一、供應鏈數字化的戰略與價值導向

供應鏈數字化有各種論述和觀點，但是供應鏈數字化需要遵從和遵守企業供應鏈的戰略和價值導向，所以供應鏈數字化并不是目的，只是一個過程、階段或者是里程碑，供應鏈數字化的相關技術和軟件也只能是一個工具而不是目的。

那么什么是供應鏈的戰略？

供應鏈戰略是一種服務的思想，更是一種企業運營的思維方式。它并不是說“今天供應鏈是怎么樣的”，而是要描述“未來的供應鏈是如何的”，涉及到供應鏈發展的幾個維度：空間維度、時間維度、競爭的維度和資源整合與應用的維度。

供應鏈的空間維度需要強調，該供應鏈是僅僅解決某產品（SKU 個性化的產品）供應鏈的問題？還是公司供應鏈平臺的運營機制問題？還是行業供應鏈的共性問題？亦或是產業鏈供應鏈的問題？甚至全球政治、經濟、軍事環境下的國家供應鏈、區域供應鏈，甚至全球供應鏈的問題…由此會發現供應鏈數字化的邊界及其定位的不一樣，所謂的供應鏈數字化平臺的范圍、界面設計和軟件模塊定義，以及相關的技術要求也就大不一樣。

供應鏈的時間維度需要根據其供應鏈所處的經濟環境以及產業發展的路徑來定義。比如我國制造領域的供應鏈，根據《中國制造2025》的發展，通常會把2025、2035、2049當作是一個或者幾個里程碑。2025提出中國制造逐漸實現數字化、網絡化和智能化，那么在此期間，很多企業的制造供應鏈的發展，也通常會思考如何“踩對”這個“節拍”。另一方面，供應鏈戰略達成步驟和相應的供應鏈數字化的發展，也不能夠無限的延長或者一蹴而就，需要遵循其戰略步驟和相關路徑。

供應鏈的競爭維度需要強調該供應鏈的價值導向的全局觀、合作觀和差異化的引領。實際上人們都已逐漸明白，“未來的競爭不再是企業與企業之間的競爭，而是供應鏈供應鏈之間的競爭”，尤其是其資源掌控與運維能力的競爭。如何將這些資源在“以客戶為中心”的多渠道運營的商業模式下實現數字化轉型升級，是每一條制造供應鏈需要慎重思考的問題。

供應鏈的整合維度—供應鏈資源包含不限于供應商資源、制造資源和交付的物流資源，更包含客戶資源和相關的數據資源，以及跨企業跨部門的預測資源，還有產品研發資源、供應鏈工程技術資源、物流技術及其資源整合提供方、軟件技術提供方等，除此以外還有與供應鏈相關的咨詢與研究機構、有實力的第三方第四方供應鏈公司、供應鏈學會協會、相關的信息技術平臺、品牌運營方、經銷商、消費者、邊緣合作伙伴，甚至競爭對手…他們未來競爭與合作的大環境都可能是在一個（邊界并不明顯的）供應鏈領域里面，其表現的供應鏈方式可能不一樣，但是其要實現的創造價值、傳遞價值、獲得價值的路徑大同小異。面對供應鏈數字化技術的訴求以及互聯網、區塊鏈技術、5G技術對供應鏈的賦能，如何通過數字化方略將上述資源有效整合起來，并快速實現供應鏈的戰略訴求，也將挑戰企業供應鏈平臺的規劃與構建能力。

所以供應鏈戰略和數字化頂層設計需要有全局的思想、長遠的思想、整體運作的思想和競爭的思想，企業要實現價值最大化，那么供應鏈數字化要能夠支撐該價值導向。具體而言供應鏈數字化要能夠從長期實現企業的戰略導向、從短期幫助企業實現盈利能力的提升。比如企業規模的增長、銷售額的增長、市場份額的增長、技術的領先，甚至品牌的知名度的增加。

二、供應鏈戰略績效決定數字化的底層邏輯

人們經常提到的供應鏈數字化頂層設計如果離開了供應鏈戰略的價值引領，僅僅從技術能力的實現上，或者干脆從軟件的角度上來實現，那么很可能導致供應鏈的數字化平臺先天不足，因為如果不尊重供應鏈的戰略，那么也就無從去尊重供應鏈的業務運營。

