1 引言
智能供应链要实现可视化、可感知和可调节的三大目标。各项资源、流程和行动只有围绕这三大目标展开，才能驱动传统供应链升级为智能供应链。智能供应链并未改变供应链的本质，而是区别于传统供应链的大部分使用人工、局部软件模块和单线协同的做法，智能供应链侧重通过大数据、物联网和智能制造等技术进行预测、资源调度、产品研发到最终交付，更多地使用智能物流技术、信息化技术和3D打印等新一代数字化制造技术等，是传统供应链的升级版，其目标还是满足市场的需求。
传统的精益生产理论强调只有制造才是增值的，延续的是福特汽车式的产品时代思维。随着供大于求，消费者个性化需求的增长，人们逐渐认识到：只有被买单的才是增值的。增值的逻辑发生变化：不是所有的生产都增值（过量生产是浪费）、不仅仅生产增值，预测、计划、研发、订单处理、物流、交付、结算和售后，数据采集、数据挖掘和边缘数据算法等也是增值的。企业供应链的价值导向需要重新审视。
传统供应链与智能供应链因价值导向和管理重心的不同，导致企业在战略层、管理层和执行层的表现也不一样。
2 智能供应链的产业实践
总体而言，智能供应链的应用随着客户需求、产品制造、技术使用、流通模式和交付与结算的不同，呈现不同的应用层面。
比如周转率高的产品（食品、快消品、服装、药妆品、手机、计算机、家电产品和家居产品等），附加值往往偏低，而客户一般要求新鲜度、安全性、及时率、可视化程度高，同时供应方（或者平台方）对于需求的响应能力也要求快速、精准，对于在线供应链的智能化程度要求也高（大数据信息平台、物流智能化等），所以企业会在智能化预测、智能化识别热销产品需求、智能化采购、智能化配送和消费大数据管理等方面投入资源；而周转率低的产品，其变化相对平稳，对供应链智能化的需求不是非常迫切，一般强调管理的有效性。
又比如技术要求高的产品（如汽车、飞机、船舶和轨道交通等），涉及技术门槛、产品制造难度、多零部件和供应商协同的难度，项目管理要求非常精准、有效、安全、可追溯和实时，对于供应链的智能化要求更是特别高，所以企业更会在智能化研发设计、智能化供应商管理和智能制造等方面投入资源。而传统的低技术要求产品相对智能供应链技术应用较少。
2.1 智能供应链在智能制造领域的应用
智能制造不仅仅强调智能制造本身，而且强调数字化、网络化和智能化，强调端到端的拉通，强调横向与纵向协同，智能供应链更是智能制造的必备条件。智能制造必须要有智能供应链作为基础，才能够保证精益制造、有效交付，没有智能供应链的协同与匹配，智能制造将停留在实验室阶段。智能供应链的应用场景更多的是与智能制造相匹配、相适应的。从整体价值流而言，智能制造实际上就是智能供应链的一个核心环节。
智能制造的提出，需要考虑个性化需求和“互联网+”的大背景。 供应链模式从以工厂/产品为中心，转变为以消费者为中心，企业的研发模式、供应链协同模式、信息平台、制造批量策略和计划模式，甚至是组织结构，都将产生根本性的变化。
可以预见的是，随着智能制造和与之相配的智能供应链的不断发展与优化，到2025年，制造业整体水平将大幅提升，创新能力显著增强，全员劳动生产率将不断提高，两化融合更加深入；重点行业和企业增值能力更加强化、基础更加扎实；资源消耗和污染排放更加可控；形成一批具有较强的国际竞争力的跨国公司和产业集群，在全球产业分工和价值链中获得更加凸显的位置。
智能供应链在智能制造领域应用主要体现在五个方面。
（1）智能供应链过程仿真赋能个性化产品研发
智能化研发需要实现产品数字化、研发数字化和业务数字化。强调产品的可制造性、可流通性、安全性、有效性、可销售性和客户的满意度，必须站在全价值链的高度来思考和模拟仿真，以便于让产品更加顺应市 场的需求。
