1、數智化供應鏈參考架構數智化供應鏈參考架構Reference Architecture for Digital andIntelligent Supply Chain工業互聯網產業聯盟（2022 年 12 月 發布）工 業 互 聯 網 產 業 聯 盟 標 準AII/026-20221目次前言.3引言.5數智化供應鏈參考架構.61范圍.62規范性引用文件.63術語和定義.64縮略語.75數智化供應鏈基本原則.85.1數智化戰略驅動原則.85.2數智化系統設計原則.85.3數智化運營驅動原則.85.4決策智能化原則.85.5組織生態化原則.86數智化供應鏈參考架構總體框架.86.1總體框架.86.2

2、基礎設施層.96.3業務運作層.96.4生態協同層.96.5管理保障層.106.6價值創造層.107數智化供應鏈基礎設施.107.1智能設備.107.2網絡與連接.107.3數智化供應鏈工業互聯網應用平臺.117.4數據治理與智能算法.127.5信任與安全.128數智化供應鏈業務運作.148.1數智化計劃.148.2數智化采購.158.3數智化生產.158.4數智化履約.168.5數智化逆向.178.6韌性供應網絡.178.7端到端數智化供應鏈智能運營.189數智化供應鏈生態協同.189.1企業內協同.18T11/AII 026202229.2企業間協同.1910數智化供應鏈管理保障.2110

3、.1數智化供應鏈戰略設計.2110.2數智化供應鏈組織創新.2210.3數智化供應鏈企業人才建設.2311數智化供應鏈價值創造.2411.1經濟價值.2411.2韌性價值.2411.3可持續價值.25參 考 文 獻.263前言本文件按照 GB/T 1.12020標準化工作導則 第 1 部分：標準化文件的結構和起草規則的規定起草。本文件牽頭編寫單位及主要起草人：本文件牽頭編寫單位及主要起草人：中國科學院大學：賀舟、蘭舒琳、王曙明北京外國語大學：馬瀟宇、張繼紅、王軍中國信息通信研究院：劉默、田洪川、沈彬、楊昊亭航天云網科技發展有限責任公司：于文濤、陳冀華本文件參與編寫單位及主要起草人：本文件參與編

4、寫單位及主要起草人：華為技術有限公司：范美華、羅祠璋、宋曉波浙江大學：王明征、李浩瀚、王子卓、向澤華重慶交通大學：許茂增、崔利剛、李順勇廣域銘島數字科技有限公司：嚴涵琦、鐘愛雪、趙銀花、王彬京東物流集團：王強、戴進、周磊、范廣輝京東零售集團：胡浩、朱偉盟、戚永志、程保春海爾集團：陳偉、王建國、孫浩傳化智聯股份有限公司：倪利強、周偉、王薇奕鞍山鋼鐵集團有限公司：侯海云、何天慶、葛正軍湖北格創東智科技有限公司：袁昕、完顏先鋒、鐘志山浙江中控技術股份有限公司：周德營、王科軍、孫冬梅北京航空航天大學：宋曉、劉路、李勇中油管道物資裝備有限公司：唐小江、時艦、張光偉、李海華杉數科技有限公司：王曦、黃翔、郭

5、煜輝重慶精耕工業互聯網有限公司：梅軍、李超聯想集團：白鷹、徐鵬、胡宇晴、閆君長城信息股份有限公司：吳華榮、張念梅、吳笛思特沃克軟件技術（西安）有限公司：李雪晗、屈小翔、李磊第四范式（北京）技術有限公司：向明輝、魏簡康凱河北工業大學：劉晶、季海鵬、趙佳浪潮工業互聯網股份有限公司：肖雪、商廣勇、劉品杰、武婉婉美的集團：孔令宏、陳錦鋒、王文博震兌工業智能科技有限公司：邱伯華、魏慕恒、張瑞樹根互聯股份有限公司：劉偉光、高遠志富士康工業互聯網股份有限公司：蔣抱陽、朱閃閃上海人工智能實驗室：王宇華清科盛（北京）信息有限公司：王凡、李磊、陳俊宇歐冶工業品股份有限公司：徐昕江蘇中天互聯科技有限公司：時宗勝、蔣

6、劍、沈理浩?？怂箍抵圃熘悄芗夹g（青島）有限公司：隋占疆、顧磊、歐儉華、劉春燕中華全國供銷合作總社濟南果品研究所：趙巖華為云計算技術有限公司：胡玉海、徐俊、馬奇、王芝虎TCL 實業控股有限公司：王萬剛江蘇永鋼集團有限公司：趙國賓聯韜企業管理咨詢有限公司：衛海星中汽數據（天津）有限公司：任女爾、田楊江蘇中商碳素研究院有限公司：陳衛國、李雅娟、常彬彬T11/AII 02620224廣州致景信息科技有限公司：劉運春、張培、劉理軍山東省膠東供應鏈管理服務有限公司：張鈺惠州市新一代工業互聯網創新研究院：盧競攸北京中鼎昊碩科技有限責任公司：王霞、曹國昌T11/AII 02620225引言在當前國際競爭環境下

7、，產業鏈供應鏈的自主可控、安全高效和現代化發展成為保障我國工業企業競爭優勢和產業基礎穩定發展的關鍵。數字化和智能化技術的發展為各行各業帶來顛覆性變化，工業互聯網疊加大數據、云計算、人工智能、數字孿生等技術的應用將賦能供應鏈數智化變革。本文件作為工業互聯網標準體系（版本 3.0）系列標準之一，以賦能產業鏈供應鏈的數字化和智能化水平提升為目標，以工業互聯網平臺為基礎，提供了數智化供應鏈的基本原則、基礎設施、業務運作、生態協同、管理保障、價值創造等要點建議，指導企業充分和有效應用數字化和智能化技術打造經濟、韌性、可持續的供應鏈體系，驅動我國供應鏈轉型升級，為我國供應鏈的高質量發展、經濟提質增效做出貢

8、獻。在全球科技朝著數智化方向發展的背景下，數智化供應鏈參考架構的構建明確了新興的數字化和智能化技術如何大范圍應用在供應鏈領域，為供應鏈數字化轉型后的升級目標與方向提供了規范引領。數智化供應鏈需要一個長期發展和演進的過程，聯盟將持續追蹤國內外產業鏈供應鏈研究進展，廣泛吸納產業界學術界反饋意見，不斷推進標準化研究工作，適時更新和發布新版標準。T11/AII 026202261范圍本文件提供了數智化供應鏈的基本原則和整體參考架構，對數智化供應鏈的基礎設施架構、業務運作、生態協同、管理保障、價值創造等給出指導性意見。本文件適用于致力于數智化供應鏈建設的企業以及提供第三方服務的咨詢機構。2規范性引用文件

9、下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T 25103-2010供應鏈管理業務參考模型GB/T 26337.2-2011供應鏈管理 第 2 部分：SCM 術語GB/T 36637-2018信息安全技術 ICT 供應鏈安全風險管理指南GB/T 38702-2020供應鏈安全管理體系 實施供應鏈安全、評估和計劃的最佳實踐要求和指南DB52/T 1652-2022數字化供應鏈業務管理指南T 11/AII 001-2017工業互聯網平臺 通用要求3術語和

10、定義GB/T 25013-2010，3.1.1、GB/T 25013-2010，3.1.4、T 11/AII 001-2017，3.1.1界定的以及下列術語和定義適用于本文件。3.1供應鏈supply chain圍繞核心企業，從采購原材料開始，到制成中間產品、最終產品，直至由銷售網絡把產品和服務送到消費者手中的流程，是包括供應商、制造商、分銷商、零售商、直到最終客戶的一個網鏈結構。數智化供應鏈參考架構T11/AII 026202273.2數智化供應鏈digital and intelligent supply chain以用戶為中心且有效連接供應商、制造商、服務商、經銷商、零售商等主體的網鏈結

