制造業(yè)企業(yè)供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究

摘" 要：我國制造業(yè)企業(yè)受內(nèi)外部因素影響，導致需求不確定性增加，促使制造業(yè)聚焦點由關注自身風險轉(zhuǎn)移到對整個供應鏈鏈條協(xié)同優(yōu)化管理，以增強應對不確定風險的能力?；跀?shù)字化視角，分析了我國制造企業(yè)存在的困境：庫存成本高、供應鏈信息交互能力弱、供應鏈數(shù)字化建設缺乏整體規(guī)劃。通過供應鏈數(shù)字化賦能打通信息斷點，運用供應商管理庫存方式提升供應鏈協(xié)同能力，優(yōu)化庫存管理。從戰(zhàn)略-技術(shù)-業(yè)務三個層面優(yōu)化了供應鏈，解決了信息孤島、數(shù)據(jù)協(xié)同能力弱等問題，為供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供相應參考。

" 關鍵詞：制造業(yè)；供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型；庫存管理

" 中圖分類號：F274" "文獻標志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.24.026

Abstract： Affected by internal and external factors， manufacturing enterprises in China have increased demand uncertainty， prompting the manufacturing industry to shift its focus from focusing on its own risks to coordinating and optimizing the management of the entire supply chain， in order to enhance its ability to respond to uncertain risks. Based on a digital perspective， this paper analyzes the difficulties faced by manufacturing enterprises in China： high inventory costs， weak supply chain information exchange capabilities， and lack of overall planning for supply chain digitalization construction. Empowering supply chain digitization to break through information breakpoints， utilizing supplier managed inventory methods to enhance supply chain collaboration capabilities， and optimizing inventory management. The paper optimizes the supply chain from three levels： strategy， technology， and business， solving problems such as information silos and weak data collaboration capabilities， and providing corresponding references for the digital transformation of the supply chain.

Key words： manufacturing; digital transformation of supply chain; inventory management

收稿日期：2024-04-28

基金項目：河北省高等學校人文社會科學研究項目“京津地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流資源管理與發(fā)展規(guī)劃研究”（SD191014）

作者簡介：黃永生（1979—），男，山東菏澤人，華北理工大學經(jīng)濟管理學院，副教授，博士，研究方向：物流信息化管理；郭曉靜（1999—），本文通信作者，女，河北石家莊人，華北理工大學經(jīng)濟管理學院碩士研究生，研究方向：物流信息化管理。

引文格式：黃永生，郭曉靜. 制造業(yè)企業(yè)供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[J]. 物流科技，2024，47（24）：136-139.

0" 引" 言

據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，我國2020年第一季度國民生產(chǎn)總值受突發(fā)事件影響，同比下降12.8%，這是我國自1992年以來首次出現(xiàn)下降。不確定性因素的出現(xiàn)給我國國民經(jīng)濟帶來重大沖擊，制造業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的重要組成部分，保障其高質(zhì)量發(fā)展對保障國民經(jīng)濟健康發(fā)展具有重要作用。

數(shù)字化已經(jīng)成為經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)變革的重要引擎，供應鏈作為連接上下游企業(yè)的紐帶，是推動制造業(yè)發(fā)展的重要動力。然而，現(xiàn)階段中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗率較高，不同企業(yè)之間轉(zhuǎn)型進度差距比較大，數(shù)字鴻溝比較明顯[1]，一方面企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認識不夠深入，缺乏戰(zhàn)略指導；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中自身資源和能力不足問題突出，面臨著許多轉(zhuǎn)型困難。趙磊等[2]通過對杭州市35家規(guī)模以上制造企業(yè)的實地調(diào)研指出，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中存在數(shù)字化方案提升與數(shù)字化軟件投入動力不足、數(shù)據(jù)治理基礎與信息互通共享能力薄弱等問題。黃群慧[3]認為推動供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈現(xiàn)代化水平的必由之路，如何精準施策推動供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型是研究重點。

“去庫存”是深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和不斷優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的重要內(nèi)容，也是事關企業(yè)資源配置，促進高質(zhì)量發(fā)展的重要問題。受市場不確定需求的影響，庫存在需求激增下響應能力變?nèi)?，易出現(xiàn)原材料的供應中斷；在市場需求小時，大量庫存積壓增加企業(yè)庫存管理成本。

