近些年來，受國際局勢變化以及新冠疫情等多重因素影響，全球主要行業(yè)正在面臨一場嚴峻的歷史挑戰(zhàn)。如何穩(wěn)步提質和增效，精細化管理供應鏈，向供應鏈要利潤，已經成為企業(yè)發(fā)展過程中亟待解決的問題。

隨著互聯(lián)網時代的到來，供應鏈已經深度與互聯(lián)網發(fā)展相互融合，而后疫情時代，供應鏈數字化面臨新的挑戰(zhàn)，供應鏈數字化的持續(xù)推進，必須深入業(yè)務，解決實際問題，以創(chuàng)造價值為導向，才能真正落地生根，為企業(yè)帶來實質性的效益。

回到起點，看看供應鏈的核心課題

供應鏈是指圍繞核心企業(yè)，從配套零件開始，制成中間產品以及最終產品，最后由銷售網絡把產品送到消費者手中。

從產品生產和流通過程中所涉及的原材料供應商、生產商、分銷商、零售商以及最終消費者等等成員通過與上游、下游成員的生態(tài)連接組成的網絡結構。

換句話說，供應鏈就是由物料獲取、物料加工、并將成品送到用戶手中這一過程所涉及的企業(yè)和企業(yè)部門組成的一個網絡。

在商業(yè)活動中，供應鏈管理是一種將顧客所需的產品在正確的時間，按照正確的數量、正確的質量和正確的狀態(tài)送到正確的地點，同時還要確保成本最小化的集成的管理思想和方法。

后疫情VUKA時代的供應鏈新挑戰(zhàn)

需求的不確定性加強，產品生命周期短，要求敏捷，快速響應市場。

2023年以來，消費品牌面臨復雜和不確定的商業(yè)環(huán)境，量變驅動的紅利期已逐步終結，質變帶來的新一輪洗牌正在各行各業(yè)中上演。

人口紅利、流量紅利和資本紅利紛紛退潮，粗放式爆發(fā)性增長的窗口已然不再，此外，全球范圍內的通脹背景、地緣政治沖突、氣候變化下極端天氣頻發(fā)等不一而足的外部波動，正在為中國消費品牌帶來連串考驗。

我們也要保持信心，14億人的人間煙火，品質消費、健康消費、環(huán)保消費、數字化消費、精神文化消費等大趨勢并未改變，而且還在加強。

由于年輕人追求美好生活的愿望非常強烈，中國走向發(fā)達消費社會的前景也不會改變，只是現階段的道路比較曲折。”

中國企業(yè)原研創(chuàng)新不足，產品同質化、差異競爭力偏弱，要求在體驗服務的競爭力差異化。

產品差異化是解決同質化問題的關鍵，打造具有高品質、高特性的產品以提高產品競爭力，成為拉開差距的重要方式。

在此過程中，高附加值、高議價能力成為產業(yè)趨勢，企業(yè)相應市場需求提供高品質、差異化的產品和服務，向著更健康、更安全、更環(huán)保、更高效、更持續(xù)的方向創(chuàng)新和轉型，成為大消費行業(yè)未來發(fā)展的趨勢。

中國社會物流新基建基本建成，企業(yè)有自建或外包的選擇更多選項。

到 2025 年，現代流通體系加快建設，商品和資源要素流動更加順暢，商貿、物流設施更加完善，國內外流通網絡和服務體系更加健全，流通業(yè)態(tài)模式更加豐富多元，流通市場主體更具活力，交通承載能力和金融信用支撐能力明顯增強，應急保障能力和綠色發(fā)展水平顯著提升，流通成本持續(xù)下降、效率明顯提高，對暢通國民經濟循環(huán)的基礎性、先導性、戰(zhàn)略性作用顯著提升。

數字科技在供應鏈領域的應用場景越發(fā)成熟，反哺供應鏈創(chuàng)新和升級。

數字化技術包括物聯(lián)網、區(qū)塊鏈、云計算、人工智能、大數據技術等，具體來說，云計算技術的興起讓供應鏈管理實現了更高效的協(xié)同與共享。

各個環(huán)節(jié)的數據可以實時共享和協(xié)同處理，從而打破信息孤島，提高響應速度和決策效率，實現全鏈條的高效運作。

人工智能的應用讓供應鏈管理更加智能化和靈活性。利用機器學習和數據挖掘技術，通過對歷史訂單進行學習分析，讓供應鏈可以根據歷史數據和市場趨勢準確地預測需求變化。

并協(xié)助供應商及時調整生產計劃和庫存管理策略，通過優(yōu)化調度和庫存管理實現精準供需匹配，減少庫存積壓和缺貨的問題。

供應鏈數字化與業(yè)務同頻，服務于企業(yè)整體戰(zhàn)略

從業(yè)務支撐視角，需要思考企業(yè)從1億到10億的業(yè)務增長，需要怎樣的供應鏈平臺?

從行業(yè)差異化競爭優(yōu)勢視角，需要思考企業(yè)供應鏈能力的關鍵點是什么?在哪些方面領先就足以體現企業(yè)差異化競爭力?

從供應鏈能力平臺化視角，需要思考企業(yè)內部組織的考核方式，如供應鏈組織作為利潤中心、成本中心的不同考核方式?供應鏈職能與企業(yè)價值鏈各職能部門的協(xié)同分工關系?對核心企業(yè)的上游供應商、下游客戶的賦能輸出?

從產業(yè)互聯(lián)網視角，需要思考產業(yè)互聯(lián)網是企業(yè)的方向嗎?如果是，企業(yè)將會構建一個怎樣的產業(yè)互聯(lián)網?供應鏈作為新基建如何匹配產業(yè)互聯(lián)網的建設?

