我国制造业供应链管理的挑战和机遇分析

杨红

摘 要：企业的供应链管理决定了企业效率，当前国内制造业供应链管理各种问题和挑战，例如供应链企业数据管理不透明，企业间缺乏协同等。当前新经济态势下，市场信息更加公开透明，新技术和新产品更新快，产品生命周期短等特点，借助于互联网和大数据技术打造满足市场需求的智能供应链，更好满足客户需求，降低供应链整体成本、提升供应链效率。

关键词：供应链管理；互联网；智能供应链

一、供应链概念及意义

1.供应链概念

供应链（Supply Chain）的概念直接来源于1985年迈克尔·波特（Michael Porter）在《竞争优势》中提出价值链的概念。1999年，哈理森（Harrison）将供应链定义为：“供应链是执行采购原材料，将它们转换为中间产品和成品，并且将成品销售到用户的功能网链。”2006年版的国家标准《物流术语》把供应链定义为：生产与流通过程中所涉及的将产品或服务提供给最终用户的上游与下游企业所形成的网链结构。

2.供应链管理的意义

随着对供应链研究的不断深入，每个企业可同时存在于多条供应链系统中，围绕核心企业对工作流、信息流、物料流、资金流进行协调与控制，从采购原材料开始，制成中间产品及最终产品，最后由销售网络把产品送到消費者手中，将供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终用户连成一个整体的功能网链。无论企业处于供应链的哪个部分，高效地满足客户需求为基本前提，供应链企业成员需积极协同，围绕核心企业形成战略联盟，快速响应市场需求，实现效率和效益最大化。企业供应链管理的主要意义体现在以下几方面。

（1）更好满足客户需求，提升客户服务质量。供应链的出发点是满足客户的需求。供应链不断地集成各类资源，不断地优化流程都是为了更好地满足最终客户的需求。核心企业首先要明确客户的需求，并作为供应链设计的基础，之后才能实现企业的计划、采购、生产、销售、服务等活动。为了能够快速而准确地满足客户的需求，在企业进行供应链设计前，积极参与到终端客户的产品、服务及市场情况，积极邀请终端客户进行交流沟通，正确理解客户的基本需求和战略方向。

（2）实现供应链企业间协同发展。供应链其实是对企业内部和企业间资源的整合，通过对供应及需求高效率的管理，实现供应链一体化运作。企业成员具备协同发展理念，不仅要关注自身的供需状况，也要考虑上下游企业的经营状况，及时沟通、信息共享，及时解决问题，达成共识。只有供应链企业成员实现健康发展，整个供应链才能健康发展并实现效益最大化。由此可见，供应链成员企业都需要具备协同理念，合作互助、数据和知识分享，提升运营效率。

（3）实现供应链企业间系统运作。供应链作为有机的企业系统，通过参与成员间密切有序的合作而实现供应链整体的功能，企业需按照规则实现与上下游成员的沟通和信息共享，风险共担，共同协作，按时保质完成生产经营目标。供应链中包含有物流、信息流、资金链、知识流的流动，合理地建设物流、信息、资金流通系统，保证整个系统高效运作。

（4）供应链企业间合作共赢。合作共赢不仅是经济全球化的趋势，也是供应链的总体发展方向。随着全球一体化的发展，企业分工进一步细化，供应链上企业的数量和规模日益庞大，需要核心企业整合不同合作伙伴的资源。首先，外包自己非核心业务，专注于自身核心竞争力的不断优化和提升，避免造成供应链环节的浪费，实现让更加专业的企业完成相应的业务。苹果手机的成功不仅是产品研发的成功，更是供应链管理的成功。苹果公司在生产领域甄选来自全世界的硬件供应商，同时也整合了第三方应用服务的数百家软件商和服务公司，不仅提升了开发软件效率、降低硬件成本，也实现与供应链合作伙伴们合作共赢。

二、新经济环境下我国制造业供应链管理面临的问题

随着经济全球化发展趋势，越来越多的国内制造企业参与到全球化供应链体系内，随着我国将“中国制造2025”作为国家战略，传统制造企业转型升级势在必行，需要围绕互联网和大数据平台而进行企业供应链进行重新设计及优化。事实上我国制造业在供应链管理方面存在一定的问题。

（1）供应链企业的数据信息管理问题。当前很多企业不重视数据管理，数据记录不准确以及数据利用率低，企业间缺乏互信以及协同意愿，使得供应链可视性受到了限制。

（2）供应链流程问题及成本控制方面。企业业务流程建立不规范，造成效率低下，同时也造成资源严重浪费，以供应链库存管理为例，目前的供应链存货规模整体水平偏高，平均库存占销售量的比例为20%，一方面造成了较高的供应链管理成本，另一方面，高比例的库存规模意味着低效率的资产周转，从而使得供应链的整体成本较高。

（3）供应链企业管理问题。企业管理者缺乏供应链战略思维，供应链中企业间协作力度不够，信息化水平与智能化水平参差不齐，管理制度不健全，不精细。

（4）物流管理和客户服务方面。根据《2015年中国制造业供应链报告》，供应链从收到订单到产品送至客户近半数企业需10天以上，甚至超过50天，其反应了供应环节不畅；企业订单平均按时交货率为89.6%，说明企业对准时交货仍然重视不足。

