制造业供应链数据透明化的构建路径

郭进超，唐慧敏 GUO Jinchao, TANG Huimin

（1. 蒙古国研究大学 商学院，蒙古国 乌兰巴托 999097- 15141；2. 广州新华学院 管理学院，广东 广州 510520）

当前，数字化技术、新能源、以及VR 虚拟技术等研究领域和前沿科技的突破，正在引发新一轮产业变革，数字化转型对全球制造业产生颠覆性的影响，不断改变全球制造业的发展格局。特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，将促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，智能化、数字化成为制造业发展的新方向。数字化浪潮催生了一大批独角兽企业，改变了原来的商业模式，改变了客户需求、供应方式、业务流程、商业政策和企业组织，提供了新的盈利模式和创造价值的机会。

1 供应链数据透明化内涵

云计算时代，供应链上下游组织成员需要建立网络协同机制，通过网络信息实时传递，驱动产品流、资金流等要素资源有序化流动，满足客户个性化需求。目前，制造企业供应链管理所面临的主要挑战是成本、供应链可视性、风险管理、客户服务水平和全球化等。因此，越是高效的供应链其信息透明度就越高。供应链数据透明度主要通过信息流反映出来，而信息流通常与产品流、资金流结伴而行，是供应链的神经系统。信息流的完整性和实时性是供应链透明化的重要保证，是评估供应链绩效的重要指标。

2 供应链数据透明化特征

透明度高的供应链系统，往往呈现节点衔接顺畅、数据清晰的特征。换言之，从下级供应商的原材料采购一直到最终客户的销售数据都有完整准确的数据记录，涵盖了所有的供应链环节。供应链数据透明化的特征主要有：

（1） 跨组织协同是数据透明化的前提。要实现智能制造，由传统制造系统升级到数字化智能系统，首先要实现各环节产品流、资金流和信息流的数字化，把人、数据和事物有效连接起来。同时，也要实现企业内部各职能部门、企业外部组织之间协同，以及各种社会资源的共享和集成。

（2） 数据采集自动化。信息化和工业化深度融合的主要目标之一就是构建中心数据库，通过机器学习，实现机器对数据的收集、感知、分析决策以及学习认知等行为，在人类思维世界和物理实体世界之间增加一个数据系统，全方位自动监测生产全过程，从而实现数字孪生的智能制造。

（3） 以客户需求数据为中心。需求变化是不确定因素，越是处于供应链的后端，需求变化的幅度就越大，制造企业反应速度就越慢。由此可见，客户需求预测是制造企业供应链数据化管理的第一道防线，只有对客户需求的充分掌握，才能实现供应链数据的透明化，及时进行调整生产进度，以便准确及时供货。

（4） 供应链成员信息透明化。在外包盛行的时代，企业70%的增值活动发生在供应商处，供应链关系网络更加复杂化，能及时准确披露供应商成员和客户的供需信息成为重要的核心竞争力。例如，专注于户外服饰企业Patag-onia 把供应商全部展示在地图上，通过地理信息技术准确掌握供应商的原材料来源及其加工环节参与程度；耐克公司供应链数据透明化覆盖范围更为广泛，不仅披露了全部供应链成员、生产材料来源及基本工艺，还将对环境影响的评估信息和社会责任等方面的数据透明化，为上下游企业建立长期稳固的供应链协作关系打下良好的基础。

3 制造业供应链数据透明化的建设思路

3.1 重视市场需求预测环节

在供应链管理的需求端，即使客户需求发生微小变化，都会导致上游供求关系秩序的改变。信息流通常会从最终消费者、零售商、制造商一直传导到上游原材料供应商，同时，信息失真几率也会增大，是影响供应链的一个重要因素，在供应链数据透明化设计过程中尤为关注。客户需求信息不透明不准确，供应链成员的自然反应就是通过不断扩大产能的方式来增加库存。一旦需求增长放缓或负增长，制造企业的大量资金无法由库存变现，现金流都被产品及资产所占用，导致整条供应链资金周转不良，势必影响整条价值链效益，甚至造成企业倒闭。比如，汽车制造行业，汽车销售门店面对最终消费者，统计每天到店看车的客户，实时了解客户对各种车型的需求状况，并把需求信息传输给汽车制造商总装厂；而汽车总装厂得到并分析客户需求信息后，把生产计划、原材料采购计划等信息向其上游的零部件供应商开放，以便他们掌握消费者的最新动向，柔性调整内部生产计划或进度，进一步优化供货计划，保证准时供货，从而形成供应链成员之间信息透明化和高效化。