11、構體，應用數字化和智能化技術賦能計劃、采購、制造、服務、履約、逆向等全流程的業務數字化、決策智能化，實現降本增效、安全穩定、綠色低碳等價值創造。3.3工業互聯網平臺industrial internet platform可集成工廠內部和/或工廠外部的各種數據、服務、用戶等各類資源的平臺，在此基礎上提供工業數據集成分析、應用支撐能力和基礎應用能力，以支撐各種工業互聯網應用，是構建產業生態重要基礎。3.4供應鏈業務參考模型supply chain business reference model一套標準化的流程及流程定義體系，用于描述供應鏈，使供應鏈管理的相關業務標準化。3.5數智化供應鏈利益相關

12、方digital and intelligent supply chain stakeholders指參與或涉及數智化供應鏈的組織主體，包括但不限于供應商、制造分包商、物流服務商、經銷商和客戶等關鍵利益相關方，以及第三方數據服務商、工業互聯網平臺服務商、政府、金融機構、行業協會及其他生態合作伙伴等其他利益相關方。3.6數智化供應鏈人才digital and intelligent supply chain talent指具有數智化供應鏈管理理念、理解數智化供應鏈的本質、擁有數字化和智能化技術的專門人才，包括數智化供應鏈戰略管理人才、技術創新人才、建模優化人才、數據分析人才等。4縮略語下列縮略語

13、適用于本文件。AGVAutomated Guided Vehicle自動導引小車AMRAutonomous Mobile Robot自主移動機器人CRMCustomer Relationship Management客戶關系管理ERPEnterprise Resource Planning企業資源計劃MESManufacturing Execution System制造執行系統RGVRail Guided Vehicle有軌制導車輛SCMSupply Chain Management供應鏈管理SRMSupplier Relationship Management供應商關系管理WMSWareho

14、use Management System倉庫管理系統T11/AII 026202285數智化供應鏈基本原則5.1數智化戰略驅動原則從企業總體戰略和供應鏈戰略出發，制定與之相匹配的供應鏈數智化戰略；以數字化戰略為底座，以智能化戰略為指引，繪制供應鏈數字化和智能化愿景藍圖；分階段制定關鍵步驟、分析步驟優先級和關系，從而實現供應鏈數字化和智能化轉型，支撐企業達成戰略目標。5.2數智化系統設計原則規劃供應鏈數字化和智能化頂層架構，深化系統設計的業務架構、信息架構、應用架構和技術架構，促進供應鏈內部的職能集成、企業內部營、銷、服、供、財等領域的價值鏈集成、以及跨企業的生態合作伙伴產業鏈集成。5.3數智

15、化運營驅動原則以客戶價值為導向，全面采集、處理、傳遞、存儲供應鏈上下游關鍵環節數據，用數字化、智能化能力重塑業務，及時、有效地感知、評估與應對供應鏈潛在波動和風險，實現可預測、可追溯、可實時響應的供應鏈運營管理。通過提供差異化的供應鏈數據服務能力，實現供應鏈運營業務全流程對接和端到端集成；通過業務數字化和數字業務化提升供應鏈運營管理透明可視，實現數字化運營驅動供應鏈閉環。5.4決策智能化原則采用人工智能、數字孿生等技術，精準采集工業互聯網與消費互聯網的數據，預測客戶個性化需求，在供應鏈多主體的計劃、采購、生產、交付、退回等業務引入智能決策機制，實現供需兩端精準智能匹配，供應鏈多主體在物流、資金

16、流、信息流等方面高效協同，提升供應鏈相關決策的智能化水平。5.5組織生態化原則供應鏈生態網絡合作伙伴共同創造價值，共同建設數智化供應鏈平臺作為生態系統形成發展的基礎紐帶，連接并協調各種類型參與者在供應鏈各環節協同聯動、共生共存，共暢生態系統中的信息流、物流和資金流，形成共享自治、能力互補和價值共創的供應鏈生態系統。6數智化供應鏈參考架構總體框架6.1總體框架數智化供應鏈整體參考框架如圖 1 所示，以數智化供應鏈基礎設施為支撐，以數智化供應鏈業務運作為核心，制定數智化供應鏈管理保障，賦能數智化供應鏈生態協同，實現數智化供應鏈價值創造。T11/AII 02620229圖 1數智化供應鏈參考架構總體

17、框架6.2基礎設施層數智化供應鏈基礎設施層包括智能設備、網絡與連接、數智化供應鏈工業互聯網應用平臺、數據治理與智能算法、信任與安全。智能設備是具備自感知能力的倉儲、運輸、質檢等設備，網絡與連接層提供網絡互聯、數據互通、標識解析服務，數智化供應鏈工業互聯網應用平臺通過網絡與連接層將存在于智能設備和業務系統的數據進行采集、匯聚、處理與利用，賦能供應鏈的數智化。數據治理與智能算法從數據底座的建設出發，多維度連接智能設備、關鍵工序，構建設備、工序、人員多方的知識圖譜框架，實現數據與管理人員的實時交互，進而有效提升數據質量。信任與安全層是整個基礎設施體系有效、可靠運行的保障。6.3業務運作層數智化供應鏈

18、業務運作層包括數智化計劃、數智化采購、數智化生產、數智化履約、數智化逆向、韌性供應網絡和端到端數智化供應鏈運營。數智化計劃對物料、人力、設備、場地、運力等資源的供需進行優化配置和調整；數智化采購進行供應商管理和采購流程優化；數智化生產應用智能制造裝備、智能系統、智能算法和系統工程技術提升制造業務效率；數智化履約對訂單全生命周期進行數字化管理；數智化逆向對逆向源的識別、逆向業務執行、實物報廢和價值恢復過程進行精準和有效的管理；韌性供應網絡為企業各環節業務提供有效的供應網絡決策支撐；端到端數智化供應鏈賦能供應鏈業務轉型，實現端到端數智化供應鏈運營。6.4生態協同層數智化供應鏈的生態協同層包括企業內

19、協同和企業間協同兩類。企業內協同是企業內各機構部門在供應鏈業務、規劃、資源、財務等方面協調運行的一種模式，以進度、質量、成本的數字化和可視化為特征，共享企業內部資源，實現企業內部靈活調整。企業間協同是供應鏈各部分整合業務范圍內價值、產業、產品、創新、知識的一種模式，建立數智化戰略目標、組織架構、業務流程、信息共享以及物流支撐為一體的新型組織體系，實現供應鏈上下游企業業務統籌銜接、供應鏈跨區域資源集聚和資源調配。T11/AII 0262022106.5管理保障層數智化供應鏈的管理保障層包括戰略設計、組織創新和人才轉型三部分。戰略設計要求企業立足于自身實際狀況，建立戰略執行保障體系，為數智化供應鏈

20、戰略目標的有效實施創造有利條件、提供有力保障。組織創新需要供應鏈企業審視自身戰略、找到戰略薄弱點及未來突破口，不斷創新數智化運營的組織功能，推動數智化戰略落地。人才轉型需要企業組織培訓和考核，培養員工的數智化供應鏈理念、技能及業務能力。6.6價值創造層數智化供應鏈的價值創造層包括經濟價值、韌性價值、可持續價值三部分。數智化供應鏈的經濟價值主要體現在企業自身經濟價值、生態伙伴經濟價值兩方面，降低成本、提高收入，從而創造利潤；數智化供應鏈的韌性價值主要體現在計劃韌性價值、尋源韌性價值、制造韌性價值、物流韌性價值四方面，從全業務流程防控風險，保障安全穩定；數智化供應鏈的可持續價值主要體現在綠色環保價

21、值、產業創新價值、社會發展價值三方面，促進環境、產業、社會層面的可持續健康發展。7數智化供應鏈基礎設施7.1智能設備智能設備是指運用于從供應商、制造商、分銷商、零售商到用戶以及逆向的物資流通過程中的各類具有自感知和自執行能力的設備，包括但不限于以下設備：a）智能倉儲設備：如立體貨架、堆垛機、移動貨柜、箱式倉儲機器人、盤點機器人等設備；b）智能運輸設備：如無人貨車、無人傳送站、無人配送車、無人機、AGV、RGV、搬運機器人、AMR 等設備；c）智能包裝設備：如包裝機器人、自動貼標機等設備；d）智能分揀設備：如智能亮燈揀選設備、直線分揀機、環形分揀機、分揀機器人等設備；e）智能加工設備：如智能剪切

