INOSSE英諾森：資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書（2021）（35頁）.pdf

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1、Inossem 2021.All rights reserved.推薦Recommendation=電力、軌道交通、石油石化等資產密集型企業供應鏈核心價值，在于以集聚的信息、資源和能力提高資源可得性，以數字化供應鏈增強企業價值增值能力。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書就像一座燈塔，以閃亮的燈光引領資產密集型企業駛向供應鏈新時代、創造新價值。東南大學經濟管理學院教授 趙林度數字化供應鏈的打造為資產密集型企業進一步促進三化融合，提升信息化管理水平，提高效率和效益提供了廣闊的空間和技術手段。揚子石化在2018年為此進行了有益的嘗試，在倉儲管理水平和效率上獲得了極大的提升，資產密集型企業數字化

2、供應鏈發展趨勢白皮書的發布清晰準確的描述了行業發展及應用的趨勢，指引更多企業提升供應鏈管理水平。中國石化揚子石化物資采購管理專家 張建“序言Preface依據價值實現方式的不同，資產密集型企業的經營以及生產活動可以劃分為三條價值鏈：資產價值鏈、產品價值鏈和管理價值鏈。資產價值鏈指的是（固定）資產的規劃、購買/建設、運維、維修、退役等全生命周期的管理鏈路，也稱之為資產全生命周期管理（或者叫全壽命周期管理），是資產密集型企業經營與生產的基礎，決定了基本的生產效率與成本水平，也會影響產品的質量。常見的資產密集型企業，如：石油、電力、化工、裝備制造、工程建筑、軌道交通、采礦以及冶煉等，通常擁有巨量的固

3、定資產（設備），由此，形成了對海量物資（包括備品備件、消耗性材料等）的需求。所以，數以萬計甚至百萬計的物資條目、龐大的供應商群體、或分散或集中的使用環境、既有“卡脖子的”也有“滿地都是的”、大大小小固體液體氣體形狀各異，管理這些復雜的繁多的高價值的物資的能力是資產價值鏈的核心能力之一。我們的團隊從二十年前開始專注在這個領域進行實踐，一直在研究提升這種類型供應鏈管理能力的各種理論與方法。在數字化轉型的浪潮中，我們充分結合了技術的發展以及管理的變革，探索出了一些創新的理論以及先進的方法，并且基于這些成果研發了全球領先的智能供應鏈平臺（Supply Chain ONE）。在本書中，我們詳細的闡述了對

4、行業的認知、業務的實踐成果以及對發展趨勢的展望。目 錄資產密集型企業供應鏈特性驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見技術驅動資產密集型企業供應鏈升級1.1 供應鏈核心價值驅動較為特別1.2 鏈路層級與環節構成復雜1.3 企業的物資管理難度大1.4 供應鏈基礎設備設施較差1.5 供應鏈信息化管理程度不足2.1 政治因素2.2 經濟因素2.3 社會因素2.4 技術發展因素3.1 探尋構建供應鏈平衡感3.2 著力打造供應鏈數字孿生體3.3 堅持發展綠色供應鏈3.4 更加重視企業資產健康3.5 挖掘小數據的大價值3.6 重塑供應鏈能力網4.1 加強數據獲取4.2 深化數據

5、應用4.3 展現數據價值4.4 支撐操作執行結語Contents0102030405資產密集型企業供應鏈特性物資對于電力、軌道交通、石油石化等資產密集型企業來說尤為重要，相對于其他領域的企業，資產密集型企業的供應鏈有著如下特性：1.1 供應鏈核心價值驅動較為特別資產密集型企業的供應鏈核心價值在于保障供應，以及長期儲存過程中的物資妥善保管、庫存責任主體明確及物資安全保障，相對來講，對于成本的管控則位列以上價值點之后。同時，資產密集型企業的供應鏈管理與政策相關度較高。例如，自2015年以來，國資委針對“兩金”占用問題開展了專門的清理工作，加速了部分資產密集型企業物資存貨消耗；同樣在政策引導下開展的

6、陽光采購，也實現了外部供應鏈的規范管理。1.2 鏈路層級與環節構成復雜資產密集型企業多存在內部組織龐大、多層管理、業務流程復雜、多產品線共存的特點。根據國資委2020年底基于深化供給側結構性改革開展的2016-2019年為期三年的壓減工作數據來看，壓減工作開始時，部分企業最多的管理層級為8級，管理層級超過5級的企業共34家，占全部中央企業的35%。從資產密集型企業多層管理的特點不難看出，在龐大的組織機構中，任務的下達與執行、審批與報備存在流程長、效率低的現狀，這同樣體現在資產密集型企業的供應鏈管理中，怎樣調動和利用雄厚的資產實力在提升整體運營管理效率的過程中創造更多的價值，是資產密集型企業普遍

7、關注的議題。1.3 企業的物資管理難度大資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈特性保管要求苛刻等特性決定的管理需求千差萬別，因此，管理人員需要根據物資的特性制定不同的管理要求，對管理人員要求較高。第二，由于物資的采辦周期長、消耗慢，且受生產計劃影響較大，極易導致庫存資產積壓，因此如何對長庫齡的物資進行妥善保管，以及如何識別積壓物資、促進積壓物資的消耗就成了管理的一大難題。第三，資產密集型企業的物資身份不固定，經常會出現物資與設備之間的轉換，當物資被領用出庫后，通常會成為設備的組件服務于業務需求，當階段性使用完成后，設備備件可能會出現降級使用等場景，再一次入庫成為物資。這

8、樣多元化的身份轉換也對物資的全生命周期追溯及管理提出了更高的要求。1.4 供應鏈基礎設備設施較差資產密集型企業普遍存在由于供應鏈精細化管理起步較晚，導致供應鏈基礎設施較差的問題。例如，倉庫老舊無法承接當前物資管理要求；運輸設備老舊，難以實現在途物資的跟蹤管理；生產環境雜亂，難以實現精益化生產或6s管理標準等。1.5 供應鏈信息化管理程度不足多數企業能夠實現賬務層面的全流程貫通，但是對于供應鏈各個環節業務的場景化支撐稍顯不足，大多數一線人員難以體會到信息系統帶來的直接價值，因此對于信息化工具的使用積極性不高。企業供應鏈在規劃發展路線時需要充分考量自身特性，同時深度理解大環境帶來的影響。下面我們會

9、從四個影響因素：政治因素、經濟因素、社會因素及科技因素四個維度對當前環境進行分析。企業物資的管理難度主要體現在三個方面。第一，由于資產密集型企業物資種類繁雜、物資單價高及驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素2.1 政治因素政治和政策因素是資產密集型企業發展運營過程中必須密切關注的核心因素?；趪H政治局面的不確定性，以及國內政策環境的調整變化，在應對風險的同時，各國家及企業開始積極探索供應鏈的新布局。2.1.1 國際政治面臨諸多不確定因素，全球化供應鏈布局開始發生轉變國際方面全球地緣政治摩擦頻發，2017年中美貿易摩擦首

10、先在高科技行業爆發，隨即引發了各行業對于產業鏈的深度思考，地緣政治風險同樣給供應鏈帶來了巨大沖擊，供應鏈進出口進入寒冬。許多企業已經著手降低對涉及風險國家和地區供應鏈的依賴程度。歷經7年的 中歐全面貿易協定（ECCAI,EU-China Comprehensive Agreement on Investment）談判于2020年12月30日收官，談判涉及領域遠遠超越傳統雙邊協定，談判雙方就市場準入承諾、公平競爭規則、可持續發展及爭端解決進行了多輪磋商，談判雙方均致力于投資智能化與便利化，協議談判的完成將惠及中歐雙方企業及全球企業，這為雙方企業帶來了新的合作方向。為規避地緣政治風險危及各企業，全

11、球化的供應鏈布局悄然發生轉移。例如，將供應鏈上、下游合作伙伴從高風險國家和地區轉移到低風險國家和地區；考慮到風險和成本，原材料本地化也越來越多的被納入到新的供應鏈布局策略中。2.1.2 國內政策制度側重點轉變，各大企業調整戰略方向（1）增強供應鏈安全和自主可控2021年作為“十四五”規劃開局第一年，“一穩三新為主體、兩大戰略為支撐”是各項工作的核心方向。堅持穩中求進是接下來工作的總基調；以處于新發展階段、貫徹新發展理念、構建新發展格局的“三新”為核心要義；以推進科技應用及拉動內需“兩大戰略”來開啟具有特殊重要性的一年。其中，供應鏈安全穩定是構建新發展格局的基礎。在國內政策的帶動指引下，逐步轉移

12、并加重國內供應鏈業務連接，同時加大科技應用帶動國內需求側轉動，會是明年企業供應鏈的兩大主要方向。（2）對標世界一流，建設國際領先供應鏈黨的十九大提出“培育具有全球競爭力的世界一流企業”，明確了新時代國有企業改革發展的目標方向，這不僅對國有企業發展意義重大，還將為我國的經濟高質量發展提供強大的助推力。2020年7月29日，國務院國資委召開對標世界一流管理提升行動啟動會議，明確 關于開展對標世界一流管理提升行動的通知 建議,推動各企業對標世界一流企業領先實踐，全面提升管理能力。對應到供應鏈方面，眾多資產密集型企業，如中國石油、中國核電等均開啟了建設國際一流供應鏈的相關對標工作。2.2 經濟因素受全

