背景
1、外部环境
近年来，供应链脆弱性凸显，企业供应链压力难以缓解。
美国媒体针对美国零售联合会、美国服装和鞋类协会、美国供应链管理专业委员会等主体进行的一项供应链调查显示：
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61%的供应链经理预计，供应链紊乱问题至少会持续到 2024 年，
29%的供应链经理认为，至少持续到 2025 年之后，甚至可能永远不会恢复正常。未来，不确定性或成为供应链新常态。
全球化分工模式下，供应链风险源增多，企业供应链面临着随时断供可能，供给不确定性加剧。原料断供、物流不畅、能源危机、 原料价格上涨等供给端问题层出不穷。
2、内部需求
市场需求不确定性上升，订单碎片化、个性化定制形成趋势，企业供应链运营压力持续上升。
2022 年，罗兰贝格发布报告《下 一代制造业：步入新的生产世界》指出：
用户个性化的需求越来越多，企业生产变得更复杂，供应链运营面临四大挑战：
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材料和供应网络中断，原材料、零部件短缺将极大影响企业生产，放大供应链的牛鞭效应；
宝洁公司（P&G）在研究“尿不湿”的市场需求时发现，该产品的零售数量是相当稳定的，波动性并不大。
但考察分销中心的订货情况时，吃惊地发现波动性明显增大，分销中心说：他们是根据汇总销售商的订货需求量订货的。
原来，零售商根据历史销量、现实销售情况的预测，确定一个客观的订货量，但为了保证这个订货量可以及时得到，并能适应顾客需求增量变化，会把预测订货量放大一定量后向批发商订货。
批发商出于同样的考虑，也在汇总零售商订货量的基础上作一定放大后向销售中心订货。
所以，虽然顾客需求量并没多大波动，但零售商、批发商订货放大，让订货量一级一级放大。
而且，考察向其供应商，如3M公司的订货情况时，惊奇地发现订货的变化更大，越往供应链上游，其订货偏差越大。
这就是营销活动中的需求变异放大现象，称为“牛鞭效应”。
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运输和物流系统不确定性
全球化下，企业供应链更复杂，涉及多个国家、地区的物流、仓储等环节，极易受到不确定事件和极端天气影响；
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企业生产计划和运营中断
企业在中长期生产计划中分配的大量资源，因供应短缺、能源短缺、 机械故障等，可能导致生产计划意外中断；
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消费者需求多元化发展，客户需求变化加剧
个性化产品及新需求出现导致企业原有供应链压力加大，企业要构建更高水平的库存管理能力和交付网络才能满足客户需求。
破局关键
用数字技术支撑，实现更大范围供应链管控和更智能决策，用数字化供应链化解供应链风险挑战，推动物联网、人工智能、云计算等数字技术与供应链集成融合；构建风险精准预测、灵活资源调度、透明供应链，成为企业持续发展必选项。
《2023 年制造企业供应链发展调研分析报告》指出：
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38%企业制定了细分的数字化供 应链战略，企业越来越意识到数字技术对于供应链的重要性和必要性，并加大数字化供应链建设投资。
Meticulos Research 报告指出：
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人工智能技术与供应链融合成为更多企业的选择，全球人工智能供应链市场到 2027 年规模将达 218 亿美元。
IDC 调研显示：
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超过3成企业将云技术作为供应链变 革的关键，
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42%的企业认为物联网技术将成为供应链变革中最 主要的驱动力。
什么是数字化供应链
数字化供应链是基于物联网、人工智能、数字孪生等数字技术，构建起的大范围协同、智能决策的网状供应链。能提升企业供应链效率、敏捷和韧性水平，带动产业组织变革、创新商业模式，增强产业韧性。
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参与主体
