制造业数字化供应链的构建路径

[摘要]探讨了制造业数字化供应链的建设思路与路径构建，提出培育数字化企业、构建数字化供应链、打造数字化生态三步走的发展思路，对可能进行数字化改造的研发设计、生产排程、库存优化、智能运输等环节进行分析，提出了制造业数字化供应链的路径构建。

[关键词]制造业;数字化供应链;数字化转型

[中图分类号]F42;F49

[文献标识码]A

[文章编号]1005-152X（2022）02-0023-03

[收稿日期]2021-08-24

[作者简介]吕昳苗（1987-），女，河南人，硕士，讲师，主要研究方向：物流与供应链管理。

0引言

我国制造业基础雄厚，门类齐全，已形成不少较为完整的产业链条，在国际市场上有一定的竞争力。但是，在一些高附加值、高技术领域中，我国制造业仍然处于较弱势的地位。以美国为代表的高精尖技术和关键产业主导国，意图通过关税、科技打压、产业政治化等手段切断中国的技术供应，以压制中国制造业的蓬勃发展，以实现持续保持自身产业优势的目的。

另一方面，新冠肺炎疫情在全球范围内肆虐，各国从经济安全性和产业自主性角度考虑，不断收缩海外市场，要求关系国计民生的产业回迁本土[1]。可以预见，未来较长一段时间内，我国的全球产业链枢纽地位将受到严重的动摇，需要考虑在重大突发事件背景下重构企业供应链、推动产业链协同及数字化转型的关键问题。

1数字化供应链的内涵

参考《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》及各地人民政府关于《推进制造业数字化转型发展若干措施的通知》等文件，综合国内外学者和专家的研究成果，本研究将数字化供应链的内涵界定为：为满足复杂多变的市场需求，通过综合运用5G、云计算、人工智能、工业大数据等数字化技术，激发供应链的各业务环节的数据要素创新潜能，使其更加快速高效、低成本。我国数字化供应链还处于起步阶段，企业应树立数字化供应链战略，作为指导未来一段时期内的业务计划和管理计划转型的依据[2]。

2数字化供应链的特征

数字化供应链的特征包括：（1）数字技术与供应链高度融合。我国是世界上少见的数字经济大国和数字基础设施领先国家，在数字化技术的加持下，铁路、公路、航空、水路等干线物流与邮政、快递、配送等加速与数字化技术深度融合[3]。

（2）数字化基础设施成为供应链革新的新要素[4]。大数据、人工智能、物联网、区块链成为供应链生产、经营、设计、决策、执行等在系统功能、结构形式、空间分布、运营模式环节进一步发展演化的新动力。

（3）数字化供应链具有重组资源、重塑市场参与主体的作用。由于数字化的互联互通，社会上的物流资源将改变原有的分散、分化局面，在更大程度上实现资源的相互连通与共享。同时一些非传统市场主体如平台型企业以及一些掌握数据资源的企业有可能通过整合社会资源，重新为供应链赋能[5]，从而跃升为市场的重要参与者，甚至是新阶段产业发展的引领者。

（4）数字化供应链具有一定的示范效应。相关部门支持企业建立适应数字时代发展特征的智能工厂、智能车间，建立以制造执行系统为核心、以关键设备联网为基础的职能化系统，通过有效采集和连接生产、运输、仓储等模块资源信息，实现对整个制造流程的网络化监视和可视化管理。整个数字化智能节点的建设与运行在全国范围均具有示范意义。

3制造业数字化供应链的建设思路

3.1培育数字化企业

培育数字化企业，即用数字技术赋能业务层，通过传感器、物联网、5G等技术搭建获取、采集、传输和执行命令的数据，重塑企业的业务模式。数据是数字化供应链的生命线，在创新技术的应用下，供应链的每一个环节都越来越倾向于使用传感器等工具，不断拓展数据的范围和规模。数字供应链本身的目标是用数字化技术对原有的供应链环节进行提升，如对运营调度、运输管理、生产加工等环节进行优化。一方面，企业要加快数字技术与企业研发设计、生产制造、运维服务等业务的深度融合，另一方面，要将数据作为生产体系中的新变量、新要素，创新企业的经营模式[6]，拓展新的业务增长点，不断降低生产成本、管理成本、交易成本。

