智能供应链和传统供应链有什么本质区别？

智能供应链并非推翻传统模式，而是在物联网、大数据和云平台支持下，实现跨企业实时协同、全局优化和客户驱动的闭环体系。它更强调系统性、敏捷性和价值导向，而非局部效率或部门绩效。

为什么制造企业必须成为智能供应链的核心节点？

制造企业天然连接上游供应商与下游客户，掌握产品定义、生产计划与交付节奏。在智能供应链中，其需承担‘聚核’功能，通过信息化平台整合全链路数据，驱动研发、采购、物流等环节协同，形成服务型制造能力。

智能供应链如何真正提升客户满意度？

通过B2B协同平台、移动端交互和大数据分析，企业可主动识别客户需求，邀请客户参与产品共创，并实现端到端体验优化。例如，利用RFID与计算机视觉追踪商品全流程，既提升库存精准度，又为客户提供个性化推荐，增强黏性。

制造企业如何构建智能供应链？| 打造智能供应链必备的8个特点

摘自《中国战略性新兴产业研究与发展丛书---智能供应链》，邱伏生著。

供应链是一种网链结构，而智能供应链是一种更加高级的供应链表现形式。

智能供应链是指在互联网和物联网环境下，消费者（客户）发布、寻找个性化的产品或者服务，触发相关组织（企业）利用智能供应链云平台和大数据资源，进行跨企业智能预测、沟通和整合供应链资源计划，将消费者（客户）、门店、零售商、品牌商、研发者、智能物流服务供应商、智能制造商、材料及零部件供应商智能协同起来，实现智能研发、智能采购、智能生产、智能交付、智能结算，从而满足消费者需求的网链式智能服务体系。

智能供应链并不是对传统供应链的颠覆和排斥，而是一种更加高级的供应链体系结构。本次我们分享：智能供应链的8个特点。

以点带面，强调全局性

未来的供应链运营不再是部门壁垒、协同无效的孤岛模式，更多强调系统优化与全供应链的绩效，而不是局部优化的部门绩效，强调“牵一发而动全身”的完全协同性。

更加看重相对于客户服务满意度的精准性和有效性

制造企业更加具有时代感和存在感，不再是躲在代理商后面或者企业销售部门后面被动“提供”产品，而是主动分析、主动服务。

企业通过电商式平台与移动端等数字技术，简化客户与企业的交易模式，确保更具弹性的端到端用户体验，并邀请客户进行体验式的开发、测试客户要求，进行符合客户个性化的产品和服务模式整合，以保证该产品或服务对于客户的“黏性”，从而反过来促进产品和服务的迭代升级。供应链也就能进行自我反馈、自我补偿，从而智能化迭代升级。

同时，数字化环境下，企业还可运用B2C电商模式的概念通过云、大数据分析、物联网等新兴技术打造B2B协同平台，在与客户间的无缝互动和协同过程中，建立起以客户为中心的运营模型，并实现从线下到线上的转型。

如优秀的电商平台企业，结合RFID、计算机视觉、感测融合、深度机器学习等技术，实现店内商品、消费者、计算机三者的实时互联。在消费端，通过实时捕捉并传输顾客拿取的商品信息，使自助购物得以实现，同时通过大数据相关性分析为顾客推荐商品，从而增加销售；在供应端，其平台系统和技术几乎可以实现完美的库存记录，这是大多数零售商期望达到的，智能供应链系统可以准确地记录商店里有什么库存，每一个物品都摆放在哪，所有的东西都可以被追踪和测量，从库存离开供应商工厂起到最终到达运输中心或者商店，运输途中的任何延迟均可以被识别。

更加看重供应链过程的增值要求

传统的精益生产理论强调只有制造才是增值的，那是产品时代的思维；在智能供应链时代，人们逐渐认识到：只有客户买单的才是增值的。于是有了如下逻辑：不是所有的生产都是增值的（过量生产就是浪费）、不仅仅生产才是增值的，物流、研发、大数据采集、数据挖掘、边缘数据算法、交付与结算等也是增值的。这将引发企业供应链的价值导向颠覆。

更加重视基于全价值链的精益制造卓越可靠

智能供应链环境下的精益制造，即运用云储存与物联网等技术，结合精益生产的理念，不断优化产品质量和运营效率，实现制造和物流体系从自动化到智能化的转型，将成本效能最大化，加速产品不断的创新；运用机器学习、大数据分析等技术构建以客户为中心的、动态弹性的生产和物流流程，深度挖掘出现质量问题的根本原因，用预测性分析主动管理设备维护，提高整个生产和物流的可靠性，打造可靠、高效、低成本、高满意的生产运营体系。从精益生产开始，拉动精益物流、精益采购、精益配送……全过程都必须是精益精准的，并且是在运营标准的基础上联动展开，达到量化管理，并在管理过程中不断减少甚至消灭“标准-计划-执行”之间的差异，形成一体化控制体系。

