什么是数字化供应链？定义、特征、与传统供应链的区别介绍

1 什么是数字化供应链（定义）

Tony Hines在其著作《Supply Chain Strategies》(2014)一书中，提到数字化供应链的定义，用于解释从传统供应链到他的新概念-数字化供应链的转型。他认为数字化供应链不仅是以前所定义的分销以实物形式提供的商品或服务，例如书箱、音乐、电影。Hines还将该定义扩展到企业对企业的服务，例如以数字方式进行的时装设计和产品开发，传统供应链的数字化转型消除了供应链的时间、距离、成本。他还提出数字化是供应链发展的重要趋势。

数字化供应链研究院将数字化供应链(Digital Supply Chain)定义为：以客户为中心的平台模型，通过多渠道实时获取，并最大化利用数据，实现需求刺激、匹配、感知与管理，以提升公司业绩，并最大程度降低风险。

国内对数字化供应链的定义是指基于收集的大数据，利用各种AI人工智能的算法指导供应链预测、计划、执行、决策等活动。在国务院办公厅发布的《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》(国办发〔2017〕84号)中，明确提出“供应链是以客户需求为导向，以提高质量和效率为目标，以整合资源为手段，实现产品设计、采购、生产、销售、服务等全过程高效协同的组织形态。”

网络上对数字化供应链的释义是：基于物联网、大数据与人工智能等关键技术，构建的以客户为中心，以需求为驱动的，动态、协同、智能、可视、可预测、可持续发展的网状供应链体系。数字化供应链可通过多渠道实时获取并最大化利用数据，敏捷感知与识别客户需求，再通过与外部合作伙伴之间的高效协同，实现快速响应，以提升公司效率与业绩。

2018年美国物资搬运协会(MHI)和德勤发布的报告再次指出供应链数字化是未来重要发展趋势，同时表明供应链数字化发展将形成围绕用户的供应链平台。报告认为数字化供应链的本质是“供应链管理”+“数字化”，对供应链数据的即时收集、分析、反馈、预测、协同等干预方式，把庞杂交错的供应链运营及信息流进行数据化后并行处理，起到提前决策、提高效率、节省成本、控制风险的目的，并不断接近真正的“端到端”状态。

2 数字化供应链和传统供应链的区别

在传统供应链模式中，企业的供应链是“链式”模式运营，若上游供应商供应出现问题，下游厂商的产出势必会受到严重的影响，从而导致市场的供应裂缝。就拿此次疫情举例，当疫情爆发，很多货物供不应求，也有很多农产品陷入了滞销困境，由于交通受阻以及渠道商停工等原因出现大量滞销，数字化供应链的介入在很大程度上解决了这一问题。通过数据分析，快速匹配合适的供货商信息，可解决企业供货的燃眉之急。

还有就是数字化供应链可提供随时在线的服务,人员未复工很多工作没办法开展，而数字化供应链，通过智能收集来的各种数据，进行实时分析，更好的配合企业完成前瞻性的决策，从而带来给企业带来利益。数字化供应链与传统供应链相比能提升销售1-4%，降低生产成本5-10%，降低库存20-30%，这是传统供应链很难企及的成绩。

相比较传统的供应链，数字化供应链的优势显而易见，这也是信息化时代的大势所趋，在未来，数字化供应链一定会成为主流的供应链运营模式，更好的连接企业和供货商，在面对各类突发状况时，各个环节都可以从容面对。

3 数字化供应链的特征

数字化供应链的核心是使供应链中的所有参与者在信息流、物流、资金流等方面实现无缝对接，从根本上解决供应链协同问题。相较于传统的串式供应链而言，数字化供应链有以下几个特征：

(1)敏捷性(Agility)。在传统供应链单链型结构的模式下，客户需求的变化只能通过各个节点一级一级的反馈，导致上游企业反应迟缓，影响客户体验。而在数字化供应链中，各个节点是以核心企业为中心，成网状结构连结，各个节点的信息反馈都能实时、快速的传递，从而达到快速响应，加快交货速度并提高客户的满意度。

(2)数据化(digitalization)。借助于条码技术、RFID、移动网络、云存储等技术，数字化供应链内所有信息都被实时的数据化并上传到数据中台，更好地实现了整合供应链内部的信息。

(3)可视化(Visibility)。在传统的供应链中，终端客户需求即使只有很小的变动，但当这种变动向供应商和制造商等上游企业反馈的过程中，需求的变动信息会被逐级放大，产生牛鞭效应，此时准确且及时的需求信息就显得极其重要。在数字化供应链中，供应链上的节点是链式连结的，各个节点的需求变化可以更加准确及时的被链条上的其它节点企业所获悉。

(4)协同性(Synergetic)。在高度整合的信息机制下，供应链内各成员能够实时的获得其他成员的相关信息，并针对信息的变化，随时做出相应调整，更高效地协作，从而提高整个供应链的绩效。供应链管理一旦与客户之间建立直接协同的关系后，客户需求就能得到极大满足，数字化供应链管理的本质得到最终体现。

(5)智能化(Intelligent)。随着大数据、人工智能和机器学习的发展，在数字化供应链中，可以数据模型预测和机器智能学习，通过趋势结合动态实时需求作出智能预测，我们可以充分利用人工智能对历史大数据的分析，提高预测能力，降低企业风险。

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