13、球貿易緊張局勢影響，2019年全球經濟增速降至十年來的最低水平，而2020年世界經濟在新冠疫情的沖擊下更是陷入了嚴重的衰退，根據國際貨幣基金組織預測，2020年全球經濟預計萎縮4.4%。經濟全球化“退潮”議題仍然存在爭議，在全球化貿易中，新冠疫情無疑又給全球供應鏈帶來了更大的不確定性，供應鏈管理也面臨更為嚴峻的挑戰，盡管中國全力降低新冠疫情對經濟的影響，但從全球經濟的衰退來看，疫情之下的供應鏈仍然暴露了諸多弱點，未來供應鏈的強度及韌性將面臨更高層次的發展需求。2.2.1 世界經濟下行，存在全球化“退潮”風險，供應鏈重視韌性及強度2.2.2 中國經濟逆勢趨穩，規模宏大的新基建投資將推動國內供應鏈

14、重塑面對新冠肺炎疫情沖擊，中國迅速統籌推進疫情防控和經濟社會發展，在全國人民的共同努力下，我國疫情防控取得戰略性勝利，經濟發展穩步恢復。2020年，中國在全球經濟規模萎縮的情況下逆勢復蘇，實現2.3%的增速，超出國際貨幣基金組織此前預期，GDP突破100萬億元，制造業規模連續11年居世界首位，中國成為2020年全球唯一實現正增長的主要經濟體。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素圖1：國際貨幣基金組織預測的2020年各國GDP增長（%）2020年政府工作報告首次提出“加強新型基礎設施建設，發展新一代信息網絡，拓展5G應用，建設充電樁，推廣新能源汽車，激發新

15、消費需求、助力產業升級”，全國各省市陸續發布新基建投資計劃，總投資計劃超25萬億，遠超原有的“四萬億”老基建。大規模的5G基站建設、特高壓建設、城際高速鐵路和城市軌道交通建設、新能源汽車充電樁建設等資產密集型行業建設將會直接考驗我國的供應鏈能力，給供應鏈的研發、生產、倉儲、物流運輸等環節帶來巨大需求動能，為我國供應鏈升級提供發展紅利，將直接驅動我國的供應鏈轉型升級，推動供應鏈的結構重塑。物流是鏈接供應商與需求方的實物流轉方式，其時效性的高低將對整個供應鏈的物資流轉速度產生影響。近年來，國內交通基礎設施獲得持續投入，截至2019年底，我國公路里程突破500萬公里，其中高速公路近15萬公里，公路密

16、度達52.21公里/百平方公里，居世界第一；2020年全國鐵路營業里程已突破14萬公里，其中高鐵3.6萬公里。交通基礎設施的發展有效推動了物流速度的提升。同時，中國經濟的高速發展又推動了工業品物流行業的不斷壯大，截止2019年全國工業品物流總額達到269.6萬億元。對企業來說，物流基礎設施的完善不僅意味著時效的提升，同時也將大大豐富供應鏈布局策略的想象空間。2.3 社會因素2.3.1 基礎設施的完善將提升企業物流時效性圖2：2014年-2019年全國工業品物流總額-4.3-6-9.8-10.6-12.8-5.3-9.8-7.11.9-10.3-3.4-4.1-5.9-9-5.4-4.3-8美國

17、德國法國意大利西班牙日本英國加拿大中國印度東盟五國俄羅斯巴西墨西哥沙特阿拉伯尼日利亞南非2020年世界產出年百分比變化196.9204214234.5256.8269.60501001502002503002014年2015年2016年2017年2018年2019年工業品物流總額（萬億元）社會環保理念的增強正在推動社會形成對企業綠色責任的更高要求，進而促進綠色供應鏈理念的落地。從公眾角度來看，上海交大2019年 中國城市居民環保意識調查 中，超過80%的受訪者表達了要為環保做出貢獻的意愿；從企業角度來看，工業領域40家企業成為國家級綠色供應鏈管理示范企業，積累了成功實踐經驗。2018年10月，

18、由150多家相關企業、高校、科研院所、金融機構及行業協會組織成立中國綠色供應鏈聯盟，進一步推動綠色供應鏈的發展。英諾森認為，未來綠色理念、綠色管理、綠色技術將越來越多地應用于供應鏈各業務環節，對環境保護和降本增效兩個方面均產生重要影響。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素2.3.2 環保理念增強將促進綠色供應鏈2.3.3 人口紅利向人才紅利轉移，推動企業人力資源策略變革90后比80后少出生了4800萬，00后比90后少出生1200萬。與此同時，老齡人口比重持續上升，預計2030年之后，中國將進入重度老齡化社會。勞動人口紅利的下降趨勢，使得企業不得不重新審

19、視勞動力資源的策略方向。統計局數字顯示，2019年末全國16-59歲勞動年齡人口為8.96億，占比人口總數的64%，已持續八年下降，其中年輕一代圖3：中國老年人口數量變化及趨勢預測單位一方面是通過自動化技術來實現對基層勞動的輔助，另一方面，則是通過智能化技術實現對基礎勞動的部分替代。新技術的落地應用對員工素質提出了更高的要求，但人才紅利的出現為企業推動這一變革提供了契機：教育部公布我國2020年在學總人數達到4002萬，已建成世界規模最大的高等教育體系；人民日報報道我國現有1.7億受過高等教育和擁有技能的人才資源，擁有世界上規模最大的科技人才隊伍。如何變革人力資源策略以有效應對人口紅利消失問題

20、，建設強有力的科技人才團隊將成為企業關注的新話題。7%7.7%8.9%10.5%13%15%22.3%27.9%0.911.21.41.82.13.13.82000年2005年2010年2015年2020年2025年2035年2050年占總人口比重（%）65歲及以上老年人（億人）資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|驅動資產密集型企業供應鏈發展的因素2.4 技術發展因素數字化已經成為企業供應鏈管理的重要抓手，在可預計的未來，數字化供應鏈將進一步成為企業供應鏈管理的主導模式。據德勤報告顯示，創新技術在企業供應鏈管理中的應用占比將逐步提升。如下圖所示，目前云計算和存儲、庫存和網絡優化、機器人和

21、自動化技術、傳感器和自動識別是在企業供應鏈管理中應用最多的技術，未來3-5年內，多項技術的應用將提升至80%以上。圖4：創新技術在企業供應鏈中的應用占比5G網絡具備高速度、泛在網、低功耗、低時延、大連接等特點。對于環境復雜，普通網絡技術難以支持的工業場景來說，5G網絡的應用具有極其重大的意義。以煤礦為例，礦山的生產環境往往較為惡劣，需要進行大量的環境以及設備監控，想要變革礦產資源的開采模式，向智能化轉型，可靠的信息采集和傳輸網絡必不可少。煤炭行業已經探索智能化多年，但一直面臨諸多難以解決的問題，比如井下設備的遠程操作、井下高清畫面的實時傳輸、眾多設備間的組網鏈接等，普通網絡受限于速率、時效以及

22、鏈接數量等因素，無法滿足需求。5G網絡的出現，使得為上述難題尋求解決方案成為可能。2.4.1 5G網絡的應用，讓更廣泛的智能化成為可能2.4.2 多技術融合應用，創造更豐富的供應鏈應用場景近年來，企業紛紛將各類新興技術應用于供應鏈管理的過程中，隨著管理模式不斷升級與變革，單一技術的應用已經難以獨立支撐越來越復雜的業務需求，因而多技術的融合利用，成為新的發展趨勢。以預測場景為例，需要融合網絡數據抓取、設備信息監控、智能算法分析等多項技術進行支撐。多技術的融合應用，為供應鏈管理創新提供了更多可能。2020年3月，國家發改委、工信部、能源局等8部委聯合印發了 關于加快煤礦智能化發展的指導意見，提出了

23、煤礦智能化發展的階段性目標：2025年大型煤礦和災害嚴重煤礦基本實現智能化，2035年各類煤礦基本實現智能化。2020年及未來創新技術于企業中的應用增長率3D打印技術區塊鏈和分布式記賬技術無人駕駛汽車和無人機人工智能技術可穿戴和移動技術工業物聯網機器人與自動化技術預測和規范性分析傳感器和自動識別庫存和網絡優化云計算與存儲21%10%18%12%25%26%39%28%42%40%59%16%24%19%26%23%26%19%31%26%34%22%14%22%17%22%20%23%15%23%14%15%9%9%12%14%17%10%11%9%7%7%3%3%60%68%68%77%78

