什么是數字化供應鏈？定義、特征、與傳統供應鏈的區別介紹

1 什么是數字化供應鏈（定義）

Tony Hines在其著作《Supply Chain Strategies》(2014)一書中，提到數字化供應鏈的定義，用于解釋從傳統供應鏈到他的新概念-數字化供應鏈的轉型。他認為數字化供應鏈不僅是以前所定義的分銷以實物形式提供的商品或服務，例如書箱、音樂、電影。Hines還將該定義擴展到企業對企業的服務，例如以數字方式進行的時裝設計和產品開發，傳統供應鏈的數字化轉型消除了供應鏈的時間、距離、成本。他還提出數字化是供應鏈發展的重要趨勢。

數字化供應鏈研究院將數字化供應鏈(Digital Supply Chain)定義為：以客戶為中心的平臺模型，通過多渠道實時獲取，并最大化利用數據，實現需求刺激、匹配、感知與管理，以提升公司業績，并最大程度降低風險。

國內對數字化供應鏈的定義是指基于收集的大數據，利用各種AI人工智能的算法指導供應鏈預測、計劃、執行、決策等活動。在國務院辦公廳發布的《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》(國辦發〔2017〕84號)中，明確提出“供應鏈是以客戶需求為導向，以提高質量和效率為目標，以整合資源為手段，實現產品設計、采購、生產、銷售、服務等全過程高效協同的組織形態?！?/p>

網絡上對數字化供應鏈的釋義是：基于物聯網、大數據與人工智能等關鍵技術，構建的以客戶為中心，以需求為驅動的，動態、協同、智能、可視、可預測、可持續發展的網狀供應鏈體系。數字化供應鏈可通過多渠道實時獲取并最大化利用數據，敏捷感知與識別客戶需求，再通過與外部合作伙伴之間的高效協同，實現快速響應，以提升公司效率與業績。

2018年美國物資搬運協會(MHI)和德勤發布的報告再次指出供應鏈數字化是未來重要發展趨勢，同時表明供應鏈數字化發展將形成圍繞用戶的供應鏈平臺。報告認為數字化供應鏈的本質是“供應鏈管理”+“數字化”，對供應鏈數據的即時收集、分析、反饋、預測、協同等干預方式，把龐雜交錯的供應鏈運營及信息流進行數據化后并行處理，起到提前決策、提高效率、節省成本、控制風險的目的，并不斷接近真正的“端到端”狀態。

2 數字化供應鏈和傳統供應鏈的區別

在傳統供應鏈模式中，企業的供應鏈是“鏈式”模式運營，若上游供應商供應出現問題，下游廠商的產出勢必會受到嚴重的影響，從而導致市場的供應裂縫。就拿此次疫情舉例，當疫情爆發，很多貨物供不應求，也有很多農產品陷入了滯銷困境，由于交通受阻以及渠道商停工等原因出現大量滯銷，數字化供應鏈的介入在很大程度上解決了這一問題。通過數據分析，快速匹配合適的供貨商信息，可解決企業供貨的燃眉之急。

還有就是數字化供應鏈可提供隨時在線的服務,人員未復工很多工作沒辦法開展，而數字化供應鏈，通過智能收集來的各種數據，進行實時分析，更好的配合企業完成前瞻性的決策，從而帶來給企業帶來利益。數字化供應鏈與傳統供應鏈相比能提升銷售1-4%，降低生產成本5-10%，降低庫存20-30%，這是傳統供應鏈很難企及的成績。

相比較傳統的供應鏈，數字化供應鏈的優勢顯而易見，這也是信息化時代的大勢所趨，在未來，數字化供應鏈一定會成為主流的供應鏈運營模式，更好的連接企業和供貨商，在面對各類突發狀況時，各個環節都可以從容面對。

3 數字化供應鏈的特征

數字化供應鏈的核心是使供應鏈中的所有參與者在信息流、物流、資金流等方面實現無縫對接，從根本上解決供應鏈協同問題。相較于傳統的串式供應鏈而言，數字化供應鏈有以下幾個特征：

(1)敏捷性(Agility)。在傳統供應鏈單鏈型結構的模式下，客戶需求的變化只能通過各個節點一級一級的反饋，導致上游企業反應遲緩，影響客戶體驗。而在數字化供應鏈中，各個節點是以核心企業為中心，成網狀結構連結，各個節點的信息反饋都能實時、快速的傳遞，從而達到快速響應，加快交貨速度并提高客戶的滿意度。

(2)數據化(digitalization)。借助于條碼技術、RFID、移動網絡、云存儲等技術，數字化供應鏈內所有信息都被實時的數據化并上傳到數據中臺，更好地實現了整合供應鏈內部的信息。

(3)可視化(Visibility)。在傳統的供應鏈中，終端客戶需求即使只有很小的變動，但當這種變動向供應商和制造商等上游企業反饋的過程中，需求的變動信息會被逐級放大，產生牛鞭效應，此時準確且及時的需求信息就顯得極其重要。在數字化供應鏈中，供應鏈上的節點是鏈式連結的，各個節點的需求變化可以更加準確及時的被鏈條上的其它節點企業所獲悉。

(4)協同性(Synergetic)。在高度整合的信息機制下，供應鏈內各成員能夠實時的獲得其他成員的相關信息，并針對信息的變化，隨時做出相應調整，更高效地協作，從而提高整個供應鏈的績效。供應鏈管理一旦與客戶之間建立直接協同的關系后，客戶需求就能得到極大滿足，數字化供應鏈管理的本質得到最終體現。

(5)智能化(Intelligent)。隨著大數據、人工智能和機器學習的發展，在數字化供應鏈中，可以數據模型預測和機器智能學習，通過趨勢結合動態實時需求作出智能預測，我們可以充分利用人工智能對歷史大數據的分析，提高預測能力，降低企業風險。

以上是關于數字化供應鏈的定義及相關知識的分享，獲取更多信息請關注三個皮匠報告的行業知識欄目

推薦閱讀：

什么是數字化供應鏈？國內數字化供應鏈現狀如何？

2021年傳化智聯公司數字化供應鏈與中國物流行業研究報告（26頁）.pdf

艾瑞咨詢：2022年中國供應鏈數字化升級行業研究報告（41頁）.pdf