供应链协同管理是实现供应链数字化转型的重要手段，是未来供应链变革的重要方向。但目前工业互联网平台下的供应链协同管理尚处于发展初期，在各个行业中的应用才刚刚展开。随着工业互联网平台的蓬勃发展，供应链协同管理的数字化和智能化程度将越来越高，加速工业互联网平台的推广应用和中小企业上云是推动供应链协同发展更加深入的关键。

参考文献：

[1]姚磊，张翔宇.工业互联网保“双链”稳定机理初探[J].互联网经济，2020(8):50-53.

[2]朱国军，王修齐，孙军.工业互联网平台企业成长演化机理———交互赋能视域下双案例研究[J].科技进步与对策，2020,37(24):108-115.

[3]曹佳.基于大数据环境下的供应链管理研究综述[J].物流工程与管理，2021,43(1):104-106.