24、%84%84%89%89%92%93%2026年后2023年-2025年2021年-2021年2020年資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見基于對大環境的分析與對資產密集型企業供應鏈特性的理解，英諾森結合行業實踐經驗，對于未來資產密集型企業的供應鏈發展趨勢進行了前瞻性研究，得出以下六大供應鏈升級方向與洞見。隨著各個行業在供應鏈管理領域的逐步深入探索，各類供應鏈管理理念層出不窮，而看似豐富的理念卻給企業帶來了如何進行選擇的困惑。資產密集型企業從早期的快速復制快消、零售行業供應鏈理念，已經逐步進入到探索適配自身特色的供應鏈管

25、理模式的階段。英諾森認為，資產密集型企業的供應鏈核心價值驅動與一般供應鏈存在較大差別，一般行業的供應鏈多由市場需求驅動，其供應鏈價值主要體現在卓越成本控制、快速存貨周轉、靈活短時供應。而資產密集型企業多由計劃驅動，以生產為重，供應鏈工作重心體現在保障生產的同時全面控制長庫齡庫存。因此，對于資產密集型企業來說，僅僅追求供應鏈的精益化是遠遠不夠的，如果不對精益化進行合理的程度評估甚至可能會導致難以有效保障生產；伴隨著疫情的出現，資產密集型企業開始重視供應鏈的容災能力，供應鏈韌性開始進入大家的視野，然而如果一味追求供應鏈的韌性，則有可能因為儲備備件水平偏保守導致整體鏈路成本上揚，造成資源浪費。英諾森

26、認為在未來幾年，單一的供應鏈特性優勢將無法滿足供應鏈的高速發展，從宏觀角度通過平衡供應鏈各節點的核心發展特性，從微觀角度通過平衡供應鏈的種種訴求，構建供應鏈的平衡感，將成為資產密集型企業的重點發力方向。（1）從企業發展角度來說供應鏈平衡感是為了更好地使供應鏈服務于企業整體發展，避免出現供應鏈某一特性過強影響綜合鏈路表現。因此，英諾森認為供應鏈的平衡感應當能夠通過差異化的供應鏈環節價值要求，形成能夠相互制約、相互成就的鏈路環節平衡。例如，對于生產側來說對供應鏈的要求應當是通過韌性保障生產，而對于物資管理側來說則是通過精益管理實現庫存控制，由于兩個環節的價值要求不同，勢必會產生兩者間的相互制約，進

27、而自然達到基于企業核心業績表現指標的宏觀環節平衡，也能夠有效避免一味追求單一特性導致的發展不均。（2）從供應鏈運行來說供應鏈平衡感是為了更好地服務于日常供應鏈決策。因此，英諾森認為供應鏈的平衡感應當能夠平衡鏈路需求、供應與成本。此處對于需要平衡的三要素我們可以進行進一步下沉拆解，例如對于需求來說，就包含了需求物資、需求數量、需求時間等；同樣對于供應來說也包含了供應渠道、供應時效、供應數量等；成本則更為復雜，包含了顯性成本例如采購成本、物流成本，也包含了沉沒成本例如儲存成本、養護成本等。而供應鏈平衡則應當能夠在下沉層面的各個因素間平衡各方利益，對于每個鏈路關鍵決策尋找出通盤考量的最優解。對于供應

28、鏈平衡感的理解需要在企業發展層面和供應鏈運行層面來進行拆解：3.1 探尋構建供應鏈平衡感從對于平衡感的理解不難看出供應鏈平衡并不是一個一成不變的絕對值，對于每個企業來說平衡感都會有所不同，而尋找平衡的過程也是持續探索的過程。在這個過程中我們需要回答的幾個重要問題包括“如何構建對于企業發展來說平衡的供應鏈？”以及“通過什么手段能夠支持落地供應鏈運行平衡？”（1）建立符合企業發展訴求的供應鏈平衡感供應鏈宏觀平衡感的構建需要從企業戰略開始進行拆解，從企業整體發展戰略拆解到供應鏈發展戰略，而后進一步明確支撐戰略所需的供應鏈核心屬性。并基于戰略訴求及核心屬性制定供應鏈各個環節的發展策略，在制定策略的過程

29、中需要特別注意在策略層面的平衡性。最后，通過制定部門的統一KPI保障鏈路的穩定運行，通過各個部門不同的差異化KPI實現供應鏈表現的相互制約，從而達成平衡?！皩\生”一詞源于美國宇航局“阿波羅計劃”，最初的“孿生”是指物理實體孿生，即美國宇航局制造了兩個相同的航天飛行器，其中一個用于執行太空任務，另一個則用來模擬執行太空任務的飛行器狀態，直至2010年，美國宇航局首次采用“數字孿生”來描述其技術路線，“數字孿生”開始在諸多地區萌芽發展。根據 數字孿生白皮書（2020版）的定義，“數字孿生”指的是具有數據連接的特定物理實體或過程的數字化表達，該數據連接可以保證物理狀態和虛擬狀態之間的同速率收斂，并提

30、供物理實體或流程過程的整個生命周期的集成視圖，有助于優化整體性能。通俗來講，數字孿生就是在虛擬的數字世界中創建一個現實物理世界實體的鏡像。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見3.1 探尋構建供應鏈平衡感（2）切實落地供應鏈運行平衡感供應鏈運行平衡的落地相對來講更加具體，也需要更強有力的數據及技術支撐。供應鏈運行平衡的落地主要依賴于每個關鍵決策過程的廣泛因素考量。因此，為了更好地實現運行平衡，需要企業首先能夠根據價值鏈識別供應鏈的核心決策有哪些，同時對于決策所需的數據進行整理與收集，基于豐富的數據對于決策影響進行模擬及預測，并評估決策對整體的影響是否正向，

31、各個制衡因素是否均達到平衡最優解，進一步優化決策。供應鏈的平衡感旨在避免過度重視單一環節或單一性質的表現而忽視整體供應鏈的核心價值實現，在供應鏈建設的過程中，需要客觀評估階段性與長期發展目標，不斷尋找和調整供應鏈中的平衡感。數字孿生誕生之初受限于技術的發展并未引起重視，直至近幾年來人工智能、5G、物聯網等新興技術的成熟，數字孿生在產品全生命周期仿真模擬的優勢吸引了產學研各領域的關注，數字孿生的研究開始進入業務應用階段。2017-2019年，數字孿生連續三年入選Gartner十大新興技術趨勢，原本被美國國家宇航局應用于飛行器研發設計、故障預測的“數字孿生”技術，逐漸被廣泛應用于航空、制造、能源、

32、建筑等資產密集型行業，基于物理實體創建的數字孿生體在研發設計、參數驗證、調試優化、預測性維護、故障診斷等領域為物理實體提供數據輸入，降低物理實體性能優化的成本。3.2 著力打造供應鏈數字孿生體英諾森也曾在 備品備件智能供應鏈白皮書（2019）提到基于知識圖譜技術重構備品備件主數據，豐富主數據各元素的內在邏輯關系，以形成結構化的物資數據知識庫，并在此基礎上結合區塊鏈技術打造備品備件的數字孿生體，幫助資產密集型企業在物資管理領域實現對備品備件的全生命周期的信息追溯，幫助企業建立物資處置的信任關系，促進物資共享，減少積壓庫存。隨著多種智能技術的逐步成熟，行業對于數字孿生的理解也在逐步深化，而資產密集

33、型企業作為數字孿生較早落地應用的行業，已經成為數字孿生技術實現應用場景突破的重要先驅。英諾森認為，未來數字孿生可突破其應用邊界，實現兩大應用邊界拓展：（1）從單一物理實體孿生到多個物理實體組合的孿生越來越多企業在近年來開始嘗試進行多個物理實體組合的孿生，例如打造物流園區的數字孿生，對于園區中的各類物理實體例如倉庫，園區基礎設施等進行線上化的刻畫與管理，實現多實體組合的體系化孿生。（2）從物理實體孿生到業務流程與決策孿生數字孿生也在孿生對象上進行進一步拓展，從原有的物理實體孿生逐步拓展到對于與實體綁定的業務流程和決策的線上孿生，例如實現對于補貨行為的線上化復刻，對于不同的品類進行補貨策略的智能化

34、選擇等。數字孿生理念邊界的拓展對于資產密集型企業的供應鏈管理變革將會起到重要的推動作用。對于資產密集型企業而言，其供應鏈網絡是復雜的，各節點互相關聯、緊密交錯，面對快速的外部環境變化，供應鏈網絡牽一發而動全身，任何決策和調整都會對整個供應鏈產生無法預測的影響。即便是在現代供應鏈體系下，仍然無法做到在發生強烈的需求變動時，供應策略的調整對單一環節乃至對整個供應體系的影響的預測和評估，一方面供應存在系統性風險，另一方面供應鏈決策試錯成本高。英諾森認為，未來通過構建供應鏈的數字孿生體將會極大降低供應鏈決策演練的成本。供應鏈數字孿生體，就是基于供應鏈體系的數字孿生系統，其中包括供應鏈中不同節點的實體結

