国有企业供应链数字化转型路径探索

0  引  言

近年来，数字经济已然成为经济发展和产业变革的重要引擎，各行各业积极拥抱数字化，涌现出一批新技术、新业态、新模式。供应链作为连接上下游企业的纽带，是经济高质量发展的关键，业界和学界都在积极探索供应链数字化转型的具体实施路径。黄泰岩等认为推动产业链供应链数字化，主要通过产业数字化和数字产业化，推动传统产业高端化、智能化，打造新兴产业链供应链。黄群慧、王静等众多学者都强调了数字化作用，认为供应链数字化转型是提升产业链供应链现代化水平的必由之路，而如何精准施策以及供应链数字化具体的实施路径是研究的重点。所以，供应链数字化转型面临的问题已然不再是“是否转型”，而是“如何转型”。

1  供应链数字化的本质内涵与基本特征

1.1  本质内涵

数字化转型是运用大数据、人工智能、物联网、区块链等现代数字技术，构建数据采集、传输、存储、处理和反馈闭环，打通不同层级与不同行业间数据壁垒，最终实现深化传统业务系统改革、构建全新数字经济体系目标的过程。现代数字技术赋能供应链，孕育出了数字供应链。

国家工业信息发展研究中心将数字供应链定义为供应链管理服务的数字化，就是利用新一代信息与通信（ICT）技术对供应链组织、流程、方法、工具、资源等进行数字化改造，依托数字平台汇聚产业链供应链上中下游多方主体，形成无缝衔接、可视可控、高效协同、智慧的供应链网络，以供应链全流程数据共享和价值挖掘来赋能行业和企业，构建“线上+线下”“物理+数字”的供应链组织形态，达到提高效率、节省成本、控制风险、提前决策的目的。供应链数字化的内在逻辑就是对数据进行采集、存储、传送、分析和处理，运用现代数字技术对供应链业务活动、组织管理、方法工具等资源要素进行高效整合，在采购、生产、销售、售后等各环节高效联动、相互协同，实现运营过程可视化，并通过算法对积累的大数据库进行分析挖掘，发现潜在的服务价值、客户价值和数据价值，科学有效支撑智能化决策。

1.2  基本特征

1.2.1  “管理+技术”的数字化供应链

供应链管理的本质是联系企业内部和企业之间主要功能和基本商业过程，将其转化成为有机的、高效的商业模式的管理集成。供应链数字化就是以数字技术赋能传统供应链，通过集成应用ERP、SCM等系统，满足处于数字化不同层次、不同阶段的数字供应链运营需求。“管理+技术”的数字化供应链可以提高运营的系统性、集成性和可持续性，以组织内外的全程可视化保障供应链运营的有效性和可靠性。

1.2.2  “数据+算法”的数字化供应链

数字化供应链相较于传统供应链最大的价值在于数据的采集、存储、分析和运用。数字系统可以采集产品信息、转移痕迹、产销情况、时间周期等，记录累积成为大数据库。“数据+算法”为数字化供应链运行能力提供了可视化、可感知、可调节的技术工具，通过大数据蕴藏价值的挖掘，对市场需求、生产能力、物流运力、库存周转等情况进行预测和判断，可以科学有效支撑智能化决策，提高供应链管理决策的科学性、及时性和有效性。

1.2.3  “平台+网络”的数字化供应链

供应链数字化转型过程中，催生出了各行业领域的共享平台、生态网络等新业态。这类共享平台凭借集聚的信息、资源和能力，以“产品+服务”的形式为供应链成员开展数字化转型建设提供支持，大大降低成员的建设成本，提高供应链运行效率。在网络环境中，供应链已不局限在连接产业链的上下游，也打通了前端与后端、行业内与行业外，形成了独特的行业生态网络，并衍生出更多的价值。

2  国有企业供应链数字化转型实施框架

根据《国有企业采购供应链数字化成熟度模型》团体标准，企业数字供应链化转型路径主要分为战略、行动和成效三个递进层面。首先，企业要有数字供应链转型意识和目标，制定完善的数字供应转型规划和保障机制；其次是供应链数字化转型方案的执行，运用数字技术赋能传统供应链，实现数字化变革；最后是供应链数字化转型成效检验和反馈，评估企业供应链数字化转型水平。

2.1  战略层面：数字供应链转型战略意识

企业供应链数字化转型的关键在于数字化变革意识。据调研，超八成央国企认为有较强的数字供应链转型意识以及完善的战略目标和规划。战略规划包括企业总体战略及其规划、企业数字化目标与计划、供应链数字化战略及规划等。战略落实保障方面分为资源和机制保障、组织保障两方面。资源和机制保障主要涉及经费和投资方面，组织保障主要是机构、人才、制度方面。

