面向智能制造的智慧供应链研究述评与展望

李刚 樊思呈

摘 要：智慧供应链是智能制造模式下供应链发展的必然趋势。国内外学者围绕智能制造的概念、内容、模式等进行了大量研究，阐述了智能制造对供应链的影响，并强调构建智慧供应链的必要性。现有研究的不足主要在于：对智能制造的研究偏重技术层面，管理理论研究较为薄弱;对面向智能制造的智慧供应链运行机制、实现路径等的研究不够深入;基于中国制造情境下的智慧供应链实证研究不足。未来研究方向主要包括：开展面向智能制造的智慧供应链形成条件、运行规律等理论研究;开展基于中国制造情境下的智慧供应链模式构建、实现路径、运行绩效等实证研究;开展智慧供应链创新与应用案例研究。

关 键 词：智能制造;智慧供应链;供应链管理

一、引言

当前制造业发展面临着市场需求和供给两方面的挑战[1]。来自市场需求方面的挑战主要包括顾客需求难以捉摸、产品大规模定制化的实现和产品生命周期缩短;而供给方面的挑战则包括生产灵活性和供应链复杂性的急剧增加，这主要是由于行业的变化和信息通信技术的快速发展。由于新一代信息通信技术具有可见性、灵活性、响应性、完整性和自动化等特点，被广泛运用于新的制造范式。为了引领新的制造范式，在世界制造业中抢占强国地位，欧美等发达国家率先运用新一代信息技术加快发展先进制造业，通过采用信息、通信和生产技术并在“超连接”和“需求驱动”的制造环境中实现智能制造，从而确保制造业的竞争力。

智能时代下制造业的快速发展对供应链提出了新的要求，智能制造模式下的供应链具有对技术要求更高、可视化、移动化特征更加明顯、信息整合性、协作性以及可延展性更强等特点。本文在对国内外有关智能制造研究现状进行分析的基础上，综述智能制造对供应链的影响研究，深入洞察智能制造模式下智慧供应链研究动向和发展趋势。

二、关于智能制造的研究

国内外对智能制造的研究主要包括智能制造的概念、内容、模式等方面。

（一）智能制造的概念

“智能制造”这一概念由Wright和Bourne[2]于1988年首次提出。由于制造系统的复杂性日益增加，不同时期人们对智能的定义以及技术的要求不同，因而对智能制造的定义也存在差异。关于智能制造，目前还没有一个统一的定义。本文将智能制造的主要定义列表如下，其中包括与智能制造相关的概念，如云制造、智慧制造、智慧云制造等。

以上学者主要从技术和管理两个角度对智能制造的概念进行了界定：从技术角度，学者们认为，智能制造是基于新一代信息技术实现人和智能机器的协作，实现整个制造过程的智能化，从而达到减少成本和提高效率的目的;从管理角度，学者们认为，在制造全生命周期中，通过更有效的人机协同，管理者能对环境和信息等进行智慧感知、分析和预测，最终实现大规模柔性化、定制化和个性化生产，从而更好地提高顾客满意度。

综合以上观点，本文认为，智能制造是指依托于物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，实现制造全过程人机交互的智能化和状态感知、实时分析、自主决策和精确执行等，以达到柔性化生产和快速响应的目的。