22、等設備。7.2網絡與連接7.2.1網絡互聯網絡互聯，即通過有線、無線方式連接數智化供應鏈上人、機、料、法、環等多要素，支撐業務發展的多要求數據轉發，實現端到端數據傳輸。網絡互聯根據協議層次由底向上可以分為多方式接入、網絡層轉發和傳輸層傳送。a）多方式接入包括有線接入和無線接入，通過現場總線、工業以太網、TSN 等有線方式和 5G、WiFi、WIA 等無線方式，將人員、機器、材料、環境等工廠內的各種要素接入工廠內網，將用戶、協作企業、工業互聯網平臺、安全系統、標識系統等工廠外的各要素接入工廠外網。b）網絡層轉發實現工業實時和非實時數據轉發、網絡控制和管理等功能。c）傳輸層的端到端數據傳輸功能實現

23、設備到系統的數據傳輸。管理功能實現傳輸層的端口管理、端到端連接管理、安全管理等。7.2.2數據互通數據互通實現數據和信息在各要素間、各系統間的無縫傳遞，使得異構系統在數據層面能相互連接，從而實現數據互操作與信息集成。數據互通應包括但不限于以下功能：T11/AII 026202211a）應用層通信通過 OPC UA、MQTT、HTTP 等協議建立、維持、關閉數據信息傳輸安全通道，管理支持工業數據資源模型的裝備、傳感器、遠程終端單元、服務器等設備節點；b）信息模型通過 OPC UA、MTConnect、YANG 等協議，提供完備、統一的數據對象表達、描述和操作模型；c）語義互操作通過 OPC UA

24、、PLCopen、AutoML 等協議，實現工業數據信息的發現、采集、查詢、存儲、交互等功能，以及對工業數據信息的請求、響應、發布、訂閱等功能。7.2.3標識解析標識解析應包括但不限于以下功能：a）標識數據采集，主要定義標識數據的采集和處理手段，包含標識讀寫和數據傳輸兩個功能，負責標識的識讀和數據預處理；b）標簽管理，主要定義標識的載體形式和標識編碼的存儲形式；c）標識注冊是在信息系統中創建對象的標識注冊數據，包括標識責任主體信息、解析服務尋址信息、對象應用數據信息等，并存儲、管理、維護該注冊數據；d）標識解析能夠根據標識編碼查詢目標對象網絡位置或者相關信息的系統裝置，對機器和物品進行唯一性的

25、定位和信息查詢；e）標識數據處理定義了對采集后的數據進行清洗、存儲、檢索、加工、變換和傳輸的過程，根據不同業務場景，依托數據模型來實現不同的數據處理。7.3數智化供應鏈工業互聯網應用平臺7.3.1應用平臺架構為實現供應鏈數據流閉環，工業互聯網平臺提供供應鏈數據接入、數據管理與服務、建模分析與服務、應用開發創新服務、資源集聚與優化配置等關鍵能力，與網絡、安全等共同支撐數智化供應鏈體系構建，主要包括邊緣層、平臺層及應用層。平臺架構見圖 2。圖 2數智化供應鏈工業互聯網應用平臺架構7.3.2邊緣層邊緣層應包括但不限于以下能力：a）數據接入能力，包括接入智能工藝裝備、工業控制裝備、智能檢測裝備、智能物

26、流裝備等供應鏈相關智能設備數據的能力，實現對工業現場各類供應鏈數據的大范圍、深層次采集和連接；b）協議解析與數據預處理能力，將采集連接的各類多源異構數據進行格式統一和語義解析，并進行數據剔除、壓縮、緩存等操作后傳輸至云端；c）邊緣分析應用能力，面向高實時應用場景，提供實時分析與反饋控制、邊緣應用開發所需的資源調度、運行維護、開發調試等各類功能。T11/AII 0262022127.3.3平臺層平臺層應包括但不限于以下能力：a）資源管理能力，包括通過云計算 PaaS 等技術對系統資源進行調度和運維管理，并集成邊云協同、大數據、人工智能、微服務等各類框架，為上層業務功能實現提供支撐；b）數據管理與

27、服務能力，面向海量供應鏈數據提供數據集成（支持 WMS/SRM/ERP/MES/CRM 等供應鏈相關業務系統數據接入）、數據存儲與計算、數據治理（包括元數據、主數據、數據標準、數據模型、數據質量、數據開發、數據資產等）、數據服務、數據安全等功能，為上層建模分析提供高質量數據源；c）建模分析與服務能力，融合應用仿真分析、工業機理建模、統計分析、機器學習等方法深入分析工業和供應鏈大數據，構建供應鏈計劃、采購、制造、交付、逆向采購、運營等模型；提供模型融合（不同類型模型互通、數據傳輸等）、模型調用（包括調用機制、接口、授權、審批策略等）等模型服務功能；d）應用開發創新服務能力，支持集成 CRM、ER

28、P、SRM、WMS、MES 等已有成熟工具，提供低代碼開發、圖形化編程等技術，支撐業務人員獨立開展數智化供應鏈應用創新；提供人機交互支持（包括數字孿生、AR/VR 等）、平臺間集成框架等功能，提升用戶體驗和實現平臺間的互聯互通。7.3.4應用層應用層應包括但不限于以下能力：a）提供數智化供應鏈創新應用的解決方案，針對計劃、采購、制造、交付、逆向及端到端運營等業務流程的數智化供應鏈需求，提供各類創新應用解決方案，如集約采購應用、智能排產應用、風險預警應用等，幫助企業實現可持續發展的供應網絡；b）應用二次開發集成能力，賦能開發者基于平臺供應鏈相關數據、模型及微服務功能定制化改造已有工業 APP，以

29、適配特定供應鏈數智化應用場景或滿足用戶個性化需求。7.4數據治理與智能算法a）應利用 5G、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈等一系列數字化技術，幫助企業搭建管理指揮中心，存儲企業核心數據，構建企業動態數據模型，并結合行業大數據的高效環比，洞察經營短板，及時預警異常數據，降低企業發展風險。b）應利用運籌優化模型算法、人工智能、機器人等一系列智能化技術，對復雜系統進行有效的全局控制，實現廣義問題求解，并具有較強的容錯能力；采用開閉環控制和定性決策及定量控制結合的多模態控制方式，從系統的功能和整體優化的角度來分析和綜合系統，以實現預定的目標。c）數字化技術為數據治理提供了數據基礎，智能化技術為智能算法

30、的實現提供了工具支撐，應協同兩者構建數據治理與智能算法。數據治理與智能算法從數據底座的建設出發，多維度連接智能設備、關鍵工序，構建涵蓋設備、工序、人員多方的知識圖譜框架，實現數據與管理人員的實時交互，進而有效提升數據質量?；诟哔|量數據，通過運籌優化模型算法、啟發式算法、深度神經網絡等智能化技術，打造貼合數據治理能力的智能算法庫，實現多場景多模態下智能化決策。7.5信任與安全7.5.1數智化供應鏈信任問題針對數智化供應鏈在業務運作、生態協同和價值創造過程中的信任問題，數智化供應鏈應建立包含面向供應、物流交付、交易等多環節的信任支撐能力，包括但不限于以下方面：T11/AII 026202213a

31、）面向供應的透明化和可靠性，不同環境和條件下的有效需求、生產、采購等環節應具備可追溯性，能夠支持供應鏈的參與者追溯重要信息；b）面向物流交付的安全與效率，數智化供應鏈應能夠提供物流倉儲全流程的信息，貨物信息全程具有高度的可見性；c）面向交易環節的信任保證，應有效防范履約風險，降低供需雙方之間的信任成本，提高履約效率。7.5.2數智化供應鏈安全問題針對數智化供應鏈系統的人員、設備、網絡以及工業互聯網平臺等基礎設施，應建立涵蓋資產安全、人員安全、信息安全、貨物和運輸安全、網絡安全、平臺安全等方面的多層縱深安全架構。a）資產安全：1）應制定相應措施解決包括建筑物以及設備的安全性，對場所內外部環境的監

