基于数字孪生的供应链数字化成熟度模型研究

2022-06-07张雪玲张延慧刘加坤纪洪兵张丽萍

中国市场 2022年14期

张雪玲张延慧刘加坤纪洪兵张丽萍

摘要：各领域的新商业模式，都在基于数字化打造其供应链体系。文章针对数字化供应链发展现状，基于数字供应链孪生技术相关内容，构建供应链数字化转型成熟模型，从战略管理、技术应用、事务集成和组织文化四个维度构建评估指标体系，为供应链在数字化转型方向的发展和研究提供帮助。

关键词：数字孪生;成熟度模型;供应链管理

中图分类号：F274;F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2022）14-0113-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.14.113

当下环境下，物流行业面临数字化转型势在必行。其中供应链各交易环节源源不断地生成数据，无数个数据信息资源的集中利用程度是各企业发展的重点，这些数据不仅仅可以使企业获得高额利润，供应链也会因此实现价值的最大化，最大程度地利用数据资源就可以使企业在激烈的竞争环境中脱颖而出。目前，在供应链管理领域应用数字孪生技术进行的研究已越来越多。数字供应链孪生是在供应链的基础上及其运营环境中产生的所有数据运作的。利用数字孪生技术能够优化数字化供应链平台，提高供应链运营效率。因此，基于数字孪生分析供应链数字化转型具有重要现实意义。

1 数字化供應链相关概念

关于数字孪生的概念在不同专家从不同角度给出定义。大部分专家认同数字孪生是现实世界中的实体或系统的具体数字化表示，将每个属于组织环境的资产（包括流程、技术、架构、客户交互、业务能力、战略、角色、职责、产品、服务、分销渠道）链接，并给出报告和可视化工具。数字供应链孪生是基于数字孪生的供应链研究主要方面之一，数字供应链孪生是物理（通常是多企业）供应链的数字表示。它是数据对象之间各种关联的动态、实时和分时的表示，这些关联最终构成了物理供应链的运营方式。它是供应链的本地和端到端决策的基础，并确保该决策在整个供应链水平和垂直两个维度上保持一致。

数字化供应链的概念是多维度多方面的：

第一，数字化供应链研究院给出的概念是以客户为中心的供应链平台，由多渠道时时获取数据，以期实现需求刺激、匹配、感知与管理，从而提升企业业绩，并最大程度降低风险。

第二，德勤咨询公司认为数字化供应链是基于数字化的平台，应用数字孪生技术通过数字化技术记录、分析商品采购到交付端到端数据信息，完善优化以及创新供应结构和生态关系，保持快速高效供应。

第三，JDA认为数字化供应链是客户为中心的供应链体系，在网络相互连接、协同、智能、数据驱动、动态、自适应、可预测、弹性等实现可持续发展。

结合对专家观点的相关研究，笔者认为数字化供应链是基于物联网、大数据与人工智能等关键技术构建的以客户为中心，对需求实现动态、协同、智能、可视、可预测、可持续发展的网状供应链体系。

2 数字孪生对供应链数字化转型的影响

智能制造生态系统是基于数字主线和数字孪生的：数字主线在整个产品链和资产链中都有体现。数字孪生将数据进行各种分析，产生对设计、仿真、生产的洞察，为产品链提供各种决策，从而优化整个生产过程。

此外，PLM（产品生命周期管理）作为贯穿产品整个生命周期的管理信息软件工具，它与SCM（供应链管理）深度融合也将促进并赋能双方的数字化转型。

2.1 数字化供应链网络

在数字化时代背景下，传统的供应链模式正在向数字化供应网络转型。数字孪生技术使得供应链上各节点信息通过孪生由物理数据转换成虚拟数据。使传统供应链形成数字化网络系统。包括：数字计划、数字开发、数字供应、数字客户、数字制造、数字履约。通过数字孪生，供应链中的组织可以将物联网的传感器链接到物理对象上，形成数字孪生网络，形成供应链从研发设计到制造物流的全方位连接、协同。

2.2 数字供应链计划

2018 年 11 月 Gartner 在它的供应链研究简报《数字化规划需要数字化供应链孪生》中指出：随着企业侧重点向数字供应链规划（SCP）的偏移，数字供应链孪生概念也应运而生。数字供应链孪生-本报告称数字计划孪生支持将传统的模型和分析相结合的模拟计划数字化转型为计划分析和模型的分离的数字化计划，以帮助协调整个供应链和组织的计划决策，从而使在各个层面的供应链计划：顶层的 IBP（集成业务计划）、中层 S&OP（销售和运营计划）和底层的PMS（生产主计划）达到同步的境界。