35、構，也包括供應鏈中不同業務流程的決策機制和供應策略。由于數字孿生體與物理世界的實時互動，供應鏈數字孿生體在接受實體供應鏈的實時信息時，也同時驅動實體供應鏈，這種特性將能夠幫助實體供應鏈突破響應時效滯后和響應成本高昂等瓶頸。通過供應鏈數字孿生體，仿真模擬各種策略調整、業務決策場景，在大數據、人工智能等使能技術的加持下，能夠預測不同決策帶來的影響，幫助供應鏈管理者做出最優規劃，在規避決策失控的同時降低決策成本，提高供應鏈效率。在供應鏈的物流環節，運用機器學習、傳感器和5G通信等技術建立倉配網絡、司機、車輛、天氣、交通等元素的數字孿生體，能夠實現在配送跟蹤、路徑規劃、貨物監測、配送網絡等方面的優化，

36、進而提升物流配送的透明度；在倉儲環節，建立庫房的數字孿生體，模擬庫房、貨架、叉車等運行狀態，通過將傳統倉儲管理系統的出入庫、上下架等作業數據輸入數字孿生體，能夠實現對庫存水平、作業強度的可視化，提升倉儲管理的信息透明度，更便于倉儲管理者進行作業決策。而對于企業整個供應鏈條，以供應鏈業務端到端的業務流程為基礎，基于供應商、需求、采購、倉儲、庫存、物流等不同業務節點之間的業務邏輯關系，建立企業供應鏈管理的數字孿生體，由于數字孿生“先知先覺”的技術優勢，能夠實時洞察供應鏈內外部的不確定因素，突破實體供應鏈的響應速度限制，快速協同供應鏈的上下游，大幅提高供應鏈透明度，降低響應成本。同時機器學習、大數據

37、分析等技術與“數字孿生”的結合，能夠幫助企業進行物資需求預測、物資消耗分析、智能補貨、風險預警等決策，提升供應鏈的決策精度，減少人工經驗決策的成本，盡可能降低供應鏈的不確定性。未來，隨著數字孿生技術的應用場景逐步豐富，將會有更多的企業在流程體系優化、數據驅動決策、商業模式驗證等業務場景展開數字孿生的應用探索。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見綠色供應鏈是以資源節約、環境友好為導向的供應鏈管理理念。隨著全球環境與資源問題日益凸顯，世界各國開始積極關注綠色供應鏈發展戰略。中國作為經濟高速發展的領先代表，出臺了一系列政策和指導性文件推動建設綠色供應鏈體系，以

38、工業領域為例，目前已經打造出數十家國家級綠色供應鏈示范性企業。010203040506各級政府通過支持性政策、資金獎勵等形式，從實質上為企業構建綠色供應鏈提供保障綠色供應鏈示范城市、示范行業、示范企業的成功建設為發展模式提供了最佳實踐榜樣龍頭企業逐步承擔起引領作用，從理念上、行動上帶動上下游企業共同發展綠色供應鏈綠色供應鏈聯盟型組織相繼成立，為整合產業鏈上下游資源、加強協作提供了平臺支撐隨著現代先進技術的快速發展以及諸多落地實踐，構建綠色供應鏈體系的成本逐步降低社會綠色意識的增強，為堅持綠色供應鏈的企業帶來聲譽形象等無形價值并轉換為訂單和投資等有形價值打造綠色供應鏈，不僅是企業社會責任的體現，

39、也是推動產業持續高質量發展的重要抓手，尤其對于促進傳統資產密集型企業轉型升級、提質增效以及綠色協調發展起到了至關重要的作用。因此，我們建議企業應從當下開始推動布局綠色供應鏈建設?；诙嗄晷袠I經驗，英諾森認為綠色供應鏈建設應當從綠色供應商管理、綠色生產、綠色物流、綠色回收四個維度開展：（1）通過規范管理與賦能提升供應商綠色水平核心企業在推動綠色供應鏈發展的過程中起到了關鍵作用，一是通過構建標準化的管理程序，對供應商的準入和行為進行把控。以華為為例，華為通過公眾環境研究中心（IPE）的蔚藍地圖數據庫檢索供應商的環境表現，并基于表現情況進行分級督促，推動供應商自我管理，與此同時，華為還與供應商簽署勞

40、工標準、安全健康、環境保護等要素在內的“供應商企業社會責任（CSR）協議”，進一步加強供應商的綠色約束力。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見3.3 堅持發展綠色供應鏈綠色供應鏈在傳統供應鏈的理念基礎上做出了進一步升級，綜合考慮環境影響與資源配置，在保障生存和利益的同時，注重資源利用效率的最大化以及自然環境影響的最小化。不可否認的是，部分企業在“經濟效益與資源環境的平衡”、“短期利益與長期發展的平衡”中，難以做出有利于綠色發展的選擇，這與企業自身現實狀況有關。然而下圖中所示的幾個變化為綠色供應鏈的快速發展提供了契機：（3）通過集約共享與智能規劃合力構建綠

41、色物流物流資源集約化，集成自有物流資源、商業伙伴物流資源、社會物流服務資源，形成內外資源的統籌利用；運輸模式多元化，基于實際情況靈活切換運輸模式，例如佳能中國公司將20kg以下貨物從原來的公路運輸變更為快遞公司外包服務，既避免了運力資源的浪費，又提升了到貨時效；規劃設計智能化，綜合考慮成本、效率、碳足跡，通過智能計算實現運力資源的最優配置、運輸線路的最優選擇。（4）通過生命周期末端管理向全周期延伸實現回收前置傳統綠色回收關注的是產品、物資等的生命周期末端，即臨近或已經處于淘汰狀態。先進的綠色回收理念將管理向前延伸，通過電子標簽、二維碼等技術手段，提前跟蹤可回收部件流向，甚至通過全周期監控進行回

42、收預判。綜上所述，英諾森認為綠色供應鏈理念和實踐即將迎來快速發展，通過建設綠色供應鏈，可實現上下游資源的有效整合和優勢互補，為全產業鏈帶來協同效益。英諾森將為具備綠色戰略意愿的企業提供方案、技術以及合作資源多重助力。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見新技術：營造活躍的技術創新氛圍，推動一線制造技術的快速迭代創新，從而持續提升生產水平及資源利用效率。國內目前除了自上而下科技精英們的前沿探索，還有大量自下而上涌現出來的基于一線實踐工作產生的智慧結晶。例如“王陽陽靜置檢漏技術”，就是海爾的一線技師王陽陽從碳酸飲料中獲得靈感創造出來的空調檢漏技術，這項技術的應

43、用使得海爾空調實現了零焊漏。英諾森認為，此類通過一線人員探索新技術的模式值得在綠色供應鏈領域進行借鑒。新設備：企業需要能夠合理衡量短期與長期業務表現，充分理解設備升級是保障生產可持續的必要投入，雖然新設備的引入與迭代往往價格不菲，影響短期財務表現，但從長遠來看，其帶來的產能提升、資源節約、廢物控制所產生的價值將遠遠大于前期投入。新能源：資源替代是實現綠色生產見效最快的途徑。近年來清潔、可循環能源的使用逐步得到推廣，同時企業也更為重視生產過程中的能源循環使用，從而實現能源利用率最大化，進而提升其環保價值。二是將供應商的綠色水平與企業的采購份額形成關聯。對于綠色資源投入大、環境保護意識強、節能減排

44、效果佳的供應商予以采購政策傾斜，從而激勵供應商提升綠色發展水平。三是核心企業通過落實互利共贏的綠色供應鏈解決方案或項目，從技術和資金層面切實賦能供應商，實現多方在提質增效層面的互利共贏。（2）通過新技術、新設備、新能源助推綠色生產常見的企業資產按照其價值轉移方式可分為流動資產和固定資產，按照資產的占用形態又可劃分為有形資產和無形資產。物資作為企業流動資產，在資產密集型企業中因為其占比大成為決定企業資產健康的重要組成。若物資庫存占總資產的比重過高，不僅會大量積壓公司的資金，還存在由于外部環境變化導致的物資存貨折價風險，影響企業盈利。因此，維持一個穩定且適當的物資存貨占比，將有助于企業的長遠穩健發

45、展。英諾森認為合理的物資存貨資產占比是以不斷提高企業物資存貨周轉效率、持續優化物資結構合理化、科學手段強化需求側管理、實現“需求牽引供給”來實現的。物資存貨周轉率作為企業運營端考量物資資產健康的綜合評價指標，其計算方式為：物資存貨周轉率（次）=銷售成本/平均庫存平均庫存=（期初庫存+期末庫存）/2在銷售成本一定的情況下，控制平均庫存成為控制物資存貨周轉率的關鍵因素。英諾森通過深耕資產密集型企業物資管理經驗，從如下三方面給出合理化管理物資存貨的建議：資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見3.4 更加重視企業資產健康（1）物資新增視需而入“以需求牽引供給”是供

46、給側改革的主旨，物資需求準確度即是保障安全生產的基礎也是決定物資存貨水位的關鍵因素，做好需求管理、由真實需求轉換新增物資采購是打通供需脈絡的關鍵。我們建議企業借由智能化的科技工具，充分利用好“數據”這個企業無形資產，做好基于歷史數據、物資存貨、未來預測以及結合供應商產能的多維度分析，對物資需求做長、中、短期計劃，并定期復審計劃準確度；同時遵循供應鏈一體化思維，做好物資按需消耗跟蹤，使物資需求形成閉環管理，從而實現按需采購，為避免冗余物資存貨建立第一道屏障。（2）物資存貨良性運轉我們提倡主動型管理優先于被動型補救，物資存貨由業務需求端帶動流轉，健康的業務需求須具備準確的需求預測和如期按需履約的物

