企業數字化轉型正當時

21世紀的今天，我們正處在“爆炸式創新的前夜”[1]，新的技術層出不窮，給人類帶來無限可能。一些企業通過數字化技術不僅實現了自身的快速發展，還促進了產業價值轉移，甚至重塑全球的商業模式。對比2010年和2020年全球市值排名前十的公司可以發現，新上榜的Apple、亞馬遜、阿里巴巴、騰訊等數字原生企業，替代了GE通用電氣、殼牌、?？松梨诘葌鹘y行業的公司。

為了應對數字技術給傳統工業帶來的挑戰，各國紛紛推出制造業現代化戰略，如德國于2011年提出“工業4.0”概念，美國于2011年提出“工業互聯網”，中國于2015年發布《中國制造2025》等。GE通用電氣、西門子和施耐德電氣等公司分別推出Predix、MindSphere和EcoStruxure等工業互聯網平臺，引領制造業企業的數字化轉型。

未來，非數字原生的企業要想在數字時代生存下來，急需進行數字化轉型，成為數字企業。對于這些企業來說，數字化轉型正當時。

華為供應鏈數字化轉型的目標

華為于2015年啟動了供應鏈數字化轉型的ISC+（integrated supply chain，集成供應鏈）變革，聚焦于提升客戶體驗和創造價值，并以ISC+愿景為牽引，打造數字化主動型供應鏈，力爭實現六大轉變，即：

1. 將華為當前以線下為主的業務模式轉變為線下、線上并重；

2. 將原信息串行傳遞式的工作方式轉變為信息共享的協同并行作業方式；

3. 將大量手工作業的工作內容轉變為系統自動化處理；

4. 將依賴個人經驗和直覺判斷的決策模式轉變為基于統一的數據倉庫和數據模型的數據分析使能的決策支持模式；

5. 將原來以深圳為中心的“推”式計劃分配模式轉變為預測驅動的“拉”式資源分配模式；

6. 將原來的集中管理方式轉變為一線自主決策，總部機關提供能力支撐和監管的管理模式。

華為供應鏈數字化轉型的歷程

從ISC+變革啟動到現在，華為供應鏈的數字化轉型主要經歷了數字化和數智化兩個階段。數字化，即構建數字化能力基礎，包括數據底座和流程/IT服務化。數智化，即在數字化的基礎上，通過算法和場景建設，讓業務變得更加智能。

（一）構建實時、可信、一致、完整的數據底座

數據是數字時代新的生產要素。只有獲取和掌握更多的數據資源，才能在新一輪的全球話語權競爭中占據主導地位[2]。華為供應鏈充分認識到數據在生產過程中的重要價值，并從三個方面推動業務數字化，構建供應鏈的數據底座（如圖1）。

第一是業務對象數字化，即建立對象本體在數字世界的映射，如合同、產品等；第二是業務過程數字化，即實現業務流程上線、作業過程的自記錄，如對貨物運輸過程進行自記錄；第三是業務規則數字化，即使用數字化的手段管理復雜場景下的規則，實現業務規則與應用解耦，使規則可配置，如存貨成本核算規則、訂單拆分規則等。通過以上三個方面的業務數字化，華為供應鏈已經初步完成了數據底座的建設，未來面向新的業務場景，還將不斷豐富和完善數據服務。

（二）通過流程/IT服務化,支撐業務能力的靈活編排

傳統的供應鏈IT系統是煙囪式的，隨著業務增長、需求變化加快，會出現用戶體驗差、重復建設、響應周期長等問題，不能適應業務發展的需要。通過對復雜的單體大系統進行服務化改造，讓服務化子系統融合業務要素、應用要素和數據要素，可以實現業務、數據與系統功能的銜接（如圖2）。

目前，華為供應鏈共完成了80多個服務化子系統的改造和建設。 通過將業務能力封裝為服務并按場景調用和編排，可以快速響應業務的需求。例如，華為進入智能汽車解決方案領域后，供應鏈快速匹配新商業模式，按照價值流重新編排和改造服務化業務能力，快速搭建流程和系統，大幅縮短了新業務的上線時間。

（三）場景和算法賦能供應鏈智能化

信息流、實物流和資金流是企業經營的核心，而供應鏈是信息流、實物流和資金流的集成[3]。供應鏈管理通過聚合信息流，指揮實物流高效運作，驅動資金流高效流轉，實現公司的價值創造。在數字時代，處理海量的信息依賴算法。Gartner認為算法供應鏈是未來供應鏈的發展趨勢之一，并將其定義為使用復雜的數學算法，推動供應鏈改進決策和流程自動化，以創造商業價值的方法[4]。

華為供應鏈利用組合優化、統計預測、模擬仿真等技術，構建供應鏈核心算法模型，并應用到資源準備、供應履行、供應網絡和智能運營四大核心場景中，大幅提升了供應鏈運作的智能化水平。

比如，在資源準備的場景中，華為供應鏈面臨著千萬級數據規模，億級計算規模的復雜業務場景。但是華為基于線性規劃、混合整數規劃、啟發式算法等求解方法的組合，構建了從器件、單板到產品、訂單之間的雙向模擬引擎（如圖3）。在錯綜復雜的產品結構樹和供應網絡節點中，快速找到資源準備的最優解，在供應能力最大化的同時實現存貨可控。

