现阶段的数字化供应链，己经初步形成了“以制造企业为主导的企业级应用”和“以产业互联网企业为主导的产业级应用。”

企业级应用中，有6大类应用包括：

1、供应链规划

2、订单管理

3、采购管理

4、生产管理

5、履约管理

6、多环节协同

重点应用场景包括：

1、生产进度跟踪

2、订单接受与处理

3、自动化仓储管理

产业级应用中，叠加金融、仓储等增值服务的新型工业品交易模式普及，用平台推动工业品供需对接。

工业品需求侧是典型的 “长尾效应”，但长期以来，中小企业因购买渠道有限，难找到“物美价廉”的供应商，工业品供应商因各种原因，无法直接触达最终需求方，只能通过层层分销。

基于平台的工业品交易，打破地域、渠道、规模限制，满足了中小企业采购批量小、品种多样化等个性化需求，为供应商和采购企业提供了更多的直接合作机会。

企业级数字供应链的3大价值。

1. 效率：涵盖更多环节、主体的大范围数据协同，进一步提升供应链管理效率

越来越多元的销售和供给渠道，使得供应链数据愈加分散，供应链各环节信息易形成孤岛，难共享和传递。

打通各类数据，实现资源优化配置，成为企业迫切需求，构建大范围数据协同能力，就成为了提升关键。数据打通范围从单一环节优化向多流程协同、多主体协同发展。

l 单一环节优化

工厂单一环节优化时，通常是中小企业打通内部采购、物流等单点业务数据，加入一定数据分析，提升供应链局部业务管理效率。

操作时，主要用服务商打造的各类“小轻快” 工具，实现供应链局部业务数字化“补能力”。如：

简道云：面向中小企业打造进销存云、仓库管理、客户订单管理等应用，通过数据打通、自动化流程等开展客户和销售管理，实现客户跟进效率提升40%，业务协作效率提升60%；

携客云：提供制造企业供应链管理优化的SRM，用户用一个账户密码，解决采购供应过程管理效率低的难题，提升协作效率 90%。

l 多流程协同

企业内多流程协同时，通常是打通采购、物流、生产等多部门数据并加入优化算法，实现跨环节协同规划，提升内部供应链运营效率。

应用以大企业为主，大企业供应链通常有较好的数字化基础，基本实现单点业务的全量数据打通，多环节数据流通协同成为主要方向。如：

奥克斯的SCM系统：打通库存、采购、销售等多部门数据，将排产仓储、配送和签收时间从18 小时缩短到1.4 小时，提升供应链运营效率。

l 多主体协同

企业间多主体协同上，通常企业进一步拉通客户、供应商多种主体数据，融入智能算法实现整条供应链协同优化。

应用以集团企业为主，实现供应链内外数据可视化，实时掌握供应商库存、生产进度、物流进度等情况；与供方在生产、品质、物流等方面实现管理协同，提高生产物料齐套率，降低供应链整体运营成本。如：

联想的企业级供应链管理平台：与400 家一级供应商基于平台实现供应链业务数字化协同，并推动2000家中小供应商上平台，企业供应链运营效率提升 10%；

吉利的供应链云协同：“百千万”五年推广计划，分阶段实现从一级供应商到二、三级供应商的全

面拓展，降低供应商不良率PPM值超70%，提升供应商质量管理。

2. 敏捷：需求精准规划、供应链柔性组织的主动型供应链，提升敏捷响应能力

用户消费升级，个性化、定制化和服务即时化需求日益突出，快速响应、探索、挖掘、引领用户需求，成为企业生存、持续发展的关键。

构建主动感知需求、按需定制、准时生产的供应链网络，为用户提供全面且个性化的服务体验以精益理念的高效供应链为基础，形成更快满足用户个性需求的敏捷响应供应链，成为发展关键。

现行柔性供应链的做法包括：

l 构建更精准的以需定产模式，依托数字技术，主动预测用户需求并规划供应链，提前应对市场变化。如：

华为的用户数据中心：基于用户行为数据预测市场需求，面向新终端研发，提前进行物料采购、仓储分配等供应链布局，缩短产品研发上市周期 20%。

l 用数字技术构建快响应供应链网络，打造外部供应商寻优与计划协同、个性定制的混线柔性产线等应用，敏捷响应多变的市场需求。如：

鞍钢集团的供应商平台：引入集团供应商与第三方供应商入驻，面向新需求快速调度第三方供应商，形成新供应体系，让采购周期缩短20%，采购成本降低10%；

上汽大通的“蜘蛛智选”平台：支持用户自助选择配置，根据车型需求实时开展供应商寻源，打造智能排产、柔性生产执行等应用，定制车辆交付周期最快只要18天。

3. 韧性：仿真推演、实时监测、资源调度能力，立更韧性的供应链网络

不确定时代让韧性供应链势在必行，施耐德电气《迈向以客户为中心的一流供应链—精益、韧性、绿色、数字化》研究报告指出，韧性是一流供应链的重要建设方向。

龙头企业实现效率提升、敏捷响应的基础上，愈发关注供应链韧性水平。包括：

l 加大应对突发事件智能预警、调度优化的能力

l 利用物联网、大数据分析等技术对供应链全链条进行实时监测分析，构建事前仿真推演、事中实时监测和事后资源调度系统，减少断链风险

ü 事前仿真推演

面向新建供应链，通过供应链流程仿真、模拟，提前识别并规避风险。

龙头企业尝试在新厂规划、新品投产、现有产线优化和物流优化阶段，基于数字孪生技术建立工厂、产线、物流系统的数字模型，开展工厂规划、

产线布局、仓储物流设计等仿真分析。

用物联网接入供应链实时数据，对工厂生产运作进行可视化设计、验证，实现产线性能、生产流程和资源配置优化，规避风险。如：

宝马、奔驰与英伟达合作，基于Omniverse数字孪生能力，开展新车型生产流程模拟仿真，实现生产风险预测和优化，加快新建生产线达到最大产能，降低生产返工或停机风险。

