智慧供应链赋能制造业数字化转型升级的探讨

温欢　高日升

摘要：新时代背景下，各种先进技术陆续诞生，工业体系智能化建设步伐不断加快，为满足智能化形式的需求，企业应积极开展数字化转型升级工作。制造业的数字化转型，除了需要不断更新软硬件外，还应持续创新工业模式，借以智慧供应链推动转型升级工作的顺利开展。从企业的实况来看，还有转型升级路径不明确、智能技术发展缓慢、供应链不够完善等问题，导致制造业数字化转型升级进程受阻。因此，必须充分利用智慧供应链，实现智能技术和供应链体系的深度融合，推动制造业数字化转型升级，为制造强国建设奠定扎实的基础。

关键词：智慧供应链；制造业；数字化

引言

智慧供应链不同于传统供应链，其融合智能技术、管理技术，以促进供应链信息流、资金流、物流实现紧密对接。智慧供应链中集合多项技术，汇总众多信息资源，其精准度极高，能够对客户需求进行精准地预测，能有效掌握生产管理。智慧供应链利用规则模型、回归模型对需求信息进行加工与处理，从而更好地把控需求信息，借助搜索算法和上下游信息进行匹配，并借助智能仓储平台来管理仓库，促进交货效率的有效提升。制造业数字化转型升级是顺应科技革命的必然之趋，是推动创业创新发展的基本要求。而在推动制造业数字化转型过程中，应充分认知智慧供应链的优势，寻找双方的契合点，把握好转型定位，做好科学地谋划，确保转型升级工作的顺利开展以及最大限度地展现智慧供应链的价值。

一、相关概念介绍

（一）智慧供应链

智慧供应链指的是借助先进技术及管理方式，促进供应链上下游的整合，提升供应链的运作效率及管理水平。智慧供应链强调利用实时数据共享、协同合作，促进供应链响应速度提升，降低供应链风险，保障整体的竞争力。同时，人工智能等手段的应用，可实现对供应链数据信息的深度挖掘，并对数据进行有效的分析，为决策工作提供了参考依据，促进供应链的智慧管理。协同合作也是智慧供应链极为重要的一环，通过供应链伙伴协作机制的构建，使各环节资源实现高度共享，基于此推动协同优化。加之和上下游伙伴联合创新技术与业务模式，可使供应链获得不断优化，具有的价值也可更好地展现出来。现如今，智慧供应链已广泛应用于众多行业中，且获得的效果有目共睹。例如，智慧供应链在制造业中应用，可促进企业提升精细化管理水平，实现生产过程的全方位监控，更好地保障产品质量。智慧供应链在零售业中的应用，可促进企业库存管理精准化水平的提升，也可实施更为精准的销售预测，降低库存过多的风险。智慧供应链在物流业中的应用，可实现全程跟踪货物运输状况，实时优化货物配送路径，更好地保障运输效率，提升客户满意度。总体而言，智慧供应链是对传统供应链的创新，利用先进的技术与理念促进供应链运作效率提升，它有助于供应链响应速度加快，缩减经营成本，保障供应链的整体效能，现已是制造企业实现长久发展的重要手段。

（二）制造业数字化转型的内涵与特征

制造业数字化转型是信息化和工业化融合的重要任务，是以实体经济进一步发展为关键，以先进信息技术充分融合为动力，借助工业互联网将数据资源最大限度利用起来，推动生产方式、参与形态等不断变革[1]。由发展定位分析，制造业数字化转型是以改造传统产业、壮大实体经济作为根本任务，是实体经济数字化发展的主阵地，其可有效地弥补传统制造业存在的低效率问题；由功能方面分析，在人工智能、大数据等新一代信息技术的应用之下，制造业可实现全方位改造，生产效率与质量大幅提升，由低端化、数量化转型成绿色化、智慧化；由实现路径分析，制造业的转型需要和新一代信息技术进行深度融合，数字化转型的水平在很大程度上取决于融合的深度；由要素结构来分析，数字化转型过程中制造业引入了数据这个新的生产要素，在经济活动开展全程都有数据的参与，制造业要素也不再围绕着土地、资本，而更注重数据、技术；由工具手段分析，工业互联网有着基础性、融合性等特征，可将信息、数字、运营等技术有效集成，其在制造业数字化转型中有着至关重要的作用。

二、智慧供应链赋能制造业数字化转型升级存在的问题

智慧供应链模式是通过创新供应链发展理念，围绕着供应链和互联网、物联网融合的目标，促进新一代技术价值发挥，实现供应链智能化转型。现如今，国内已有不少企业已利用数字化技术、先进设备等方式打造相对完善的供应链，实现供应链的转型升级，但部分制造企业在数字化转型上还有不少的问题。

