摘要：最近跟很多企业高管、物流负责人聊天，发现绝大多数人一提到“智慧供应链”，第一反应还是“上套系统、自动派车、多装几个传感器”。
最近跟很多企业高管、物流负责人聊天，发现绝大多数人一提到“智慧供应链”，第一反应还是“上套系统、自动派车、多装几个传感器”。
但说句实在的，智慧供应链根本不只是技术升级那么简单。
我们总以为打通系统、连接数据，问题就解决了，却忽略了“智慧”二字真正的重量。它不是把旧流程电子化，而是重构一种从决策、协同到执行的新逻辑。
今天，我就把这件事从头到尾讲明白。
说到底，智慧供应链，不是IT部门的任务，而是企业CEO应当亲自推动的认知革命。
顾名思义，就是供应链刚开始做数字化的阶段，先聚焦单个业务环节、单个部门的数字化，比如营销、采购、生产这些环节，各自先把数字管理的基础搭起来。
痛点：好多企业刚起步时都会出现系统建得特别零散，ERP、WMS和SRM这些系统互相独立，容易形成“数据孤岛”。而且预测和库存全靠手工，误差可不小。采购审批真的很慢，仓储作业还得靠人工，错误率也高。
解决方案：说白了，得用 “数据仓库” 把这些分散的数据整合到一起。然后给营销、计划、采购、生产、物流这些供应链部门，都做个基础看板。有了这些看板，业务决策就能更精准、更及时。
集成供应链企业发展到一定规模后，不能只盯着单个环节了，得把订单、生产、物流这些不同流程，还有部门之间、企业之间都 “串” 起来，让整个供应链像一条完整的线一样协同运转。
痛点：但是会出现流程信息不透明， OTD的延迟率过高。并且部门之间沟通太耗时间，加上风险响应特别慢。就相当于各个环节没拧成一股绳，出了问题也反应不过来。
解决方案：要实现全流程追踪，让供应链的绩效能看得清清楚楚，关键是风险能实时预警。这样一来，供应链的透明度就高了，部门和企业之间协作也更顺了，应对风险的能力也能提上去。
智慧供应链为了适应市场变化，这时候就要引入 AI 能力，让供应链能靠数据和智能分析做决策，不再只依赖人的经验。
痛点：需求波动特别厉害，促销季的时候，预测偏差能超过 40%，管理起来成本越来越高。库存计划还在靠经验，导致货物的呆滞率偏高。加上供应商的主观评估，新供应商准入得等 60 天，质量风险还大。
解决方案：可以引入 AI 能力。比如智能推荐该进什么货、分析市场需求趋势、评估供应商到底行不行。这么做之后，预测会更准，成本能更优，响应速度也更快。
不过，许多企业以为引入AI就万事大吉，实际落地中才发现，老问题穿上了新外衣，甚至因系统复杂度变得更加棘手，接下来我们详细说说这些老问题。
篇幅有限，我这里只拎出几个重点问题来讲，想要系统了解供应链管理的，可以直接去下载这份《供应链管理知识全景图谱》，里面系统讲解了供应链管理的要点，并给出了优化供应链的方案和建议。需要自取：https://s.fanruan.com/og5p6 （复制到浏览器打开）
我指导了很多企业做数字化供应链，发现大部分企业在落地过程中，常常出现以下这3个问题：
需求波动应对失准资源调度效率低下供应商评估过于主观这三点不解决，系统再先进，也容易成为摆设。下面，我们一个一个来说：
需求波动剧烈理想中，智慧供应链应当能精准预测市场需求。
但现实却往往是：
很多预测模型过于依赖历史销售数据，缺乏对实时市场信号的捕捉能力。比如，突然的天气变化、社交平台热点、竞争对手的促销策略，这些因素都难以预测。
举个例子：
某家休闲零食企业，去年年底依托一套“智能预测系统”做年货节备货。系统依据前两年销量平稳增长趋势，给出了备货建议。但没想到，当年一款综艺节目突然带火了山药片，旗下同类产品销量暴增，而主打产品礼盒却销售不及预期。结果导致山药片严重缺货、礼盒大量积压。
资源调度效率不足智慧供应链的核心优势应该体现在资源的自动、优化调度上。
但实际上，多数系统依然存在严重的“断点”，比如计划系统、生产系统与物流系统之间数据不同步。
举个例子：
某电子制造企业部署了先进的WMS和ERP系统，但由于两个系统数据同步频率低，车间产线明明已经因故障暂停，仓库却仍按原计划发料，结果物料堆积在产线入口，不仅增加管理成本，还影响现场效率。
供应商评估凭感觉，缺乏客观数据支撑其实现在很多企业在评估方面仍存在：凭经验、看关系的问题。智慧供应链系统即便提供了评估模块，也不常被科学使用。