構建兩層智能業務體系

在數據底座、流程/IT服務化改造和算法建設的基礎上，華為供應鏈進行了業務重構，形成了兩層智能業務體系，即基于“靈鯤”數智云腦的供應鏈智能決策和基于“靈蜂”智能引擎的敏捷作業。其中，“靈鯤”數智云腦是供應鏈的業務型大腦，在兩層智能業務體系中負責全局性的數據分析、模擬仿真、預案生成和決策指揮。“靈蜂”智能引擎則是面向作業現場和業務履行的智能作業單元，可以實現敏捷高效、即插即用和蜂群式的現場作業。

（一）“靈鯤”數智云腦使能供應鏈運營智能化

智能運營中心（IOC）是供應鏈“靈鯤”數智云腦的重要組成部分，其從三個維度推進供應鏈運營的智能化。

在業務運營層面，面向關鍵業務點，IOC設置了300+個探針，自動識別業務活動或指標異常，實現了從“人找異常”到“異常找人”，從“全量管理”到“變量管理”的轉變。

在流程運營層面，首先通過流程內嵌算法，自動實現流程運作過程中的管理目標，減少管理動作。其次，在正向流程設計中考慮逆向業務產生的原因，減少逆向業務的發生。最后通過流程挖掘技術，識別流程的瓶頸和斷點，再不斷優化和合并同類項，實現流程簡化。

在網絡運營層面，通過接入供應網絡數據，IOC可以快速感知和分析風險事件的影響，并基于預案驅動供應網絡的資源和能力，快速進行調配和部署，實現風險和需求實時感知、資源和能力實時可視、過程和結果實時可控，打造敏捷和韌性的供應網絡。

IOC打破了功能的“墻”和流程間的“堤”，實現關鍵業務場景下跨功能、跨流程和跨節點的合成運營，以及異常發現與問題解決之間的快速閉環。以華為深圳供應中心訂單履行異常管理為例（如圖4）：在變革前，訂單履行異常管理是一項高能耗業務，需要100多名訂單履行經理分別與統籌、計劃、采購等角色溝通，再進行分析和處理；構建IOC后，系統可以自動發現異常、定位、分析原因并提供方案建議，從之前的人工操作變成了系統自動處理加人工輔助確認，作業效率提升了31%。

（二） “靈蜂”智能引擎使能供應節點內高效作業、節點間無縫銜接

“靈蜂”智能物流中心是“靈蜂”智能引擎的典型應用場景。通過“靈蜂”智能物流中心的智能化運作，可以更好地理解“靈蜂”智能引擎如何實現敏捷高效的現場作業。

“靈蜂”智能物流中心位于華為物流園區，占地24000平方米，是華為全球供應網絡的訂單履行節點之一。

在節點內，“靈蜂”智能物流中心構建了庫存分布、波次組建、AGV調度等12個算法模型，應用了AGV、密集存儲、自動測量、RFID等9種自動化裝備，實現了來料自動分流入庫、存揀分離智能移庫、智能調度、波次均衡排產、成品下線自動測量、自動掃描出庫的高效作業，將現場作業模式從“人找料”轉變為“料找人”。

在節點之間，當訂單生成后，司機可以通過數字化平臺預約提貨時間，系統會自動完成提貨路徑規劃和時間預估。同時，作業現場應用貨量預估和裝箱模擬等工具，自動確定揀料順序和裝車方案，根據司機到達的時間倒排理貨時間，在車輛到達垛口的同時完成理貨，實現下線即發。

應用數字化引擎建設的“靈蜂”智能物流中心使人、車、貨、場、單等資源達到最優配置，使收、存、揀、理、發的作業實現集成調度（如圖5）。在業務量翻倍的情況下，保持人員和場地面積不變，持續提升客戶體驗和服務水平。

供應鏈數字孿生實現業務閉環

數字孿生是物理對象或流程的數字鏡像，其隨物理對象和流程的行為不斷發展，并用于優化業務績效。[5]

通過數字化變革，華為供應鏈基本完成了供應鏈數字孿生的構建（如圖6），首先通過業務數字化和流程/IT服務化，實現了從物理世界到數字世界的鏡像；然后，通過場景和算法建設，從數據中提取信息，形成智能業務指令，指導物理世界作業；最后，基于智能業務指令對業務現場高效作業的驅動，實現數字世界到物理世界的閉環。

從數字化、數智化到數治化

華為供應鏈實現數字化、數智化以后，華為的供應客戶服務水平穩步提升，供貨周期、全流程ITO和供應成本率均改善了50%以上。在人員基本保持不變的情況下，供應鏈支撐了華為政企、云、智能汽車解決方案等新業務的快速發展，助力華為收入規模增長。在這個過程中，華為供應鏈也實現了從被動響應到主動服務、從保障要素到價值創造要素、從支撐市場發展到營銷要素和競爭要素的轉變，成為華為的核心競爭力。

數字化轉型將不斷提升企業的運營水平，使變革從提升企業運營效率的“賦能”向模式創新和價值創造的“使能”演進[6]。供應鏈的數字化轉型也不應止步于數字化、數智化，面向未來，供應鏈還需思考如何用數字化技術重構供應鏈業務模式，包括管理模式、運作模式和組織模式，持續深化與生態伙伴的協同，即數治化，以提升客戶體驗，支撐公司經營，真正實現供應鏈生態的可持續發展。

在數字化轉型路上，華為供應鏈永不止步。