比如，汽车开发中心使用虚拟化技术，在正式进行撞击测试之前，首先模拟多次撞击实验结果，减少撞击测试的整车数量，从而减少成本和装配时间，大幅提升研发效率。同时，智能化研发也要求研发团队拥有统筹贯穿产业链的能力，进行相应产品研发设计，以支撑之后的智能制造、智能物流和智能销售管理等产业链可视化联动，进而实现灵活协同为终端客户加速提供高度定制的产品和服务。
（2）智能供应链赋能需求管理
在智能供应链中，预测和计划已经有了新的维度、工作内容和绩效要求。通过采用大数据预测和智能算法模型，结合动态实时需求感知、预测和重塑市场，从而主动掌控洞察需求。
智能供应链系统中拥有完整的跨企业智能预测和供应链资源计划工作流程，在物联网环境下协作的各方能及时准确地传送需求信息。于是预测可以从供应链的任何一个环节发起，从而促发所有环节的实时响应，即供应商可以给客户发出一个基本预测以便客户在此基础上作回应，也可以是客户先提供一个对基本面的预测，然后让供应商作出评估。
（3）智能供应链赋能采购与供应商管理
智能化采购是基于高度认同的一个供应链战略协同下开展，各个部门和环节的KPI指标也是基于供应链战略绩效的协同和分解而来，形成数字化的作业单元，由于有了智能供应链协同中心，得以将所有环节的计划-执行-信息-物流等串联起来，形成端到端的纵向管理体系，同时，由于每个订单、每个物料（产品）都有自己的资源要求，供应链运作部门还需要将不同运作逻辑的物料和订单横向协同起来，最终形成互联互通的供应链体系。
采购方在选择供应商伊始，就要求供应商能够与采购方实现软件互联互通，要求实时可视、预警和协同。比如采购方（智能工厂）的计划和预测需要直接传递给供应商的主生产计划系统，供应商的发运计划必须与采购方的作业计划系统对接，先期发运通知（Advanced Shipping Notice，ASN）需要由软件系统完成，而没有人工的参与；并且要求全过程必须条码化（RFID），交接货物时的标签和信息都有严格和统一的规定。
（4）智能供应链赋能“制造工厂物流中心化”的高效制造与运营
在个性化的智能制造工厂里，强调交付作为首要使命，智能物流已成为核心元素，制造工厂日趋物流中心化。智能物流包含智能方案、智能输送和数字仿真。
智能制造需要面向客户定制的产品，属于小批量、多品种生产，物流模式需要采用节拍精准、移动灵活、数据互联互通、实时可视和实时监控的输送策略。如通过连续输送模式（AGV）从收货区（通过式检验或者免检）到自动化存储中心（可能使用堆垛机模式、密集存储模式或者多项穿梭小车模式），再连续输送到工位（或者收货后直接输送到工位），设计出面向智能制造的物流输送技术。
（5）智能供应链保障生产能力
智能供应链需要保证信息-物理系统（Cyber Physical System，CPS）的一致性，从而减少执行过程中与计划或标准的偏差。需要建立过程偏差场景设定、识别和响应流程，更需要设定变数预警、瓶颈和风险识别、应急预案和应急物流管理模式。比如：停电、设备故障导致的停产、配送过程中堵车、翻车、大批量不合格、火灾、台风、地震及其他灾害、由于环保问题带来的停产整顿、工人罢工、信息标签丢失、容器具损坏、检验不及时、模具损坏、总装不合格和货损等。
3 智能供应链在零售领域的应用
在供应链数字化、智能化时代，零售商的网络化经营实际上是新的交易工具和新的交易方式形成 过程。
零售供应链需要实现数字和信息快速共享与传递，将市场的声音快捷、科学地反映给企业管理者和执行者，从而使营销的效应力达到最大。尤其电子商务、隔离经济和外卖模式的常态化，迫使传统零售企业从管理观念、管理模式、组织结构到作业流程都将发生相应变革，增加了变化的复杂性、急剧性和风险性，供应链智能化的协同就显得尤为重要。