因此在需求不確定情境下推動供應鏈數(shù)字化建設，對提升制造業(yè)企業(yè)供應鏈協(xié)同、實現(xiàn)庫存管理降本增效、增強制造業(yè)企業(yè)抵御風險能力具有重要意義。

1" 文獻綜述

1.1" 供應鏈數(shù)字化對企業(yè)的作用機制

供應鏈數(shù)字化是企業(yè)利用人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等在內(nèi)的數(shù)字技術(shù)識別復雜環(huán)境，實現(xiàn)組織變革的一種方式。通過探索企業(yè)的經(jīng)營管理模式、價值創(chuàng)造路徑、運營支撐結(jié)構(gòu)，推動企業(yè)全方位要素同數(shù)字科學技術(shù)融合，因此，制造業(yè)企業(yè)的供應鏈數(shù)字化吸引了諸多學者的研究。主要分為了三個方面：第一，供應鏈數(shù)字化在經(jīng)濟效益方面，張哲等[4]提出企業(yè)應深化數(shù)字技術(shù)與供應鏈體系的融合，積極倡導應用供應鏈數(shù)字化管理模式，推動企業(yè)間協(xié)同創(chuàng)新，共同挖掘和利用數(shù)據(jù)資源的價值，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。盧鵬[5]提出企業(yè)借助數(shù)字化工具進行精益管理、敏捷制造、精準供應鏈協(xié)同，消除信息壁壘，減少無效勞動，優(yōu)化資源配置，可以降低運營成本。第二，供應鏈數(shù)字化在組織管理方面，陳彥君[6]提出供應鏈數(shù)字化有助于企業(yè)分工，張科舉等[7]提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠推進企業(yè)組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化和生產(chǎn)經(jīng)營流程優(yōu)化。黎小華等[8]通過設計航空裝備數(shù)字化供應鏈協(xié)同云平臺，將供應鏈協(xié)同、供應鏈追溯、供應鏈賦能等一系列數(shù)字化制造核心應用服務開放給供應鏈企業(yè)，提升供應鏈協(xié)同能力。第三，供應鏈數(shù)字化在合作創(chuàng)新方面，趙國慶等[9]指出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮科技創(chuàng)新效應促進新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。李長英等[10]通過實證檢驗驗證了供應鏈數(shù)字化對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出、企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新和企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新均有顯著正向影響，證明了供應鏈數(shù)字化提升了企業(yè)創(chuàng)新能力。

1.2" 供應鏈數(shù)字優(yōu)化庫存管理

制造業(yè)供應鏈中庫存管理是其中的關鍵一環(huán)。阮春雨[11]分析了我國裝備制造業(yè)企業(yè)庫存其庫存管理成本高，需求與供應不匹配問題，部門之間數(shù)據(jù)脫節(jié)問題。邵博等[12]提出供應鏈“牛鞭效應”會給企業(yè)帶來信息不對稱、庫存周轉(zhuǎn)率低、產(chǎn)銷失調(diào)等問題。針對庫存管理問題相關學者也提出不同的解決方案主要分為兩大類。一類是進行庫存分類，降低庫存水平。趙文丹等[13]通過蜉蝣算法在供應鏈庫存管理中的應用，降低了庫存成本，提高了庫存周轉(zhuǎn)效率。趙會英[14]通過EOQ理論模型分析了影響訂貨量的主要因素，提出了降低中小型制造業(yè)企業(yè)庫存管理方法。另一類是供應鏈數(shù)字化優(yōu)化庫存管理。張哲等[15]提出供應鏈數(shù)字化管理可以幫助企業(yè)實現(xiàn)庫存管理的精細化，降低庫存成本。吳迎年等[16]根據(jù)需求變動下的供應鏈庫存網(wǎng)絡模型，設計了一種改進型滑?？刂破髋c擾動觀測器相結(jié)合的供應鏈庫存系統(tǒng)優(yōu)化模型。蔡建湖等[17]提出了供應商產(chǎn)出不確定情況下裝配VMI庫存管理模型。朱寶琳等[18]研究了不確定條件下基于零售商風險規(guī)避的雙渠道供應鏈庫存協(xié)調(diào)問題，建立了零售商風險規(guī)避下雙渠道供應鏈分散和集中情況下的庫存最優(yōu)決策模型。

