数字化时代供应链智慧物流与库存管理研究

摘 要：本文基于数字化时代供应链物流与库存管理的变革背景，分析了传统模式的局限性，并据此提出基于供应链管理的智慧物流与库存管理的重要性和必要性。随着“互联网+”、区块链等技术的发展，企业竞相构建智慧供应链生态系统，提升供应链效率与响应速度。但当前仍然面临诸多挑战，如管理层重视不足、制度流程不完善、缺乏规范的供应商信用评估流程等。据此，本文提出构建信息化、智能化、精细化的智慧物流与库存管理体系，强化数据整合与分析能力，设立基于大数据技术的供应链共享仓储等解决方案，以供参考。

关键词：智慧物流；库存管理；供应链管理；供应链仓储共享；区块链

中图分类号：F252；F253.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）12（a）--04

1 引言

在全球经济一体化背景下，21世纪的商业竞争格局深刻体现着马丁·克里斯多弗的远见：企业间的角逐已从企业与企业的竞争演变为供应链之间综合实力的较量。随着互联网和大数据的蓬勃兴起，全球范围内正经历着一场深刻的数字化转型，数字时代已到来。在此背景下，制造业企业亦步入一个全新发展阶段，传统的生产企业模式已经不能顺应时代的脚步，信息和数据在企业运营中的核心地位日益凸显。对企业自身而言，强化供应链管理能力逐步成为提升企业自身竞争力的关键环节。“互联网+”、区块链、大数据和云计算等前沿科技正在深刻地重塑供应链的运作架构，激励企业纷纷投身于智慧供应链生态体系的构建。数字化时代背景下，供应链物流与库存管理的复杂程度不断攀升，其战略价值亦愈发显著。

2016年，全球企业中心发布的《数字供应链白皮书》指出，供应链数字化是未来重要的发展趋势。国务院办公厅发布《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，明确提出“供应链是以客户需求为导向，以提高质量和效率为目标，以整合资源为手段，实现产品设计、采购、生产、销售、服务等全过程高效协同的组织形态。”这一阐述标志着我国供应链创新迈入新阶段，智慧供应链的构建在数字化时代被确立为我国供应链战略发展的核心目标[1]。尤其是面对新冠疫情的全球性冲击，高达93%的企业直面需求波动的严峻挑战[2]，供应链更加成为企业发展的重要一环。随着数字化理念的不断推广，智慧供应链的发展迎来前所未有的机遇期，数字化转型成为企业构建智慧供应链、引领未来增长的不二法门。

得益于科技和社会发展的双重驱动，企业开始逐步采用智能化技术优化供应链物流与库存管理体系。物联网、人工智能、大数据分析和区块链等尖端技术为传统管理模式带来了突破式变革，催生了创新型解决方案。智慧供应链，作为新一代信息技术的集大成者，通过自动化、可视化、智能化和网络化的全面升级，引领企业运营模式向更高效、更智能的方向转型，同时促进了平台间的无缝对接，打破信息壁垒，实现供应链各节点间的信息流通与数据共享，构建起一个协同高效、智能稳定的供应链生态体系。在智慧供应链的新常态下，物流和库存管理受到企业的高度关注，其管理模式的革新与转型已成为提升企业竞争力的关键途径（王烁烁，2023）[3]。

鉴于此，基于供应链视角的智慧物流与供应链库存管理新模式应运而生。该模式深度融合云计算、大数据、先进供应链管理理论与技术，构建了一个集智能化、网络化、自动化于一体的综合管理体系。其核心理念在于缩短市场响应周期，降低资源耗损并持续提升产品质量。面对商业模式迭代加速与数据洪流涌动的双重背景，数据资产的重要战略地位为智慧物流与供应链库存管理的进一步发展提供了强劲动力，也为该领域的创新活动开辟了广阔空间。

2 供应链智慧物流与库存管理模式的发展

传统的库存管理是对企业库存的系统化、全方位规划与控制，涉及计划、采购、存储、流转及监控等多个关键环节。其核心宗旨在于借助高效的库存管理机制，实现库存水平与流转速度的优化，从而精准对接企业的生产和销售需求，并最大程度地削减库存持有成本及潜在风险。然而，传统供应链管理模式存在信息不对称、沟通不畅、决策滞后等问题，直接阻碍了供应链管理质量的提升，面对日新月异的市场环境，传统物流和库存管理的策略局限性日益凸显，难以满足企业对精细化管理的迫切需求。随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断成熟和普及，推进智慧供应链的数字化转型和智能化升级将为解决这些问题提供新的途径。