實際上，不同的行業、不同的企業、有不同的產品，不同的產品針對的客戶也有所不同，那么其產品服務和品牌的訴求、價值導向也就不一樣。簡而言之，企業的供應鏈策略決定了企業的供應鏈價值導向和服務模式，在日常運營和表現中也就決定了采購策略和模式的不同、生產方式和效率訴求的不同、成品交付模式和交付界面的不同…而這些不同，有的簡單一些有的復雜些，但是無論是哪一種模式都會強調：有效交付、效率保障和成本控制等要素的控制，具體表現為供應鏈的戰略績效和運營的參數。

如何將供應鏈的戰略和愿景數字化？這可以有很多種表現形式。

供應鏈的戰略績效通常是供應鏈戰略的具體化，也是供應鏈能力數字化的分解和具象化。

成功企業的供應鏈戰略績效通常包括（不限于）以下指標：

客戶滿意度：客戶對于供應鏈服務及時性、響應能力和交付質量等的滿意比例。該指標通常體現了客戶的體驗結論，從而影響了其產品和服務的品牌，并進一步影響了品牌傳播導向、速度和復購的比例。客戶滿意度的數字化能夠直觀的表現企業供應鏈的服務能力和客戶認可度。

庫存周轉率（ITO inventory turn over）：某類特定產品或物料在指定期間內的周轉次數或者比例。該指標通常可以分為原材料庫存周轉率、在制品庫存周轉率和成品庫存周轉率。庫存周轉率的高低直接反映了企業供應鏈運營的效率和流動資產的運營效率，從而也決定了供應鏈的現金流的運營能力。庫存周轉率的數字化能夠直觀的表現企業供應鏈的經營質量和對于企業運營的戰略支撐。

訂單交付周期（OTD order to delivery）：企業供應鏈平臺從客戶下訂單開始，到將準確的產品通過準確的方式生產制造，并及時地送到客戶指定的地點的周期時間，也就是通常所謂“端到端的交付周期”。該指標通常會分為：訂單與需求計劃管理周期、采購與供應商交付周周期、制造與成品發運周期、成品物流運輸/存儲/分銷和交付周期。訂單交付周期的長短直接反映了企業供應鏈的運作效率和對市場的反應能力，從而決定了企業供應鏈平臺對于客戶需求的承諾和兌現承諾的能力。訂單交付周期的數字化能夠將客戶訂單實時在線，并允許客戶隨時查詢、反饋，“聽到客戶的聲音”（VOC voice of customer）從而實現供應鏈的“透明化”，使得企業供應鏈的交付能力成為一個IP化的指標。

每百萬次無效交付比例(DPM)：在某一個特定的時間周期內，供應鏈服務“交付失敗”的比例。這種“失敗”可能包含質量的差錯、數量的差錯、時間的差錯、產品形態的差錯、包裝的差錯、型號的差錯…也可能是服務態度和客戶滿意度等未達指標。該指標的高低直接反映了企業供應鏈的服務質量，從而影響甚至激發了客戶對于供應鏈服務的負面評價。該指標的數字化能夠讓供應鏈運營人員實時發現供應鏈過程中的瓶頸和痛點，從而在事件發生之前進行預警、識別、干預和優化，從而讓供應鏈運營人員能夠聽/看到“供應鏈過程的聲音”（VOP voice of process）。

其他指標比如：新舊產品轉換節拍、庫存占比等，不一一列舉。

上述指標和比例并不是每一家企業都按同樣的權重和排序來作為供應鏈運營績效的引導，而是根據供應鏈價值導向進行排序和分權。

在供應鏈數字化、智能化的轉型升級過程中，訂單交付周期通常決定了供應鏈的運營效率，庫存周轉率決定了供應鏈的現金流，客戶滿意度決定了供應鏈服務能力和消費者的認可度…將這些指標層層分解，可以轉化為供應鏈模塊或環節的指標、部門的指標、團隊的指標、作業主體的指標，甚至個人的指標和動作單元的指標，并把這些指標參數化，這些指標和參數的細化、量化和不同維度的集約、集成，就成了供應鏈數字化最初的底層邏輯，即所謂供應鏈工程技術（工藝）參數。