零售业中无论是直营连锁、加盟连锁还是特许加盟连锁，连锁经营的基本特征决定了供应链智能化水平成为其竞争的核心能力：标准化管理、专业化分工、集中化进货和简单化作业。
纵观整个消费发展趋势，人们的需求从数量向品质上转变。消费方式的改变、新技术的应用，正在推动各行业对产品与服务进行结构和营销模式的调整。而首当其冲的便是零售行业，零售的本质是对“人、货、场”三者关系的重构，最终实现效率的提升。
供应链的集成化、网络化、数字化和智能化正在不断地调整和改写“人、货、场”之间的逻辑关系，“人”是以人为中心，“场”是全渠道，“货”是商品（或服务）。从人、货、场的闭环来看，需要建立人与货之间的关系，以及货与场之间的联动，通过智能供应链的应用，推动人、货、场的联系更加智能，并由此推动零售领域的商业模式变革。
智能供应链致力于新零售业态四方面的发展：
一是“供应链+”商业生态圈，涵盖从品牌方到经销商、终端门店和消费者的供应链服务，通过整合、共享、协同和创新为各方提供“四流合一”的服务，实现共融共生供应链生态圈；
二是强调大数据，平台企业互联互通、开放共享；
三是推进供应链云，供应链体系建设+互联网+新技术，跨界整合、开放和赋能，打通上下游；
四是强调智能物流，通过生态圈的优势，将品牌商、经销商、便利店和快递收发打通，并聚合第三方物流资源，将零售门店打造成一个“一站式生活服务平台”，不但为实体店实现快速选品、到店和铺货，而且也可以为品牌商提供全国范围的深度分销服务，实现双向赋能。
随着新零售向细分领域发展，优秀的零售商针对物理站点的布局已基本完成，而前端全渠道的融合模型在细分领域正在搭建。以数据驱动的体验式新零售，不仅仅要注重前端业态的打造，更注重供应链的数字化，未来如何快速将订单反馈到生产端，降低信息差，提升整个供应链效率，减少库存、减低成本，以数据指导生产、流通和销售，比如家电、生鲜、服装、快消品、咖啡、餐饮、家纺以及家居等，诞生了挑战传统巨头的新型业态；
而从本质上，前端体验须依托后端的供应链能力，后端供应链能力搭建于前端规模。判断新业态或者新项目有没有提升供应链效率，同时新的供应链体系是否具备唯一性或者是独特性，日益成为了零售企业竞争的有力武器和名片。
智能供应链的发展逐渐打破了零售市场时空界限，尤其是连锁经营迅速崛起，打破了单体商店的空间限制。智能供应链网络技术突破了地理限制，任何零售商只要通过一定的努力，都可以将目标市场扩展到全国乃至全世界，市场真正国际化了，零售竞争更趋激烈。对传统商店来说，地理位置的重要性将大大下降，要立足市场必须更多地依靠经营管理的创新。
供应链从集成化、网络化、数字化到智能化的迭代发展，为零售业变革和升级转型以及发展带来了新的机遇。一方面，线下的传统超市和百货企业在互联网资本的旗帜下纷纷站队，大渠道供应链寻求新零售智能供应链转型；另一方面，数量巨大的多数中小零售（连锁）终端，散乱穷小，缺乏人才、资本和技术等资源，难以进化升级智能供应链在零售领域的发展方兴未艾。
智能供应链采用的物联网、大数据、深度算法支持解决信息技术能力；智能采购与供应商管理支持解决采购能力；智能物流解决配送能力（包含供应商向物流中心，物流中心向门店或者消费者的配送，俗称“最后一公里”）；而随着消费者深度参与消费价值、产品价值的定义和研发，营销创新能力已经不再是品牌商独有的责任和专利，谁掌握了客户数据和产品数据，谁就将在营销创新技术方面获得核心能力；随着智能供应链的深度融入零售业态的各个环节，人员将不断减少，团队优化和管理将变得更加简单化、标准化。
4 智能供应链在服务领域的应用与发展
智能供应链在服务领域的发展主要取决于三个因素：一是社会贸易总规模；二是企业供应链管理外包的比例；三是供应链物流技术的升级换代。智能供应链在服务领域已经表现出了极大的“挖潜能力”。