智慧供应链下的物流和库存管理属于更为综合的管理领域，它涉及供应链各环节的原材料、在产品及产成品等全品类产品的精细控制与管理。其核心宗旨在于，贯穿于生产、供应链流通直至销售的全过程，确保库存既能充分满足生产与销售的需求，又能有效遏制库存成本的攀升。智慧供应链是对传统供应链模式的革新，通过建立数据系统提高数据在供应链流通中的准确性，显著提高供应链管理效率， 降低库存和生产成本，打通企业内外部的沟通壁垒，提升企业与供应商、客户间的协同关系。

具体而言，供应链智慧物流与库存管理具有三大鲜明特性：一是策略协同一致性，强调在供应链的多重环节（从原材料供应商直至最终产品分销商）之间，推行统一且协调的库存管理策略，用以保障整个供应链体系能够流畅运作、高效协同。二是信息共享基石作用，通过实时分享销售数据、库存现状及生产计划等关键信息，企业能够显著增强预测的准确性，进而有效规避产品过剩或缺货等风险，维护供应链的稳定性。三是管理策略的灵活性，鉴于市场需求的瞬息万变，供应链库存管理必须根据市场动态迅速调整库存管理策略，以灵活应对可能出现的缺货风险或危机，确保供应链快速响应（李佳威，2022）[4]。

在供应链协同模式下，构建智慧物流与库存管理体系有助于企业优化资源配置、降低供应链风险、提升核心竞争力。通过整合数据、智能预测、物联网及AI技术，供应链下的智慧物流与库存管理体系可以实现物资供应的实时监控与精准管理，提升库存与采购效率，减少资源浪费与成本损耗。同时，它还能增强企业对供应链波动的预测能力，构建多元化供应商网络，降低单一风险源影响，保障供应链稳定性。此外，该体系还能够促进企业内外部信息系统充分对接，加速市场响应与产品创新，与创新供应商合作加速产品上市，从而显著提升企业在市场中的竞争地位与可持续发展能力。

3 供应链视角下企业物流和库存管理中存在的问题

3.1 企业管理层对物流和库存管理重视程度不足

随着全球贸易的不断增长和市场竞争的加剧，供应链物流和库存管理变得愈发复杂且关键。为了提高效率、降低成本、增强透明度、应对不断变化的市场需求，越来越多的企业开始引入智能化技术来优化其物流供应链管理。但遗憾的是，当前部分企业高层对于供应链视角下物流和库存管理的核心价值认识不到位，重视程度也明显不足。首先，在认知层面，这些管理者往往认为库存管理就是维持生产储备、记录财务账目，没有意识到数字化转型和智能化升级对企业物流与库存管理的紧迫性和必要性。这种认知缺失直接导致企业在物流与库存管理方面资源配置不足、管理策略滞后，难以满足供应链高效协同的需求，进而削弱了整体物流与库存管理的效能和响应速度。其次，在战略规划层面，部分管理者缺乏长远规划，没有将智慧物流和库存管理纳入企业发展战略，导致企业在智慧物流和库存管理方面投入不足，难以形成系统的解决方案和持续的改进机制。

3.2 物流和库存管理制度与流程不完善

企业物流与库存管理作为供应链管理领域的重大系统性工程，在供应链整合的大背景下，智慧供应链管理体系运作时面临更广泛和深刻的挑战（唐棣，2023）[5]。智慧供应链管理不仅要求企业内部各部门之间实现紧密协同，还强调供应链上下游企业之间的无缝对接、协同作业。为实现各部门、各单位物流与库存管理趋于高效便捷，构建标准化的工作流程和完善的制度体系显得尤为重要。然而，目前国内许多企业在供应链模式下的物流与库存管理制度和流程构建方面仍有不足（唐棣，2023）[5]。具体来说，采购管理层面，企业普遍缺乏针对不同物料种类的精细化采购周期和最优采购量设定，导致采购活动缺乏规划性，难以与生产需求有效对接。在质量控制方面，面对大量到货的物资，企业往往难以实施全面有效的质量监控，增加了后续使用中的质量风险。监督机制层面，企业尚未建立有效的监督机制来确保智慧物流和库存管理工作的顺利开展，导致在实际操作中存在诸多不规范、不透明行为。