2.3 数字供应链控制塔

数字供应链孪生对物理的供应链的映射关系所展现出来的物质形态就是数字化供应链控制塔，数字孪生能够对物理的供应链来分析和洞察、预测决策，并对供应链整体以及物流的运营进行优化。数字供应链控制塔是企业供应链的决策中心，实现数据的优化和决策。

2.4 数字供应链协同平台

数字供应链孪生使供应链各层面更加有效的协同。通过数字孪生形成高度数字化事务集成，包括订单、支付、结算等。同时形成数字化供应链协同平台来调整各参与方，使得各方再协同平台有效连接，实现各事务信息的高度透明化和可追溯化。

2.5 数字化供应链基础设施

基础设施的建设对于供应链的数字化转型有着重要意义。数字化是时代，通过模拟工具和自动化平台，为新产品构建基础设施。物联网、云计算、API 和人工智能提供底层传感和处理基础设施，然后通过可视化数字孪生的增强、混合和其虚拟现实实现用户的真实化。

3 基于数字孪生的供应链数字化成熟度模型构建

经过文献梳理，从2011年以来，大多数对数字成熟度的分析都是来源于实践报告（Berghaus和Back（2016）例外），大多数研究都满足于评估一个组织或行业各自的数字成熟度。这些研究大都采用光照分析、专家访谈、定量调查来进行数字成熟度模型的开发。而德勤（2013）采用了实证方法。

此外，大多数研究是在一维的角度上进行的线性分析，很多行业由于规模、商业模式等的不同，用线性关系去描述其数字化成熟度并不合适。而Gerrit Remane（2017）等人在研究中通过两维构建成熟度模型，可以考虑到更多的组织特征，从非线性维度进行成熟度分类。综合这两者的优势构建本文形式的数字化成熟度等级，如图1所示。

3.1 第一等级

供应链企业已经意识到数字化相关技术的强大创新能力，开始进行数字化流程、触点以及客户体验等相关项目。但是处于第一等级的组织并未完全改变传统经营模式，而是通过独立的数字技术提升生产运营中部分效率。在这一等级，企业应用的技术与企业业务还没有深度的融合，从而导致客户的体验感较差。

3.2 第二等级

传统供应链的数字化转型步入实践期，开始尝试利用大数据来细分客户，把各类客户进行归类整合。此时，组织虽然能够开始有意识地利用数字化工具去进行相关零售过程中数据的收集，但是对数据的利用程度较低，尚处于粗浅的洞察阶段，并未做好充分准备。这一等级已经开始逐步制定数字化转型的新战略，并逐步开始尝试有组织地在部分领域应用这种焕然一新的技术，开始寻觅新的合作伙伴，将一些新的服务，如为线上交流、网上商城等提供给客户。与此同时，一些新的技术的应用已经在企业内部逐渐开始推广并产生实践结果。

3.3 第三等级

在供应链转型的优化阶段，组织已经开始注意到消费者的个性化需求，并且能够做到时时刻刻保持在线的状态来为消费者提供服务。长远的数字化转型战略目标却是已经建立好，因此达到这项服务标准相对来说并不难。组织经历了实践阶段的数字化升级，端到端的数字化供应链管理已经能够很好地实现。在此阶段，商品供给、商品结构、客户交付物流，组织都可以通过数字技术对他们进行循环优化与改进以做出更好的决策。并且可以通过搭建企业级的数字技术新基础设施来实现客户体验、流程以及系统都能够向更好的方向转型升级的伟大目标。

3.4 第四等级

在这一阶段内，通过利用数字供应链孪生技术，洞察生态系统就显得尤为简单，得到反馈也是轻而易举，因此就能够轻松对其进行创新和循环改进，以达到最优目标。组织收到数字化转型影响非常大，同时做好了相應准备。数字技术和商业将会融合，并成为新时代、新社会的一种新常态，而且将会不断地进行优化、升级与创新。商业模式一次一次的更新、数字化技术持续发展，两者同步进行，并通过提前布局和迭代方式对其将要达成的效果进行监控、预测和调整，最终形成规模。