32、視和控制，利用訪問控制，禁止未經授權訪問設施、運輸工具，裝卸碼頭和貨物區，以及對身份識別卡（員工、訪客、供應商等）和其他準入裝置的發放施加管理控制；2）制定聯絡內部安全員或外部執法部分的協議，以防發生安全故障；3）制定相應的程序，限定、檢測和報告未授權進入所有貨物和運輸儲存區。b）人員安全：1）建立人員評價流程，在雇用前對人員的誠信進行評價，并定期對其安全職責進行評價；2）對開展崗位進行培訓，幫助員工履行其安全職責；3）設置權限控制，應包含了立即清除合約到期的員工的身份識別卡和進入敏感區和信息系統的訪問權功能。c）信息安全：1）構建一套標準化程序確保用于貨物加工的所有信息（電子的和人工的）均是

33、易讀的、及時的、準確的且防止被更改、丟失或導入錯誤數據；2）在組織運送或接收貨物時確保貨物與相應的運送文件的一致性；3）使用系統保護相關的數據，不論主要數據數據處理系統是否運行；4）確保所有用戶都有唯一的標識碼且僅供個人使用，以保證其活動可以得到追溯，同時建立一套有效的密碼管理系統用于鑒定用戶的真偽，通過以身份為核心的認證體系，實現身份信息的信任傳遞；5）制定保護措施以防止未經授權訪問和不當使用信息。d）貨物和運輸安全：1）建立相應程序標準以限制、檢測和報告對所有運輸、碼頭裝卸區及封閉式貨物運輸單元貯存的未經授權訪問；2）建立完善的管理機制確保被運送到供應鏈中其他組織（運輸提供商、調度中心、聯

34、運企業等）貨物的完整性，當檢測出或懷疑有異?；蜻`法活動發生時，組織應建立對相關的執法部門進行報告程序；3）建立追蹤運輸路線威脅等級變化的程序，并向運輸經營者提供安全規章、程序或指南。e）網絡安全：1）面向組織連接的外部網絡，應策略得當、攻擊可測、響應聯動，實現網絡全鏈路安全保障，建立網絡異常監測、入侵防范、邊界防護、集中管理等安全能力；2）面向供應鏈內部網絡，應根據不同的數據傳輸協議，加固數據傳輸鏈路，建立物聯網終端安全加固能力以及服務器端主機安全加固能力。f）平臺安全：1）在云服務安全方面，實現虛擬化、容器等工作負載的有效隔離和避免負載逃逸，建立服務器端安全加固能力，實現租戶的數據與資源的有

35、效隔離，建立統一的平臺安全管理中心與態勢感知中心，對接各層網絡信息安全管控能力；2）在應用安全方面，應針對業務系統以及各類 APP 建立 SDL 應用開發周期安全管理模型和物聯網認證機制，覆蓋產品設計安全評審、產品開發安全編碼規范、應用上線安全檢測、T11/AII 026202214應用運行安全監控等環節，落地 WAF、應用動靜態安全檢測、誘捕蜜罐、代碼審計等安全能力。8數智化供應鏈業務運作8.1數智化計劃8.1.1概述在供應鏈計劃領域，應用數智化技術，優化物料、人力、設備、場地、運力等資源的配置，并根據供需的動態變化自適應調整，提高計劃的時效性和準確性。8.1.2需求感知廣泛連接供應鏈內部各

36、專業領域、企業內部各職能及企業外部生態伙伴，自動化獲取宏觀環境數據、客戶需求數據、企業產品數據、自身經營數據、銷售線索和機會點、發貨數據及外部重大風險事件等，通過數據結構化和量化分析，應用需求預測模型，輸出需求預測，給出銷售策略、資源計劃和風險應對等決策建議。8.1.3銷售與運作計劃基于產品數據、經營數據、供應和需求數據、風險量化評估數據等，結合企業戰略和經營目標，應用計劃模擬推演算法，自動化生成并推薦最優的企業中長期的銷售與運作計劃，敏捷調整經營目標和業務計劃。8.1.4銷售與運作執行計劃基于客戶需求、產品數據、供應能力、供應狀態等，與客戶、渠道、合作伙伴等集成互動，敏捷調整企業短期的銷售與

37、運作執行計劃，動態優化產品和服務品類，靈活應對風險事件，達成經營目標。8.1.5主計劃基于供應鏈與銷售、服務等職能的信息系統集成，自動獲取需求預測和客戶訂單需求，同時充分考慮物料、產能和運能等供應情況，通過智能化算法自動生成和發布主計劃，自動分析原材料、部件、半成品和產成品的供需變動，敏捷調整和響應。8.1.6采購計劃基于主計劃，結合供應商的供應能力可視，甚至多級供應商的產能和生產計劃可視，通過高級排產引擎自動輸出采購計劃，同時自動識別關鍵品類的采購資源瓶頸，實時預警和調配，構建供應能力柔性和韌性。8.1.7生產計劃基于主計劃，結合生產加工網絡和資源布局、生產周期和產能數據，綜合考慮物料齊套、

38、工廠產能、運作成本、物料轉運配送等約束條件，選擇排產目標，通過計劃排產引擎自動輸出最優匹配的生產計劃。根據生產計劃排程，牽引原材料及各項生產資源準備，并對生產計劃執行過程實現可視化管理。T11/AII 0262022158.1.8分銷和補貨計劃基于銷售與運作執行計劃，智能分析需求變化，結合產品供應能力、庫存水平、供應網絡布局和物流路徑，智能生成各個分銷節點的補貨計劃并自動執行，動態調整和優化庫存。8.2數智化采購8.2.1概述在供應鏈采購領域，與供應商建立長期互利的合作關系，選擇合適的供應商，高效完成采購業務履行過程。應用數智化技術，優化供應鏈上多級供應商業務作業流程，降低采購業務綜合成本，提

39、升采購業務效率，與供應鏈計劃、制造和履約業務密切配合，滿足客戶需求。8.2.2供應商管理構建供應商畫像，對供應商基本信息、經營情況、資質等進行數字化管理。供應商認證過程數字化管理，建立供應商綜合評估要素模型，對認證過程進行真實記錄和合規管理。供應商協議數字化承載，并在與供應商合作過程中，同步記錄供應商績效數據，通過數智化技術分析和改進推薦方案，協同幫助供應商發展。8.2.3采購尋源和認證制定品類采購策略，構建品類選型評估要素模型，真實記錄對供應商進行品類認證的過程和結果，確保認證過程合規、高效、可追溯。8.2.4采購履行管理基于采購計劃，面向供應商下達采購訂單，采購業務信息流和交易流作業線上化

40、執行。采用數智化技術，實現實物自動化和智能化的質量驗證和驗收作業，提升采購履行業務效率。8.3數智化生產8.3.1概述在供應鏈生產領域，綜合應用智能制造裝備、數字化系統、智能算法和系統工程技術，提升制造業務效率，降低制造成本，提升制造柔性。8.3.2制造工程設計構建產品數字化模型和工藝數字化模型，同步開展虛擬制造驗證，在設計階段構筑精益、極簡、數智化的制造能力，實現設計與制造業務高度融合，加快產品上市過程，提升制造產品質量。8.3.3制造資源管理應用物聯網平臺、先進通信網絡、智能裝備，構建工業互聯網平臺，制造資源動態按需調配，在滿足韌性安全的情況下，追求無等待、無冗余的目標。8.3.4制造排產