47、資消耗能力。當因外部環境影響導致需求計劃不能如期執行、造成暫時性物資存貨水位浮漲情況時，企業應快速調整到補救舉措，以供應鏈整體執行力保障物資存貨水位合理。為了更好地提升供應鏈整體的執行力，英諾森建議企業從兩方面作出相應努力：首先，采購端探索與供應商深度協作模式，可將物資交期、存貨位置、交易模式等多維度條款為切入點；其次，企業內部物資統籌管理，打通企業不同組織間物資集采、共存、分耗渠道，實現從信息層到實物流全鏈路透明可視。（3）物資存貨結構合理資產密集型企業的物資結構有種類繁多的特點，每一類物資都有著自己的周轉節奏和安全水位，我們建議按照物資占用金額、易購程度、緊急需求程度等維度為物資劃分管理級

48、別，并按照級別制定相應的管理辦法，做到物資資產結構合理清明。伴隨著人工智能等技術在零售及快消等行業的供應鏈管理領域產生了巨大的影響，資產密集型產業在過去幾年也開始了對于人工智能尤其是供應鏈需求預測等技術的全面探索與實踐。然而，各大資產密集型企業卻發現人工智能技術產生的價值遠未達到預期，其主要原因在于，現有數據難以支持人工智能技術對于數據量以及數據質量的要求。因此，資產密集型企業開始越來越重視數據的留存與數據價值的挖掘，數據中臺等各類數據管理工具及概念層出不窮，在一次次嘗試和結果不盡人意的過程中，各大企業逐步意識到資產密集型企業的數據，與互聯網、零售、快消等先行行業的差異。英諾森認為，在“大數據

49、”盛行的今天，資產密集型企業的數據積累相對其他行業仍然比較有限，因此，資產密集型企業供應鏈的管理升級與資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見3.5 挖掘小數據的大價值LOGIN:CODE:ADMIN LOGIN:ADMIN CODE:綜上，企業資產健康是企業經營狀態良好的表現，作為資產重要組成的流動資產映射到供應鏈端為物資存貨管理，是需長期值守和付諸管理努力的領域。我們以物資管理為主線，從其需求、采買、庫存以及消耗為管理節點做了物資流端到端梳理，旨在打通物資管理各環節，使物資流通順暢，保障企業資產健康運轉。優化仍需先從“小”數據入手，讓“小”數據在逐步積累

50、的過程中優先產生業務價值并將價值最大化，實現數據業務價值的“以小見大”，將會成為2021年資產密集型企業供應鏈數據管理的主旋律。為了能夠更好地讓數據在供應鏈管理過程中產生價值，首先我們需要能夠理解資產密集型企業的“小”數據。在多年的行業實踐中，英諾森發現，資產密集型企業的供應鏈數據主要“小”在三個方面：（1）數據總量小相比較于電商、零售等企業，資產密集型企業的供應鏈整體反應速度較為緩慢，單獨數據流的數據積累及產生速度遠遠不及其他行業，這就導致其數據量相對較小。（2）可用數據量小資產密集型企業受制于其庫區建設場地條件限制，存在一定的網絡覆蓋度不足等問題，容易導致數據采集不及時，數據質量較差，數據

51、準確性不足等影響數據可用度的問題。（3）數據范圍小資產密集型企業由其企業性質決定了企業對于供應鏈數據的安全性要求近乎嚴苛，因此其數據的可用范圍及共享范圍都做了嚴格的規定，同時對于供應鏈某一環節的數據的使用，往往僅限于產生該環節數據的部門，也就在一定程度上對于數據的范圍進行了基于安全考量的縮小?！叭绾卫煤糜邢薜臄祿?，讓有限的數據產生最大價值”以及“如何拓展數據邊界，穩步實現從小數據到大數據的積累與轉變”是各大企業需要在提升供應鏈管理，推動供應管理變被動為主動的過程中需要思考解決的兩個核心問題。英諾森對于這兩個問題，基于過往實踐經驗進行了分析和預判，英諾森認為，企業可以嘗試從以下兩個方面進行嘗試

52、：（1）以業務場景豐富數據洞見價值奇普西斯曾經提出過“大數據并不會激發深刻的見解”，其實不單是大數據，任何一類數據洞見的產生都需要與業務進行緊密的結合，通過業務邏輯、業務場景去突破“小”數據的局限，豐富數據本身能夠產生的價值，就能夠幫助企業快速的實現數據價值對于業務的支撐，同時也能夠讓業務人員更有動力在業務執行過程中進行數據積累。例如，英諾森一直以來都在探索的智能預測在備品備件管理領域的應用，2020年，我們通過將預測結果，結合某客戶的備件管理業務邏輯與多樣化的備件使用場景，全面實現了備件消耗預測的可用度大幅提升。這就通過業務場景，賦予了有限的數據更大的價值，也讓數據價值最大化的反哺業務人員的

53、日常工作。（2）以行業數據積累補足企業數據短板數據作為企業變革基礎及核心資源，仍是資產密集型企業打造數字化供應鏈的第一著力點，然而各家企業的數據千姿百態，資產密集型企業由于其業務特性決定的數據產生量少的問題難以改變，因此借力行業數據就成為了改變企業數據量不足的重要方式。+而想要在供應鏈領域借力行業數據則需要先有統一的“物”的數據標準，這里的“物”指的就是物資，各大物資供應商處于供應鏈的上游，具備一定驅動力的工業品供應商已經成為標準的制定前行者，例如京東的“墨卡托”標準等。同時，伴隨著各家企業對于“物”的管理逐步精細化，各大企業也開始建立各自的企業物資標準，實現內部管理的統一。當供應商及終端用戶

54、的標準雙向建立完畢后，標準之間的映射及融合相對于無標準的現狀來說，將能夠更為快速的實現，屆時人工智能工具也將能夠更好的助力標準的映射，最終通過統一的數據打通各產業模塊。英諾森基于多年行業經驗，致力于通過打造及應用物資知識圖譜，梳理構建行業規范及標準，通過行業數據補足企業數據，為企業產生更大的業務價值。綜上所述，英諾森認為，未來幾年資產密集型企業應當在供應鏈數據挖掘價值的過程中，充分利用現有數據，實現短期內數據對于業務的支持；同時，進行高質量、多維度的供應鏈數據積累，為迎接新的供應鏈數據價值時代奠定良好的基礎。25%50%75%100%資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應

55、鏈發展方向與洞見資產密集型企業在發展初期更多關注自身發展，增設業務節點并開拓業務，隨著企業規模逐漸擴大，企業逐漸面臨產能過剩、成本過高、供應鏈流轉效率低等問題。目前資產密集型企業的供應鏈優化仍處于關注內部供應鏈的階段，控制采購成本、優化物流線路、提高產成品價格等。企業在逐步優化內部管理的同時對自身所需的供應鏈能力進行了取舍，從以前的能力全面自建走向能力生態協同，充分利用合作伙伴的供應鏈能力與資源，在實現供應鏈運行的降本增效的同時提升整體鏈路服務水平。因此，英諾森認為資產密集型企業供應鏈發展將會走向構建供應鏈能力網的方向。供應鏈能力網將原本的供應鏈環節進行多方向、多業務節點的上下游延伸，形成供應

56、鏈網絡，同時對于各個節點的能力與資源進行提煉與挖掘，并以節點的能力及資源，賦能供應鏈網絡，實現能力和資源的多元化組合。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見3.6 重塑供應鏈能力網同時，供應鏈能力網不再局限于資產密集型企業的內部供應鏈，供應鏈能力網應當能夠橫向實現打通并延長供應鏈各節點，通過跨單位、跨集團、跨行業、跨生態圈式的共享，實現資源的整合與利用；縱向增加對供應商及客戶的利益相關體的關注，通過對市場的預測及新興技術的應用，實現對內部供應鏈業務節點的優化。從策略層面，打破業務生態圈閉環，基于業務節點和產業結構的相似度，進行資源共享，構建更大更穩定的生態

57、圈，提高資源利用率，實現降本增效；從執行層面，通過新增未共享資源，擴大已共享資源，基于新增和共享兩種資源共享模式，實現立體化供應鏈能力網的搭建，推動降本增效并增強供應鏈整體穩定性。供應商A 供應商B供應商C 供應商D供應商E 供應商FX公司Y公司Z公司采購采購采購物流物流倉儲倉儲配送配送配送需求需求需求客戶 客戶客戶 客戶客戶 客戶（1）橫向延伸供應鏈業務節點能力及資源的覆蓋廣度針對供應鏈中企業之間需求類似的現狀，可以對某企業的業務節點能力進行橫向延伸，進而覆蓋需求類似的其他企業。例如，部分企業擁有自有運輸車隊但是存在運輸產能過剩的問題，企業可以考慮類似行業對運輸條件的相似性，實現對物流業務能