（二）智能制造的内容

关于智能制造的内容，学者们主要从智能设备、智能车间、智能管理、智能服务等方面进行了研究。国外学者Gillenwater et al.[23]引入了将制造支持系统（MSS）与分布式组支持系统（DGSS）集成到分布式制造支持系统（DMSS）中的概念，以帮助现代制造业满足集成、通信、协作和决策的需要。Tso et al.[24]提出了一个基于规则推理技术的智能全球制造服务系统，以解决全球制造网络中协调和监控的问题。Choy et al.[25]设计了智能供应商关系管理系统（ISRMS）以实现制造商可以从众多选择中更加准确地筛选和测试识别出首选供应商。Frankowiak et al.[26]综述了智能化、分布式、基于微控制器的机器和过程监控系统的发展，指出在设计监控系统架构时可以使用集成、分布式和嵌入式三种方法。Cagnin et al.[27]根据设计和管理智能制造系统（IMS）2020项目的经验，对制造系统情景和路线图进行了全球展望。Priego et al.[28]提出了一种通用的、可定制的多代理体系结构，以满足生产、能源效率、性能优化、过程或控制器故障容错等方面的变化需求。Blanco et al.[29]研究了机器人控制在智能制造系统中的实际应用，提出一种算法以实现机器人参数的实时管理和控制，并将机器人机械手的数据整合到工业大数据中对工厂进行管理。Faccini de Lima et al.[30]开发了一种在二氧化硅、硅和高温金属中将光纤材料体系结构组装到集成微电子器件和系统的混合制造方法，这种方法将提供一类新型的耐用、低成本、普及型光纤设备和传感器，从而使与人造物品（如家具和服装）相接的结构能够集成到物联网（IoT）中。Bi et al.[31]通过对智能制造机器人中一类线性执行器的磨损和疲劳寿命进行建模和验证，基于实验结果找到一种预测线性执行器疲劳寿命的方法，以推动机器人在智能制造领域的应用。Sim[32]提出了一种智能设备工程系统的构建和大数据分析方法，以在智能工厂环境中提高产品产量和质量。

国内学者杜宝瑞等[33]从系统的技术基础、实施规模等方面，将智能制造系统划分为5个层级，给制造企业提供了对自身现阶段的制造技术水平判断的参考依据，有助于企业明确发展的需求和目标，达到逐步提高智能制造层级的目标。王钦等[34]以海尔集团为例，强调企业在智能生产环境下，不只是构建智能工厂，而是实现“人—机—物”的互联，通过了解用户的真实需求，以最少的选择成本为用户创造最高的价值。宁振波[35]通过分析美、德两国的制造业战略，强调了智能制造不仅是生产的概念，而是人、机、物三者之间相互交互与深度融合。肖静华等[36]提出了一个由四个基本子系统构成且将消费者与智能联盟考虑在内的智能制造体系概念模型。钱锋等[37]考虑到流程产业转型升级的重大要求，总结了当前流程工业在决策、生产运作、效率与安全、信息集成等方面的局限性，为了解决这些局限性和核心科学问题，进一步提出了流程工业智能优化制造的基础理论和关键技术。李清等[38]通过对各国现阶段的智能制造生态体系结构进行比较分析，在此基础上提出适合我国国情的智能制造标准体系框架。刘鸣等[39]通过对传统柔性制造系统特点的分析，提出了将智能制造技术融入柔性制造系统的新模式，并进一步阐述了这种新模式的组成及工作流程。

（三）智能制造的模式

为实施《中国制造2025》，工业和信息化部于2016年将智能制造典型模式分为离散型智能制造模式、流程型智能制造模式、网络协同制造模式、大规模个性化定制模式、远程运维服务模式等五种，并给出了相应的应用领域。

在此基础上，学者们也结合不同的技术和实践对智能制造模式进行了划分。Ren et al.[40]认为随着制造业的发展，制造企业开始采用更多的机器和更多的人的生產方式，从传统的分散控制生产模式逐渐演变为协调控制、集中控制和分级控制的生产模式。Zhou et al.[41]针对传统制造中“机械定位”加工模式带来的问题，从信息、控制、技术与设备相结合的角度，提出了一种新的“信息定位”加工模式和基于该模式的智能制造系统。Cheng et al.[42]提出了分布式网络制造模式（DNMM）的概念，该研究的重点是提高传统数控机床的智能化程度和与外界沟通协调的能力。Yong et al.[43]提出了在网络物理系统下运用智能制造的锻造新模式，以解决锻造过程中加工过程复杂、生产效率和质量稳定性低、设备维护困难等问题，达到降低锻造企业的生产、运营和维护成本，提高生产效率和市场竞争力的目的。Qu et al.[44]提出了一种由动态需求和关键绩效指标驱动的自主智能制造模式。Zhang et al.[45]提出了一种将基于云的泛在机器人系统应用于定制产品智能制造的体系结构。