41、調度T11/AII 026202216基于生產計劃，結合產線制造資源數據，構建產線數字化模型，細化排產到線體和作業島，基于訂單需求滿足率、產能利用率和制造周期等多目標，智能優化作業批次和任務安排。8.3.5制造執行應用智能設備自動感知、AI 視頻智能分析、增強現實輔助作業等數智化技術手段，輔助制造執行過程高效率和高質量完成。應用數智化技術監控和優化生產過程，自動化完成制造過程防呆防錯、安全合規操作和質量檢測作業。實時記錄制造績效，開展績效分析和基準測試，動態優化制造過程。8.4數智化履約8.4.1概述在供應鏈履約領域，應用數智化技術，對客戶訂單進行全生命周期的數字化管理，及時高效完成履約全過程

42、。通過自動化倉儲智慧物流有效簡化履約過程，提升履約效率，降低履約成本，實現客戶滿意并追求極致的客戶體驗。8.4.2線上化自動交易與客戶構建數字化的交易通道，運用電子化合同和線上化訂單，實現訂單全生命周期履約狀態可視、履約過程可追溯，并通過電子支付、遠程驗收、電子結算、電子發票等方式實現全程無紙化和無接觸式的訂單信息流自動化處理。8.4.3供需匹配與訂單承諾整合產品供應能力、客戶需求、庫存水平、運輸能力等數據，對供應要素和需求要素的組合匹配策略進行建模，通過動態規劃實現面向客戶訂單的最優匹配和實時承諾。實時分析供需缺口，并通過模擬仿真輸出推薦決策方案。8.4.4物流工程設計進行物流工藝標準數字化

43、設計，聯合物流合作伙伴應用和部署物流技術標準。引入或開發先進的自動化、智能化物流裝備，在倉儲作業、運輸執行和物流增值服務業務中集成應用并持續優化，提升物流業務自動化和智能化水平。8.4.5物流資源管理整合行業物流資源，與倉儲節點、運輸航班和航線、機場和港口、公路和鐵路、物流增值服務等物流資源進行數字化連接，實現物流資源要素的編碼化和標準化管理。應用數智化技術對物流資源進行服務質量評估，保障物流服務質量。8.4.6高效運輸運用數智化技術，結合計劃和訂單需求，智能制定和決策運輸計劃。運輸作業從運輸委托、收發預約、運輸執行、送貨和收貨預約、到貨驗收、費用結算等流程信息流端到端線上化執行，信息實時同步

44、，履約過程可視?；谥悄芩惴?，對運輸路徑、運輸載具、三維裝載等輸出推薦的優選方案，提升運輸效率的同時降低運輸成本。對國家和國際貿易政策、清關履行規則、稅收政策和安全規范等進行解讀，形成結構化的知識庫和規則庫，融入運輸業務作業環節，自動分析和推薦優選方案，指導運輸作業合規高效履行。T11/AII 0262022178.4.7自動化倉儲與柔性物流增值服務倉儲業務收貨入庫、上架、移庫、揀料、理貨、包裝、出庫等作業環節信息流通過智能化算法進行作業任務排程，通過線上化系統生成作業指令自動下發。應用自動化裝備和標準化的物流工藝，實現倉儲實物作業自動化和高效執行。結合客戶訂單、生產計劃和運輸計劃等，實現倉儲

45、實物作業集成調度，與客戶訂單的履約交付、生產制造原材料需求和成品發運、運輸配送的收貨和送貨等環節無縫銜接，縮短端到端履約周期。8.5數智化逆向8.5.1概述在供應鏈逆向領域，應用數智化技術，精準有效管理逆向源的識別、逆向業務執行、實物報廢和價值恢復過程，合規運作，降低逆向成本，實現綠色可持續發展。8.5.2逆向源管理整合實物物料功能需求、成本、質量、合規等方面的數據，對實物物料的可拆解性、可恢復性與可再生性構建數字化評估模型，精準有效判斷逆向業務的合理性和可執行性。8.5.3逆向履行基于數智化極簡履約能力，包括但不限于訂單交易、運輸和倉儲等，構建逆向業務通道，高效低成本完成逆向業務的實物作業和

46、交易作業，全程可視、安全、合規。8.5.4價值恢復與報廢運用實物物料數據，對逆向物料的價值恢復和報廢策略進行高效決策，實現逆向物料的快速和最大化再利用，降低報廢物料比例。8.6韌性供應網絡8.6.1概述韌性供應網絡規劃與設計屬于企業戰略性規劃，對企業市場競爭力和抗風險能力具有重大影響。韌性供應網絡規劃與設計涉及計劃、采購、生產、履約和逆向等供應鏈各業務領域基礎設施布局，需要綜合考慮企業戰略、客戶需求、物流成本、庫存水平、稅收和匯率等多重要素和多個環節，進行數智化升級，為企業提供有效的供應網絡決策支撐。8.6.2供應節點選擇整合供應商、合作伙伴及企業自身的原材料供應、生產、倉儲、配送等供應節點的

47、基礎設施類型、數量和位置數據，構建供應節點仿真模型，依據網絡安全備份和高效低成本運營等目標，選擇適當的節點設施類別、數量和選址，優化供應節點布局。8.6.3設施產能和柔性分配整合產品數據、需求和供應數據、各供應節點生產和倉儲設施的產能數據以及各供應節點所生產的產品品類、倉儲和配送所覆蓋的市場區域，構建供應網絡數字化仿真模型，優化供應節點的產能分T11/AII 026202218配和柔性能力分配，能夠根據供應節點的供應能力變化適時調整，有效應對供應節點失效或供應能力變化等風險事件。8.6.4物流設施和線路整合港口、機場、鐵路、公路等基礎設施、連接供應網絡各節點的線路及每一條線路上的實物供應和需求

48、品類和數量數據，構建物流網絡模型，優化物流設施和線路的選擇，創建物流網絡備份預案，有效應對物流路徑中斷等風險事件。8.7端到端數智化供應鏈智能運營8.7.1概述數智化賦能供應鏈業務模式轉型，實現業務運營線上化、自動化、智能化，供應鏈績效管理、異常管理和風險管理具備端到端智能運營能力。8.7.2績效管理基于對供應鏈端到端業務的數據整合，構建供應鏈績效模型，實現供應鏈端到端績效數據可視，績效指標自動化計算，輔助開展績效指標分析和優化方案設計，提升績效管理效率和效益。8.7.3異常管理對于計劃、采購、制造、履約和逆向等供應鏈各業務領域中的業務活動，實時記錄業務運作狀態變化，基于數字化的業務規則建立業

49、務異常感知和預警能力，基于數智化模型分析問題根本原因，推薦解決方案并形成業務作業指令，解決異常問題，保障業務順暢運作。8.7.4風險管理整合企業內外部風險數據，建立風險影響量化分析模型，實時感知風險事件對供應鏈的影響，建立風險預案庫，及時響應和應對風險事件，降低對供應鏈的沖擊和影響，及時恢復供應鏈正常運作狀態。9數智化供應鏈生態協同9.1企業內協同9.1.1概述企業內協同是指數智化供應鏈內部職能部門（如采購、生產、物流）和銷售、研發、財務等各部門跨職能打通，數據可以端到端共享、分析與處理，并實現跨職能部門的基于數據的智能協同決策。通過企業內跨職能部門的協同，供應和需求可以在中長期匹配，成本和服

50、務可以更好地平衡。企業內協同應包括但不限于銷售職能協同、研發職能協同、財務職能協同。9.1.2銷售職能協同供應鏈部門通過與銷售部門實時數據共享，可以快速感知用戶需求的變化，及時協調與動態響應，主要包含以下方面：T11/AII 026202219a）銷售部門通過線上線下的多維度數據對過去及現在的需求加以分析，預測未來某一時段內用戶對于產品的需求，通過提前購買原材料、安排生產活動等方式快速響應用戶需求；b）供應鏈部門可以通過銷售部門獲取的用戶對產品的個性化需求數據，智能設定采購和生產工序，實現大規模個性化定制生產；c）供應鏈部門可以將供應能力數據向銷售部門傳遞，不同產品的生產速度、履約效率等多維度