相比传统聚焦企业内供应链，数字化供应链涉及更多层协作，未来将拉通：
消费者、制造企业、供应商、金融机构等更多产业主体，使得各类要素资源在更大范围流动，释放更大产业价值。
1、核心业务
数字化供应链的覆盖范围包括企业、产业和国家三层，
企业级业务是基础支撑，产业级业务是关键牵引，国家层业务是重要保障，共同构建高效协同的新型供应链网络。
2、技术支撑
数字化供应链的技术基础包括：物联网、人工智能、数字孪生等，基于平台的技术整合和应用构建，将使供应链各主体协同更加高效、业务决策更加智能。
3、数字化供应链3大重要特征
数据驱动智能、更大范围协同和更新商业模式是数字化供应链三大重要特征。
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数据驱动智能
通过引入物联网、人工智能、数字孪生等技术，采购供应、生产制造、仓储物流等供应链各环节都由数据驱动并基于模型进行优化。
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更大范围协同
能够实现企业、产业、国家三层更多主体间实时信息共享和业务协同，进而提高整个供应链的运作效率。
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更新商业模式
构建高效运转的网状供应链，推动全类制造要素优化配置，打造大规模定制、小单快反等新模式，实现企业业务创新发展。
数智化供应链内容
数智供应链体系由数智化、全链路、社会化3层框架组成。
数智化
是通过数字协同和网络智能，持续优化行业供应链的成本、 效率与体验。
包括混合多云、大数据、人工智能、物联边缘、区块链等数字技术，及业务中台、数智中台、企业管理、协同办公、数字员工等数字应用，构建数智化的新基础设施。
全链路
要实现从消费端到产业端价值链各个环节的整体优化与重构， 拉通消费互联与产业互联。
实现价值流、物流、信息流、资金流 4 大链接。促进以供应链一体化为基础的采购、研发、生产、营销、服务等价值链路的深度协同。
社会化
通过开放平台，有效调动各价值链环节的社会化资源，提升敏捷响应与匹配效率。
通过产业平台、产融合作、乡村振兴、双碳治理、 综合园区、产教融合、国际业务等领域，实现模式、生态、社会层面的 可持续发展与创新。
数智供应链5大特点
数字化
能利用大数据、人工智能、区块链等技术，把采购、供应商管理、生产、销售、服务等供应链各个环节中的规则、过程、主体等转变为数据信息。
利用这些动态业务数据实时监控供应链的真实运行状态，促进供应链上下游主体实现数据共享和业务协同，提升供应链响应速度和运行效率。
可视化
一般意义的可视化，指通过采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流、库存等指标信息，基于供应链的需求，用图形化、虚拟现实等方式展现出来。
数智供应链的可视化，不再局限于“可视”，而是利用人工智能、区块链等技术对供应链进行业务流程的系统仿真模拟，在现实供应链基础上再造一个“数字孪生供应链”，更好地预测和发现供应链运行中的实际困难，实现供应链风险的实时捕捉和预警，提高供应链决策的科学性和前瞻性。
智能化
利用 人工智能和云计算等技术，实现供应链数据的智能化采集。
如在商品供应链中，借助智能化设备、语音智能、视觉智能等设备，采购员、销售员用语音智能，实现“一句话下单、一问一答式下单”，库管员通过设备扫描物料码，直接办理物料的出库入库。
这些应用大大提高了数据信息采集的准确性和实时性，同时降低了运行成本，使管理水平更加智能化。
柔性化
核心是能够更快、更灵活地适应市场需求，将传统供应链的流水线生产变为柔性生产。增强供应链弹性和适应性。
数智供应链的柔性化主要体现在三个方面：
一是数据运营精细化，以数据做支撑有效洞察需求，制定合理的生产计划， 最大限度减少产能浪费和闲置；
二是用户需求的精准度，通过数据精准分析用户偏好，并把这种偏好细分到具体的尺寸、材质和功能，生产更有利于品牌全渠道销售的产品；
三是供应链流转的精确性，通过数据分析减少物流仓储压力，降低库存周转天数，提升供应商周转率。
生态化
传统供应链模式中上下游相对割裂，各主体只能与自己的上游和下游产生直接联系，缺乏整体链上的协同和联动。数智供应链用人工智能和区块链等技术，将消费者、生产者、供应商和其他互补机构连接成有机整体，将传统“链式”拓展成“网络式”，使所有主体实时动态无间隔交互，避免传统模式下人为堵点和断点，建立共治共促共荣新生态。
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