也就是供應鏈的“結構化數據”（不是數據結構）。

但是供應鏈數字化的規劃和構建，終極目標是為了有效運營。

供應鏈舒暢運營，需要有效的規范供應鏈的運營數據，比如供應鏈的預測、供應鏈的產銷存計劃、供應商的供貨能力表現、客戶的需求與變化、產品的生產和質量以及交付的穩定性、庫存狀態等等，都會受到各種可控的和不可控的內外因素的影響，供應鏈的數字化需要及時地將這一些運營的狀態數據、可能產生的變數以及其帶來的影響進行數據采集、數據歸類、數據識別、數據處理，并形成反饋機制和相關的反饋動作。針對人機界面的供應鏈運營模式，需要協同管理者進行互動與決策優化；如果是數字化、智能化的供應鏈系統，那么可能通過各類算法進行自我優化、自我反饋、自我迭代升級，即所謂“供應鏈運營參數”—包含與供應鏈工程技術（工藝）參數之間對比的差異參數。供應鏈數字化需要將供應鏈運營參數和供應鏈工程技術工藝參數進行實時的對比和響應，形成差異參數（GAP），并實時的表現出來形成預警、反饋和優化。

相關戰略績效和指標參數之間的邏輯與演化關系如圖1所示。

圖1 供應鏈數字化主線邏輯關系

一個規劃合理、有效運營的供應鏈數字化系統是可以仿真的。從規劃之初就可以進行靜態的模型仿真；運營時可以針對每一個訂單及其現有的狀態參數進行動態模擬仿真，并實現先期的預警管理，從而提示管理者解決瓶頸和痛點，以保證訂單的有效運營；發生變數的時候，通過供應鏈數字化體現出來的差異參數，針對該參數所帶來的影響和響應級別的定位，進行優化和升級，反過來影響和優化供應鏈的工藝參數和運營的參數，此時供應鏈數字化的比較好的狀態就進入數字孿生（DT digital twin）狀態了。

三、供應鏈數字化落地方略

供應鏈戰略績效的組成、分解，實際上就是企業戰略運營績效的持有與擔當，這決定了供應鏈的組織程序和供應鏈組織的數字化。

實際上企業的所有成就都是員工創造的，那么供應鏈數字化的轉型升級也必然是由所有員工共同來推動。依靠單獨的數字化部門或者IT團隊是很難實現企業供應鏈的全面數字化的。所以要想實現供應鏈的全面數字化，首先要實現供應鏈團隊的全員數字化，因此供應鏈人員的數字化能力的普及和提升就變得非常緊迫。無論是從國家供應鏈層面、產業鏈供應鏈層面，還是從企業供應鏈層面，都要去思考供應鏈人才的標準。另一方面，供應鏈不僅僅是運營出來的更多的是規劃設計出來的，于是供應鏈的工程技術人才和供應鏈的運營人才就成為了供應鏈數字化規劃建設和運營的兩大支柱。

如上文所述，供應鏈數字化本身是一個宏大的概念，而供應鏈的能力模型本身也獨具個性化。為了讓供應鏈所有環節的數字化能力模型能夠精準、切實，模型的構建需要滿足如下的原則：以客戶和需求為導向、關注供應鏈的關鍵要素和環節、要“從大處著眼、從小處著手”、立足現狀與未來、兼顧產業、行業供應鏈發展的共性和產品、消費者需求的個性，從而構建客觀、獨立、可靠的、精確到崗位和動作的供應鏈數字化能力模型。

基于供應鏈業務場景以及供應鏈數字化應用過程可知，供應鏈數字化可以分為幾個階段：

首先是數據規劃與運營過程的數據獲取，必須要有供應鏈結構性數據、運營數據和過程差異數據；

其次是數據歸類和分析，也就是根據供應鏈戰略績效導向和參數分解，以及業務部門的指標與參數歸集，遵循總-分-總的原則，需要將數據應用到具體的業務場景中。

然后是數據沉淀與共享，在各崗位、各環節人員提升自身數據化能力的同時，需要通過各類模型、工具和方法論，對自身能力進行固化，并在相關環節人員之間、部門與部門間進行能力分享，形成“同頻道、同頻率”提升；

最后是團隊數字化素質和賦能支持，積極參與支撐整個供應鏈團隊整體數字化能力提升的工作，支持跨部門（甚至跨企業）的數字化場景共創共享，使得組織具備長期的數字化驅動業務能力和業務增長的能力，從而達到供應鏈數字化使能、賦能的效應。