58、力及資源的共享，即實現一個企業對多個企業運輸服務的輸出。這樣一來，一方面實現了運輸產能轉化，創造收入，另一方面，對合作的企業，可以減少支出。對于共享業務節點的企業界定范圍，一方面可實現基于集團內部下屬單位間的業務節點的共享，實現降本增效的目的；另一方面，對于不屬于同一集團下但需求相似的企業，也可以實現能力及資源的共享。（2）縱向延伸供應鏈供需端數據收集資產密集型企業往往僅關注直接供應商和直接客戶，不會對供應商及客戶的上下游利益相關體進行關注，進而導致資產密集型企業對市場敏感度偏低；當前資產密集型企業是基于客戶需求進行生產制造，再通過供應鏈反饋給供應商進行采購，然而由于客戶最終直面市場，一旦市場

59、形勢發生變動，就會導致供給與需求不相符的情況發生，例如2020年市場對石油的需求因疫情影響大幅降低，同時國際油價暴跌，石油企業不得不調整油田開發計劃，但由于部分備品備件已經采購入庫，卻無法進行消耗，供大于求，導致庫存積壓，最終都轉化為企業庫存成本；隨著全國性復工復產，新疆某企業作為電力企業的備品備件供應商，通過對供應鏈終端客戶的供需匹配及差異分析，對提供給電力行業的備品備件實現動態管理，通過保障備件供應確保電力系統運行順暢，進而保障復工復產有序進行。通過對縱向供應鏈進行延伸，增大對供應商及客戶利益相關體的關注，增加信息收集范圍，將其納入資產密集型企業的供應鏈管理范疇；通過對上下游利益相關體的信

60、息收集，并結合人工智能等新興技術，實現對市場的預測，通過對內部供應鏈中業務節點的調整（如：庫存水平調整、采購前置等措施），實現對庫存成本的控制、物流的優化，降本增效，促使資產密集型企業更加靈活的應對市場波動，實現精細化管理。（3)強化多元資源的豐富與落地多元資源的概念最早起源于日本連鎖便利店7-11，多元資源主要是基于企業的核心業務，完成跨業態、跨行業與跨環節的三種不同類型的資源應用場景拓展與整合，進而輔助主營業務的快速增長。以7-11為例，為了能夠讓日本居民方便的在便利店進行取款，7-11開拓了整個銀行業務條線，進行了跨行業的資源調用；為了能夠實現7-11集團層面的資源最大化利用，便利店條線

61、充分利用跨業態的商超業務數據，實現兩種業態數據的共享互通；同時，7-11也在供應鏈路環節上進行了多元資源的擴展，如向生產端進行擴展打造自有品牌。反觀資產密集型企業，多元資源的構建與應用還存在較大提升空間，而伴隨著供應鏈一體化進程，英諾森認為充分構建與應用多元資源將成為構建供應鏈能力網的核心內容。對于資產密集型企業而言，英諾森認為可以考慮通過供應鏈金融或工業品電商等載體，拉通跨環節、跨行業、跨業態的資源池，最終實現資源最大程度的多元化整合。以物資電商為例，由資產密集型企業作為電商核心載體，整合集團內部各個下屬單位的需求，實現跨業態的擴展；進而以大帶小，推動同行業體量較小的需求方使用電商平臺，同時

62、實現跨行業的商業模式擴展；同時通過電商整合供應鏈的全鏈路，實現跨環節的拓展。從以上舉例可見，以物資電商為載體，能夠實現多元資源的全面整合，與資源的全面利用?？傮w來說，供應鏈能力網的擴展與建立能夠幫助企業搭建生態，同時提升生態的粘性與穩定性，幫助企業在激烈的行業競爭中取得優勢地位。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|資產密集型企業供應鏈發展方向與洞見技術驅動資產密集型企業供應鏈升級資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級4.1 加強數據獲取從對于以上觀點的分析我們不難看出，供應鏈的業務創新、理念升級需要強有力的數據支撐，數據將會成為打造一流供應鏈的制勝關鍵

63、之一，英諾森認為各資產密集型企業在未來幾年應當圍繞數據獲取、數據應用與數據價值產出進行全面深入的數據資產管理與建設，同時應當能夠全面探索新技術的落地場景，實現對于一線作業人員工作的最大化支撐與支持，進而應對人才結構的變化時期。物聯網技術（Internet of Things,IoT）到智能物聯網AIoT為物理世界通往虛擬世界建立了通道，不同的用戶和終端通過各制式的物聯網連接協議實現互聯互通，然后將虛擬化的“現實世界”向信息系統進行實時進行反饋，進而推動各領域業務的效率和效益提升。智能物聯網時代不僅在改變我們的生活方式，也在改變我們的工作方式。物聯網以無處不在的末端設備和設施，包括內在的傳感器、

64、移動終端、RFID標簽、RFID感應設備等，通過無線或有線的長距離、短距離通訊網絡實現互聯互通，移動終端向信息化系統實時傳輸數據，信息化系統可以向移動終端輸送指令及信息，再配合大數據分析、云計算、人工智能、機器學習和信息安全體系，幫助企業實現如生產設備健康管理及遠程維護、生產物資最優庫存建議及風險預警、倉儲物流的智能管理，以助力增強企業競爭優勢。對于資產密集型行業來說，現階段行業供應鏈面臨的主要業務挑戰是：如何降低生產設備的管理與維護費用，以及如何改變供應的斷點式物資管理現狀。因資產密集型企業生產設備存在生命周期較長的特點，以制定設備維修計劃、設立合理備品備件儲備量、延長生產設備壽命、減少生產

65、中的關斷現象為基礎，是否達到提高產能和優化費用的雙目標，成為企業對于生產設備管理的主要考量；針對如何改變供應的斷點式物資管理現狀，由于資產密集型企業有著企業體量大、管理多層級、業務單元及產品線多線共存的特點，決定了其物資種類繁多、業務單元自治，且業務單元內的需求與供給、業務單元間物資聯通缺少聯動性，從企業組織層面看，存在企業物資重復采購、物資存貨水位高、物資積壓的潛在風險；為解決上述問題，需從企業層面形成至上而下的統籌管理，拉通供應鏈端到端聯動物資管理將成為資產密集型企業物資管理的發力點。英諾森結合多年在資產密集型行業的服務實戰經驗，結合物聯網技術成果實施落地的項目經驗，對行業供應鏈面臨的主要

66、挑戰給出如下建議：4.1.1 設備健康管理通過物聯網技術對物資設備的基礎數據如工程建造、工藝設計和業務數據如監測、檢測、設備運行工作狀態、失效維修的截取和追蹤，結合在線檢測的實時數據及影像數據，構建全面完整的物資設備數據池，并通過對數據池數據的進一步分析，建立健康度模型，實現對高價值設備及關鍵零部件的遠程監測、健康度評估、故障預警分析、專家診斷等數據服務，降低被動維修或預防性維修次數，由被動管理轉向主動管理、預知管理，延長物資設備的使用壽命、提升設備整體健康運營指數。4.1.2 數據驅動的物資管理實現供應鏈物資全鏈路可視，是提升整體物資管理水平的基礎?；谫Y產密集型企業物資種類繁多、管理分散、

67、缺乏聯動性的現狀，真實且適時共享的物資信息是解決問題的根本，它包含物資需求數據、運輸數據、庫存數據及消耗數據，通過對如上數據的統籌、聯通管理，形成信息，以控制物資新增、促進物資消耗為著力點，拉動物資整體流轉，從而達到物資周轉率向好、物資結構合理、在庫物資資金占比合理的目標。英諾森以數字化帶動供應鏈革新、業務管理推動數字化進程為出發點，建議資產密集型企業供應鏈的數字化革新中加強物資數據的收集手段，加大物聯網技術在物資管理環節中的應用，如倉儲作業中的RFID技術應用，使物物連接、形成業務全程可視、可追溯，在有效增加及時、準確性高的物資業務數據；其次，通過對物資業務數據分析后以管理者桌面可視化形式發

68、送給不同層級的管理者，滿足不同管理層及不同視角的管理決策需求。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級案例展示通過物資供應鏈一體化管理實現降本增效某大型石油石化企業存在物資供應鏈管理系統多，數據分散、數據采集范圍有限等問題，導致問題追溯困難，決策欠缺數據支撐。企業雖然通過某ERP系統實現了流程拉通及賬務管理，但是一線人員工作欠缺終端及系統支持，整體倉儲管理水平精細化程度有限，作業難度較大。項目背景方案及成果亮點一：通過流程追蹤實現全局可視統一數據源頭、追蹤流程節點，借鑒電商物流的展現形式直觀展示各項物資從需求建立、采購執行，到物資到貨、倉儲管理、領用消耗等的所