51、信息與銷售部門共享，使得銷售部門可以合理安排分銷、零售、促銷等工作。9.1.3研發職能協同數智化供應鏈部門與研發職能部門協同主要體現在以下方面：a）基于研發設計的供應鏈計劃安排：在研發部門設計新產品、新技術的早期，供應鏈部門介入確定原材料、工藝的可行性，考察運輸的經濟性，并建立部件的編碼體系和短、中、長期采購和生產計劃；b）基于供應鏈數據反饋的研發設計優化：供應鏈部門可以收集逆向產品回收數據、設備維護數據、產品運行狀態監測數據等，向研發部門反饋目前產品和技術中存在的問題，為優化新產品和技術提供豐富數據支撐。9.1.4財務職能協同數智化供應鏈部門與財務職能部門協同以貫穿供應鏈各環節的資金流為核心

52、，實現企業收入、成本、現金流等財務計劃與供應鏈計劃全面匹配，主要體現在以下方面：a）財務部門對在制品、成品、物料等的成本充分管理，供應鏈部門對全流程的單據標準化和資金充分利用?；趨^塊鏈技術增強采購、交付等信息的透明度，提升財務交易的可靠性和安全性，滿足供應鏈上多元信息來源的相互印證與匹配，提高財務資金利用效率；b）利用供應鏈部門的產線運行、物流履約、產品銷售等數據提高企業資信，財務部門爭取金融機構的貸款或投資，利用供應鏈金融解決企業的資金難題。9.1.5協同基礎企業基于建立知識服務共享協同數據庫實現企業內協同，建設要點包括但不限于：a）以商品、會員、合約數字化為切入點，利用各種技術手段不斷將

53、各類業務對象數字化、業務事件數字化、業務場景數字化，全面推進供應鏈全流程數字化；b）基于大數據分析、深度學習、知識圖譜等技術，建立工業生產環節中的工業知識、工藝流程、人員經驗等資源庫、知識庫；c）基于從計劃、尋源、合同到交易執行整體供應鏈協同流程，抽離出關鍵單據形成業務單據及文檔的格式標準庫；d）基于大規模個性化定制等新模式收集定制端數據，建立設計庫；e）開放和共享資源庫、知識庫、設計庫，在線隨取隨用，實現全供應鏈研發設計、生產制造、履約交付的知識服務連接與協同。9.2企業間協同9.2.1概述企業間協同是指數智化供應鏈利益相關方依托具有信息交互的平臺相互支持管理，應用物聯網、大數據、區塊鏈、人

54、工智能、5G、元宇宙等技術，采用面向需求變化和供應鏈狀態變化的動態的、自適應的、閉環的、可持續的、可預測的方法，優化企業間在設計、生產、物流、銷售、服務等供應鏈各環節的方案，實現供應鏈上下游企業業務活動統籌銜接、跨區域資源集聚和資源調配，為成員企業/機構帶來共贏發展機遇。T11/AII 026202220企業間協同包括但不限于客戶協同、供應商協同、制造分包商協同、物流服務商協同、經銷商協同、其他利益相關方協同等。9.2.2客戶協同客戶可以實時查看供應鏈上的產品信息和流程進展，進行計劃協同、庫存協同、履約協同、逆向協同等。采用需求驅動原則，客戶以及終端用戶產生的需求可被反饋至研發設計和生產制造，

55、加速工業循環。上游企業采集用戶使用信息、產品運行參數以及售后服務信息等數據，整合生產和供應能力，確定產品品類和技術需求，建立智能市場預測模型。通過定制化服務、標準化生產，為下游客戶提供更完善的產品和服務，同時加速供應鏈的迭代生長、提升競爭力。履約物流信息也與客戶可視化共享，客戶可以實時掌握訂單履約狀態、未來配送時間，合理進行自身運營安排。9.2.3供應商協同構建各級供應商和采購商之間的質量、生產、倉儲物流、采購等各要素的高效協同平臺，實現自動請購、詢報價、招投標、訂單、到貨、入庫、對賬開票、質量管理、退貨管理等全流程協同。以工業品供應鏈系統全流程數據為支撐，基于工業品知識圖譜的精準搜索、智能化

56、技術，在數字化產品維護、供應商認證與評估等方面建設應用功能和能力，實現資源聚集共享、精準搜索，便于采購商和供應商發現新的產品、渠道、商機。以工業互聯網平臺為基礎，采購商和供應商進行采供計劃和生產計劃的全面協同，合理安排雙方生產，按時按量完成交付，并共享各批次產品質檢結果，快速溯源和解決問題。9.2.4制造分包商協同數智化供應鏈可實現制造商與制造分包商異地互聯，客戶訂單協同下達，多工廠生產計劃協同。通過標準化的機器語義框架實現機器互聯、數據互聯，為機器建立一套數字空間的實時互動模型，實現遠程配置不同地點的機器和產能共享。通過將制造系統分成多個過程模塊，不同參與主體可以在不同地點智能協同制造，以虛

57、擬化和平臺化的方式構建生態，實現生產能力互補和價值共創。9.2.5物流服務商協同物流服務商和制造商可實現數據互聯互通和物品編碼統一的協同，從而實時獲取數據并進行優化，提升物流協同效率。具體而言，物流服務商在運輸、儲存、搬運、裝卸、配送、包裝、加工等物流環節中采集的數據可以與制造商的采購、生產和銷售數據進行互聯互通，應用于制造商的采購、生產、銷售等環節的優化，也可應用于物流服務商的車貨匹配、運輸路徑優化、庫存預測、物流布局、物流定價、物流設備維護預測、追蹤監控等場景優化，實現物流服務商和制造商共同挖掘新的增值價值，更有效地滿足服務客戶要求。9.2.6經銷商協同制造商與經銷商在客戶需求、交付進度、

58、庫存水平等多方面協同。具體而言，經銷商將客戶需求訂單通過數智化供應鏈平臺可以實時共享給制造商，便于制造商安排生產進度。對于個性化定制的訂單，制造商則在開始生產后實時將生產進度、物流進度信息共享給經銷商，協同提升客戶的滿意度。同時，制造商將自身的產品庫存水平、新產品研發進度等信息共享給經銷商，便于經銷商更好地制定自身的訂購和營銷計劃。9.2.7其他利益相關方協同T11/AII 026202221其他利益相關方包括：第三方數據服務商、工業互聯網平臺服務商、政府、金融機構、行業協會及其他生態合作伙伴等。通過整合各方的技術、數據、資金、知識等資源，共建數智化供應鏈，共享資源協同創新，不斷優化價值創造，

59、實現生態共贏。10數智化供應鏈管理保障10.1數智化供應鏈戰略設計10.1.1闡述戰略目的闡述數智化供應鏈的戰略目的包括但不限于：a）實現理想：運用先進的數智化技術，實現某種創新性理念或者管理哲學，構建具有理想結構及性能特性的新型供應鏈，以期解決供應鏈運作面臨的重大挑戰，贏得長遠的戰略優勢；b）解決問題：旨在解決供應鏈運作中出現的問題或針對供應鏈特性或性能短板，實施數智化轉型項目并進行相應改革，內部如量化管理、精益管理、優化決策、智能決策，或推行流程再造和組織再造等，外部如提升訂單滿足率，改善客戶響應及客戶體驗等；c）追求價值：旨在通過數智化工具和平臺，挖掘數據價值，賦能企業業務拓展，改善管理

60、運營，提升供應鏈的整體特性，改善性能指標，降本增效，防控風險，改善客戶與員工體驗，履行環境義務和社會責任，以及優化供應鏈生態等。10.1.2確定戰略定位確定數智化供應鏈的戰略定位包括但不限于：a）形態定位：數智化融合新思想新技術新工具賦能供應鏈呈現出顯著的新形態特征，確定內部組織、跨企業關系、過程結構、組織結構、物流體系、信息系統、金融模式等維度的新形態特征；b）行業地位：數智化賦能供應鏈的性能領先國內外同行，使企業具有可持續的核心競爭力，確立供應鏈在同行中的地位（引領者、同行者或者跟隨者）。10.1.3設計戰略目標數智化目標是對數智化目的實現過程和結果的刻畫，應該是可描述的、可比較的、具體的