3.3 缺乏规范的供应商信用评估流程

在智慧供应链管理模式下，企业对于物流与库存管理策略的制定需紧密结合企业自身内部需求及供应链上下游各参与方的实际情况，以确保策略的有效性和可行性。针对供应链上游供应商的选择，企业应实施深入细致的市场调研，全面剖析潜在风险因素，构建一套严谨的供应商信用评估体系。遗憾的是，当前众多企业在供应商甄选过程中，尚缺乏标准化的信用评估流程，资质审核也往往局限于经营资质、产品质量及经营行为等基本层面，忽视了构建供应商完整商业信息档案及实施全面信用评估的重要性。第一，在智慧供应链体系中，供应链联通更为复杂，往往缺乏一个明确、统一的供应商信用评估标准，各项评估指标的权重设置也不够科学合理，会导致不同部门或环节在评估供应商时采用不同的标准，造成评估结果的不一致性和不公平性。第二，对供应商的评估结果可能无法及时反馈，导致供应商无法及时了解自身信用状况并进行改进，或没有足够的动力来提升自身信用水平。这种状况可能诱发低信用供应商以次充好，不仅侵蚀了物流与库存管理的品质，还可能对企业整体生产经营活动造成负面连锁反应。

4 构建供应链视角下企业物流和库存管理方案

4.1 积极构建智慧物流与库存管理体系

积极构建智慧物流与库存管理体系是当前企业提升运营效率、降低成本、增强竞争力的重要途径。借助先进的数据挖掘技术和AI算法，智慧供应链管理系统能够实现对库存动态的精准洞察和需求趋势的前瞻预测，为构建高效库存和供应链管理构筑坚实的数据支撑。一方面，建设智慧物流系统需利用物联网、GPS等技术手段，实时采集运输、仓储、配送等物流环节的数据，并进行清洗、处理和分析，为智能决策提供支持，并根据不同地区的物流需求和特点，制定适合本地物流需求的物流网络规划，包括路线规划、运输方式选择等。同时，还可通过算法优化和数据分析，实现物流配送的智能化和高效化（吴培丽，2023）[6]。另一方面，构建智慧库存管理体系需要企业根据物料属性和流通规律，设置多级仓库，制定仓库管理规范，实时监控库存情况，利用大数据和人工智能技术，预测需求波动，优化库存水平，指导采购决策（周烁，2023）[7]。此外，企业还需要完成供应链系统集成和信息共享。在选择适合自身的智能化仓库管理系统和物流管理系统后，企业需进行系统集成，确保各个模块之间的信息流畅通，实现数据共享和互动操作。而后，将处理后的物流信息和库存信息及时共享给供应链上下游的各个环节，提高信息同步和共享效果，增强供应链的透明度和协同性。

4.2 强化数据整合与分析能力

为了优化物流与库存管理效率，企业需要深度挖掘并利用现有数据资源，借助前沿的数据采集与分析工具，为管理平台注入即时、精准的信息流，确保生产流程中的信息透明与实时性。为此，企业需充分运用大数据分析与人工智能技术，解锁数据深层价值、驱动企业成长。具体而言，企业需利用机器学习技术，深度剖析采购、库存及销售数据，精准捕捉内部供需动态变化和供应商绩效趋势，为物流与库存管理提供坚实的数据支撑。同时，企业还需强化数据治理，实施标准化的数据处理和清洗，构建数据仓库，以确保数据的准确性、一致性和可复用性，提升数据处理效率与灵活性。为了最大化数据价值，企业还应重视实时数据可视化，实现对生产、库存、物流等关键环节的动态监控与直观展示，助力管理层快速把握运营脉搏，做出精准决策。此外，企业还可以采用数据挖掘技术，探索数据间的内在联系，洞悉客户需求，为产品创新提供数据指引。在享受技术红利的同时，企业必须重视物流与库存管理体系的数据安全问题。企业应构建全方位的数据安全体系，包括严格的数据访问权限、安全的数据交换机制、制定详尽的数据备份与恢复计划等，并不断提升全员的数据安全意识，从而有效降低数据泄露风险，确保数据资产的安全与完整。