2" 制造業(yè)企業(yè)供應鏈管理問題分析

2.1" 庫存量大，需求與供應不匹配

企業(yè)為了快速開拓市場，產(chǎn)品不斷升級迭代，原材料供應與需求不匹配，造成庫存積滯。此外，采購人員為了降低采購成本，大批量、低成本采購，導致庫存增加；以及供應商延遲交貨、原材料需求計劃變動、物流效率低下導致企業(yè)為了防止原材料斷供而增加庫存。

2.2" 供應鏈數(shù)字化程度低，信息交互缺失

各部門之間信息難以共享，形成信息孤島。究其根本是供應鏈數(shù)字化能力弱，信息流通不充分。即使制造業(yè)企業(yè)配備了相應的電子信息設備，但缺乏合適的信息交互軟件和熟練的技術(shù)人員，并不能改善信息分散且信息流斷裂的風險。

缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范標準。雖然企業(yè)已經(jīng)建立了數(shù)據(jù)標準但是未能執(zhí)行落實，數(shù)據(jù)總體質(zhì)量并不高，形成了許多的業(yè)務障礙，沒有構(gòu)建能夠滿足需求的數(shù)字化平臺，與外部數(shù)據(jù)融合能力弱，難以支撐高質(zhì)量數(shù)據(jù)需求，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互和數(shù)據(jù)驅(qū)動。

2.3" 數(shù)字價值挖掘不深，缺乏科學性

企業(yè)供應鏈盡管已經(jīng)積累了大量上下游產(chǎn)業(yè)資源和龐大的供應鏈管理數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)缺乏有效整合運用，沒有先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘其中有價值的信息，數(shù)據(jù)價值挖掘停留在初級階段。比如，供應鏈原材料信息數(shù)據(jù)、物流數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)只是進行了簡單的整合和分析，在經(jīng)營管理方面發(fā)揮了一定的輔助決策作用，但是不能結(jié)合更多的業(yè)務場景采用數(shù)據(jù)模型和智能業(yè)務算法對企業(yè)數(shù)據(jù)進行深度價值挖掘。

2.4" 供應鏈數(shù)字化缺乏整體規(guī)劃

供應鏈數(shù)字化是一項系統(tǒng)性工程，需要有前瞻性的理論指導，具體包括核心技術(shù)、發(fā)展規(guī)劃、轉(zhuǎn)型原則、實施路徑、保障措施等，并且需要再實踐過程中不斷總結(jié)和發(fā)展，提煉總結(jié)性和關鍵性的要素。該企業(yè)缺乏相應的系統(tǒng)性規(guī)劃和整體性思考，缺少具體性的規(guī)劃。只是對現(xiàn)有的供應鏈數(shù)字化基礎設施的改造，沒有考慮可行性和必要性。如果沒有前瞻性理論指導，導致企業(yè)走錯路，增加企業(yè)成本，甚至導致失敗。

3" 解決對策

企業(yè)供應鏈數(shù)字化路徑主要分為戰(zhàn)略、行動和業(yè)務三個層面。首先，企業(yè)要有供應鏈數(shù)字化建設意識和目標，制定供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機制和策略。其次，要實施相應的供應鏈轉(zhuǎn)型方案，通過數(shù)字化技術(shù)為供應鏈賦能。最后，通過對供應鏈數(shù)字化成果應用到業(yè)務層面的實施效果進行總結(jié)、檢驗和評估，分析企業(yè)的供應鏈數(shù)字化水平。