目前，国内仍将供应链管理归类为“现代物流”范畴，所以统计归口也主要是作为物流类，尚未形成智能供应链发展归类。
从宏观而言，中国经济持续高速发展，为现代物流及供应链服务领域的快速发展提供了良好的环境。
我国现代物流及供应链管理行业仍处于初级发展阶段，行业供应商功能单一，增值服务薄弱。目前，物流及供应链外包服务商的收益主要来自于基础性服务，如运输管理和仓储管理等，增值服务如供应链整合服务、供应链风险管理服务和一致性服务等，以及供应链平台建设等服务的收入占比较小。
随着个性化制造、个性化产品和个性化服务的需求日趋明显，供应链的服务功能也日趋数字化、网络化和智能化。
实时服务提供以秒为周期的服务数据，可以根据供应链过程变化的状况做出灵活和高效的调整，并通过将实时信息整合进智能和交互分析框架以实现供应链的优化。将贯穿整个供应链的可视化和透明度提高到一个新的水平，也能带来额外的业务能力、提高运作效率，并通过客户的个性化需求提供有效的支持以增加对客户的粘性。
实时服务包含针对产品流动和包装的实时追踪服务、供应链过程的实时风险服务、配送取货过程中的实时动态路径选择服务、实时库存服务和实时追踪智能物流目标服务。通过物联网产生的地理位置信息促使供应链可视化颗粒度逐渐细化，乃至于实时管理和 应变。
智能供应链将驱动服务模式的新的细分领域，带来新的收费模式、增加服务企业价值。比如供应链服务专家、用户配置商、复杂物流解决方案协同商和物流服务商等；在运营模式上，提供跨境整合、额外付费、风险管理和供应链基础设施租赁等服务。
由此促进服务商品不再是一次性的事件，而是被智能化的供应链云服务替代，提高服务的可扩展性和灵活性；服务企业更加专注于供应链协同和复杂性管理的轻资产物流企业出现；供应链物流服务全 球化。
随着产业升级、竞争加剧和管理理念的更新，生产和供给流程的复杂程度日益增加。同时信息技术在物流领域的应用和发展及物流服务供应商服务能力的扩充和完善，物流业务外包服务逐步被社会认识、了解、认可和进一步采用。比如电商、汽车和电子信息行业供应链管理的外包已较为成熟，医疗器械、快消品、食品和家居等行业也逐步提升供应链管理外包的比例，以提升整体运行效率，从而为供应链管理行业提供了更大的市场空间。上述行业是目前国内对供应链管理行业市场需求最大、发展最快的行业。
实际上，我国实施物流外包的企业中，有超30%以上的客户对服务供应商不满意，主要原因有：
合作双方沟通不畅、信息反馈滞后、缺乏应急措施；
供应链服务供应商的信息技术系统落后，不能对供应链过程和相关事件进行有效跟踪和监控；
供应链缺乏标准化的运作和评审程序，同一客户不同项目、不同环节服务水平参差不齐；
缺乏持续改进机制，服务功能单一化等。
随着供应链服务领域的进一步整合和服务能力更加的智能化，供应链服务业务技术含量的高低将是供应链服务供应商获取市场份额的关键因素。为维持并增加市场份额、提高客户满意度，服务商将必须通过供应链智能化来塑造个性化的核心竞争能力，明确、清晰地宣传企业能够为客户带来的战略价值和管理效率。
智能物流技术的升级换代也将推动智能供应链在服务领域的长足发展。比如第三方、第四方物流都开始使用智能化仓储技术、智能导航技术和全过程检测技术等，大大提高了供应链效率，降低了供应链运营成本。
5 智能供应链在金融领域的应用与发展
我国的供应链金融从概念到应用，大约起步于20世纪80年代，在具体业务层面上也存在应用程度浅、种类单一等问题。其间，供应链金融大约经历了线下融资、线下线上相结合融资、电商供应链金融及智能供应链金融四个大的阶段。
我国中小企业融资难、融资贵历来都是老大难问题。一方面个体工商户、企业间建立在一定合作、信任基础上的赊账、赊销现象明显，经常由于各种情况导致资金压力，被迫需要融资；另一方面单个的中小企业资金流本来就十分脆弱。