2.2  行动层面：构建数字化供应链核心技术体系

2.2.1  形成“数据+算力+算法”为核心的新型技术支撑体系

数字化供应链核心技术体系构建是首要任务。人工智能、物联网、5G通信、区块链、云计算，这些都是数字供应链领域应用最广泛的关键技术，应用于供应链多个场景中，形成以5G为载体，以物联网为基础、以“数据+算力+算法”为核心的新型供应链技术支撑体系。

2.2.2  运用大模型，智能生成和识别供应链全流程信息

AIGC在供应链中的应用价值日益凸显，主要借助NLP、CV、智能计算等大模型的功能，在供应链各环节实现不同的场景应用，如在物流过程中借助NLP大模型和CV大模型可以实现的对仓储物流状态的实时监测，借助智能计算大模型可以对物流过程进行预测和优化，最终提升物流环节的整体效率，同时可以进行全程追溯和信息可视化。

2.2.3  探索数字孪生等新兴技术与供应链场景结合应用

随着关键技术的不断发展，近年来又衍生出许多新兴技术，如：机器人自动化、数字孪生、边缘计算、沉浸式体验等，这些技术在前者的基础上与业务相结合进一步优化供应链流程，能够匹配更加具体的业务场景和解决更复杂的业务问题，助力企业进行深层次数字化转型。例如：RPA技术使供应链自动化操作；数字李生技术通过模拟真实环境，使策略更加准确和精细。

2.2.4  通过数据治理，将数据要素转化为数据资产

数据治理是企业供应链数字化转型的基础。通过数据开放、治理，将原始数据转为数据要素，通过数据处理、数据管理，实现数据资源化，通过数据库搭建，实现数据资产化，最后通过实际的数据应用实现数据价值的转化。例如：中国移动通过搭建供应链大数据平台发挥数据要素价值，实现多维度数据统计分析，以及采购策略与数据共享。

2.3  成效层面：提升企业竞争力的最优选择

2.3.1  合规管理

国有企业要求运用信息化手段将合规要求和防控措施嵌入流程。通过数字化技术，使所有合规流程线上化、可追溯，使合规管理更加透明化；通过智能化技术，可以动态实时监测并智能预警风险点，使合规管理更加智能化。

采购合规一直是国有企业最关心的问题。以京东工业为例，企业基于“墨卡托商品标准化数据库”提出的“品商区隔”解决方案，通过MKU应用，可以对同一个商品的不同供应商进行智能筛选，结合用户需求与供应商各方面能力，智能匹配最合适的供应商，彻底阻断了供应商跑客户、贿赂客户的渠道，有效地将采购人与供应商“隔离”，避免了采购过程的人为干预，降低了合规风险。

2.3.2  降本增效

降本方面：供应链数字化转型最显著的成效就是降本，而供应链成本不仅包括显性的采购成本，使采购商品价格降低，采购时间缩短，还包括隐性的供应链管理成本和供应链运营成本等。通过供应链全链路数智化手段，可以更规范地管理供应商和商品，精简供应链流程，减少供应链执行人员，降低人力成本等相关供应链管理和运营成本。

增效方面：数字化手段提升了各个环节运行效率。比如，在产品开发和设计环节，通过数智供应链可以智能预测客户需求，与客户协同共创产品，进而提高供应链响应速度；在采购环节，通过智能筛选供应商，提升了寻源效率；在履约交付环节，通过智能调度运输路线和仓库，提高库存周转率，缩短配关时间。供应链全链路效率的提升，使供应链协同性增强，供应链运营质量提高。

绿色方面：通过建设绿色供应链，应用新兴技术实现节能减排，一方面助力企业积累更多碳排放配额；另一方面在绿色回收环节，将废旧物资变现或者循环再利用，实现其价值转化和增值。

2.3.3  价值创造

企业层面：通过数字化集采和集约化方式，整合产业链资源，优化生产要素配置，提升全要素生产率，形成规模发展效益，培育有竞争力的“链主型“”链核型”企业。通过底层技术应用，企业将积累形成庞大数据库，进一步开发和挖掘可转变为价值巨大的数据资产。

产业层面：基于“链主型”“链核型”企业在供应链中地位和影响力和地位，开放其资源和体系，创新商业模式，带动上下游企业数字化转型，从而提升整个产业链的流通、运营效率，以此驱动产业转型升级。