ü 事中实时监测

通过监测供应链全链条实时数据，即时识别风险。

用物联网、大数据分析和云计算等技术，对供应商、工厂、仓储物流和客户等进行实时监测，

获得透明可视的供应链全景图，结合人工智能识别潜在风险。如：

奔驰与微软合作打造MO360 供应链平台：将全球工厂实时数据连接到微软云，利用 AI、数据分析提供实时监测反馈，识别供应链瓶颈。

华为的供应链智能运营中心：面向关键业务点设置超300个探针，自动识别业务活动或指标异常，实现供应链风险和需求实时感知。

ü 事后资源调度

通过大范围的供应链资源智能调度，减少断链损失。

识别供应链风险基础上，打造超大数据规模和计算规模的复杂业务场景资源调度和智能决策能力，通过最优供应商更换方案、生产计划调整、运输路线替换等方案解决中断风险。如：

华为的全球业务数智平台：苏伊士堵船事件中快速识别受影响的400个货柜和下游 123 个客户，对空海铁运数万条实时变化路径展开百万级排列组合分析，预判事件可能带来的塞港、铁运挤兑等风险。通过预案模拟算出最佳方案，快速调度欧洲工厂，将 80%的订单延误控制在2 周内。

从以原料交易为核心的供应网络畅通向研产销全链条网络化协同演进。

工业供应链的典型特征是：产业链环节众多、复杂度高。工业品多层级分销渠道，降低了产业效率，履约过程中多主体协同不到位进一步加剧供应链综合成本，产业链供需双端错配问题突出。

产业互联网企业以平台搭建供应链网络，归集需求和供给，优化产业资源配置，提供产品采购、物流配送、融资信贷等配套服务。

3种产业数字供应链模式：

1、以原辅料线上交易和增值服务为主的“供应”网络打通。

“供应”网络的畅通是构建全面互联的社会化供应链网络的第一步，已在各行业大规模普及。

模式通过整合原辅料采 购需求打造一站式“供应”网络，同时叠加物流、金融、代加工等增值服务，助力制造企业实现降本增效。

l 面向上游原材料行业，为买卖双方提供高效的时时撮合、 代采代售服务，提供仓储物流、金融支持等服务，目前拥有超100 万活跃买方工厂；

l 面向中游装备制造行业，向终端制造企业提供自动化零部件的一站式采购服务，产品体系涵盖210 个大类、3539 个小类和150 万余个 SKU；

l 面向下游消费行业，将终端零售的大量需求集中起来，解决流通领域供需不匹配的问题，2023 年上半年实现 GMV220亿元。

2、进一步打通生产网络，构建社会化的“供应+生产”网络。

“供应+生产”网络畅通模式变革了制造企业生产组织形态，中游机加、电子信息等行业的应用愈发活跃。

模式在打通以采购订单为核心的“供应”网络基础上，深入生产端获取企业实时生产数据，更精准匹配订单和产能，实现多边化排产。

具体实现路径：产业互联网企业建立协同制造平台，运用“订单+技术”的双引擎驱动，依托数字化工具汇聚产业链上下游企业，采用“自营工厂+协同工厂”或“全协同工厂” 方式，实现平台上的采购订单和生产资源最优匹配。

l 电子信息制造行业：捷配、云汉芯城等企业打造PCB、PCBA制造协同平台，高效匹配采购订单和生产能力。

l 机械加工行业：Xometry、云工厂等提供机加件采购对接服务，并面向协同工厂提供 MES，支撑更精准社会化排产，其中云工厂已与 7000 余家国内外汽车制造商合作，协同制造精密零部件超 31万件。

3、进一步打通消费网络，构建“供应+生产+消费”全链条多主体协同的网络。

“供应+生产+消费”全链条多主体社会化协同是未来供应链网络发展趋势，下游纺织服装行业已初具雏形。

模式通过建立链接供应商、生产者、消费者和其它服务机构的生态网络，打通“产品设计+原料采购+生产制造+仓储物流+销售服务”全流程，促进全产业链资源畅通流动。如：

希音：打通“供应+生产”网络基础上，接入设计师资源和消费者需求， 向前打通“消费”网络，构建高度柔性的社会化供应链网络。

一面打通设计环节，依托平台整合设计师资源，提供设计素材库，支持协同设计，同时将设计与生产无缝对接，支持“小单快反”模式。实现总体爆款率超过50%，周上新速度超3万SKU。

另一面打通营销与后服务环节，搭建大数据分析平台，快速有效捕捉用户动态信息并精准推荐，提高用户转化率，同时分析用户购买数据，将用户偏好反馈给设计、生产环节，推动设计优化、以销定产等，保证较低的产品滞销率。