而信息的不对称、征信体系的缺失，导致银行及其他金融机构对于资质的审核严苛，审核难度达到最大、审核周期长、授信低，成为了中小企业融资的关键瓶颈。
这与我国“普惠金融”的民生政策期望相悖，而供应链金融因其独特的闭环特点，有效解决了部分中小企业的融资问题，因而近年来备受政策的关注与大力支持。因其以核心企业为中心，真实贸易为前提，加上对整体资金流、信息流和物流的控制配合的特点，将单个企业的不可控风险转变成为供应链企业整体的可控性风险。相比传统的单个企业借款项目，有了诸多优势与便利。参与者也愈发多元化，银行、上市公司、大电商企业和P2P平台等市场前景广阔。
2017年10月13日，国务院办公厅发布 《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》（以下简称“《意见》”）。
《意见》指出积极稳妥发展供应链金融，推动供应链金融服务实体经济。鼓励商业银行、供应链核心企业等建立供应链金融服务平台，为供应链上下游中小微企业提供高效便捷的融资渠道。鼓励供应链核心企业、金融机构与人民银行征信中心建设的应收账款融资服务平台对接，发展线上应收账款融资等供应链金融模式。推动金融机构、供应链核心企业建立债项评级和主体评级相结合的风险控制体系，加强供应链大数据分析和应用，确保借贷资金基于真实交易。
由于供应链金融涉及货物定价、流动、增值和贬值的时空效应，所以必然要贯穿整个产业链和价值链，而且还需要有标准化的定价模式才可能对货物在不同环节、不同时间进行标准化的估值，这就必然需要通过智能供应链技术（如区块链技术）才能够解决供应链流动数据、价格透明化、一致化、公平化和有效化的问题，而不仅仅是了解供应链上的数据。
新型供应链金融构建了“M+1+N”的模式，即以“1”个供应链综合金融服务平台为中心，“M”个资金提供方，“N”个产业链上下游中小企业接受融资服务的互联网供应链金融生态。新型的供应链金融资金提供方不仅包含传统的银行、信托和保险等金融机构，还包含如网贷平台、P2P公司等互联网金融机构以及B2B平台、物流企业和金融科技公司等非金融机构，从而增加了融资渠道，降低了融资成本。
智能供应链金融产品除了应收类、预付类和存货类产品外，还增加了以大数据征信系统为核心的信用类产品。且已经逐渐应用在汽车、三农、医药、大宗商品和批发零售等领域。供应链金融通常因其主导者不同而分为核心企业主导的供应链金融、物流企业主导的供应链金融、商业银行主导的供应链金融和新型电商供应链金融。
从整体上看，随着供应链精细化与协同化水平的提升，未来供应链金融市场将保持较快增长，或成为继互联网金融、消费金融后的又一风口。而从价值链条评估，风控将会是主要价值产出环节，风控能力的高低直接决定了供应链金融商业模式的可复制性与天花板。供应链全过程的数据和关联技术优势将奠定供应链金融企业的竞争力。
6 结语
综上所述，无论在制造领域、零售领域、供应链服务领域还是供应链金融领域，智能供应链应用将超越传统的物理距离，超越传统的业务边界和应用的盲区，产生边界的模糊效应，从而为企业、为产业产生赋能、聚核的作用，支撑企业构建核心竞争力。
从企业经营而言，智能供应链在进一步促进降本增效、供需匹配和产业升级中的作用显著增强。随着信息技术的发展，供应链已经发展到与互联网、物联网深度融合的数字化、智能化的新阶段。可以相信，其在制造业、零售业、现代物流服务业和供应链金融领域，将进一步地深度应用和迭代发展。
文章来源：《智能制造》杂志，作者：邱伏生，赵新阳；
编辑：云朵匠 | 数商云(微信ID：shushangyun_com)
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