3.2 构建供应链成员信息共享生态

在企业内部，原材料供应管理和客户需求管理通常隶属于不同职能部门。营销部门直接管理消费者需求，生产运营部门负责供给活动。在更广阔的范围里，供应链管理中同样存在这种情况，零售商只管自身客户需求，制造商及其供应商也局限于关注自身生产活动，各自制定供需计划，导致供应链缺乏协调。若双方出现信息沟通不协调的情况，往往导致“牛鞭效应”。“牛鞭效应”的主要原因是信息不对称，采购方和供应商之间的信息沟通形成壁垒，直接引发企业内部职能部门以及供应链成员之间的利益冲突，影响供应链的整体效益。因此，供应链成员必须跨职能、跨企业相互合作、信息共享以及透明化，共同进行需求预测和生产协作，才能实现效益最大化。比如，沃尔玛实施的CPFR（协同计划、预测和补货） 计划，通过信息共享，提高了供应链成员信息的准确性和时效性。作为供应商的宝洁公司，借助沃尔玛POS 系统提供的实时销售数据，更精准地制定采购、生产计划以及安排补货行程，不但使得供应链的响应能力不断得到提高，库存成本也大幅度降低。由此可见，信息透明化能有效降低“牛鞭效应”的影响。

3.3 打造一体化数据中心平台

数据是企业一项重要的信息资产，制造企业在数字化转型的过程中，需要打造集财务供应链、生产制造管理和人力资源管理于一体的ERP 共享数据中心，建立从销售、生产、采购、仓储到财务一体化流程体系。如果制造企业不同的业务部门采用各自的信息系统，比如不同类型的ERP、PLM 等，会造成业务部门之间的数据差异性较大。同时，相同的数据在不同的业务部门之间重复录入，也会产生大量冗余数据，造成运营效率降低。因此，规范、统一、科学的基础数据是企业各部门之间实现信息交换、资源共享、驱动各项业务有序进行的首要前提。通过一体化的数据中心平台，可以实现数据的一致性与规范性管理，促进各个职能部门之间的数据协同。基础数据经过编码一次录入，实时掌握物流、信息流、资金流的透明化运营情况，让前后端业务都在一个数据中心体现，实行在线移动审批，简化流程。

3.4 加快设备物联网建设

复杂度是供应链数据透明化的一个障碍因素，一个企业之所以成为行业翘楚，除了拥有良好的技术水平和产品质量，更重要的是其对复杂度控制得好。产生复杂度的一个重要原因是产品设计比较独特、缺乏标准化生产以及难以度量，正如管理学大师彼得·德鲁克所言：“无法度量就无法管理”，没有及时准确的数据支撑，要进行全自动化精益生产管理就无法实现。在互联网尚未成熟的阶段，对于分布在工厂各个角落的硬件设备，小到一辆托盘叉车，大到一台数控设备，乃至整座工厂的照明供暖系统，要想掌握其运行设备情况，只能依赖人工检测，手工记录数据。随着云计算时代的到来，智能传感技术的不断发展，可以让更多设备无缝接入管理信息系统，为生产提供大量的数据支持，例如启停时间、加工状态、故障预警，以便实时掌握生产运营情况。

4 构建供应链数据透明化的路径

4.1 客户需求响应迅速化

为了提高供应链信息透明度，掌握客户的个性化需求，基于需求数据与客户建立无缝对接的共享机制，是构建供应链数据透明化的重要路径。互联网时代，客户话语权不断提升，没有任何一种媒体营销可以覆盖所有消费者。因此，渠道在分化，为了扩大传播受众范围，厂商需要建立全渠道营销门户网站，让客户或经销商通过全渠道营销门户网站提出需求或直接下单，需求数据直接传输到制造企业内部ERP 系统，或者将制造企业内部ERP 系统通过EDI 接口与客户的ERP 系统进行对接，实现供应链需求信息的及时传递，具体流程见图1 所示。由此可见，客户需求响应方式可改变原有的手工录入客户需求数据，客户需求信息通过全渠道营销门户、EDI 或导入的方式直接在信息系统中自动生成，大大降低了因信息不对称而形成的牛鞭效应，增强供应链的响应能力。同时，数据透明化有效减少企业库存成本，加快库存周转，促进现金回流，最终提高企业绩效。

