供应链管理的数字化转型
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供应链管理的数字化转型 摘要：社会主义市场经济环境下，企业的市场竞争压力显著增加，企业需要转变发展方式来应对市场竞争中的挑战，而企业的供应链管理是当今市场形势下最为科学合理的发展方式。在数字化技术的驱动下,供应链管理开始向动态、互联、实时共享的形态转变。在这种发展的新形势下，企业应该加强对供应链数字化转型的战略研究，分析可利用哪些技术手段实现转型以及供应链数字化转型为企业带来的收益等问题。 关键词：供应链管理；转型；数字化 传统的供应链管理信息化系统一般基于企业内部需求而建立,关注企业内部各部门之间的数据流动,通常使用ERP作为供应链管理的核心系统。但ERP系统功能繁复、实施周期长,一般并不欢迎外部成员企业的参与,不适用于企业数字化转型的需求。?在数字化技术的驱动下,供应链管理开始向动态、互联、实时共享的形态转变,以物联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一轮颠覆性技术快速的更新换代,加速推动企业供应链管理朝网络化、信息化、数字化、智能化方向转型升级,企业经营愈发需要以整合和连接为核心的“新供应链思维”和“数据思维”。 一、供应链数字化转型发展优势及现状分析 对于供应链管理来说,与外部供应商的协作是其工作的重点部分。构建高效的工具来支撑供应链上下游的协同工作十分重要[1]。同时，云计算、大数据、物联网和人工智能等信息技术的发展让供应链管理改变了其原有的形态,从链条式逐渐向网状结构变化,开启了实时、智能和互联互通的数字化供应链管理时代,通过与企业内外部的各种信息化系统和平台对接,实现数据的实时获取和分享，并最大化利用数据,配以相应的业务处理,实现供应链管理的业财税一体化,以提升企业的绩效,最大程度地降低经营风险。 例如海尔在通过物联网、大数据技术的应用,打造线上线下相结合的精准、高效、零风险的采购价值交互平台；蓝月亮公司利用AI进行消费者画像,利用大数据分析采购和促销时机；立白集团将ERP、NPD、APS、QMS、WMS等系统与SRM系统对接,实现财务管理供应链管理全流程的贯通和数据共享。但数量更为庞大的中型及小型制造企业的数字化水平有待提高,其在数字化建设方面的路程,从规划到实现都有许多困难需要克服[2]。比如客户个性化需求变异性高,难以精确预测；供应链节点企业间缺乏有效信任机制,难以实现全程协同管理；企业供应链网络化和复杂的市场环境加大供应链可视化管理难度；供应链不同环节之间时常出现信息孤岛现象。 二、供应链数字化转型发展困境对策研究 （一）弥补供应链需求不确定性的信息鸿沟 供应链管理的需求不确定性反映了顾客对产品需求的不确定性。对比之下，隐含需求不确定性则是供应链在给定它必须处理的那部分需求和顾客期望的属性时所包含的不确定性。例如，一个只为紧急定单提供产品的公司将比供应同样产品而具有长提前期的公司面临更高的隐含需求不确定性。对于供应链中的需求不确定性, 人们传统上使用统计预测技术进行管理。虽然有许多可能的算法, 但它们的工作原理大致是先审视历史销售模式, 然后使用这些模式来预测未来的需求。 例如, 如果销售额通常在12月飙升, 那么可以预计销售额将在来年的12月再次飙升。传统预测方法存在的问题是它们可能会受到一次性事件的影响, 例如经济变化、特别促销、流行趋势、社交网络或极端天气等, 这些都会影响历史销售模式的稳定性。在这种情况下, 统计预测方法很难提供准确的预测[3]。 数字化转型可以通过两种方式改进传统的预测方法。首先是收集新数据, 例如来自社交渠道的舆情信息、天气因素、经济表现或来自新物联网或雾计算传感器的信息等, 这些信息可以提供对客户需求的洞察。第二种是使用机器学习算法来持续“学习”这些数据, 以确定这些因素在预测需求中的贡献。