智慧供应链专题——基于智慧大脑的供应链协同平台

时间：2023-09-04作者：北京英诺森供应链科技有限公司浏览：68

文：王秀星

基于集团内部下一阶段的发展战略规划，客户方预期打造由集团统一管控的产供销动态平衡的供应链协同管理平台，实现产供销业务协同发展，信息高效互通，提升供需匹配度，同时利用集团现有信息系统及仓储运力资源，通过高效利用和外**质资源协同，实现产销两端仓储物流的高效衔接和货品全生命周期实时追溯监控及配送调配。

具体目标

实现多基地、多品类、跨产线的专业化分工，高效协作；

聚焦公司整体效益较优，实现多基地、多品类产销资源动态优化管理；

探索应用大数据等互联网等新技术，支持需求预测、智能排产及物流调度；

内外**势资源整合互补，开展供应链服务及供应链金融等增值业务。

随着云、大、物、智、移、区块技术的发展及普适的推广应用，促进了基于大数据进行分析决策的智慧化信息管理模式的发展，打造企业级智慧大脑，前瞻性的指导优化传统供应链的运营管理及业务运作模式，大大的降低了“长鞭效应”带来的信息失真导致的资源浪费的情况，同时基于大数据的供需分析及动态平衡优化管理，不仅对企业的经营管理有降本增效的作用，更提高了整个社会资源利用的效率，打造精益、绿色的供应链业务链条。

图1 智慧供应链场景图

“智慧供应链”是结合云、大、物、智、移以及区块链等先进技术和现代供应链管理的理论、方法和技术，在企业中和企业间构建的，实现供应链的智能化、网络化和自动化的技术与管理综合集成系统。发展具有供应链协同效应的公共型平台，支持上下游用户的生产、采购、仓储、运输、销售等管理系统相对接，平台与平台之间相对接，实现相关方单元化的信息数据正向可追踪、逆向可溯源、横向可对比，发挥智慧大脑在需求预测、优化生产、精准销售、品质控制、决策支持等方面的作用和价值。

图2 智慧供应链管理平台

在项目整体规划方案内容较多，此处列举在计划管理及寻源采购方面调研的情况及问题几点诊断建议，供大家参考。

通过对客户实际情况的调研，发现客户目前计划管理方面存在缺失，主要针对计划和采购环节示例说明。

1）在计划管理阶段：客户大多是基层单位人员参考上两年的需求数据，根据经验拍脑袋进行需求的计划的填报工作，二级单位计划管理员汇总需求会按照一定比例进行粗犷的一刀切，计划管理的科学性有待改善。

图3 需求计划预测模型

诊断建议：

打通全链条供需端的数据通路，提高数据获取及实时需求预测的准确性，提升产供销协同和订单的响应速度，提高整个供应链运作效益。通过需求预测模型实现对历史数据的追溯，对需求数据的跟踪，对经济市场数据以及其他相的分析以及其他数据的输入进行预测管理，来减少整个环节的不确定性，通过云计算、大数据技术高效快速的实现数据的获取和建模分析，辅助计划决策管理，缩短各环节的决策周期，做到及时高效的快速响应来减少过程中的变动性。

2）在寻源采购阶段：采购寻源阶段，供应商管理仅针对供应商在集团内部的履约情况进行分级评价， 信息相对片面；评标过程严重依赖评标*的人工核对、主观判断，效率低，且公正性有待考量，对于招投标文件的标准化结构化分析工作待提升。

图4 供应商管理体系

诊断建议：

针对供应商实行分级差异化管理，针对关键供应商实行精细化协同管理，实现双向赋能；在供应商准入和管理阶段引入国家工商信用系统数据，实现供应商快速入住，信用资质快速查询，高效实现专业的全域认证。

针对招评标文件实行从集团层面统一编制，各下属公司积极响应的招投标文件标准化结构化编制工作，并通过信息系统实现相应范本、评分规则的信息化落地工作，评标文件结构化自动抓取，实现可量化评标项自动评分，开放性评标项自动抓取相关内容，快速定位和呈现，辅助*高效完成评标工作。

2019年底爆发的新冠疫情对我国经济及各行业产生了深远的影响，3月4日，****常务**会议再一次提及要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，来对国家经济工作进行调整。随着5G、数据中心等新基建工作的推进，会催生新的技术以及提升现有实现难度大、成本高的AI、数字孪生、无人驾驶等技术的普适化应用，智慧供应链领域也将带来新的机遇和挑战。

无人化场景的不断丰富：随着技术的发展在供应链场景中无人化的场景会增加，无人值守仓库、无人驾驶运输配送、智能合约自动执行、RPA机器人订单自动处理。

远程协作场景成为可能：受新冠疫情影响，全国80%以上的公共资源交易、企业、**采购纷纷宣告停摆，加速了远程异地分散评标业务场景的实现和应用，类似于此更多的远程协作场景的应用成为了可能。

供应链数据从信息资源向资产变现转变：随着信息化水平的提高，供应链核心企业汇集了全链条的数据资源，通过应用先进的技术对数据进行储存、处理和分析，核心企业打造基于行业大数据的增值服务，例如金融服务、信息咨询等衍生服务。

英诺森智慧供应链产品

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InoVAT库存储备优化是通过库存管理理论制定一个有效的库存管理策略模型——既包括科学的方法、步骤、工具和举措，同时也需要密切结合业务经验和判断来实现。


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