69、有狀態。同時，通過智能大屏實時展示當前倉庫的作業、待辦、庫存等信息。亮點二：結合智能硬件實現數據自動采集與校驗引入RFID技術，基于庫存實況靈活選用普通標簽與抗金屬標簽，實現物資出入庫、上下架操作的自動識別與校驗，從而降低操作難度，有效減少人為失誤。與此同時，實現物資自動過賬、數據自動采集、流程自動銜接。亮點三:通過系統深度集成實現倉配聯動一方面升級技術架構并協調多部門聯合支持接口開發，成功實現眾多業務系統的順利集成，另一方面在倉儲與物流的流程與數據銜接角度進行重點設計，充分考慮業務特殊需求，從而實現倉儲與物流的有效聯動。亮點四:深化技術應用場景，提高整體精細化水平將技術的應用與人物角色、物資

70、角色以及實際倉儲業務進行深度融合，提供更切實、更高效、更智能的倉儲解決方案，為供應鏈各環節提供自動化的作業工具和智能化的決策建議，從而提高企業的供應鏈整體精細化水平。4.2 深化數據應用隨著企業信息化建設的逐步深入，“數據”作為各企業的無形資產列入重點應用范疇，數據管理的時代已經全面到來。資產密集型企業中大多是非數字原生企業，其存在信息化系統繁多，業務交互流程復雜，數據多態存在無準繩等問題。雜亂的數據是制約智能化戰略有效落地的最大障礙，企業急需安全且高效易行的方式治理現存數據，使數據最大限度釋放其價值。根據英諾森在資產密集型行業供應鏈數據管理領域的深耕經驗，對于供應鏈物資主數據的管理我們建議從

71、這兩個方面著手：4.2.1 治理低質量的現存數據在資產密集型企業中，物資數據普遍存在數據冗余、一物多碼、數據孤島等一些列問題，是企業數字化、智能化進程的桎梏。高質量的物資數據應具備數據同源、準確、真實、及時、完整的特性，這也是數據治理的目標。企業需要簡捷且高效的智能數據管理平臺針對低質物資數據做統一治理，在數據標準統一的基礎上建立物資數據對應關系，梳理數據類別、完善缺失信息補足，盤活低質量物資基礎數據，為深入挖掘數據價值夯實基礎。4.2.2 數據的全生命周期管理針對物資數據進行的數據全生命周期管理，將持續保證數據的完整性及有效性，數據全生命周期管理過程中，細分多個確認環節，如物資數據歸類、有效

72、性分析、物資屬性規范、物資清洗及查重、無效物資退出等。對數據全生命周期的管理將有效利用數據資產價值，使其持續為企業管理決策提供科學依據。無論是低質量的物資數據治理還是物資數據全生命周期管理，傳統的人工管理顯然不是海量數據管理的優選方案，企業需要貼合業務需求且簡單易行的物資主數據管理平臺，它可以支持高階的智能數據管理基本訴求，包含：在安全可控的環境下結合AI、OCR等新技術對數據進行獲取、識別、標準、清洗等批量管理工作；同時可以按照業務需求建立對應的數據全生命周期管理程序，提供基礎數據的高質輸出，為數據應用提供保證。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級案例展

73、示通過需求和庫存策略測算優化現有庫存某大型公用事業企業為了進一步優化庫存結構，急需完善備件BOM關系與分類，以設備分級和備件分級為基礎，開展備件需求和庫存策略測算，逐步建立采購策略和庫存標準，分析優化現有庫存。項目背景方案簡述基于AI智能數據清洗引擎，進行歷史業務數據清洗，根據詞意相似性提取關鍵詞，根據監督算法并結合業務規則，建立并持續完善關鍵詞庫，實現數據檢測與標準建立，最終實現規范化數據庫?；谧匀徽Z言處理技術，抽取、匹配、整合，最終結構化輸出備件關系數據，輔助企業立體化掌握備件生命周期。通過結合計劃周期滾動預測與異常場景概率預測，打造備品備件的場景化預測模式。同時，通過融合備件關系網，參

74、考備件之間的消耗關系，進一步提升整體預測的可用性和前瞻性。備件BOM關系完善備件智能分類占比現有庫存優化建議80%+80%+70%+資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級4.3 展現數據價值企業業務發生過程中內部會沉積大量數據，如何從無用的數據中挖掘價值，如何將沉積的數據轉換成決策支撐，基于英諾森對行業的理解及積累，眾多數據收集整理并歸納，下沉形成獨有數據庫，推送至AI人工智能并配以算法，相比較于簡單數學模型，提供更精準、更全面的供應鏈各節點預測，為業務管理及優化提供決策支撐。4.3.1 實現業務節點可視，監控業務健康水平供應鏈的優化并不是單純的一步到位式優

75、化，而是循序漸進式優化，因此如何形成優化的循環，且便于企業實現對供應鏈的自我優化尤為重要，通過工具對業務節點數據進行分析，并整理反饋業務節點信息，實現實時業務節點監控，便于企業直觀的檢測業務健康水平。例如，對企業的庫存水平進行監控，基于企業對庫存結構及水平設定的范圍進行庫存健康水平監控，實現實時庫存水平預警。4.3.2 實現業務節點需求預測，提高業務效率對企業來說，降本增效是目標，但是究竟如何實現，缺少的是手段及優化的方向，相比較于簡單數學模型，使用人工智能并配以算法，可容納更大數據量及數據范圍，進而實現預測結果精準化。例如對企業來說實現增效的手段之一可以是采辦前置，出于管理制度需求，采購的流

76、程不可以刪減，但是針對某些特定的物資，可以實現采辦前置，而實現采辦前置的前提是對需求的明確，即何時需要何物的更加精細化需求管理，基于具備預測功能的智能化工具，就可以極大的提高對需求端的把控，進而實現在采購端的采辦前置，而提高整個供應鏈的效率。4.3.3 實現管理決策分析，為管理優化提供支撐基于對海量數據的收集及分析，產出支撐對各個業務節點優化的決策建議。例如通過對海量庫存數據收集分析，進而形成采購點預測，同時對庫存結構進行分析，可根據庫存價值、庫存周轉率等衡量指標，實現整體庫存結構展示，并對庫存結構進行建議反饋，客戶可根據業務衡量指標及管理策略的制定，實現對庫存的管理優化。資產密集型企業數字化

77、供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級案例展示通過智能化管理平臺實現數據質量提升優化某大型煤炭企業經過多年信息系統建設，重復、非標準、呆滯數據等逐漸成為影響業務運行效率以及運行質量的障礙，需優化主數據管理系統，提供主數據審核功能提高主數據清理效率，減少主數據管理所需人員，清理重復、非標準、呆滯數據。項目背景方案簡述實現人工智能技術在主數據標準化及清洗方面的應用，借助人工智能的技術實現部分替代人工進行主數據標準化及主數據清理方面的工作。實現更高效的主數據統一管理，通過對接目前互聯網成熟的數據源，以及利用OCR等自動識別手段，實現企業工商信息的標準化清洗，查詢和錄入。實現更靈活的主

78、數據管理平臺系統架構，運用先進且成熟的開發技術，實現一套部署更加快速、拓展更加靈活的智能編碼管理系統。關鍵成果數據量壓縮數據準確度提升數據審核效率提升管理工作量降低20%30%35%30%資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級實現更簡潔易用的主數據管理，通過運用知識圖譜等技術，使得主數據的查找與創建過程更貼合普通人的使用習慣，讓主數據管理更加簡單易上手。4.4 支撐操作執行由于勞動力成本的節節攀升，新冠疫情爆發前許多企業就已經著手提升對于低產出價值、高作業頻次、高重復度工作人員的資源釋放，此次新冠疫情的全球大面積爆發，驅動了數字員工在企業中的應用進程。任何成

79、功企業都將實現團隊部門之間的順暢協作作為長期發展的核心要素。當下,企業員工和工作場所都在經歷巨大的變化,這不僅來自高科技的快速發展和不斷提高的全球化進程,還有做好迎接瞬息萬變的外部環境的準備。企業必須通過投資下一代科技技術及工具來保持領先地位,確保靈活性、可持續發展性、多模式等優勢,以應對當下以及未來的工作場景及用戶行為變化。4.4.1 減少非主觀決策的人工交互在新技術及工具中，流程機器人是在數字系統中模擬和集成人類行為以優化業務流程的軟件機器人，應用的目的之一就是盡可能地取代非主觀決策行為。非主觀決策行為，其行為的結果往往可以通過外接的反饋來衡量，比如一個人力資源的主管，是否批準一個員工的請

80、假。這個行為有章可循，人力資源的審批往往是一種形式上的審批，用于掌握企業勞動力的變化情況及衡量個體對整體工作進度的影響。流程機器人的發展可以劃分為兩個階段，第一個階段是處理規則化的非主觀決策，第二階段會發展出來更深度的人工智能。比如幫助客戶選擇性價比更好的商品或是幫助醫生來推薦可替代的治療方案。對于資產密集型企業而言，流程機器人在供應鏈領域應用中，自動化訂單是很有代表性的嘗試。自動化訂單管理的第一步是對訂單管理中所有子功能執行詳細的過程映射。其中包括接收和驗證訂單，生成收據以及跟進訂單。然后，制造企業需要確定哪些過程可以立即自動化。這些簡單、重復的任務將不需要人工干預，并且可以由流程機器人進行