（5）供应链企业订货及付款周期。付款周期决定了供应链企业的资金流效率，目前我国制造企业的平均订货周期为20天左右，而付款和收款的平均周期大约为40天。在某些行业中制造企业给供应商的付款周期甚至超过6个月，降低供应链资金流效率，影响供应链企业的和谐和健康发展。

此外供应链企业也面临外部的资源压力，人力成本与原料成本上升，产业政策导向压力，绿色制造和环保要求压力，持续变化的客户需求等，使得供需的精确同步要求更高。

三、新经济条件下制造业供应链管理优化及未来发展方向

随着改革开放的不断深入，我国已成为全球制造业中心，随着网络基础设施的逐步完善，数字化供应链平台压缩了时空距离，为供应链效率优化提供了平台支撑，尤其是大数据、人工智能技术的逐步成熟，有效解决了供应链的交互问题，实现了设计商、制造商、供应商、集成商等成员的有机联合，提升了供应链效率，节省了时间，降低了成本。数字化供应链平台允许供应商提前介入下游企业的研发、测试等环节，形成协同发展格局。如阿里淘工厂，以共享工厂模式把供应链高效集中起来，优化供应链效率，实现产能共享，激活闲置产能。

1.智能化供应链管理

智能供應链管理的特点是具备可视化，实现信息交互透明、实时、共享；使供应链管理具备智能化特性，实现人机互动，智能预测和评价功能；具备一体化特性，实现跨平台连通性，功能集成性；具备网络化特性，实现分布式架构，功能自治性，实现供应链管理绿色化、全球化、个性化和社会化功能。

智能化供应链是供应链信息化的高级化阶段，信息技术、大数据、人工智能、物联网等是智能供应链的重要组成工具，并对智能制造的支撑作用，主要体现在研发、生产管理以及采购管理方面。通过顾客参与形式实现产品研发管理协同，通过智能需求预测实现需求与计划匹配，通过智能生产调度系统实现生产物流与进度控制，通过智能跟单系统实现外协订单的跟踪与管理，通过智能配送和物流系统实现产品销售配送，通过智能协同采购平台实现物料采购与供应。智能供应链的实现主要通过大数据处理技术、人工智能技术、信息技术和流程管理技术等。

2.提升制造企业供应链管理的应用策略

提升制造业供应链管理的应用水平要着眼于市场需求，从资源整合与流程再造、价值创造能力提升、供应链个性化定制、供应链资源社会化四个方面提升供应链管理的应用策略。

第一，供应链资源整合与流程再造为中心不断提高供应链集成化应用水平。从横向上来讲，供应链集成包含内部分散独立、部门间集成、企业间内部集成、企业与外部供应商集成、 企业与外部客户集成等演进。供应链集成的本质是资源的有机整合，而非资源的简单相加，集成需要供应链流程再造，通过信息技术改变原有业务运作方式，提升管理效率。

第二，提升价值创造能力为中心，通过智能化供应链管理推动企业升级转型。制造企业转型升级是国家推出的制造强国战略，是中国制造2025的重要组成部分。企业信息化和智能化的最终目标是提升其价值创造能力。然而实际现状是，企业供应链信息化系统对于企业的价值创造提升不够，需要提高供应链智能水平，实现从低价值企业向高价值企业转型。例如，家电企业中的海尔和美的，服装企业中红领服装，他们都实现了从信息化到智能化供应链的转型；

第三，以客户需求为中心的定制化供应链管理。当前市场形式下，小批量、定制化的生产订单越发明显，需要个性化供应链管理与之匹配。通过信息技术、大数据分析与人工智能技术实现与顾客的交互系统，通过云技术实现在线交互系统，通过柔性化定制生产实现成本优化，通过敏捷供应实现供应商的动态参与和联动。

第四，以社会合作为中心，实现供应链资源的社会化。充分利用互联网信息优势，企业可以把冗余的技术与设计资源、生产制造资源、物流资源通过互联网共享出售，并进行互利合作与交换，进而实现供应链资源的社会化整合。

四、结论

供应链管理以满足客户需求和提升服务质量为基础，通过供应链企业间协同发展，结成供应联盟，提升效率。供应链核心企业专注于核心业务，其他企业成员发挥自身优势承接非核心业务，提升整个供应链的市场竞争力。当前我国制造业的供应链管理存在企业间信息流不通畅、工作流不规范、物料流不及时、资金流不准时，导致整个供应链效能低下，价值流不具备市场竞争优势。新经济条件下，随着互联网和人工智能的发展，通过大数据处理、人工智能和流程管理技术，实现产品研发管理协同，需求预测需求与计划，生产物流与进度智能控制，外协订单的跟踪与管理，产品销售智能配送，协同采购平台实现物料采购与供应。

供应链决策层次的智能技术仍待发展，尽管供应链信息技术实现了信息交互和业务协同，但并无明显的智能成分，仅仅提高了人为决策的反应性和同步性，算不上真正智能。因此，结合大数据应用和神经网络为基础的智能需求预测技术、智能供应链计划；结合智能推理和仿真技术为基础的供应链运行智能预警监控技术将会是智能供应链管理发展的方向。

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