发布日期：2026-01-10浏览次数： 次信息来源： 天睿咨询-邱伏生
数学力落地的支撑体系
1、供应链工程技术人才培养
传统的供应链管理人才主要侧重于流程执行和异常处理，缺乏将业务问题转化为数学问题并求解的能力。这种能力缺口已成为制约数学力落地的主要瓶颈。
根据中国机械工程学会与工信部发布的《供应链工程师能力评价标准》（2023年10月发布），新时代的供应链工程技术人才应具备以下核心能力：
数学建模能力：能够将实际的供应链问题抽象为数学优化问题，选择合适的模型和算法。
数据分析能力：掌握统计分析、机器学习等方法，能够从数据中提取洞察并验证模型效果。
算法实现能力：能够使用Python、R等工具实现优化算法，或熟练使用Cplex、Gurobi等专业求解器。
系统思维：理解供应链各环节的相互关联，能够从全局视角进行优化设计。
业务理解：深入理解供应链业务流程和行业特点，确保数学模型与业务需求的契合。
图为供应链工程技术人才基本要求。
2.组织能力与文化建设
1）从功能型组织到智慧型组织
数学力的有效发挥要求企业对传统组织模式进行变革。这就需要打破部门壁垒，建立跨功能的协同团队，确保数据共享和统一优化；同时设立专门机构，成立供应链科学团队（比如与高校、研究机构成立产学研赋能中心）或数字孪生中心，集中数学建模和算法开发能力；基于数理一致性逻辑，调整绩效指标，设计促进协作的绩效指标体系，避免局部优化导致的全局次优。
2）数据驱动决策文化
数学力的落地需要相应的文化支撑。比如证据导向，决策基于数据和模型分析，而非职位高低或个人经验；实验精神，鼓励通过A/B测试、模拟仿真等方法验证新想法，容忍失败并从迭代升级；持续学习，建立学习型组织，持续跟踪数学方法和工具的最新进展；透明共享，促进数据的透明化和分析结果的共享，建立共识和信任。
3.技术基础设施与平台建设
1）核心技术支持
数学力的落地需要一系列技术基础设施的支持，包含不限于数据平台（构建统一的数据湖或数据仓库，实现多源数据的集成和管理）、算力资源（提供足够的计算资源，包括云计算、高性能计算等，支持复杂模型的求解）、算法平台（建立算法开发和部署平台，支持模型的快速迭代和上线）、可视化工具（开发友好的可视化界面，让业务人员能够理解和应用模型结果）等。
2）数字孪生平台
未来需深化数学与物联网的融合，构建“实时感知-模型推演-策略生成”的闭环，使供应链从被动响应转向主动“预决策”。数字孪生是数学力的重要载体，其建设包括（不限于）：数据集成层（实时采集物理供应链的运行数据）、模型构建层（构建供应链的数字映射，包括流程模型、优化模型、仿真模型等）、分析决策层（基于数字孪生进行分析、预测和优化决策）、反馈控制层（将决策结果反馈到物理供应链，形成闭环控制）等。
结论与展望
古希腊数学家、哲学家毕达哥拉斯认为“万物皆数”；中国科学院院士北京大学教授张平文提出“应用数学发展与国家实力正相关；模型、算法是核心”。数学力是现代制造供应链的核心竞争力，更是在产业链治理中的“粘合剂”作用——从竞争转向竞合，需要博弈论、机制设计等工具构建新型利益共同体。在数据成为新生产要素的时代，数学力是将数据转化为洞察与决策的关键转化器，是制造供应链（甚至国家产业链供应链）构建差异化竞争优势的重要源泉。
数学不仅是理论工具，更是重构「人-货-场」关系的手术刀，尤其在柔性生产、即时配送等场景中，需强化「小数据 + 微模型」的轻量化应用，让中小企业也能共享算法红利。
数学力在各行各业的供应链场景中已产生显著价值。从茶饮行业的精准预测到汽车行业的智能物流，从消费电子全球网络优化到工业企业的生产调度，数学力正在解决各行各业的供应链痛点，创造实实在在的业务价值。
数学力的有效发挥需要系统性支撑。供应链工程技术人才培养、组织能力建设、技术平台搭建、校企合作生态构成数学力落地的四大支柱，缺一不可。
数学力未来发展前景广阔但挑战并存。
AI大模型、量子计算、端边云协同等技术融合将开启新的可能性，但同时也面临伦理、治理、安全等挑战，需要未雨绸缪。
不同产业的逻辑与结构有所不同。如何通过数学建模、优化算法和数据分析等方法，为供应链网络设计、库存管理、物流路径优化、供应链金融等领域提供科学支撑？
由于其应用边界受限于模型假设、数据质量、计算能力、利益协同等多重因素。未来如何通过技术融合、跨学科研究和数据治理，进一步提升数学方法的普适性和鲁棒性，结合伦理合规与组织适配，以实现产业链供应链的高效、安全与可持续发展？
展望：数学赋能供应链，本质是用理性之光、数据之光穿透复杂性迷雾。当算法不再是少数人的专利，当模型成为产业链的通用语言，我们或将见证一个更高效、更包容、更具韧性的供应链新生态。这不仅是技术的胜利，更是数学思维对产业文明的深层重塑 —— 让每一个决策都有公式可循，让每一次波动都在模型之中，这或许就是数字时代最朴素的产业哲学。
数据无处不在、无时不在，数据多样性、复杂性催促着数学力赋能供应链的春天的到来！
文章作者：上海天睿物流咨询有限公司 总经理 、中国机械工程学会物流工程分会 邱伏生 博士
文章转载来源：《起重运输机械》专业杂志
文章专栏主理人：北京起重运输机械设计研究院有限公司 媒体采编 马晨