4.3 实施精细化的物流和库存管理

通过部署精细化的需求预测体系与智能化补货机制，企业能够显著提升库存管理效率，有效减少积压库存，加速产品流转。优化供应链物流与库存管理体系，对于增强企业运营效能与财务绩效具有不可估量的价值。因此，在数字化时代背景下，企业有必要深化物流与库存管理，强化精细化预测和智能化补货方案。精细化预测是物流与库存管理的基石。传统基于静态模型的库存预测往往忽视了市场的动态性与不确定性，难以适应当前高度竞争的市场环境。鉴于此，企业需采纳前沿技术，实施精细化预测，更精准地捕捉未来需求趋势，灵活应对市场波动，实现预测与实际情况的高度契合（吴艳艳，2024）[8]。进一步地，精细化预测和智能补货策略，能够通过动态调整补货计划，降低库存持有成本，减少滞销商品库存，提升商品周转率。相较传统的固定周期补货模式，智能补货可依据库存水平与市场需求变化，运用物联网技术实时采集关键运营数据，结合人工智能算法解析海量信息，制定出既符合实际需求又具备前瞻性的补货方案，确保补货决策的精准性和时效性（郭颖，2024）[9]。

4.4 建立有效的供应链库存管理监督和绩效评价体系

完善的库存管理制度不仅仅是仓库管理人员作业的核心指导与坚实基础，更是企业平稳运营不可或缺的有效支撑。在供应链数字化时代背景下，企业应致力于构建覆盖整个企业甚至供应链上下游的仓库监管体系。企业应携手内外各相关部门，共同构建一个多维度、立体化的库存监督网络，深入分析库存管理的各个环节，涵盖从物料验收、转移、组织到库存监控、定期盘点及月度核查等全方位的内容。在此基础上，企业还要明确出入库信息的记录规范与报告编制流程，设立有效管理机制，确保实际操作与账面记录的一致性，维护库存数据的准确性。同时，企业还应建立健全的物品申领与发放流程，强调审批与审核的严谨性，保障仓库物资的安全流转与合理分配。此外，企业还应建立有效的供应链库存管理绩效评价体系。虽然供应链库存管理绩效评价体系现已取得一定进展，但仍有不足。现有评价体系主要聚焦于库存操作的直接成效，而忽视了供应链成员间协同作业能力这一关键要素对库存管理的贡献度。鉴于此，构建一套高效且全面的评价制度显得尤为重要，该制度需确保评价指标既符合行业基准，又具有连续性与前瞻性，将促进指标达成与供应链协作进一步融合。

4.5 设立基于大数据技术的供应链共享仓储

实施仓储资源共享管理对于优化仓储资源配置和促进供应链整体效能的飞跃具有深远意义。企业应在虚拟库存管理理念与大数据分析技术的基础上，设立仓储资源共享管理模式，包括资源层、处理层、决策层三大核心架构。资源层作为基石，负责构建庞大的数据仓库，存储供应链与销售链网络中关键参与者的物资存储能力、设施详情及实时库存状况等核心信息。处理层则由虚拟调控中枢担当，专注于剖析和处理资源层的海量数据，提炼出对决策具有指导价值的信息，为决策层提供坚实的数据支撑。决策层由供应链中的核心企业引领，携手各节点企业代表，在虚拟调控中枢提供的数据基础上，结合供应链实际情境，共同规划并确定各节点的生产与销售策略，再将决策成果反馈至虚拟调控中枢，形成闭环。通过多方协作、仓储共享，能够确保决策的科学性与合理性，精准预测需求变动，灵活调配闲置仓储资源，提升仓储资源的利用率，增强库存调度的灵活性，从而缩减库存持有成本（李欣等，2019）[10]。

5 结语

数字化时代背景下，供应链智慧物流与库存管理的变革成为企业提升竞争力的关键途径。传统物流与库存管理模式面临诸多局限，如管理层重视不足、制度与流程不完善、缺乏规范的供应商信用评估流程等。随着物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，智慧物流与供应链库存管理得以深度发展，通过构建信息化、智能化、精细化的管理体系，实现供应链各节点间的有效对接与数据共享，显著提升了企业响应速度与管理效率。

在智慧物流与库存管理体系下，企业需要积极实施精细化预测和智能补货策略，降低库存成本，提高产品周转速度。同时利用大数据、AI与机器学习等技术深度挖掘数据资源，强化数据治理与安全，构建全面的库存监管体系与绩效评价体系，保障物资安全流转，支撑企业平稳运营。此外，基于大数据技术的供应链仓储共享模式能够优化仓储资源配置，提升供应链整体效能。综上所述，数字化时代的供应链智慧物流与库存管理正引领企业向更高效、更智能的运营模式转型，为企业的可持续发展奠定坚实基础。

参考文献

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李佳威.供应链视角下企业物流库存管理的优化[J].中国航务周刊，2022（51）：61-63.

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李欣，郭跃显，侯维磊.基于大数据的仓储共享模式研究[J].价值工程，2019，38（26）：14-16.