周佳军等[46]认为新一代信息技术的发展引起了制造模式的改变，并总结出了几种具有代表性的先进制造模式，如以云计算为技术支持的云制造、以信息物理系统为核心的智能制造等。黄倩倩等[47]通过分析制造业转型升级的四种典型模式，总结了制造业智能化升级路径，并对我国制造业智能化转型提出相关建议。任杉等[48]针对复杂产品生命周期中呈现出的大数据特点，在传统产品生命周期管理中引入新一代智能感知技术，促成整个生命周期各阶段数据的互联互通，构建大数据驱动的复杂产品全生命周期智能制造服务新模式。侯瑞[49]在了解智能制造的本质以及剖析智能制造在工厂内外所起到的作用的基础上，总结出智能制造的四大应用模式。张映锋等[50]将智能制造分为物联制造、云制造、服务型制造和制造网格等模式。吕文晶等[51]采用探索性单案例研究方法，对海尔集团基于COSMO平台的智能制造模式和企业级平台建设及治理进行了分析和探讨，最后从顶层设计、产业规划和企业战略三大方面对我国制造业企业推进智能制造提出几点建议。李强等[52]针对企业在开展个性化定制业务时可能会面临资源和能力有限等问题，基于个性化定制原理和云制造的运行原理提出了一种新的个性化定制生产模式。

三、关于智能制造对供应链的影响研究

国内外学者主要从运行成本与收益、供应链流程重组、供应链整合等角度来分析智能制造对供应链的影响。

（一）智能制造对供应链运行成本与收益的影响

从运行成本与收益角度，Abdel-Basset et al.[53]认为使用物联网的智能设备能降低供应链企业知识获取过程中产生的成本。周晓玲认为智能制造首要目的是为企业创造价值和获得利润，而并非纯粹为了智能化而投入，重点是实现制造端整条价值链拉通，也就是以高质量产品为基础，并达到精准交付、提升效率、改善品质、流程透明化的目的。Gupta et al.[54]使用组织信息处理理论（OIPT）证明了供应链的智慧程度与信息系统灵活性之间存在正相关关系。Griffin et al.[55]展示了如何将机器人和自动化、虚拟现实、离散事件模拟、大容量计量等创新技术转移到建筑供应链中，并认为将传统的手工纸质工艺数字化可以提高建筑行业生产率。Kamble et al.[56]研究了工业4.0技术对精益生产实践和可持续组织绩效的直接影响，结果表明，工业4.0技术对可持续组织绩效有显著的直接和间接影响，并证实精益生产实践是一个强中介变量。Tortorella et al.[57]研究了工业4.0技术对精益供应链管理（LSCM）实践与供应链绩效改善之间关系的调节作用。

（二）智能制造对供应链流程的影响

从供应链流程重组角度，学者们主要从技术层面分析了新一代创新技术（如云计算、大数据等）对仓储、采购、物流运输、订单交付等供应链流程环节带来的影响。Glas and Kleemann[58]通过对7位采购经理的深度探索性访谈，对智能工厂和工业化4.0进行了定性分析。他们通过对采购和供应管理的实验洞察，分析了工业4.0的影响。Hahn[59]以供应链创新理论为视角，探讨了工业4.0对供应链管理的影响，并提出了基于平台的标准流程众包和按需提供定制服务两种截然不同的方式来数字化运营供应链流程。Fraile et al.[60]认为制造公司可以使用工业互联网在供应链上创建数据流，以监视和控制制造和物流流程，最终使这些数据流与其他软件系统互操作，以实现供应链流程之间的智能交互，并针对数据流的安全问题，提出了设备驱动安全体系结构。赵慧[61]认为，技术的不断创新导致供应链各环节之间的界限日趋模糊，这就需要重组目前的供应链流程，使整个生产系统与之匹配。