（一）尚未明确制造业的数字化转型方向

部分经济相对落后的地区在数字化转型方面缺乏必要的工具与手段，无法对自身目前的状态以及转型方向、转变的重点进行明确，更加难以定位区域产业数字化转型的共性问题，使在数字化转型过程中无法颁布符合地方实况的政策文件，顶层设计工作也难以落实到位。因对转型全景的认知不够深入，制造业无法制定科学的数字化转型目标，加之没有必要的理论工具来精细化筛选转型的重难点内容，使相关部门和制造企业难以针对性地将资金、产业、技术等资源进行针对性整合，无法探索切实可行的制造业数字化转型路径，智慧供应链的赋能价值也难以充分体现出来。

（二）数据要素在转型方面的价值未充分挖掘

如今，工业互联网标识解析尚待完善，数据确权、流通增值未实现有效闭环，大部分企业在数据挖掘、整合、利用方面的能力相对不足。尽管制造业每天都有大量的生产与运营数据产生，但因缺乏统一的数据标准、权属不够明晰以及复合型人才不足，导致企业数据的收集、整理、验证工作存在明显的不足，零散的制造业数据信息无法整合与提取切实有效价值的数据，使产生的大量数据无法实现有效地流动，也无法实现对数据的深度挖掘，在特定阶段可作为精准描述物理世界的算法模型，难以为企业生产经营提供有效参考。数据可利用自采集、自适应以及和技术融合互动形成流通闭环，还需不断延伸开发的深度和广度。

（三）数字技术和企业供应链融合不够深入

虽然已有不少制造企业意识到数字化转型的必要性，但在具体投入方面有着不敢投入与投入过度两个极端。部分企业由于调研工作开展不到位，过于看重数字化广告效应，购置的软硬件系统和自身发展状况不匹配，对于供应链的智慧化程度提升效用并不明显，反而增加项目成本，延长项目的工期。也有部分企业在数字化方面的投入资金不足，使供应链智能化水平偏弱，在市场中的竞争力也相对较弱[2]。实际上，大部分制造企业在数字技术和供应链方面的融合都不够深入，构建的物联网系统和企业的运营实际适应性不足，和智能工厂标杆的差距相对较大。同时，智慧供应链缺乏完善的功能结构，信息平台建设还有着不少问题，在信息资源集成方面的价值尚未充分发挥出来，在订单响应、智能决策等方面还有着不少的问题。

（四）数字化转型解决方案研制并不完善

传统制造业要实现数字化转型需要耗费较高的成本，数字化解决方案方面相对不足，可承担战略制定、平台建设、架构设计等任务的第三方机构严重缺失，使很多制造企业出现不会转型或者不敢轻易转型的现象。传统行业有着众多的细分领域，不同企业有着不同的生产模式，数字化转型需求自然也是不同的，面向企业的解决方案相对不足。中小企业缺乏转型资金，市场中有着不少的服务商，提供的方案尽管大致相同，但也有着不小的差异，企业对不同方案的差别很难有效辨别，也没有第三方作出科学评价。由于经济下滑等众多因素产生的影响，使制造企业对数字化转型存在疑虑，加之对智慧供应链的了解不足，担忧投资回报会和预期有着很大的差距，选择利用低成本来选择转型服务商，但在具体的实施过程中会面临众多难题。

三、智慧供应链赋能制造业数字化转型升级的路径

制造业在经济发展中的重要性不言而喻，加快传统制造业的数字化转型是面对新征程新任务的必然要求，充分利用智慧供应链，加强先进技术的应用，加快数字化改造速度，促进制造业的有效转型升级，为地方经济的高质量发展提供良好助力。

（一）明确数字化转型的目标

数字化转型升级负责人员需要明确数字化转型的目标，广泛征求企业员工的意见，在全企业认可的基础上确定最终的数字化转型目标，动员全体员工共同参与到数字化转型工作中。在目标的指导之下，对企业的资金、技术、人才等资源进行充分整合，利用头脑风暴、层次分析等方法，通过平衡计分卡等工具，对数字化转型约束条件进行精准识别，并对数字化转型的投入产出作出科学平衡，确定智慧供应链的应用切入点[3]。企业管理者、转型负责人等共同拆解转型目标，将数字化转型目标细化，划分成多个任务块，明确各任务的责任人，制定数字化转型任务表，设计绩效考核体系，做好任务的管理工作，保障项目在每一个阶段都可考核、审查，并实现顺利交互。此外，应实施渐进式数字化转型模式，结合国家与区域颁布的相关政策，借助政策坚定数字化转型的决心。专门建设适应力基金，使智能技术投入初期的资金紧张状态得以缓解，还需鼓励中小型企业积极应用低代码开发平台，并为中小企业提供持续性的转型服务，使产业实现渐进式的升级。加之应通过公开讲座等方式，使各类制造企业对智慧供应链的认知更为清晰，让企业明确数字化转型并非只是制造设备的智能化转型，更应注重智能制造元素的联动，使企业发展战略与信息技术战略保持一致，更好地实现数字化转型的目标。