3.2構建数字化供应链产业链

在企业数字化转型的基础上，构建自主、完整、竞争力强的供应链产业链，是制造业数字化供应链建设的关键。在传统的供应链体系中，商业价值来源于产品，企业更加关注产品质量和制造效率的提升。在新的数字经济时代，“产品即服务”的观念更加凸显[7]，要求企业进一步满足客户多样化、个性化的需求，并从客户角度重新思考产品的运营过程，整个商业模式向平台化、共享性转化。平台化是通过云计算、数字孪生等技术将产品的内在信息进行数字化、可视化表达，得到产品在不同状态下的参数数据，企业通过平台整合供需双方和设计资源，进行协同设计，推进无实物生产，降低企业成本，推进新技术产业化。在产品分工日益细化的市场环境下，产品的复杂度、业务的广度和深度也大幅提升，越来越难以依靠单个企业或部门完成行业所有的业务创新和生产活动，需要由不同的企业、甚至是不同的供应链协同合作，创造产品价值。

3.3打造数字化生态系统

在数字技术的支撑下，产业链上下游以数据为关键要素，释放价值，对工业互联网、智能制造、物联网等一系列新兴产业进行全方位的改造和提升。传统制造业利用数字技术对企业运营的各业务环节进行全方位、全链条的改造提升，推动数字技术与研发、设计、物流、咨询、检测等深度融合，使制造业数字化转型更加具备活力与竞争力。在数字化转型的过程中，制造业企业不可避免的会遇到资金、技术等难题，而数字生态系统就是在数字技术基础上形成的将技术、知识、信息、实物等连接在一起的具有生产、流通、消费等功能的虚拟平台，可以为市场交易的参与主体提供贷款、支付、社交、电子商务等服务。在数字化生态系统中，原供应链、产业链的上下游商家、消费者、金融机构、政府部门、平台型企业承担不同的职能，互利共生，促进信息交互流动、信用评价、技术应用、知识要素创新，促进产业链群的协同发展。9CC80AF1-B10F-46BB-BCFD-A66D4FFC6D69

3.4加快制造业与服务业的深度融合

在数字技术环境下加快制造业服务化，能够更加高效的让企业界定产品的全寿命周期阶段，定义产品的需求、设计、规格、实现、使用等的融资、运营、维修服务，而不再仅仅关注企业的核心制造能力，通过数字技术，实现企业与企业之间、企业与用户之间的信息传递，使用户参与设计、云设计、无实物设计、开放式设计、协同设计等成为可能。制造业与研发设计、物流、维修等与之相匹配的生产服务业融合发展，符合消费需求的演变趋势，能够加快制造业产出的层次提升，有利于制造业主体更加关注消费需求，提供具备差异化竞争优势的综合解决方案。

4构建数字化供应链的路径

各地区制造业数字化转型应依据时代发展和区域经济发展要求，通过对企业内外部的数字化工作流、信息流、物流进行有效管理，实现资源的高度共享和协同，改造提升传统产业链供应链，加速业务优化重组和创新升级，培育发展新动能。

4.1打造基于数据技术开放平台的研发设计平台

在传统制造型企业的产品设计制造环节，研发设计是耗时最长、成本较高的工序。在市场调研的基础上，研发设计人员根据历史需求和个人主观经验，推断消费者的偏好，或者根据行业技术现状对现有产品进行改进设计。通常会出现一项爆款产品上市不久，同行业迅速推出外观相近、性能相似的新产品;或者企业投入大量的时间、人力、资源开发的产品不能贴合消费者需求，而造成产品滞销。在数字时代，数据是与土地、资本、技术处于同等地位的生产要素，是企业进行新产品开发、商业创新、业务流程优化等决策的重要依据。企业在各类数据的基础上，梳理分析出满足市场需求的产品信息，实现数据信息到商业价值的转化。在此过程中，企业通过开放设计平台，使合作企业、消费者都能够参与产品的研发设计，从而缩短设计周期，降低研发设计成本，避免重复设计。