61、、量化的或刻度化的，能反映出戰略實施前后的變化。設計數智化供應鏈戰略目標包括但不限于：a）形態躍遷目標：與形態定位相對應的目標，反映數智化后的供應鏈的形態狀態或形態特征，數字化顆粒度特征、數智化范圍及深度、供應鏈結構特征、組織及結構特征等；b）特性改善目標：與供應鏈整體性能對應的目標，包括敏捷性、適應性（柔性、魯棒性、韌性）、協調性、穩定性、可靠性等。通常情況下，一種特性可以通過一組指標進行測度，基于測度進行分級，以等級的提高表示特性改善的程度；c）性能提升目標：與供應鏈不同環節和不同維度對應的目標，是對數智化戰略實施后供應鏈狀態的刻畫。一般用關鍵支撐性維度的指標來表示，應覆蓋量化管理、精益管

62、理、優化決策、智能決策、流程再造和組織再造，以及訂單滿足率、客戶響應、客戶體驗、環境義務及社會責任等。要求目標維度相對獨立且全覆蓋，數量大小或等級高低應經過論證；d）目標必須論證：以戰略為導向、評估結果及供應鏈性能提升要求，確定既定時間點擬達到的數智化狀態，以數智化水平的等級表示。應明確具體要求的技術指標，例如數字化范圍、數據顆粒度、智能化水平等。目標確定要考慮預算約束（中小企業尤其如此），但如果是戰略驅動的數智化，預算約束就會降低。結果為方案設計的輸入。10.1.4制定戰略方案T11/AII 026202222制定戰略方案應堅持價值導向，起點是分析需求，終點是確定優選方案，制定數智化供應鏈戰

63、略方案包括但不限于：a）分析需求：基于新理念、新技術、新趨勢及對既有供應鏈體系運作觀察、評估和對標，分析供應鏈運作存在的突出問題、性能特性短板和未來面臨的主要挑戰，明確關鍵的數智化需求，包括功能性需求及范圍。其中，功能性需求如供應鏈智能感知、智能數據采集、智能統計分析、智能建模、智能優化、智能合約、智能輸出及可視化等，需求范圍如生產加工、在線監測、運營決策等，形成發展方案的設計要求，作為設計方案的輸入；b）擬定方案：從數智化目標指標要求出發，綜合考慮既有資源利用和市場可用相關設備、工業軟件、商務智能軟件、物流專用軟件、工業互聯網、云服務平臺、數據服務、區塊鏈應用等資源情況，在系統分析的基礎上，

64、擬定或征集可比的數智化供應鏈發展方案，包括數智化技術路線、供應鏈結構形態、內外關系、信息采集共享方式方法及模式等；c）優選方案：突出價值導向，從技術先進性、可擴展性、預期供應鏈性能提升、費用預算、后期維護等方面對擬定的數智化候選方案進行綜合評估，依據評估結果，推薦候選方案供決策；d）優化方案：對推薦的候選方案，吸收其他比選方案的優點，使用價值工程等方法，進一步細化優化。10.1.5統籌戰略資源數智化供應鏈戰略實施需要的關鍵資源包括但不限于：a）資金資源：用于保障更新生產設備、配置檢測監控系統、升級運作管理系統及交易交付系統等；b）智力資源：用于保障數智化供應鏈戰略設計、方案優化、二次開發及運維

65、升級。戰略設計、方案優化、系統實施可以借助外部智力支持，二次開發和運維管理在無風險的條件下可自備自足或外包；c）技術資源：包括設備、集成系統等硬件資源和智能軟件等資源，用于保障技術方案的實施和長期的運維管理；d）人才資源：包括統計師、數據工程師、硬件工程師及 AI 工程師等，用于保障數智化供應鏈戰略的實施及長期運維管理。10.1.6制定實施計劃制定數智化供應鏈實施計劃包括但不限于：a）形成共識：為確保順利和成功實施數智化供應鏈解決方案，從決策層到執行層必須達成共識，深刻理解方案實施的戰略意義及價值，全體凝心聚力協調一致參與其中；b）領導推動：方案實施可作為重大專項由領導負責推動，以解決由于技術

66、變革、組織變革和制度變革而出現的難題，為方案實施提供組織、關鍵技術人才和資金保障；c）關鍵活動：識別方案實施的關鍵活動，確定關鍵活動的關聯關系和時間節點，落實關鍵活動負責人，建立方案工作專班和工作機制，同步推動方案實施不同維度的工作；d）編制計劃：根據已確定的基本要素，編制企業數智化供應鏈的實施計劃。既定方案實施中，時間越長，成本越高。同步工程輔以靈活協調機制，可以有效縮短方案實施所需的時間。10.2數智化供應鏈組織創新10.2.1概述數智化供應鏈應從組織形態、利益聯結、產品服務等三個維度，構建相匹配的數智化組織管理體系，推動供應鏈內部部門協同合作。10.2.2組織形態創新T11/AII 02

67、6202223數智化供應鏈進行組織形態創新應包含但不限于以下方面：a）內部組織和制度創新：數智化供應鏈管理的基本特征是平臺化，組織結構從傳統的直線職能式、矩陣式、事業部式等典型的復雜結構，趨向極少層次的極簡扁平化型組織；b）外部鏈接與共享創新：數智化供應鏈環境下，企業間關聯關系管理是平臺化管理加非平臺化管理。前者可以實現智能化動態化管理，后者為前者確定規則，需要數據支持，通過談判協商來解決。其核心包含正反兩點，一是及時便利鏈接與共享，二是風險預防與阻隔。10.2.3利益聯結創新數智化供應鏈加強上下游利益聯結應包含但不限于以下方面：a）供應商畫像：通過運用區塊鏈等技術，構建供應商畫像系統用以更新

68、供應商信息，企業根據自身需求選擇核心要素，通過人工智能算法對供應商進行綜合評分，選出可以長期合作的優質供應商，降低合作風險。在多輪合作中，對于失信供應商，拉入系統中的失信名單；b）生態鏈知識圖譜：通過知識圖譜匯集影響供應鏈關鍵環節的風險因素并提供管理建議，實現風險預判并保證供應鏈穩定。通過匯集學術論文、在線百科、開源知識庫、氣象、媒體、產品知識、物流知識、采購知識、制造知識、交通、貿易等信息資源，構建供應鏈知識圖譜，通過企業語義網實現供應鏈風險管理與原材料選購；c）構建戰略聯盟：通過建立供應鏈生態聯盟，多渠道感知市場信號，提前獲取行業信息，鎖定關鍵原材料價格，應對供應端漲價問題；聯合研發，與供

69、應商協同設計降本方案；成立品質專項小組，降低品質不良率帶來的損失和生產成本；構建聯盟成員資源共享機制，獲得業界最優的價格支持，實現供需雙方雙贏。10.2.4產品服務創新數智化供應鏈實現產品服務創新應包含但不限于以下方面：a）工業互聯網溯源。通過工業互聯網全流程質量管理實現問題溯源。針對現有供應鏈企業產品和服務的質量問題追溯難的問題，通過整合全鏈數據，構建質量追溯系統，鎖定問題源頭，明確責任主體，提升產品和服務質量；b）區塊鏈溯源。通過區塊鏈技術實現問題溯源。針對企業信息孤島問題以及后續導致的質量追溯難的問題，供應鏈團隊可以借助區塊鏈技術的優勢，推動供應鏈上下游企業上鏈，鏈上各個節點均可以實時監

70、控最終產品在鏈上所有環節的狀態，一旦最終產品出現問題，均可通過區塊鏈鎖定問題。10.3數智化供應鏈企業人才建設10.3.1數智化供應鏈人才需求供應鏈數智化轉型和運維需要與之匹配人才，主要包括數智化供應鏈戰略管理、技術創新、建模優化、數據分析等數智化人才。a）戰略管理人才。深刻理解數智化供應鏈的本質，洞察供應鏈發展趨勢，具有戰略眼光和團隊領導能力，能把握數智化供應鏈發展方向，組織制定企業數智化供應鏈發展目標和方案，持續推進企業數智化轉型。b）技術創新人才。熟悉前沿技術，具有先進信息技術研發、集成應用和運維技術保障能力，為供應鏈數智化轉型提供先進技術支持。s）建模優化人才。熟悉數字供應鏈的決策場景