（二）促进先进智能技术的发展

做好政策的引导工作，完善多方协同的创新机制，协同攻关数字化转型核心技术，建设国家级的创新中心，实现智能技术的加快研发以及产业化转型的同步落实。以人工智能、区块链等技术和制造业融合的目标，为制造企业的技术深度应用提供大力支持，积极探索智慧供应链的应用模式，培育新的智慧化生产模式、数字化管理场所，设计科学的智慧化平台，提供个性化服务定制，使技术融合应用效果达到更好，为制造业数字化转型的规模化发展奠定扎实基础。智慧供应链赋能单靠任何一方是远远不够的，需要多方紧密配合，才可更好地完成技术攻关目标。一方面，必须注重国家技术基础设施的不断优化，利用重大项目的开展不断攻克技术难题，全面推动和制造业关联性强的技术创新发展，积极打造智能工厂，促进制造设施的不断转型升级；另一方面，鼓励企业积极应用新一代技术，加大对产业链标杆企业的技术与资金支持，促进制造业产业链的各环节智慧技术的应用，有效拓宽技术的应用范围。

（三）打造良好的智慧供应链生态

加快制造业数字化转型的速度，定期对自身的情况进行评估，选择与自身需求相匹配的数字化转型服务商，打造服务资源聚集平台，明确制造业转型的痛点，挖掘更多典型的应用场景，利用诊断会、现场会等为供需对接提供助力，强化中小企业的转型动能。持续对数字化转型等典型实践活动经验进行总结，借助专题培训、主题论坛等活动，将制造化数字化转型的情况全方位展示出来，促进政府和企业的合作交流，使制造业数字化转型理念获得高效传播，实践推广成效更为明显，制造业的转型需求和获得的资源也高度契合。同时，需要采取多元举措为产融的深度协作提供助力，鼓励社会资本积极参与数字化转型活动，营造良好的数字化转型环境。首先，需定期对国内外的智慧供应链创新经验进行总结，制定和制造企业实况相符合的产业政策体系[4]；其次，积极开展智慧供应链的试点活动，将应用效果好的制造企业标杆示范效用充分发挥出来，促进智慧供应链企业紧密协同的智慧生态建设，改善对企业路径过于依赖的现象；最后，积极建设与完善智慧供应链相关标准，借助第三方机构来评测与鉴定智慧供应链的实施状况，促进智慧供应链实现持续发展。

（四）加强数字化转型升级过程监督

制造企业在数字化转型工作开展后，需基于明确的数字化转型目标指导之下，依据已制定的转型任务书，积极落实实施管理工作，结合实施的状况灵活调整数字化体系。同时，应定期开展员工的培训工作，使得员工对自身的数字化转型任务有明确的了解，并深刻意识到智慧供应链的价值，主动肩负起自身的转型工作重任，并打造和企业实际发展需求相匹配的转型工作监督体系。需由企业负责人和数字化转型工作者，依据数字化转型监督工作的要求，针对技术方案科学性、技术应用规范性、技术风险控制状况、数据获取合理性等内容对数字化转型推进情况实施定期评估。依据绩效考核定期评估新型能力目标完成情况、组织结构优化执行状况、数字化转型实施效果，及时发现存在的问题，针对性地优化改进[5]。总之，制造业数字化转型过程，除了要引导全体人员转变观念，清晰认知智慧供应链的价值，加快相关体系的建设，推进转型工作的持续开展，还应当定期开展效果评估工作，通过加强过程监督及时发现不足之处，从而实现数字化转型效果的不断提升。只有数字化转型工作的稳步推进，智慧技术才可获得更好的应用，组织架构才可持续优化，智慧供应链的价值才能够充分展现出来。

结语

综上所述，制造业在国家经济体系中的地位无法替代，数字化转型工作开展过程中，应将制造业数字化转型放在重要位置。制造业的数字化转型升级，是改进传统产业发展问题的重要手段，是引领制造业由低端状态逐步转向中高端状态、巩固制造产业的优势地位、培育发展新动能。智慧供应链赋能下，制造业陆续出现新业态、新模式，朝着智能化、绿色化方向发展，加速高端制造业的健康发展，推动制造向智造转变，提升各类资源的利用效率，真正做到紧跟时代的发展之趋。

本文系南昌市“十四五”社会科学规划课题《南昌市“三区一城”建设背景下制造业数字化转型的困境及对策研究》（项目编号：YJ202323）的研究成果。

参考文献：

[1]汪斌.以智慧供应链体系建构推进制造服务业快速发展——基于芜湖实践[J].芜湖职业技术学院学报，2023，25（04）：1-6.

[2]刘宇，黄玉桂，张思宇，等.基于CiteSpace的智慧供应链国内外研究热点与趋势分析[J].供应链管理，2023，4（12）：24-33.

[3]李红曼，陈平，伍志韬.智慧供应链赋能制造业数字化转型升级[J].科技与金融，2023，（07）：48-50.

[4]徐凯，高琦凯，张敏.智慧供应链：从追求经济性转向可靠性[J].中国远洋海运，2022，（10）：54-59.

[5]贺三龙.打造智慧供应链平台服务体系保障制造业供应链安全[J].中国经贸导刊，2020，（15）：27-30.

（责任编辑：豆瑞超）