企業(yè)流通供應鏈整體由戰(zhàn)略層、戰(zhàn)術層、執(zhí)行層三個層次，做好供應鏈數字化需要在這三個層次上清晰思考，設定科學目標，規(guī)劃達成路徑。

戰(zhàn)略層：對齊企業(yè)戰(zhàn)略，做好供應鏈網絡規(guī)劃

從企業(yè)戰(zhàn)略的高度來對供應鏈進行全局性規(guī)劃，它確定原材料的獲取和運輸，產品的制造或服務的提供，以及產品配送和售后服務的方式與特點。

供應鏈戰(zhàn)略突破了一般戰(zhàn)略規(guī)劃僅僅關注企業(yè)本身的局限，通過在整個供應鏈上進行規(guī)劃，進而實現為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的目的。

供應鏈戰(zhàn)略管理所關注的重點不是企業(yè)向顧客提供的產品或服務本身給企業(yè)增加的競爭優(yōu)勢，而是產品或服務在企業(yè)內部和整個供應鏈中運動的流程所創(chuàng)造的市場價值給企業(yè)增加的競爭優(yōu)勢。

需要考慮如下幾個方面的問題：

原產地到配送中心整個鏈條倉儲設施設計

規(guī)劃在哪里設倉庫、在哪里加工、使用怎么的運輸工具

哪些環(huán)節(jié)自己做，哪些環(huán)節(jié)交給外部供應商做

在采購、運輸、加工選擇怎樣的合作伙伴，構建怎樣的生態(tài)網絡 戰(zhàn)術層：對齊企業(yè)戰(zhàn)略，做好供應鏈計劃

供應鏈戰(zhàn)術層，重點包括商品品類企劃與管理，市場需求管理、優(yōu)化庫存水位，以及供給側的庫存補給計劃、采購計劃等。

需要考慮如下幾個方面的問題：

不同產品品類、銷售渠道的市場需求預估

企業(yè)年/季/月銷售目標，按品類的銷量計劃

中長期的需求計劃，指導采購合同和資金計劃

國內線下線上渠道客戶、國外渠道客戶的銷售合同(或訂單)

倉網的庫存水平優(yōu)化，安全庫存，庫存補給計劃

產品原料采購計劃、包材物料采購計劃

總倉/配送中心倉庫間的庫存調撥計劃

庫存健康度、新鮮度監(jiān)控和風險預警 執(zhí)行層：產品管理、倉配運、財務管理

供應鏈運營能夠使企業(yè)在生產運營過程中，實現資金流、信息流和物流的協(xié)調，通過合理的庫存平衡，達到采購、入庫與支付的流程自動化，實現銷售、出庫與收入實現流程的一體化，降低企業(yè)的運營成本，實現企業(yè)價值的最大化。

需要考慮如下幾個方面的問題：

采購尋源、供應商管理

戰(zhàn)略備貨、市場需求驅動的采購合同和訂單

自有產品生產、OEM加工管理

庫存管理，批次管理、庫存數據可視化

多渠道客戶訂單的分單、出庫、配送，逆向物流

進場/出場物流跟蹤，批次質檢數據，產品的溯源管理

售后服務，質量客訴，召回等

價值流數據采集和計算

產品的銷售成本、物流費的數據收集和合理計算

集團企業(yè)的內部交易

行業(yè)的合規(guī)問題 信息技術：IoT、AI新技術引入和應用集成

通過信息技術手段實現供應鏈業(yè)務的數字化、自動化和智能化，包括物流、庫存管理、訂單管理、供應商管理等各個環(huán)節(jié)。

數字化供應鏈的應用主要有以下幾個方面：

商品識別和定位的條碼、RFID設備硬件和AI算法應用

常規(guī)、新品銷售預測的智能模型和算法，如統(tǒng)計模型聚合、關鍵因子估計等

運輸路徑優(yōu)化算法，滿足多場景約束下的最優(yōu)化，如遺傳算法

商品采購、消費市場行情數據(大數據應用)

流通加工、包裝作業(yè)的自動化產線設備應用

Iot物聯(lián)網設備的集成，如產線設備數據接口、溫控接口、車輛GPS位置等

移動端的應用，對一線業(yè)務、作業(yè)人員的賦能和作業(yè)規(guī)范管理

RPA多渠道收單、對賬、發(fā)票自動化的應用

圖像識別AI技術在質量檢驗方面的應用

埃林哲歷時13年打造的云時通供應鏈中臺，基于業(yè)務+數據雙中臺架構，打造智能協(xié)同供應鏈。為企業(yè)提供全渠道一盤貨訂單履約、高效可控的采購和供應商協(xié)同，銷售預測、供應鏈計劃，提高企業(yè)的銷、采、產、配高效協(xié)同能力，幫助餐飲，食品，酒水，醫(yī)藥、醫(yī)療器械，制造行業(yè)中大型企業(yè)客戶降本增效。

寫在最后

供應鏈數字化要在企業(yè)持續(xù)做下去，必須走入業(yè)務，解決問題，創(chuàng)造價值，看齊企業(yè)一把手老板的目標，拆解供應鏈數字化建設的路徑和演進計劃，用老板的思維來做供應鏈數字化的收益回報，區(qū)分驅動增長的投資、降本增效的著力點，在數字化可視化、智能決策方面，數據的采集和數據的應用兩手抓，創(chuàng)新和務實并舉，把供應鏈數字化落到實處。

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