近幾年大家都在說“供應鏈的效率和柔性”。隨著企業同質化競爭的不斷加劇，個性化需求對于大型制造企業而言，是一座必須但較難逾越的大山：個性化和標準化流程之間的矛盾、與成本之間的矛盾、以及對于企業整體系統性響應之間的矛盾。因此越來越多的企業意識到打造高效和柔性的數字化供應鏈的重要性，提高效率，降低成本，并增強對市場變化的適應能力，同時也可以幫助企業提供更好的服務和提高客戶滿意度，并與供應商和客戶更好地協作。

然而如何打造一套同時具備高效和柔性化的數字化供應鏈系統，對于不同的企業，尤其是大小型制造企業來說路徑是完全不一樣的。一般而言，中小型企業可能只有幾個倉、十幾輛車，業務沒那么復雜，單一型的數字化產品便能滿足需求。而大型制造型企業是全球產業鏈布局的重要競爭者之一，業務跨度從區域到全球，零部件多，參與主體多，對生產的精度要求高，循環周期快，整體供應鏈條長，需要的是一套匹配生產節奏，具備齊套管理，覆蓋全球多家供應商、物流服務商及生產工廠的數字化供應鏈解決方案。這其中必然會涉及到跨部門合作，也意味著要打通多個部門的系統接口。

那么大型企業具體是如何通過數字化的“手”來實現既“高效”又“柔性”的供應鏈體系？我們將通過兩篇文章來介紹兩個大型制造企業的案例，或許可以給大家一些參考和思考。

為某大型電子上市公司打造更高效和柔性的供應鏈體系——37天實現系統快速上線

安吉加加歷經多年行業經驗，結合外部市場要素和需求，打造了一個完美融合OMS、TMS、WMS、BMS四大系統的一體化數字供應鏈服務平臺——四驪，企業可根據其統一的數據模型，梳理業務標準化流程；在其高可配置、高適應性的特征下，實現系統的柔性快速搭建。

據介紹，其主要特點有如下幾點：

1、一體化平臺實現數據無縫流轉及業務閉環；

2、高可配置性：系統內各模塊可自由組合和拆分，方便客戶根據需求配置使用；

3、數據標準：各模塊之間的數據標準格式統一，避免后期數據治理成本；

4、高可兼容性：可單獨或成套集成到客戶供應鏈系統群中。

圖一：四驪平臺架構圖

某大型電子上市公司，在全國擁有30個工廠、近800個供應商、上萬個SKU。今年年初在四驪一體化平臺協助下，該企業在業務模式調整的情況下，快速匹配了一個能柔性適應業務變化的倉配系統。

據悉，該電子公司主要采用代工生產的方式，即在采購后，由供應商將原材料分別自送至其全國各地的工廠。在這種模式下，會增加更多的成本費用，一是供應商會將其自送成本轉加到原材料的成本上；二是在疫情期間，為保障生產的順利進行，每家工廠都會提前儲存兩周的物料，極大的增加了存儲成本。同時，在供應商自送模式下，供應商和工廠對送貨中的細節各有要求，使得整體運作效率低下。

因此，在安吉加加四驪團隊協助下，該公司在整個運作流程中增設了一個中心倉，與此前直送代工廠不同，公司要求先將原材料中轉至中心倉后，再按照工廠要求配送至各大工廠。這一個改變，讓中心倉成為服務多家代工廠的重要一環，牽一發而動全身，對倉穩定性及效率要求極高。

圖二：該電子上市公司業務調整范圍

中心倉的增設，讓該公司面向原材料端的管理模式完全變樣。秉持著多年物流行業的運作經驗，安吉加加用一個多月的時間梳理該公司的業務管理流程和需求后，通過四驪團隊靈活配置的協助，快速完成了中心倉WMS系統及配送端TMS系統的落地，并應對不斷變化的業務種類，拓展了多個產品功能。最終項目效果也十分明顯：不僅降低了原材料供應商自送成本，優化了運輸結構，還提高了各節點裝卸效率、車輛利用率及裝載率，整體建立了一個更具柔性的供應鏈體系。

安吉加加該項目負責人介紹，此項目僅用37天時間便快速完成了倉與配的系統搭建，而安吉加加此前更是創造過17天完成交付的歷史記錄。

今年10月，該公司給安吉加加發來了一封感謝信，贊揚其“自今年4月開倉以來，以專業的業務能力，快速的響應能力，克服困難，不負所投”。信中還特別表揚了安吉加加在業務試運作期通過快速調整作業流程、優化系統功能、調整物流動線等動作，抗住傳統業務旺季，并實現了作業效率的新高。

在經歷了3年的疫情之后，世界格局為之大變，但可以預見制造業將繼續在數字化轉型方面取得重要進展：這將包括普及更多的工業4.0技術，如利用設備互聯、物聯網、人工智能和數據分析等新型技術，提高生產效率和品質。此外，為滿足客戶的需求和提高競爭力，制造業也將繼續探索新的數字化商業模式，如在線定制制造和云制造等。

作為上汽安吉物流旗下公司，15年來，安吉加加積累了服務大型制造企業的經驗，既能在企業原有的數字化基礎上，幫其增強算法、預測等數字化薄弱環節，輸出定制化的高效數字化產品，又能利用自身一體化平臺為企業構建一個完整的柔性數字化供應鏈解決方案。同時，為響應各大型企業需求，安吉加加還專門成立了大數據&可視化部門和信息安全部門，可以說是為大型制造企業的數字化轉型提供了一套貼身式的解決方案和服務。

我們將會在下篇繼續給大家分享如何幫助大型制造企業躍入供應鏈數字時代和AI時代，請點“下篇”查看詳細內容。