4.2建立基于智能算法的排产排程系统

生产排程对各类制造型企业都是一项关键的任务，因为排产需要考虑产品的整个制造环节，同步考虑加工时长、材料供应、库存等多重限制和成本、供货期等优化目标，需要根据实际情况调整，制定实时最优的生产计划。当业务流程及生产场景的复杂度提升时，通过运用数字化技术，打通供应链各环节信息，实现生产全程的透明化管理，特别是对于一些制约传统制造业的生产计划实施的“插单”情况，可以保证计划的可执行性，显著提升企业的准时交货率。在监控端，根据每天的实际生产情况，提示延误产品信息，推送材料短缺预警提示，给出补货建议，这些信息能够展示给相关的员工和管理者，辅助其决策。

4.3建立基于智能预测的多层级库存优化系统

库存优化系统主要包括需求预测模块、补货计划模块、促销优化模块、服务水平优化模块、多级库存优化模块。需求预测模块需要对需求进行分类管理，结合传统的时间序列预测方法与AI算法，利用企业内外部的有效数据，为不同种类的商品提供精准的需求预测。在补货计划模块，通常会根据产品的特征将其分成常规产品、易腐品、促销品、呆滞品等不同的类别，根据当前产品的生命周期、市场供需情况提出针对性的补货建议，力求在满足需求的前提下，将库存降到预期水平。在促销优化模块，会根据促销事件、新品发售、节假日等重要事件导致的销售异常波动，建立突发事件的应对机制，保证促销期间补货的稳定性。服务水平优化模块能够帮助企业权衡服务水平提高与库存成本增加之间的关系，指导企业在既定的库存需求下提供合适的服务。多级库存优化针对设立前置仓等多级分销网络的企业，主要调整前置仓与区域仓之间货物的调拨，考虑通过集中运输降低运输成本。

4.4构建智能运输系统

传统的运输环节主要依靠人工作业，调度效率较低，在运输业务大幅增加的情况下，很难制定最优的调度方案，制定合理的运输路线，挖掘潜在的成本节约空间。智能运输系统可以综合考虑各种运输资源、客户需求、运输环境限制，为企业提供多场景、多目标的路线规划建议。在考虑多种约束条件下，统筹考虑运输资源分配，降低运输成本，提高运输效率。例如，在确定合理的运输网络后，输入客户订单特殊需求，同时考虑车型限制、时间窗约束、网点限制等条件，运用AI技术大幅度提高运算的精准度，预估装卸时长和行驶周期，实现区域间运力均衡，提升满载率，降低空驶里程，节约运输成本。

4.5创新人才培养模式

在人才培养方面，应该明确适应数字化供应链管理与运营的具有主动获取新知识新技能、较强的适应能力和综合素质较高的复合型人才[8]，不仅要具有较强的实际业务操作能力，还必须具有基本的科研能力，具有继续深造的基础和發展的潜能，而不是传统的纯粹的技能型人才。为了提高产业发展质量，提升地区经济社会效益，地方政府和企业必须要加强相关数字型人才的培养。

5结语

为加快实施创新驱动发展战略，结合各地区培育发展产业集群需求，推动中国制造从传统制造加快向新型产业模式转化升级，本研究结合先进制造产业发展核心需要，考虑先进制造产业行业细分领域的现有技术条件，以及提升产业升级所需关键技术和设备、材料，提出制造业数字化转型的思路和数字化供应链的构建路径，旨在推动人工智能、大数据、区块链等新兴技术在传统制造行业中的应用，提升企业信息化、柔性化、智能化、绿色化生产水平，加快企业转型升级，推动制造业高质量发展，提升国内制造业的竞争优势，获取良好的经济和社会效益。

[参考文献]

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[3]王术峰，何鹏飞，吴春尚.数字物流理论、技术方法与应用[J].中国流通经济，2021（6）：3-16.

[4]王永龙，余娜，姚鸟儿.数字经济赋能制造业质量变革机理与效应[J].中国流通经济，2020（12）：60-71.

[5]林风霞.工业互联网赋能传统制造企业数字化转型研究[J].管理工程师，2020（5）：31-35.

[6]祝合良，王春娟.双循环新发展格局战略背景下产业数字化转型：理论与对策[J].财贸经济，2021（3）：14-28.

[7]万全球.数字经济时代下传统中小企业转型升级研究[J].财经界，2021（2）：26-27.

[8]章昆，何建华.数字经济下跨境电商中小企业转型升级路径研究[J].商场现代化，2021（1）：48-50.9CC80AF1-B10F-46BB-BCFD-A66D4FFC6D69