智能供应链的产业实践研究。

1导言

智能供应链应该实现三个目标：可视化、感知化和调整化。只有所有的资源、流程和行动都围绕这三个目标进行，传统供应链才能升级为智能供应链。智能供应链并没有改变供应链的本质，而是区别于传统供应链多采用人工和本地软件模块以及单线协作。智能供应链通过大数据、物联网、智能制造等技术，聚焦预测、资源调度、产品研发到最终交付，使用更多智能物流技术、信息技术、3D打印等新一代数字制造技术。它是传统供应链的升级版，目标是满足市场需求。

传统精益生产理论强调只有制造才是增值，延续了福特汽车式产品时代的思维。随着供过于求和消费者个性化需求的增长，人们逐渐意识到只有买单的人才是附加值。增值变化的逻辑：不是所有的生产都是增值的(生产过剩就是浪费)，不仅是生产，还有预测、计划、研发、订单处理、物流、发货、结算和售后、数据采集、数据挖掘和边缘数据算法。企业供应链的价值取向需要重新审视。

传统供应链和智能供应链由于价值取向和管理重点的不同，在战略层面、管理层面和执行层面都有不同的表现。

2智能供应链的产业实践。

一般来说，智能供应链的应用随着客户需求、产品制造、技术使用、流通模式、交付结算的不同，呈现出不同的应用层次。

比如周转率高的产品(食品、快消品、服装、药妆、手机、电脑、家电、家居用品等。)往往附加值低，而客户一般要求高新鲜度、安全性、时效性和可视化。同时，供应商(或平台)也要求快速、准确地响应需求，对供应链的智能化程度也要求很高(大数据信息平台、智能物流等)。).但对于周转率低的产品，变化相对稳定，对智能供应链的需求不是很迫切，普遍强调管理的有效性。

比如技术要求高的产品(如汽车、飞机、船舶、轨道交通等。)涉及技术门槛、产品制造难度、多个零部件与供应商合作难度。项目管理要求非常精准、有效、安全、可追溯、实时，对供应链的智能化要求特别高，因此企业会在智能R&D和设计、智能供应商管理、智能制造等方面投入资源。然而，技术要求较低的传统产品比智能供应链技术应用较少。

2.1智能供应链在智能制造领域的应用。

智能制造不仅强调智能制造本身，更强调数字化、网络化和智能化、端到端的拉通、横向和纵向的协同。智能供应链是智能制造的必要条件。智能制造必须基于智能供应链，以确保精益制造和有效交付。没有智能供应链的配合和匹配，智能制造将停留在实验室阶段。智能供应链的应用场景更加兼容智能制造。从整体价值流来看，智能制造实际上是智能供应链的核心环节。

提出智能制造时，要考虑个人需求和“互联网”背景。供应链的模式已经从以工厂/产品为中心转变为以消费者为中心，企业的研发模式、供应链协同模式、信息平台、制造批量策略和计划模式，甚至组织结构都将发生根本性的变化。

可以预见，随着智能制造及其配套智能供应链的不断发展和优化，到2025年，制造业整体水平将大幅提升，创新能力显著增强，全体员工劳动生产率不断提高，两个产业融合更加深入；重点行业和企业增值能力增强，基础更加坚实；资源消耗和污染排放更加可控；形成一批具有较强国际竞争力的跨国公司和产业集群，在全球产业分工和价值链中获得更加突出的地位。

供应链在智能制造中的应用主要体现在五个方面。

(1)智能供应链流程模拟赋能个性化产品开发。

智能R&D需要产品、R&D和业务的数字化。强调产品的可制造性、流通性、安全性、有效性、可销售性和顾客满意度。我们必须在整个价值链的高度去思考和模拟，才能让产品更适合市场需求。

比如汽车开发中心采用虚拟化技术，在正式进行冲击试验之前，先模拟多次冲击试验的结果，从而减少了进行冲击试验的车辆数量，从而降低了成本和装配时间，大大提高了研发效率。同时，智慧R&D还要求R&D团队具备协调和贯穿产业链的能力，进行相应的产品R&D和设计，以支持智能制造、智能物流、智能销售管理等产业链的可视化联动，进而实现柔性协同，加速为终端客户提供高度定制化的产品和服务。

(2)支持需求管理的智能供应链。

在智能供应链中，预测和计划有了新的维度、工作内容和绩效要求。通过采用大数据预测和智能算法模型，结合动态实时需求感知，预测和重塑市场，可以主动控制洞察需求。

智能供应链系统具有跨企业智能预测和供应链资源规划的完整工作流程，物联网环境下合作各方能够及时、准确地传递需求信息。因此，预测可以从供应链的任何一个环节发起，从而促使所有环节的实时响应，即供应商可以向客户发送一个基本预测，以便客户在此基础上做出响应，或者客户可以先提供一个基本面的预测，然后让供应商进行评估。

(3)智力。

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