比如一家快消品企业引入新供应商时，评估指标虽然涵盖质量、交期、价格，但权重设定完全依赖采购经理的个人经验，甚至出现过价格分占比80%，质量分仅10%的失衡状况。结果一家报价低的供应商屡次出现交货延迟，导致产线等料停工。
真正有用的供应商评估，应该关注：
系统积累的送货准时率、质量合格率、订单响应速度，
以及结合业务目标动态设定评估权重，甚至引入第三方征信与风险数据。
但是，能全面落地这种做法的企业很少。
智慧供应链落地时暴露的问题，不是单纯的靠系统升级就能破解，其实主要是技术工具和实际运营不协调的问题，这时候就要考虑怎样去保障它的运行了。
接下来我们就着智慧供应链的流程图来说说，智慧供应链的流程是怎么样的。
咱们先看左边的部分，也就是当下实际存在的数据情况。
关键数据，这些数据是最基础的量化信息；主数据，缺了它们，后面的分析就没了根基；其他数据，这些虽然不是直接的交易数据，但会影响供应链的走向。接着，这些整理好的数据会被送到中间的 “模型与算法” 环节。这里最核心的是AI/ML计算引擎。
历史数据清洗与加工。这一步太重要了！如果数据里带着错误、重复记录和缺失值，那后面的分析肯定跑偏；库存水位平衡。简单来说就是搞清楚：现在仓库里的货够不够？多了会积压，少了会断货；关键参数计算。得算得准确，后面的分析才能靠谱；需求量预测，就是要提前预判未来需要多少货物；库存计划平衡，目标是让整体库存既满足需求，又成本最低。做好前面这些步骤，也就是模型和算法处理完数据后，最终会输出右边这部分，也就是能直接指导实际操作的内容。
基础数据优化，就是回头看最开始的那些数据，思考怎么优化能让数据质量更高；需求预测分析，通过分析给出未来需求的情况，这样企业才能提前做好准备；库存计划建议，直接告诉你库存应该怎么计划才更合理、更高效；分货补货优化，就是货物怎么分配、怎么补货才能让整个流程效率最高。整个流程就是：先把实际存在的各类数据整理好，再用 AI 和算法模型去加工这些数据，最后产出能指导实践的分析和建议，一步步从 “实” 的现有状态，走向 “虚” 的优化目标。
光说理论还是有些抽象，下面我们结合具体场景应用，给大家展示智慧供应链是如何在业务过程中发挥作用的。下面这张图是我们团队搭建的一份“供应链控制塔”看版，业务人员可以通过它，实时分析供应链数据，并基于数据表现进行库存优化和需求预测改进等等。
我们来结合这张看版图来分析一下：
供应链 KPI 模块：这里把供应链核心的几个维度都列出来了：可靠性（比如订单履约率咋样）、及时性（订单履约周期快不快）、敏捷性（上调供应链能力如何），还有经济性（供应链管理成本高不高）、资产收益（资金运营收益好不好）。简单来说，就是把供应链 “靠不靠谱”“及不及时”“灵不灵活”“花多少钱”“赚不赚钱” 这些关键问题，用数据指标直接展示，一眼就知道整体表现，听着是不是觉得特清晰？供应链执行部分：在入库、出库、销售订单这三块，每块都标了总数，还有准时和异常的比例，甚至细分了延迟、提前、未知的情况。说白了，就是实时盯着货物入库、出库，还有订单交付的进度，比如入库总数 100，准时的有 81 个，异常的 19 个，还能看到这些异常里有多少是延迟、提前的。这样哪个环节卡壳了，一眼就能知道。供应链洞见：这部分是帮你提前分析、预测，让你知道供应链未来变化如何，怎么提前布局，用过来人的经验告诉你，提前预判可比出了问题再救火强多了。供应链风险提示：这里列出不同日期的风险事件，比如 2022 年 9 月那段时间，上海疫情影响导致指标异常，还提醒 “尽快处理”。告诉你哪里出现了问题，需要赶紧去处理。这份例图把各种关键信息、执行情况、预测分析、风险提示都集中在这儿，方便你能一眼就把供应链的情况摸透，然后做决策。
也就是说：
我们能够通过这份看版图上的数据挖掘长期需求预测与短期需求计划，辅助企业进行计划预测；在库存方面，能够基于标准数据和多种模型进行单级、多级库存优化。同时还能进行细化分析与产销存计划的偏差预警。
我们这回是把智慧供应链的核心说透了，它真正要解决的，是企业长期以来“看不见、联不通、判不准”的根本难题，这条路走起来并不轻松，智慧供应链的建设没有终点，不过这条路走好了，企业就有了长远发展的核心能力。
来源：数据分析不是个事儿一点号
