方法论

篇4:制造供应链数字化实践 | 企业供应链系列

邱伏生

结论摘要

制造供应链数字化需根据企业所处的发展阶段(智能部门、集成供应链、价值链网络等)采取差异化策略。核心步骤包括明确产品与供应链策略、设定可参数化的绩效指标、构建“五个中心”组织架构,并通过数字孪生技术实现端到端可视化与自适应优化。并非所有企业都适合一步到位全面数字化,基础薄弱者应优先夯实精益管理。

  • 供应链数字化必须匹配企业当前发展阶段,避免盲目投入
  • 建立订单与计划中心、工程技术中心等“五个中心”是支撑数字化转型的关键组织保障
  • 数字孪生技术可实现供应链全流程镜像、实时监控与智能决策,但需以业务逻辑和数据基础为前提
篇4:制造供应链数字化实践 | 企业供应链系列

作者 | 上海天睿物流咨询有限公司 邱伏生 赵新阳

来源 | 起重运输机械

制造供应链数字化转型升级需要根据企业供应链不同的发展形态来进行对应的分析:如果企业处于智能部门的发展阶段,建议先对供应链内部进行精益化管理升级,夯实数字化基础;如果企业处于集成供应链的阶段,可以开展整合供应链资源的升级,梳理供应链底层业务逻辑;如果企业供应链发展到更高的形态—价值链网络阶段,交付计划-执行-订单流程扩展到了企业内外,能够打造端到端的模式,可以全面开展数字化升级;如果企业内部数字化基础和网络基础非常好,可以往连锁与全渠道方向的供应链升级,打造生态圈的影响力,推动支撑智能制造的网络化、数字化、智能化的供应链发展。

升级的过程中,通常有以下步骤:

1.需要产品策略和供应链策略入手,然后做供应链数字化顶层设计,不同的行业、不同的产品、不同的企业供应链策略应该有所不同,其供应链主要价值导向也就不同,从而决定了供应链数字化的关键要素也各有特色。

2.供应链策略和价值导向定义了制造供应链的战略绩效,比如客户满意度、库存周转率、交付周期、库存占比、有效交付比率、绿色供应链、供应链成本、供应链运营质量、供应链风险防控能力等,需要将这些指标根据供应链业务逻辑进行层级分解到最小作业单元,并且参数化,为数字化提供底层逻辑和数据基础。

3.制造供应链数字化的管理组织,建议建立“五个中心”:

**1)订单与计划中心。**解决日常运营的预测、计划与资源协同、物流管理、生产保障管理、库存管理、不同子系统的计划和执行的差异管理;

**2)供应链工程技术中心。**解决(新)产品品类供应链模型构建、供应链运营过程参数设计、针对每一个物料和产品的流动性分析和包装工程设计、智能物流-智能制造作业场景设计、供应链-物流工程技术研究应用、智能工厂物流系统规划与运营体系构建;

**3)供应链能力中心。**解决制造供应链成熟度评价、供应链运营效率评价、供应链运营成本评价、供应链运营质量监督、供应链交付和生产保障能力评价、供应链应急能力评价和供应链合规评价等;

**4)供应链数字化中心。**解决供应链数字化策略、供应链数字化顶层设计、供应链数字化逻辑,研究供应链数字化场景技术应用等;

**5)供应链工程技术人才中心。**解决从事供应链系统的架构设计、逻辑梳理、平台构建、持续规划与升级;研发供应链相关模型、技术、工具和平台;提供供应链系统工程与技术保障支持的人员。企业需要具备供应链运营人才评价和培养、供应链工程技术人才评价和培养。

**4.制造供应链要素设计与技术应用。**由于企业供应链涵盖要素呈现多个维度,建议以制造供应链数字化为主轴,以功能地图展示数字化建设蓝图、以业务的全面数字化和KPI的参数化、数字化化为目标,各环节和领域同步推进。从供应链运营角度而言,需要以计划、工艺、采购、模具、物流、成品、品质、设备、发运等路径推进,以点带面的推动数字化转型升级全面启动。供应链要素设计可以分为六个部分,包含供应链数字化规划与工程技术、市场需求数字化、采购供应数字化、制造过程数字化、客户交付数字化、供应链过程绩效数字化。如图1所示。

图1 制造供应链数字化的要素内容(版权 邱伏生)

如上所述,**多维度、多角度、多变化的各类要素和信息,通常可以通过供应链数字孪生技术来创建供应链过程要素镜像和提供所有供应链相关业务信息,创建闭环、快速、持续地自调整、自组织的供应链网络,提高端到端供应链的可视性和透明度,为各个产品线的供应链和基准流程设定标准做出明智的预警和精准决策,提供供应链响应能力和可追溯性。可以通过数字孪生技术中的模型来识别具有差异或结构故障的供应链低效运行环节和要素,实时监控供应链过程差异或启动应急供应链的必要性。基于数字孪生技术可以推动供应链产品、订单和客户进行进一步细分,为每个客户创建个性化需求资料和响应模型,同时评估每个独特客户的供应链联动情况,提出相关要素和资源的最佳利用方案仿真。基于数字孪生技术对现有供应链管理的助力和赋能,使很多企业愿意尝试。**如图2所示是某企业制造供应链采用数字孪生技术的基本模式。

图2 某企业制造供应链数字孪生技术模型(版权 邱伏生)

细化到具体业务如图3所示。

图3 某企业数字孪生技术赋能制造供应链的业务要素对应(版权 邱伏生)


企业供应链系列

1、智能工厂物流体系与智能工厂的关系以及基本框架

2、智能工厂物流运营管理数字化与自调适

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. 1 制造供应链数字化不是技术堆砌,而是基于发展阶段的战略适配过程
  2. 2 将供应链绩效指标(如交付周期、库存周转率)分解至最小作业单元并参数化,是数字化落地的数据基石
  3. 3 数字孪生等先进技术应在业务逻辑清晰、组织保障到位的前提下引入,否则难以发挥实效

常见问题

制造企业供应链数字化应该从哪里开始?
应首先明确产品策略与供应链策略,据此制定数字化顶层设计。若企业尚处于部门级运作阶段,建议先推进内部精益化管理,而非直接上马复杂系统。只有厘清业务逻辑和价值导向,才能确定数字化的关键要素和优先级。
什么是制造供应链数字化的“五个中心”?
“五个中心”包括:订单与计划中心(统筹预测、库存、执行协同)、供应链工程技术中心(设计物流模型与智能场景)、供应链能力中心(评估成熟度与应急能力)、供应链数字化中心(制定技术路线)、以及供应链工程技术人才中心(培养专业架构与运营人才)。这一体系确保数字化有组织、有逻辑、可持续推进。
数字孪生在制造供应链中有什么实际作用?
数字孪生可构建供应链全过程的虚拟镜像,实现端到端可视、可追溯和自调整。它能识别低效环节、模拟应急方案,并支持客户个性化需求建模。但其有效性依赖于底层业务流程标准化和KPI参数化,否则易沦为“空转”的技术演示。