例如, 机器学习算法可能表明, 一旦温度下降到一定程度之后, 需求就会显著下降。一旦了解了这些需求驱动因素, 就可以通过监测外部天气温度来改善需求预测。 （二）弥补供应链生产不确定性信息鸿沟 所谓不确定性，是指无法根据过去的经验来推断事件未来发生的概率。在快速迭代与快速变化的时代，VUCA时代，不确定性已成为出现频率最高的词汇之一[4]。因需求和供应两端均处在不确定性的漩涡中，供应链，自然成为不确定性的重灾区。制造业生产往往遵循墨菲定律, 工厂车间中任何可能出错的地方都会出错。比如, 机器发生故障、投入达不到所需的数量或质量、生产率产生波动、生产量与计划有出入等。在如今的供应链中, 这些差异被认为是统计异常, 往往被简单处理。例如, 如果产量下降, 则会启动更多生产批次, 以获得所需的生产量。然而, 当生产差异大到让人意想不到时, 就会出现麻烦。这可能导致生产量低于需求, 造成发货延迟和供应链中断[5]。 数字化转型可以使用物联网持续监控车间的机器, 跟踪关键性能指标, 然后利用预测分析技术来了解这些性能指标对产量、质量或机器故障可能性意味着什么。在车间, 它可以弥补信息鸿沟, 帮助你在机器出现故障之前采取预防措施。 （三）弥补供应链信息协同鸿沟 在名为“电话”的儿童游戏中, 孩子们低声接龙传递一个词语。然而, 最后一个孩子所听到的词语通常与最初的词语差异很大。有趣的是, 供应链的运作与这个电话游戏非常类似。在供应链的一端, 零售商基于终端消费者的购买来识别特定需求。零售商会向供应链中的下一层发送信号, 然后该需求信号被发送到更下一层, 依此类推。最终结果是, 供应链中一些层级所收到的需求信号与零售商的原始需求有很大的不同[6]。供应链实际上变得不协同了。数字化转型利用区块链技术为协同问题提供了一种特别有用的解决方案。区块链是一个分布式分类账, 区块链的所有各方都可以即时看到其中的信息, 并确保这些事实为单一版本, 如对供应链终端客户真正需求的理解。这样就可以协同所有供应链合作伙伴。区块链还可以即时消除位于同一区块链上所有供应链合作伙伴的信息延迟, 这将加速整个供应链中的信息流。 长期以来, 供应链管理都是围绕信息进行的, 如获得更多的信息、更好地管理信息并用它们来建立新的能力。?目前对于供应链管理(SCM)的研究虽多种多样，但很少有人关注到利用大数据分析来提高供应链信息利用率。供应链管理通过引入原材料需求规划 (MRP) 软件实现了效率的第一次飞跃, 该软件能够管理制造产品所需的组件信息。企业资源规划 (ERP) 软件使供应链管理获得了又一次飞跃, 该软件在整个企业中创建了信息可视性。在MRP和ERP系统中引入规划和优化功能, 创建基于新信息的洞察, 实现了效率的第三次飞跃。 参考文献 [1]许龙英,陈晓丹.供应链管理的数字化转型[J].信息记录材料,2020,21(1):181-183. [2]马丽娜,杜玉申,刘珊珊.基于供应链管理视角大数据分析的挑战与机遇研究[J].服务科学和管理,2019,8(03):111-122. [3]陈剑,黄朔,刘运辉.从赋能到使能——数字化环境下的企业运营管理[J].管理世界,2020,36(2):117-128. [4]汪传雷,胡春辉,章瑜, 等.供应链控制塔赋能企业数字化转型[J].情报理论与实践,2019,42(9):28-34. [5]刘继续,陈政华,解伟, 等.供应链质量管理方法及质量价值流体系研究[J].管理学家,2019,(9):66-67. [6]笪忠敏.电子商务背景下现代供应链管理创新研究[J].科技风,2019,(5):97. 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/6897e7770708763231126edb6f1aff00bed57088.html