3.1" 戰(zhàn)略層面：明確供應鏈數(shù)字化戰(zhàn)略

企業(yè)的供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型是需要進行總體規(guī)劃和統(tǒng)籌，明晰各個階段的目標和任務。一是明確數(shù)字化方向，例如大規(guī)模批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)化為個性化生產(chǎn)、定制化生產(chǎn)；企業(yè)單一生產(chǎn)型企業(yè)轉(zhuǎn)化為研發(fā)加服務復雜性制造業(yè)企業(yè)。二是要明晰各個階段轉(zhuǎn)型的目標和達到的效果。第一個目標是完成信息系統(tǒng)的基礎設施建設，綜合考量業(yè)務和信息化布局，構(gòu)建新型數(shù)智化平臺。第二個目標是實現(xiàn)信息互通和共享。通過供應鏈數(shù)字化將計劃、采購、運輸、倉儲、銷售等環(huán)節(jié)信息堵點打通，形成數(shù)字化的產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈。第三個目標是構(gòu)建供應鏈生態(tài)系統(tǒng)，不斷融入新的主體，由供應商、客戶、貿(mào)易伙伴第三方數(shù)據(jù)服務商等多者參與，形成一個復雜的網(wǎng)絡供應鏈生態(tài)網(wǎng)絡。

3.2" 行動層面：構(gòu)建供應鏈數(shù)字化核心技術(shù)體系

“數(shù)據(jù)+算法”的供應鏈數(shù)字化。人工智能、5G通信、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計算等在供應鏈中應用范圍最為廣泛，并且被應用到多種場景之中，形成了以5G技術(shù)為載體，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎的新型供應鏈技術(shù)體系。供應鏈數(shù)字化相較于傳統(tǒng)供應鏈來說，最明顯的區(qū)別是對數(shù)據(jù)的收集、分析、儲存和運用，可以通過對原材料產(chǎn)品信息、需求情況、時間周期等信息收集，記錄在大數(shù)據(jù)庫中，通過“數(shù)據(jù)+算法”的方式深度挖掘數(shù)據(jù)，預測需求，評估風險、預估經(jīng)營成效，提升企業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力，從而制定更加合理、準確的戰(zhàn)略決策。

“數(shù)據(jù)+大模型”解決信息孤島問題。AIGC在供應鏈應用中的價值日益凸顯借助NLP、CV、智能算法等技術(shù)，應用在供應鏈中各個環(huán)節(jié)。例如借助NLP大模型和CV大模型實現(xiàn)對倉儲物流的實時監(jiān)控。通過數(shù)字技術(shù)將供應鏈涉及的原材料需求預測、需求計劃、采購、運輸、倉儲等信息有效整合幫助企業(yè)消除信息孤島，打造一個集成化、可視化、智能化的供應鏈網(wǎng)絡，提升工作效率減少管理成本。

“數(shù)據(jù)+挖掘”實現(xiàn)信息高效利用。數(shù)字系統(tǒng)可以通過對原材料產(chǎn)品信息、需求情況、時間周期等信息收集，記錄在大數(shù)據(jù)庫中。通過“數(shù)據(jù)+算法”的方式深度挖掘數(shù)據(jù)，更深層次分析數(shù)據(jù)。例如，根據(jù)以往的銷售信息、采購信息，通過智能算法生成未來需求預測。利用數(shù)字技術(shù)將供應鏈涉及的原材料需求預測、需求計劃、采購、運輸、倉儲等信息有效整合，提升企業(yè)內(nèi)部信息的傳遞效率，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，為企業(yè)提供強有力的數(shù)據(jù)支持。

3.3" 業(yè)務流程層面：實現(xiàn)供應鏈業(yè)務數(shù)字化協(xié)同優(yōu)化庫存管理

供應鏈數(shù)字化協(xié)同，降低企業(yè)庫存水平。加強供應鏈體系建設，促進數(shù)字技術(shù)和制造業(yè)企業(yè)供應鏈深度融合，推動供應鏈協(xié)同。通過NLP大模型和CV大模型實現(xiàn)對倉儲物流數(shù)據(jù)的實時采集和可視化監(jiān)控，推動供應鏈上下游企業(yè)實現(xiàn)協(xié)同采購、協(xié)同制造、協(xié)同物流，減少由于需求變化引起的供需不匹配。同時，引入供應商管理庫存（VMI）模式，降低庫存存量。供應商負責規(guī)劃和管理采購方的庫存策略、訂單策略以及配送策略，通過分批次送貨、JIT送貨等方式，減輕采購方庫存成本和庫存積壓。