4 供应链数字化转型成熟度评估体系的建立

4.1 评估维度

在供应链评价体系中，大部分学者针对绩效表示这样的一种观点，即建立转型的评价体系。这样的评级体系所涉及到的层面有：财务、内部流程、外部环境等。就国外学者来说，当然也有一套自己的观点，他们对于数字化成熟评级体系的研究主要涉及的要素有：数字转换能力、员工能力、企业组织文化等。根据前人对成熟度模型研究，再利用供应链转型的一些实践经验，本篇文章将会将供应链数字化转型成熟度模型分为四个维度，它们分别是战略协同、技术应用、事务集成和组织文化。

4.2 评估体系

本篇文章设计的成熟度模型对供应链数字化转型考虑到的影响因素是企业内外部，也就是供应链环境因素。在四个维度上进行了细分，形成11个二级指标和31个三级指标。

4.2.1 战略管理

战略管理维度是从供应链协同战略的制定和管理决策能力方面进行的评估。在数字化转型历程中，战略层面引导供应链促成数字化转型的方向。“战略协同效应”维度侧重于公司在数字转型中对数字化转型所做的决定。因此，这一水平的主要评价和考核是公司转型战略的制定和高级管理层的实施。本维度大体分为以下三个次要指标，即组织结构、数字化战略、领导力。

4.2.2 技术应用

技术应用水平包括新技术的引进和应用方面水平的评估。数字化技术的变革与创新为传统供应链的改造升级带来了新的理念和模式。人工智能、大数据、物联网和其他技术的成熟为公司改革和改进其商业模式带来了更多的机会和可能性。从而使组织者能获得更精准、更有效的数据分析。在新技术的支持下，组织可以更新、改进和升级其业务模式。因此，该级别主要评估公司技术的发展和设备更新升级状况。评估公司技术应用在数据驱动、构建技术和信息管理系统以及IT架设方面的成熟度。

4.2.3 事务集成

事务集成水平主要是指评价供应链转型中业务流程的改进。在数字化转型升级历程中，需要新的数字技术来改进当下的项目流程，改进服务质量和提高运营效率，并开发和创建新的流程和业务模式。因此，在这个级别的二级指标选择中，要点是对当前业务活动的一定程度的细分。

4.2.4 组织文化

数字化供应链转型不仅包括技术改造，还包括制度、概念和文化等软实力的改造和增强。因此，衡量组织文化的成熟度也很重要。组织文化水平主要用于需求、员工、风险的识别和评估。通过测量硬件级别的增加，实现对软实力的提升与升级。详见表1。

4.3 评价指标权重的确定

在对评价指标权重的确定，可以通过层次分析法来解决。将相关决策变量转化为多层次的单目标求解。通过一定的运算公式得出每个维度上的指标在上一级维度中所占的权重。层次分析法原理简单，计算方便明确。因此，可以利用层次分析法确定成熟度模型内各层次指标权重。

依据前文所构建的供应链数字化成熟度模型指标体系，可以构建一个比较矩阵，通过数学方法计算该维度中指标与上一维度之间的权重比。首先设计成熟度模型内各指标因素重要程度判别表，通过专家打分方法，对各指标的重要程度进行专业打分，通过对每层的评价指标两两比较得出判断矩阵;其次按照层次分析法的运算步骤得到各维度和二级指标的权重。本文将供应链数字化转型成熟度模型运用层次分析法画出结构如图2所示。

4.4 成熟度模型的评估

在现代商业系统中，供应链数字化转型过程中，笔者很难用数字化的指标去准确的衡量战略管理、技术应用、事务集成和组织文化等的具体水平。需要根据当前供应链数字化转型现状进行描述。所以对供应链数字化成熟度模型可以采用问卷调查等方法对数字化成熟度进行测量。成熟度等级及评分见表2。

对于供应链数字化成熟度的评估过程，可以从评估前的准备阶段、实施阶段和总结阶段来进行。在准备阶段，需要确定成熟度评估团队成员。由于评估指标涉及战略管理、组织文化等维度，评估团队需要有管理层等的专家或员工。在实施评估阶段，要求被调查者对调查问题进行如实回答。评估成员要依据问卷调查原则做好相应的发放和收回问卷工作。在总结阶段，需要选取适宜的分析方法对调查结果进行分析，识别出供应链或企业所处的成熟度阶段。并根据各成熟度阶段指定具体提升策略。

5 结论

数字孪生技术对供应链系统网络、数字供应链计划、数字供应链控制塔、数字供应链协同平台、数字化供应链基础设施都产生影响，助力各行业供应链数字化转型。

在数字孪生技术基础上，从数字影响和数字就绪构建四个等级的供应链数字化转型成熟度模型。从数字转换能力等方面构建供应链数字化成熟度模型评价体系，为后续供应链成熟度实践提供借鉴。

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