如优秀的工程机械企业会采用工程大数据挖掘和分析、智能工具调整、设备内部匹配等系统，将工程分析平台与实现自我诊断和自我反应的智能运营系统集成起来，在提高产量、优化流程、故障检测、降低成本和缩短研发周期等方面取得很好的成果，将运营自动转向“智能”。

更加强调以制造企业为智能供应链元素

智能供应链强调以制造企业为智能供应链元素切入物联网并作为子平台的功能。智能制造工厂的平台功能不再是单一维度，而是具有立体性，涉及产品生命周期、市场、供应商、工厂建筑、流程、信息等，如下图所示。

图：智能制造工厂规划涉及的供应链维度和基本要素

从上图可以看出，从制造企业的视角而言，所谓的智能制造企业的供应链，不再是以某个单一功能实现为目标的暂时性项目，而是打造制造企业服务能力的综合系统（服务型制造），使企业具有“聚核”功能，从而提升核心竞争能力。该平台不但需要有良好的智能供应链基础，更需要良好的智能化信息平台，以保证适时地和物联网平台对接。

对于智能制造而言，制造企业的供应链管理与分销企业、第三方物流企业具有完全不一样的逻辑，前者具有明确的市场定位、产品研发、预测、生产计划、物流计划、采购计划、成品发运计划、客户订单管理、库存与物流信息控制等功能环节，如果可以的话，我们可以通俗地称之为“全供应链”；而后者更多的是其中的某一个环节或功能。

相对于传统供应链，在智能制造时代，制造企业的供应链具有更多的市场要素、技术要素和服务要素，且已经倾向于具备了信息化、数字化、网络化、集成化、智能化、柔性化、敏捷化、可视化、自动化等先进技术特征。各个要素的逻辑关系如下图所示。

图：智能供应链的要素逻辑关系（来源：SAP公司）

强调主动感知“客户需要什么样的服务”

智能供应链强调，不再是站在企业内部来考虑如何满足客户或者销售部门的“订单要求”，而是主动感知“客户需要什么样的服务”。此时或许没有了销售部门或者代理商，而是直面客户甚或是潜在客户。运用大数据与认知运算等数字技术，帮助企业对产品和服务的未来需求提供精准、深入的理解和感知，实现从“描述需求”到“预测需求”的转型，确保所有的合作伙伴都在一个共同的计划体系下运营。认知技术与人工智能的运用使企业可以提前感知需求，进而主动且智能地根据感知的需求调整计划；结合移动端与网络社交等互联网技术，可建立企业内部跨部门的共享、互动的集成供应链计划机制与平台，有效提升供应链整体运作效能。

例如，优秀的服装企业注重建立起大数据分析团队，将从零售店和网店收集回来的反馈转化为对未来产品设计的指导性建议，对各个产品线进行更好的规划；同时，通过收集和过滤各个门店实时的销售信息，对客户的消费趋势进行感知，从而对短期的生产﹑库存和配送计划进行及时的调整，更好地迎合多变的消费者需求。

实时可视，完全透明

企业可通过大数据、物联网等技术，构建具有实时可视、智能分析、决策执行三层架构能力的新时代智能塔台，从共享服务中心的视角协调整个供应链，促进供应链完成从分散到集中的转型，实现整个供应链协同、敏捷、一致的智能运营。

如优秀的化工企业会在每一辆载有危险品化学品的运输车上都装有传感器，一旦危险发生，传感器会迅速向公司的指挥中心发送报警，同时分析影响的范围和大小，使危机管理团队得以迅速做出反应，制定相应的对策。同时，传感器也会通知当地的警察和社区，以尽量减少对环境和人群的潜在危险。因为这批货物也涉及到公司内部的供应，因此公司也要紧急处理供应中断，等待这批货物的工厂和生产这批货物的工厂也会同时收到自动预警，这样公司就可以调整排产计划，而工厂会发出新的供应来将影响最小化；同时，承运商也会收到通知，这样公司就可以开始分析运输车上电脑记录下来的数据以找出事故的根本原因。

大数据与云储存技术还可以帮助企业清晰、透明地勾勒出供应体系全景图，展现出与各个关键部件供应商的层级关系，从而识别出关键的供应路径。在企业与多级供应商信息交互的过程中，对供应商的库存、产能、质量等信息进行监控，实现主动风险管理。同时利用云、物联网、社交媒体等技术对事件进行扫描，结合认知技术识别相关风险事件，及时对风险做出响应，保证供应的连续性。

如优秀的汽车企业会与专业的供应风险软件包提供商进行合作，将供应链延伸到多级，建立多级供应网络，并且识别出关键供应路径，曝光潜在的弱点和单点故障，通过云技术建立起供应链端到端的风险管理机制，主动采取规避措施。同时建立起24×7小时的全球监控机制，通过对云端多种数据源的扫描，实现对全球风险事件的实时预警，为其提供可扩展的、连续的可视平台，帮助其对风险事件快速做出响应，取得竞争优势。