4" 供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型構(gòu)建

4.1" 模型構(gòu)建思路

供應鏈數(shù)字化從戰(zhàn)略層面、技術(shù)層面、業(yè)務流程層面形成數(shù)字化布局，打通信息堵點，實現(xiàn)全鏈條可視化監(jiān)控、預警、協(xié)同。制造業(yè)供應鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架如圖1所示。

在企業(yè)供應鏈數(shù)字化戰(zhàn)略制定方面，確定目標、方向以及要實現(xiàn)的效果，管理者需要提供相應的管理支持，確保戰(zhàn)略的制定和實施。

在企業(yè)數(shù)字技術(shù)體系方面，通過借助區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字集成等技術(shù)對數(shù)據(jù)收集，使用云計算、大數(shù)據(jù)、智能算法等技術(shù)進行深度數(shù)字挖掘，改善需求預測不準確、風險預警不及時、數(shù)據(jù)孤島、庫存管理不善等問題。

在數(shù)字化技術(shù)賦能業(yè)務流程方面。通過供應鏈數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)賦能供應鏈全鏈條。例如在計劃環(huán)節(jié)，通過智能風險評估，提升供應鏈風險應對能力；采購環(huán)節(jié)，通過智能篩選供應商，提升尋源效率；在供應商管理環(huán)節(jié)智能開放窗口期，自動匹配最優(yōu)送貨批次，既滿足生產(chǎn)需要，又滿足庫存成本最低要求。

4.2" 模型構(gòu)建

在供應鏈數(shù)字化打通了計劃、采購、供應商、倉儲等多點的信息斷流，通過供應鏈數(shù)字化共享方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)協(xié)同。

計劃模塊：包括銷售預測、冗余庫存匹配、生成物料清單。計劃模塊根據(jù)“數(shù)據(jù)+算法”數(shù)字技術(shù)，深度挖掘已有歷史數(shù)據(jù)，進行科學預測。改變傳統(tǒng)的被動接受產(chǎn)品訂單，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃舆M行需求預測先行備貨，更好地縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，減少不確定性風險沖擊。

采購模塊：包括原材料采購、管理供應商、原材料不確定風險管理。根據(jù)數(shù)字化集成、智能算法等技術(shù)，根據(jù)過去的采購信息，智能化匹配供應商，提升尋源效率。由原來的被動采購轉(zhuǎn)為主動的預測、引導、執(zhí)行；從原有的人工化處理，到智能化流程梳理；從依賴“能人”經(jīng)驗，轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)和規(guī)則的科學決策。風險管理由原來的被動處理風險，到現(xiàn)在的主動預警和量化評估。

供應商模塊：包括供應商庫存管理（VMI）、物料配送管理。傳統(tǒng)的供應商其送貨模式為：接收訂單-原料生產(chǎn)-安排送貨，從生產(chǎn)到送貨整個流程周期長，不確定風險高。通過SAP和WMS系統(tǒng)的信息交互，供應商可以根據(jù)需求預測，提前備貨，根據(jù)采購方需求分批次發(fā)貨。既減緩了供應商短期大批次生產(chǎn)壓力，又減少了采購方庫存管理成本。

倉儲模塊：通過供應商管理庫存來降低庫存水平，供應商滿足采購需求后系統(tǒng)觸發(fā)SAP系統(tǒng)生成送貨窗口期，供應商根據(jù)窗口期制定送貨單送貨。設置窗口期的作用：一方面，便于供應商及時備貨。供應商可以看到采購方未來確定性需求，可以根據(jù)未來的需求提前備貨，減輕未來供貨壓力。另一方面，限制供應商到貨。物料的發(fā)貨數(shù)量和發(fā)貨時間需要按照窗口期對原材料的需求數(shù)量和需求時間發(fā)貨，原則上不允許多發(fā)貨、晚發(fā)貨、早發(fā)貨，從而更好地控制庫存。

5" 結(jié)" 論

本文通過分析制造業(yè)企業(yè)存在庫存量大，需求與供應不匹配；供應鏈數(shù)字化程度低，信息交互缺失；數(shù)字價值挖掘不深，缺乏科學性等問題，提出了相應的解決方案和優(yōu)化模型，以此提升供應鏈協(xié)同效率，為制造企業(yè)在庫存管理、供應鏈數(shù)字化協(xié)同管理等方面的效率提升提供了相應參考。

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