81、自動化完成，對沒有編程基礎的業務用戶的友好性將大大提升，無需IT干預即可自行完成。4.4.2 提升無人技術在倉儲領域中的應用倉儲作為供應鏈的物資存儲及流轉中心，在整個鏈絡中扮演著核心中臺的角色。人員在整個倉庫工作系統中扮演管理、決策、操作的角色；實體物資流帶動信息流與資金流同步流轉；新技術系統及工具協助人完成物資流轉的信息流以及物資搬運。實現人、物、工具有機組合，打造信息透明、操作簡捷、運作高效的倉儲作業環境是接下來供應鏈倉儲環節的主要發展方向。英諾森通過對供應鏈倉儲領域的深入研究和實踐經驗，對于無人技術在倉儲領域的應用有如下見解：（1）一體化的解決方案系統如今，全球化、區域化、行業生態化已經

82、重新定義了商業模式，企業間聯系互動更加緊密。隨之，企業供應鏈不斷向上游與供應商、向下游與最終客戶端拓展延長，在擴大影響力與構建共同生態系統的同時，各企業信息化互聯互通也成為必要因素，這對企業間信息系統的兼容性與交互穩定性提出了挑戰；再者，因為企業信息化規劃和信息化系統迭代更新而帶來的企業內信息化系統多系統并用、各司其職，甚至存在相互沖突的情況普遍存在，嚴重制約了供應鏈革新進程?；诖?，英諾森認為，具有信息化系統間高兼容性、交互穩定、同時可與多種新科技手段、多種類型通訊網絡互聯互通的信息化系統可以幫助企業解決上述問題，同時也是企業供應鏈革新的堅實基礎，它應該具備如下特質：支持智能倉儲升級解決方案

83、：標準化接口可與主流ERP、WMS系統、與IoT設備以及網絡集成兼容，可支持物聯網倉儲及智能化倉儲解決方案。支持物資管理全流程跟蹤解決方案：提供面向物資材料、備件的采購、驗收、存儲、領用的全流程跟蹤方案。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型企業供應鏈升級第二步是執行更復雜的任務，并部署智能自動化以簡化它們。這將包括自動化訂單接收，因為可以通過許多不同的渠道來實現訂單。在許多情況下，供應鏈流程需要處理發票或訂單等數據。通過將人工智能與流程機器人結合使用，系統可以自動從這些文檔中提取和處理數據，包括手寫文本和簽名。資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|技術驅動資產密集型

84、企業供應鏈升級（2）物聯網技術在倉儲的應用對于資產密集型企業物資的品類雜、數量多、單價高等特性，RFID庫房包含RFID讀寫器、標簽、智能托盤、電子通道門、可穿戴眼鏡等物聯網技術及設備在倉儲系統中的應用，助力于倉儲作業操作、倉儲作業環節數據同源且實時及時共享，在減輕倉儲工作人員勞動強度的同時幫助企業實現供應鏈運營管理效率提升。（3）自動化設備在倉儲中的應用人機協同到逐步解放人力的無人技術及工具應用是智能倉儲的一個重要標志。自動化設備如AS/RS、AGV、自動分揀機、機械手臂、智能揀選車等在倉儲系統中的使用會大大提高倉儲作業效率，高度自動化倉庫可實現7*24無間歇工作時長，在滿足多元化市場及客戶

85、需求的同時，也為應對外部環境的超預期變化做好準備。通過以上應用，英諾森認為資產密集型企業可以考慮通過打造數字化員工來實現對于不同業務崗位工作的強有力支撐，同時最大程度上減少人力成本以及人員更迭過程帶來的學習成本。以電子品類經理為例，電子品類經理應當具備正常品類經理的基本工作職能，構建初期以支持品類經理工作為主，進入中后期電子品類經理則應具備在部分品類獨立進行管理的功能。虛擬品類經理品類經理崗是推動供應鏈一體化，打破環節壁壘的核心崗位之一。對品類進行貫穿全鏈路的管控，實現品類供應表現、成本表現的雙提升4.4.3 打造數字化員工崗位職責以品類采購策略為主，綜合進該品類的供應商管理、倉配管理、物資全

86、生命周期管理負責跟蹤品類市場情況，合理作出品類管理決策，提升品類整體表現核心表現評估核心表現應主要圍繞該品類降本增效進行評價:采購資金利用情況、供應商關系維護 履約及內部供應情況，庫存情況管理功能 品類的市場數據與采購歷史數據全面捕捉，復現市場概況分析與細分市場監控行為通過數據分析支持品類在采購過程中所需做的業務決策近年來隨著外部市場的多變、企業增產的需求以及安全環保要求的進一步提升，在給企業內部供應鏈帶來更多挑戰與壓力的同時也為企業供應鏈轉型提供了動力。新時代的供應鏈不應當僅僅追求保障供應而一成不變，而是需要將更全面的內外因素納入考量，從而更高效敏捷的調整供應鏈的每一個環節。根據英諾森多年與

87、各大行業頭部企業在供應鏈領域的合作與研究，我們相信新時代的供應鏈要靠高質量數據驅動，依托新技術打造敏捷、平衡、綠色的供應鏈。英諾森總結了在該領域的研究成果，并對供應鏈的未來發展進行展望，希望會給企業帶來供應鏈數字化轉型新的視角。結 語 英諾森供應鏈產品部總經理 陳哲資產密集型企業數字化供應鏈發展趨勢白皮書|結語尾注Reference1 中央經濟工作會議解讀，長江商學院，2020122 世界經濟展望，國際貨幣基金組織，2020103 2020-2025年中國物流行業發展潛力分析及投資方向研究報告，華經產業研究院4 中國城市居民環保意識調查,上海交通大學，20195 中國發展報告2020中國人口老

88、齡化的發展趨勢和政策，國家統計局6 德勤MHI全球數字化供應鏈2020年度行業報告，德勤7 數字孿生白皮書（2020版），工信部，2020118 數字孿生供應鏈白皮書，京東物流&中國物流與采購聯合會，2020089 數字供應鏈孿生研究報告，羅戈研究，20200710 備品備件智能供應鏈白皮書（2019），英諾森，20191211 工業綠色發展規劃（2016-2020年），工信部，201612 中國綠色供應鏈發展報告（2019），中國綠色供應鏈聯盟，20200613 痛點-挖掘小數據滿足用戶需求，馬丁*林斯特龍14 零售心理戰7-Eleven便利店創始人自述，鈴木敏文15 中國智能物聯網(AIo

89、T)白皮書，艾瑞咨詢，2020025.結語總結來看未來五年將是資產密集型企業構建供應鏈競爭優勢的核心五年，供應鏈的發展情況將在很大程度上將會決定企業的行業位置。而供應鏈的升級將從管理理念升級開始，以數據為制勝關鍵，以技術為落地抓手，以生態為競爭優勢，最終輸出更為適配資產密集型企業特色的最佳實踐，帶動資產密集型企業走入新供應鏈時代。編輯團隊Editorial team作者：趙曄、黃小木、戴宗江、崔亭亭、呂康設計：翟培、卞君雅校對：張雅萱、汪幫宇感謝在整體編制過程中協調支持的唐璦瓊、提供思路輸入的陳哲、姜世鋒及供應鏈產品團隊。About us關于我們英諾森是一家立足中國面向全球的企業應用解決方案提

90、供商，致力于實現 AIoT技術 在企業復雜業務場景中的落地應用，實現人、物和業務流程的智能化連接，支持企業的數字化轉型，讓組織內部運轉更加高效，讓產業鏈協作更加順暢，讓業務創新更加容易。市場市場、交付運營交付研發、交付、市場市場、交付南京運營、交付、研發北京產品、市場、交付沈陽研發、交付深圳市場、交付上海市場、交付蒙特利爾奧斯汀愛丁堡迪拜市場（合作伙伴）多倫多波士頓新加坡Supply Chain ONE供應鏈一體化管理平臺英諾森Supply Chain ONE供應鏈一體化管理平臺，以切實有效解決企業供應鏈管理痛點為目標，將AIoT技術與業務需求深度融合，為資產密集型企業提供基于行業know-h

91、ow的端到端企業內部供應鏈管理專業服務。智能倉儲管理物資數據管理通過智能化物資數據管理工具，實現物資數據的智能審核，存量數據的快速清理需求計劃管理通過物資超市模式需求提報界面，鏈接物資供應渠道與需求，實現統一提報和高效響應智能配送管理支持配送資源的合理調配、過程的全面監管、業務的線上管理以及承運商的高效協同提供物聯網及自動化倉庫解決方案，推進倉儲管理精細化，實現賬務實物一體化管理智能需求預測根據物資領用情況及物資之間的需求關聯性，實現對于物資消耗的預測供應鏈協同從協同管理到智能決策，攜手全鏈路端到端的供應主體，構建透明高效的供應網絡Inossem 2021.All rights |南京|北京|沈陽|深圳|上海|蒙特利爾|奧斯汀|愛丁堡|迪拜|波士頓|多倫多|新加坡