天睿观点
方法论
【热文回顾】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
制造供应链韧性的核心在于建立可识别、预警并应对各类风险的机制,确保订单准时交付。智慧物流发展应基于企业自身产品和运营实际,分阶段从无序走向智能化。邱伏生强调,AI、大数据等技术是加速智慧物流落地的关键支撑。
- 制造供应链需系统化记录和标记历史风险点,以实现快速识别与响应。
- 智慧物流没有统一路径,企业应从自身产品出发制定个性化演进策略。
- 从流程化到数字化再到智能化,是制造型企业物流升级的合理进阶路线。

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。

核心要点
- 1 准时交付是制造供应链的核心目标,韧性建设必须围绕这一目标展开。
- 2 智慧物流的发展路径应遵循‘无序→有序→流程化→集成化→数字化→智能化’的渐进逻辑。
- 3 AI大模型与大数据分析是推动制造物流智能化加速落地的关键技术手段。
常见问题
制造企业如何提升供应链韧性?
应建立覆盖结构性、运营性和外部环境风险的应对机制,对历史风险进行标记和存储,以便未来快速识别、预警并采取对策,保障订单准时交付。
制造型企业的智慧物流该怎么起步?
建议从自身产品和业务特点出发,先实现物流流程的有序化和流程化,再逐步推进集成化、数字化,最终借助AI和大数据迈向智能化。
所有制造企业都适用同一套智慧物流方案吗?
不适用。由于企业专注领域、发展阶段和经营生态差异大,智慧物流必须个性化定制,不能照搬通用模板。