篇3：制造供应链数字化概述以及痛点 | 企业供应链系列
结论摘要
当前制造供应链已从传统以生产为中心转向以客户为导向的端到端服务型体系，其数字化不仅涵盖计划、采购、物流等环节，更融合了商业模式、产品策略与客户体验。然而，企业在推进过程中普遍面临数据割裂、物流基础薄弱、产能与计划脱节等结构性痛点。仅靠局部优化无法解决系统性问题，必须通过全链路协同与工程化方法实现真正转型。
- 现代制造供应链是“基于客户服务导向的服务型端到端体系”，远超传统定义。
- 核心痛点包括数据不实时、物流基础薄弱、自制件与外购物料无法同步配套。
- 传统依赖库存缓冲的模式导致内耗严重，削弱企业响应力与竞争力。
作者 | 邱伏生 上海天睿物流咨询有限公司 首席顾问
中国机械工程学会物流工程分会副理事长
来源 | 起重运输机械/2021年第20期
随着中国制造 2025 的不断深化、双循环策略、供给侧改革、碳排放、绿色供应链以及新冠疫情的爆发，越来越多地强化了供应链竞争的关键支点位置，并给制造供应链施加了长远的影响，这从多维度倒逼了制造企业供应链向个性化、 高爆款、高效率、快响应、非接触的方向不断优化和深化改革。新的信息技术（信息采集技术、传递技术、数据处理技术、各类算法）的不断发展更是推动供应链数字化赋能制造领域，并且将这种生态聚核能力和抗风险能力显性化、IP化。在数字化环境下，人们即使站在不同的位置来理解供应链，也会潜意识的将传统的局部视野无边界化了，或者说边界模糊化了。制造供应链发展至今已经形成了多渠道、跨领域的全价值链的拉通，运作的逻辑也产生了根本性的变化，由之前的以核心企业制造企业为核心的推动方式，转变为以消费者为核心的拉动方式，或者二者兼而有之，形成推拉结合的态势。如图 1 所示。
图 1 不同业务场景都在期待供应链数字化
越来越多的企业期望通过供应链数字化来打造爆款产品，从而净化和淘汰那些不增值的产品和环节，提高供应链的核心竞争力。
**智能制造供应链的范围和边界发生了巨大的变化，已经超越了传统供应链的定义范围和模型。**不仅仅包含采购、制造、交付、计划、品质和相关绩效指标管理，更多的还包含了企业经营策略、商业模式、新品研发和客户个性化定制、市场策略、产品策略、商品管理和品类规划、销售及渠道策略与管理（比如门店经销商和电商渠道）、物流策略与物流管理（比如物流网络和和前置仓物流节点及准时配送）、预测和需求管理、端到端订单交付与库存管理、供应链数字化平台系统等。如果将传统供应链定义为相对狭义供应链的话，如今的供应链数字化范围可以称之为“基于客户服务为导向的服务型端到端的制造供应链”，这是更大范围的资源协同和聚核发展，其数字化战略、数字化价值导向、数字化的组织和数字化的绩效管理更加的实时和全面。
**在实际运作过程中，智能制造只是供应链过程中的一个环节，其本质问题是快速有效精准的交付，未来的发展是“大供应链小生产”的方向。****从长期而言，未来将实现“制造工厂智能物流中心化”，以保证全价值链的效率一致性；**从生产保障的角度而言，如果没有供应链的数字化、智能化的支撑，智能制造将停留在实验室的阶段。先期的需求管理、产能与计划能力、精准精益排程管理，将影响供应链数字化过程，从而影响智能工厂的生产资源、物流资源和相关资产资源的有效投入和产出效益。如图 2 所示。
图 2 供应链数字化需要系统化梳理和协同各类资源
制造供应链数字化痛点
传统的供应链经营目标和关键要求主要聚焦在交付、成本和效率，并且通过库存的管控来实现这三个维度的平衡，平衡的结果，是各个环节获得期待中的利益，长此以往，容易使得流程僵化、自我保护、麻木不仁、缺乏全面动态应变能力，最终丧失企业的竞争力，未来制造供应链需要应对各种变化，这种变化靠传统的非数字化方式是无法解决的。
**制造供应链的核心内容之一，就是产能与生产计划执行的能力匹配。**传统模式下的供应链交互能力所导致的很多所谓的变数，其实是结构性的。比如绝大多数企业在日常运营的过程中只有计划产能和实际产能，但是并没有考虑到供应链对产能的对应量化支撑，所以标准产能、计划产能和实际产能通常不在同一个频道上，甚至彼此相差甚远—也就是说，传统的制造供应链的交付能力，往往只有到最后产品下线之后，才知道是否能够准时交付。由于各种因素影响，使得制造工厂的交互能力，往往成为“薛定谔的猫”，令人无法预估和信任。
在推动供应链数字化的过程中，企业实物物流基础薄弱，通常也导致物流数字化无法解决物理物流问题，比如包装、搬运、存储的问题，空间规划和利用的问题，物流技术应用以及和供应商第三方物流车辆等对接的问题。在物流管理中，很多企业并没有物料的信息齐套、实物齐套和订单齐套的概念和逻辑驱动，所以也无法按照此需求来匹配物流资源和物料资源。
由于供应链没有数字化，容易导致企业的自制件（比如机加工、注塑、钣金、部装等）、前置工序（比如冲压、喷涂、清洗、预装等）以及外购物料不能实时配套，最终导致成品制造（总装）过程同步后推，从而延误了交期，降低了客户满意度。
**传统制造供应链过程数据特点，可以概括为：手工的、不及时的、不可追溯的、零散的、不连贯的、无逻辑的、不稳定的、非现场的、多变的、不共享的，这容易导致企业供应链能力不清晰，不具有可决策性、不具有可预警性、不具备智能化的可行性；**从运营的角度也导致供应链决策者不敢承诺、承诺难以兑现、不敢缩短交付周期，从而最终影响了企业的品牌和核心竞争力。如图 3 所示为企业供应链上通常存在的痛点问题。
图 3 制造供应链的常见痛点问题
上述问题导致企业各个业务部门存在恐惧心理，没有安全感，对于供应链没有信心，使得供应链不同环节不断通过增加库存来增强信心和安全感，各个业务模块于是开始自我保护，团队协作能力差，供应链资源分散，内耗严重，导致企业盈利能力弱，经营效率低下、供应链机制决策不精准、无法体现企业的核心竞争力。
企业供应链系列
3、制造供应链数字化概述以及痛点
4、制造供应链数字化过程与实践
5、供应链发展新范式
6、供应链发展迫切需要供应链工程技术人才
7、集成供应链的转型升机
8、制造供应链如何提高交付能力
9、制造供应链数字化的主线设计
核心要点
- 1 制造供应链数字化的本质是以客户为中心重构全价值链协同机制，而非单纯技术升级。
- 2 产能、计划与物流资源的不匹配是结构性问题，需通过数字化实现动态对齐与预警。
- 3 数据碎片化和物理物流基础薄弱是制约数字化落地的两大现实瓶颈，必须同步治理。