方法论

邱伏生谈如何加强制造供应链韧性及制造型企业智慧物流如何发展

结论摘要

制造供应链需建立风险识别与应对机制,通过历史数据标记实现快速预警与响应。智慧物流应基于企业自身产品和运营阶段,逐步从无序走向智能化。AI、大数据和算法是加速智慧物流落地的关键技术支撑。

  • 制造供应链韧性依赖于对结构性、运营性和外部风险的系统化记录与响应机制。
  • 智慧物流发展不应一刀切,而应以企业产品和成熟度为基础定制路径。
  • 从流程化到智能化的演进需依托AI大模型、大数据分析等数字技术驱动。
邱伏生谈如何加强制造供应链韧性及制造型企业智慧物流如何发展

文章转发来源:中国储运

文章作者:孙富奇

近年来,供应链韧性如何加强、智慧物流如何发展是各行业热议的话题,对以上两大热点问题,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副理事长邱伏生以制造业为切入点,谈及其看法。

邱伏生指出,制造供应链中最重要的任务之一是要将订单准时交付,从接到订单到制造产品再到交付用户的过程中,会因各种变数导致不能交付的风险,如结构性风险、运营性风险以及外部环境变化风险等,因此需要在规划或提升制造供应链时建立应对各种变数和风险的机制,将各种风险点进行历史记录或标记标识并存储,从而在未来遇到同类风险时能够立即识别、预警并找到应对方法,进而确保按照原定交付承诺满足用户需求与期望。

而制造业其物流的智慧化发展,因各制造型企业专注领域、成长水平、经营生态等因素的不同,智慧物流发展方向其实很难去统一。但各制造型企业可从自身产品为切入点,构建个性化的智慧物流发展方向和策略,从无序化到有序化,再到流程化、集成化、数字化以及智能化,依托AI大模型、大数据分析、逻辑算法等手段,让智慧物流的脚步加速到来。

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核心要点

  1. 1 供应链韧性不是被动防御,而是通过结构化风险记忆实现主动响应。
  2. 2 智慧物流的起点是企业自身业务逻辑,而非盲目套用技术模板。
  3. 3 数字化进阶路径应遵循‘无序→有序→流程化→集成化→数字化→智能化’的阶段性规律。

常见问题

制造企业如何构建有韧性的供应链?
邱伏生建议在供应链规划中嵌入风险识别机制,对历史风险点进行标记和存储,以便未来同类风险发生时能快速预警并调用应对方案,保障订单准时交付。
所有制造企业都该走同样的智慧物流路线吗?
不是。由于企业专注领域、发展阶段和生态差异,智慧物流必须个性化设计,从自身产品出发,循序推进从有序化到智能化的升级路径。
哪些技术能加速制造型企业的智慧物流转型?
AI大模型、大数据分析和逻辑算法是关键工具,它们帮助企业在配送、仓储、计划协同等环节实现数据驱动决策和自动化优化。