（三）智能制造对供应链整合的影响

从供应链整合角度，Mahood et al.[62]认为智能制造时代下的新一代电子商务技术有助于顾客和供应链两者的资源整合。Ben-daya[63]通过广泛的文献综述，发现了物联网在应对智能制造背景下供应链管理方面存在的差距，并指出了物联网在不同应用领域中未来发展的可能性和方向。蕙嘉琳[64]认为供应链整合不仅仅是技术问题，而重点是以顾客需求为出发点，实现企业与供应链上下游制造商、技术或物流供应商合作问题。崔秋[65]认为工业4.0下供应链管理变革的核心是计划管理，强调需求和产品变革，重视供应链管理。王鹤[66]讨论了新时代物联网技术对企业供应链管理方式的三点影响：一是实现供应链的可视化管理;二是保证供应链上信息的同步传输;三是实现供应链的智慧管理。

可见，智能制造对供应链的资源整合、流程重组和管理模式提出了更高、更新的要求，需要对供应链进行创新，构建智慧供应链。

四、关于智慧供应链的研究

为了适应制造业和新一代信息技术的快速发展，供应链也进入了与信息化深度融合的智慧供应链新阶段[67]。Kim et al.[68]通过对以往供应链管理领域信息系统的发展和方法的研究，认为现阶段由于缺乏理论立场和定性研究，研究方法是有限的。因此，未來的研究需要关注使用定性的方法进行问题研究，以找到潜在的理论机制，通过仓储、运输等的优化来实现供应链智慧管理的目标。下面将从智慧供应链的定义、面向智能制造的智慧供应链模式构建等方面进行分析。

（一）智慧供应链的定义

国内外学者关于智慧供应链的定义如表2所示。

智慧供应链是将智能技术与管理融合的集成系统，具备可视化、透明化和协同性三大特点

从表2的定义中可以看出，国内外学者主要强调了智慧供应链需要具备的几点特征：一是顾客满意度最大化;二是快速响应能力;三是数字化。本文认为，智慧供应链是结合现代科技技术和科学管理方法，实现整条供应链上的各企业之间以及企业与客户之间的信息共享和互动协同。与传统供应链相比，智慧供应链对技术的要求更高，可以基于大数据实时了解客户喜好，更准确地预测客户需求，实现对每位客户的个性化、定制化服务，并具备市场响应能力更快、智能化程度更高等特点。

（二）智慧供应链构建研究

国外学者Chung et al.[72]认为通过构建一个动态设计和运营智能供应链的规划框架，可以在面对与个性化生产相关的新制造模式时提供更大的灵活性和机会。Ghadimi et al.[77]提出了一种多智能体系统方法，用于解决可持续供应商评价和选择过程，为供应商和制造商之间提供适当的通信渠道、结构化的信息交换和可视化。Karimi et al.[78]设计了一个面向智能制造的多商品多式联运供应链网络。Oh et al.[73]研究了智能制造供应链的属性，识别出智能制造供应链的功能和结构特征，并提出了一个供应计划模型以找到利润与交货期之间的最佳平衡，根据该模型确定智慧供应链绩效。Wu et al.[79]提出了一种将供应链与IoT相结合的新模式，并认为该模式将演化为智慧供应链生态系统，从而提高供应链的生产率。Li et al.[80]构建了云计算下的沿海港口智能物流供应链分布式节点部署模型，仿真结果表明，该模型可以提高沿海港口智能物流供应链的调度路径优化和智能控制能力。Zhou et al.[81]针对传统供应链系统中设计的软硬件在传输过程中缺乏协作、效率低下、导致大量的信息失真等问题，提出了一种基于物联网技术的智能供应链信息系统。Ghadimi et al.[82]提出了一种多代理系统（MAS）方法来解决可持续供应商评估和选择过程，从而在供应商和制造商之间提供适当的沟通渠道、结构化的信息交换和可见性。