71、和需求，具有供應鏈建模優化、算法設計和編程能力，賦予供應鏈決策智能。d）數據分析人才。熟悉數字供應鏈結構特征和數字化特點，具有供應鏈生產運作和商務數據智能分析、解釋與信息提取能力，賦予供應鏈運營診斷與商務分析智能。10.3.2數智化人才的獲取途徑T11/AII 026202224數智化供應鏈人才是企業面向未來的戰略資源。不同人才的核心能力和特質不同，因此獲取渠道也不同。a）既有人才轉型：這是獲得數智化人才的基本途徑。根據不同情況，采取兩種做法，一是明確崗位及職責，面向內部招聘有相關專業基礎和學習能力強的人，在實施供應鏈數智化轉型計劃前，進行深度專業培訓，考評符合要求后上崗；二是對內部招聘人才，

72、在實施供應鏈數智化轉型計劃前，進行初步專業培訓，之后進入內外結合的項目團隊，參與數智化轉型項目實施，項目結束后根據過程表現選聘。b）面向社會招聘：戰略供應鏈管理人才和技術創新人才需要一定成長過程和經驗積累，屬于高度稀缺又綜合性的人才，適宜通過社會招聘方式或獵頭公司推薦選聘。c）高等學校招聘：建模優化人才和數據分析人才屬于高度專業性的人才，適宜通過高等學校招聘方式選聘。d）咨詢人員轉入：指供應鏈數智化轉型項目咨詢方的臨聘項目成員，在項目完成后經考評受聘入職企業。這是獲得數智化人才的一種補充途徑。11數智化供應鏈價值創造11.1經濟價值11.1.1企業自身經濟價值數智化供應鏈在企業自身經濟方面創造

73、的價值包括但不限于：a）降低成本：通過智能生產排程、物料精準管控、智能防呆防錯、預測性維護等多種方式，降低企業各項資源投入成本、減少庫存與資金占用成本、降低錯誤與事故的損失成本；b）提高收入：通過整合企業內部研發、制造、管理、商務、物流等資源，推動工業全要素的數字化改造、在線化匯聚和平臺化共享，賦能企業增加訂單、提升效率、縮短交付周期。11.1.2生態伙伴經濟價值數智化供應鏈在生態伙伴經濟方面創造的價值包括但不限于：a）降低成本：通過共享供應鏈數據、應用智能決策算法，實時監測并優化數智化供應鏈的運輸網絡、倉儲布局、運力道位等資源，提高物料流通效率，降低物流成本。通過推動數智化供應鏈中專家庫、工

74、具庫、運維知識庫、客戶信息庫等服務資源共享，實現生態伙伴的協同運維，提高運維效率，降低運維成本；b）提高收入：借助數智化供應鏈平臺，打破行業壁壘、打通數據孤島，幫助生態伙伴匹配閑置設備、技術和人才，根據市場、廠區、庫房的動態信息協同定制生產計劃，及時調整生產所需的人、機、料、法、環等配套供給，獲取更多訂單和收入。11.2韌性價值11.2.1計劃韌性價值數智化供應鏈在計劃韌性方面創造的價值包括但不限于：a）局部調整控制風險：通過端到端價值鏈的業務協同和數據打通，企業識別各個環節中不同類型和規模的風險，通過模擬仿真或智能算法快速尋找局部的計劃調整而不影響最終產品交付的方案，從而控制這些風險的影響范

75、圍；b）全局優化應對風險：當重大的供給或需求變化風險無法通過局部調整吸收時，數智化供應鏈基于其數字化技術基礎和智能算法的全局優化能力，快速調整和全面修正采購、生產等行為和計劃，有效應對重大風險。T11/AII 02620222511.2.2尋源韌性價值數智化供應鏈在尋源韌性方面創造的價值包括但不限于：a）多元供應商保障供應：基于歷史數據對供應商產品價值、交付能力和不可替代性的評估，構建富有韌性的供應網絡，為不同企業建立多元化供應商庫，有效降低斷供等供應風險的不利影響；b）戰略合作加強關鍵供應：對關鍵零部件的供應商制定個性化的管理策略，通過與關鍵供應商在數智化技術和應用場景方面的合作創新、共同投

76、資，創造長期戰略合作價值。11.2.3制造韌性價值數智化供應鏈在制造韌性方面創造的價值包括但不限于：a）柔性制造快速響應：根據動態需求變化，結合工廠的材料參數、原材料庫存、產線能力等實時數據，靈活調用生產線及相關資源執行生產，形成個性化定制和柔性制造模式，實現對變化的快速響應；b）協同制造資源共享：以云端數據連接多工廠跨區域的生產裝備、原料、產品及服務，高效協同共享資源，在停工、缺料等風險事件下靈活調整生產地點，保障產能和質量達到原有標準。11.2.4物流韌性價值數智化供應鏈在物流韌性方面創造的價值包括但不限于：a）透明可視識別風險：通過建立透明的物流系統實現整個供應鏈的端到端可視，提升交付效

77、率和客戶滿意度；分析潛在風險因素，智能識別和預判物流管理的風險點；b）軟硬件協同應對風險：基于自動導航車輛（AGV）、自動移動機器人（AMR）、叉車、機械臂等硬件，以及智能物流調度系統等軟件，實現自動路徑優化、自動倉儲、自動分揀，快速處理異常風險事件，自動提出降低風險的建議以輔助決策，保障供應鏈穩定可靠。11.3可持續價值11.3.1綠色環保價值數智化供應鏈在環境方面創造的綠色環保價值包括但不限于：a）降低能耗：通過傳感器、攝像頭等設備采集廠房、辦公室、設備、車輛等區域和物體的能耗數據，利用人工智能等算法根據能耗實況建立專屬算法模型，精準分析和定位能耗偏差，實現能效尋優，最大程度降低能源消耗；

78、b）減少排放：通過建設污染物排放在線監測、地下管網漏水檢測等系統，全方位監控企業廢棄物循環利用程度，實現對污染物排放的動態監測、精準控制和優化管理，從而減少各類污染物排放，保障環境的綠色可持續發展。11.3.2產業創新價值數智化供應鏈在產業方面創造的產業創新價值包括但不限于：a）生態共贏：數智化供應鏈營造共贏共創的產業生態，產業鏈供應鏈不斷向上下游拓展，實現跨企業、跨地區、跨鏈條的多方主體數據共享、信息互通、業務協同，提升供給側協作能力和產業生態化水平，實現全要素資源的動態優化配置；b）協同創新：數智化供應鏈中的大型企業發揮市場、品牌、渠道等優勢，提供面向中小微企業的技術培訓、資源共享、聯合研

79、發等孵化服務，增強中小微企業創新能力，形成大中小企業融合融通的生態系統和協同創新體系。T11/AII 02620222611.3.3社會發展價值數智化供應鏈在社會方面創造的社會發展價值包括但不限于：a）公平績效：通過智能設備的投入降低員工工作難度，提高單位時間有效輸出。實時跟蹤與分析員工實際工時與勞動強度，通過數智化供應鏈績效管理系統公平地為每位員工計算績效，促進員工工作積極性，提高員工滿意度，促進社會公平發展；b）持續發展：數智化供應鏈平臺上匯聚了以模型和算法的形式固化的工業知識、以系統流程的形式固化的管理經驗，這些工業知識和管理經驗可以在本行業及相似行業不斷復用，避免了重復性開發工作，實現了規模經濟和復用式持續發展。參 考 文 獻1工業互聯網產業聯盟:基于工業互聯網的供應鏈創新與應用白皮書,2021年。2工業互聯網產業聯盟:工業互聯網平臺賦能產業鏈供應鏈白皮書,2021年。