生态层面：数字供应链以数据流和物流连接消费者与工厂、供应商与工厂，实现多方的协同计划和动态履约，形成互融共生的产业生态体系。通过对数据加工和分析可以建立企业数据模型，进行业务智能决策和预测，也可以对整个产业链条的延链、补链、强链进行精准施策，甚至是对整个产业生态进行优化调整。

3  国有企业供应链数字化转型路径

中国物流采购与联合会提出数字供应链转型阶段分为线上化、集成化、自动化到智能化和生态化。企业通过将数字技术深度嵌入供应链运营的底层框架中，能够对供应链中的商流和信息流等进行实时识别、监控、跟踪和管理，推动形成可视化的供应链管理范式。

3.1  线上化：实现业务全面在线

全业务线上化是实现供应链全程可视的基础，通过各环节业务在线、全品类在线、全组织在线，实现全业务数据化，以数字供应链平台为基础通过交易看板、销售看板等实现数据共享，最终实现供应链端到端的全程可视，实时跟踪其供应链各个环节的运行状态。据亿邦智库调研，央国企的业务全程在线率达69%左右，品类上线率达80%以上，组织上线率达50%以上。

3.2  集成化：实施产业链内外协同

通过系统整合，打通资源和数据壁垒，实现产业链内外协同，不仅包括生产协同、计划和执行协同、供应协同、物流和库存协同，还包括供应链上下游的战略协同、需求协同和经营协同。据亿邦智库调研，在内外协同方面，超七成企业形成了采购与上游供应商和下游用户之间协同，但仅有三成左右实现了采购与生产制造协同，可见与生产商、产品开发商打通协同仍是企业主攻方向。

3.3  数智化：从智能感知到智能决策

数字供应链已经实现多个场景的智能化应用。比如，通过物联网、人工智能等技术，智能识别和感知商品名称和分类、物品编码、位置等信息，实现智能物料识别、智能商品管理等，以数据为基础，通过人工智能算法，进行智能决策，包括智能定价和智能供应商管理等，并且根据用户需求，智能调整采购计划、生产进度等，实现供应链全流程从智能感知、到智能决策和动态调整。

3.4  生态化：全产业链要素资源整合

以数字供应链平台为核心，链接和贯通整个产业链，提升信息流、物流、资金流流通效率，加快供应商、制造工厂数字化改造，带动产业销上下游数字化，实现数据、资金等要素的共享，以及产能的重新优化配置，最终实现产业协同效率和运行质量的双提升，大大增强全产业生态数字化竞争力。

4  国有企业供应链数字化转型的预期成效

供应链数字化变革是数字供应链转型重要的成效表现。国有企业依托资源聚集优势，将其资源整合能力和管理能力向外开放和输出，提供开放的平台，实现盈利，引起商业模式变革；同时，数据价值逐渐被释放，实现数据驱动的供应链管理模式的变革，并带动服务模式的转变，供应链中心不仅是负责采购，而是企业的战略部门，甚至转为价值创造中心，职能定位从“辅助支持”转为“战略职能”。

4.1  商业模式变革：成为资源和管理工具共享的开放平台

国有企业自建的电商平台往往拥有强大的资源整合能力和供应链管理能力，可以从支撑内部服务转向对外服务，面向生产商、服务商等生态伙伴以及客户企业，提供以“电商平台”+“共享资源”+“管理工具”为特色的开放平台，对外输出资源和服务，打造外部服务体系，提升企业竞争力和产业链地位。

4.2  管理模式变革：探索数据驱动的供应链管理模式

数据资产的价值转化已经得到国有企业的高度重视，开始基于自身平台不断挖掘相关数据，包括企业内部交易数据、外部服务数据，形成商品数据库、供应商数据库、历史订单数据库、物流数据库等数据库，转化成企业的数据资产。通过数据清洗、开发、建模等一系列数据处理和分析工作，可以为业务分析、决策和预测等管理工作提供科学依据，实现数据驱动的供应链管理模式，不断优化供应链的运营管理、风险控制、战略决策等。

4.3  服务模式变革：从被动响应模式走向全链调配模式

企业服务模式将发生巨大转变，从原有的被动执行采购转为主动预测、引导采购执行；从原有各环节依赖人工处理转为智能化处理流程；从依赖“能人”的经验决策转为基于数据和规则的科学辅助决策；从风险管理的事后管理和事后策略应对转为事前智能化预警和量化评估等。采购、供应链职能不断升级拓展，从事务执行部门到运营部门再到战略支撑部门，调配全企业资源，进行战略寻源、培养关键合作伙伴，进行战略规划。

文章来源：《物流科技》  https://www.zzqklm.com/w/jg/30901.html