国内学者针对智慧供应链构建的研究主要从理论、实证和案例等不同方面展开。在理论研究方面，学者们主要分析了智慧供应链构建思路。如蔡进[83]指出，供应链创新的理念是包容和开放，关键是整合和优化，核心是协同，目标是互利共赢，方向是智慧化和智能化，本质是价值创造。宋华[74]针对互联网如何推动三大产业供应链创新的问题，提出智慧供应链创新应把握供应链管理的三大核心要素，即供应链六大能力体系、核心结构和流程实现。赵振强等[84]基于新时代背景下，针对农产品供应链一体化和智能化的发展模式，从信息共享平台搭建等四个方面构建了新型农产品智慧供应链体系框架。王鹤[85]基于物联网和供应链之间的内在联系提出了智慧供应链平台建设思路。邱伏生[86]针对制造企业供应链管理过程中出现的问题，提出从智能战略、智慧供应链平台、供应链预警等方面建设智慧供应链。黄成成等[76]主要从业务、技术及管理三大模块进行智慧供应链体系的构建。在实证研究方面，李玉凤等[87]、徐新新等[88]主要探讨了智慧供应链绩效评价。在案例研究方面，赵振智等[89]、杨鹏飞等[90]、马彦华等[91]主要结合单个案例探讨了智慧供应链创新与应用。

五、结论与展望

（一）现有研究的主要结论

智能制造是生产管理的信息化和生产设备的自动化深度融合的产物，也是未来各国政府发展的重点和国内外学者研究的热点。关于对智能制造的理论研究，目前国内外学者主要从智能制造的概念、内容、模式等方面进行了深入研究。智能制造的提出和实践发展，从流程重组、资源整合和智能化管理等方面对供应链提出了新要求，构建智慧供应链成为智能制造模式下供应链发展的必然趋势。

（二）现有研究存在的不足

第一，目前国内外有关智能制造的研究重点主要在技术和工程实现领域，对智能制造的管理理论研究尚处于起步阶段，尤其对作为智能制造重要支撑的智慧供应链体系的管理理论研究更加薄弱，这使得智能制造背景下的智慧供应链管理实践缺乏相应的理论指导。

第二，面向智能制造的智慧供应链是将智能制造全过程用供应链全局思维协同起来，从多方面对智能制造时代下的智慧供应链进行研究。目前已有研究更多从单个方面进行分析，尚未从一体化视角审视智能制造与智慧供应链的内在关联与作用机制。

第三，开展基于中国制造情境下的智慧供应链研究是供应链研究的重要方向。目前，结合中国制造业具体行业智能化转型的实际情境，研究如何通过智慧供应链构建促进制造业智能化转型的研究还很缺乏。

第四，目前针对智能制造对供应链的影响主要在定性研究方面，缺少实证数据的支持，现实针对性不强。针对智慧供应链的运行机制、智慧供应链未来的管理问题等相关研究还较少。

（三）未来研究方向

一是开展面向智能制造的智慧供应链理论研究。要对智能制造和智慧供应链的内涵、外延等进行界定，还应结合供应链管理理论、组织理论等多种理论对面向智能制造的智慧供应链的特点、形成条件、运行规律等进行系统研究，为智能制造背景下的企业智慧供应链管理实践提供坚实的理论基础。

二是开展基于中国制造情境下的智慧供应链实证研究。根据制造业不同细分行业的特性，采取问卷调查、企业实地调研、个别访谈等方式深入了解中国制造业智能制造与智慧供应链发展现状，并结合数据对面向智能制造的智慧供应链模式构建、实现路径、运行绩效等进行实证研究。

三是开展智慧供应链创新与应用案例研究。选取中国智能制造试点示范项目、全国供应链创新与应用试点企业等，广泛收集面向智能制造的智慧供应链实践案例，构建面向智能制造的智慧供应链案例库，通过个案分析、多案例比较研究等方法总结面向智能制造的智慧供应链实践经验，为制造业智能化转型与供应链创新提供借鉴。

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