图1 客户需求协同模式

4.2 供应商协同数据化

制造企业要增强供应链的快速响应能力，不但要掌握客户的基本需求，还要根据客户需求变动实时调整自身需求，并将最新需求数据及时传输给上游供应商，以此驱动所有供应商作出相应调整，制定更精准的生产进度和采购供应计划。为了让供应商和制造商之间的业务运营数据化，二者之间必须建立数据协同机制，通过数据中心平台及时而准确地传递信息。基于共享数据中心平台，双方形成供需协同关系，共享招标采购信息、询价比价信息、库存VMI 动态数据、交付信息、应收应付账单管理信息等。通过端对端的资源管理，实现供应生产运营全流程的透明化管理，持续改善供应商的响应能力和交货能力，降低库存积压风险。由此可见，供应商协同数据化具有优化供应链环节、降低采购成本、驱动质检环节前移、缩短结账周期等优势。

4.3 移动互联实时化

随着光纤技术和移动互联技术的快速发展，制造企业也可以实现移动化虚拟场景快速处理业务。然而，移动互联网在制造生产中的应用尚未得到重视，目前仅关注商业模式层面。为此，制造企业可以利用移动应用来创建一个开源的ERP 云平台，打通从企业内部销售、生产计划、招标采购、运营管理、质量检验、委外工程、财务处理等环节，从而加强内部职能部门与企业外部供应商、客户之间的联系。比如，开发与微信进行无缝对接的平台，通过手机将生产现场、进度、工单、工作绩效以及异常问题实时呈现出来，让企业不受时空限制便可及时进行生产决策、动态调整，满足客户需求。同时，手机智能移动收款功能可以提高收款效率，减少出纳工作量。销售员可通过销售收款应用即时确认业务收款且自动生成收款单，手机端可以支持收款确认和网银流水确认、微信和支付宝扫码收款，并且支持关联销售订单收款。

4.4 工厂生产智能化

目前，“多品种，小批量”的个性化定制生产模式成为常态，但工厂在实践中常常面临诸多困境：需求不确定、研发设计时间紧迫、品种复杂度高、生产计划排程应变能力有限、生产设备柔性度低、质量工艺不稳定、成本计算精确度不高、物料短缺以及机器设备故障预警延迟等问题。由此可见，传统的工厂信息系统只关注企业资源计划（ERP） 应用，没有实现与设备的连接。为此，要想实现供应链数据透明化，作为数字化主体的工厂除了实施“ERP+PLM+MES”一体化管理，更重要的是打通企业IT 系统和生产设备的连接，更能促进信息化和自动化的有机融合。首先，实现条码多场景应用。条码是数字化转型的基础，条码的应用贯穿于企业原材料、成品的始终，从原材料入库到生产领用，车间工序跟踪，再到产成品入库、销售以及盘点等环节，为管理者决策提供溯源依据。其次，生产现场数据透明化。针对传统生产模式下通过打印纸质文件传递生产数据，稍为先进一点可能应用PC 机或者笨重的触摸屏现状，更应积极联合行业内的硬件厂商共同开发设备集成接口，采用柔性生产和离散作业相结合的模式，让现场各种数据的采集更为及时。最后，实现生产现场车间实时绩效管理。通过电子看板及时掌握生产现场的物料配套情况、生产进度情况、质量情况、车间班组个人工作效率、机器利用率和能源消耗情况等，实现生产制造全面可视化、透明化、实时性智能化管理与控制，从而满足客户对生产排程的需求。

5 结束语

互联网的发展使得制造企业构建跨区域的供应链联盟成为现实，通过数据协同、透明化管理，不仅提高产品设计能力、实现数据资源要素的有效配置，增强制造业供应链的响应能力。因此，从供应链数据透明化视角，结合制造业形势、国家政策和智能制造发展思路，探讨了客户需求端信息化、供应商协同信息化、移动互联信息化以及工厂智能化的发展路径，从而实现产业价值共生与制造数字赋能，提升企业管理和运营水平。

图2 智能化过程信息化方案（来源：根据金蝶公司数据改进）