供应链管理的数字化转型.docx

PAGE 1 PAGE 1 供应链管理的数字化转型  社会主义市场经济环境下，企业的市场竞争压力显著增加，企业需要转变发展方式来应对市场竞争中的挑战，而企业的供应链管理是当今市场形势下最为科学合理的发展方式。  传统的供应链管理信息化系统一般基于企业内部需求而建立，关注企业内部各部门之间的数据流淌，通常使用ERP作为供应链管理的核心系统。但ERP系统功能繁复、实施周期长，一般并不欢迎外部成员企业的参与，不适用于企业数字化转型的需求。以物联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一轮颠覆性技术快速的更新换代，加速推动企业供应链管理朝网络化、信息化、数字化、智能化方向转型升级，企业经营愈发需要以整合和连接为核心的“新供应链思维”和“数据思维”。  一、供应链数字化转型发展优势及现状分析  对于供应链管理来说，与外部供应商的协作是其工作的重点部分。构建高效的工具来支撑供应链上下游的协同工作非常重要。同时，云计算、大数据、物联网和人工智能等信息技术的发展让供应链管理转变了其原有的形态，从链条式渐渐向网状结构变化，开启了实时、智能和互联互通的数字化供应链管理时代，通过与企业内外部的各种信息化系统和平台对接，实现数据的实时获取和共享，并最大化利用数据，配以相应的业务处理，实现供应链管理的业财税一体化，以提升企业的绩效，最大程度地降低经营风险。  例如海尔在通过物联网、大数据技术的应用，打造线上线下相结合的精准、高效、零风险的选购价值交互平台；蓝月亮公司利用AI进行消费者画像，利用大数据分析选购和促销时机；立白集团将ERP、NPD、APS、QMS、WMS等系统与SRM系统对接，实现财务管理供应链管理全流程的贯穿和数据共享。但数量更为浩大的中型及小型制造企业的数字化水平有待提高，其在数字化建设方面的路程，从规划到实现都有很多困难需要克服。比如客户个性化需求变异性高，难以精确预估；供应链节点企业间缺乏有效信任机制，难以实现全程协同管理；企业供应链网络化和复杂的市场环境加大供应链可视化管理难度；供应链不同环节之间时常出现信息孤岛现象。  二、供应链数字化转型发展逆境对策研究  （一）弥补供应链需求不确定性的信息鸿沟  供应链管理的对于供应链中的需求不确定性，人们传统上使用统计预估技术进行管理。虽然有很多可能的算法，但它们的工作原理大致是先端详历史销售模式，然后使用这些模式来预估将来的需求。  例如，假如销售额通常在12月飙升，那么可以估计销售额将在来年的12月再次飙升。传统预估方法存在的问题是它们可能会受到一次性事件的影响，例如经济变化、特殊促销、流行趋势、社交网络或极端天气等，这些都会影响历史销售模式的稳定性。在这种状况下，统计预估方法很难供应精确的预估。  数字化转型可以通过两种方式改进传统的预估方法。首先是收集新数据，例如来自社交渠道的舆情信息、天气因素、经济表现或来自新物联网或雾计算传感器的信息等，这些信息可以供应对客户需求的洞察。第二种是使用机器学习算法来持续“学习”这些数据，以确定这些因素在预估需求中的贡献。例如，机器学习算法可能表明，一旦温度下降到一定程度之后，需求就会显著下降。一旦了解了这些需求驱动因素，就可以通过监测外部天气温度来改善需求预估。  （二）弥补供应链生产不确定性信息鸿沟  所谓不确定性，是指无法依据过去的经验来推断事件将来发生的概率。在快速迭代与快速变化的时代，VUCA时代，不确定性已成为出现频率最高的词汇之一。因需求和供应两端均处在不确定性的漩涡中，供应链，自然成为不确定性的重灾区。制造业生产往往遵循墨菲定律，工厂车间中任何可能出错的地方都会出错。比如，机器发生故障、投入达不到所需的数量或质量、生产率产生波动、生产量与计划有出入等。在如今的供应链中，这些差异被认为是统计异常，往往被简洁处理。例如，假如产量下降，则会启动更多生产批次，以获得所需的生产量。然而，当生产差异大到让人意想不到时，就会出现麻烦。这可能导致生产量低于需求，造成发货延迟和供应链中断。  数字化转型可以使用物联网持续监控车间的机器，跟踪关键性能指标，然后利用预估分析技术来了解这些性能指标对产量、质量或机器故障可能性意味着什么。在车间，它可以弥补信息鸿沟，帮助你在机器出现故障之前采取预防措施。  （三）弥补供应链信息协同鸿沟  在名为“电话”的儿童游玩中，孩子们低声接龙传递一个词语。然而，最终一个孩子所听到的词语通常与最初的词语差异很大。好玩的是，供应链的运作与这个电话游玩特别类似。在供应链的一端，零售商基于终端消费者的购买来识别特定需求。零售商会向供应链中的下一层发送信号，然后该需求信号被发送到更下一层，依此类推。