以下文章来源于智能互联系统基础科学研究，作者马潇宇

作者简介：马潇宇，北京外国语大学国际商学院副教授，工业互联网产业联盟供应链特设组副主席，清华大学经管学院博士，加州大学伯克利分校访问学者。

01
—
前言

   随着数字经济的蓬勃发展，各领域都在积极推进数字化转型，供应链领域也不例外。但不少人好奇，供应链数字化转型意味着什么？数字化供应链与传统供应链究竟有哪些区别？今天笔者就基于文献阅读和企业调研的一些心得，从“四大类十三小类”对比指标尝试分析总结数字化供应链和传统供应链的区别，希望能抛砖引玉，得到各位学界和业界专家的批评指正。

   为了方便大家阅读，笔者先以一张对比表来概括性描述数字化供应链和传统供应链的区别，后文再对表里涉及的“四大类十三小类”指标，进行逐类的分析与解释。

02
—
正文

   一、供应链组织

   1.组织结构

   传统供应链一般具有以企业为中心的线性链式结构，上下游采用串联方式连接。制造企业往往需要通过分销商、零售商等多层级才能获得用户需求信息，信息的隔阂和滞后让企业无法快速掌握用户需求变化，所以只能以自身企业为中心，根据历史数据和经验来设计产品与制定供应计划。

   数字化供应链一般具有以用户为中心的互联互通的网状结构，采用端到端的并联方式。制造企业可以直连用户，直接掌握用户多样化、个性化需求信息，并根据实时多维数据（如电商平台采集用户购买和浏览数据、物联网平台采集用户使用数据等）来大规模定制产品，真正实现以用户为中心。

   2.连接状况

   统供应链上下游按照供应商、制造商、分销商、零售商、用户的方式连接，无法跨环节连接，存在天然的阻隔。而且各参与主体相对分离，他们有相互独立甚至矛盾的目标。他们没有很好的数据采集和分析方式，仅有的数据散落在各个部门不同系统内部，上下游之间信息传递存在滞后。

   数字化供应链上下游多主体通过全链的数据共享和信息沟通，实现供应链从供应端到需求端的全面互联。如制造商可以和零售商、用户连接，根据零售商实时销售数据来安排发货计划，根据用户实时需求数据来制定生产计划。如多级供应商都可以和制造商直连，便于产品质量溯源和协同创新。

   3.驱动流程

   传统供应链采用离散、按顺序执行的事件驱动型流程，供应链中的企业往往基于历史数据和管理者经验进行决策。传统供应链的经营活动是分散的，供应链各个运作环节之间往往没有高效的沟通和衔接，各企业只能独立制定自身决策。

   数字化供应链一般具有端到端的统筹式洞察驱动型流程，供应链中的企业往往能够收集供应链中多个参与主体的多维数据并联合对其进行最大限度的统筹式洞察，基于数据进行智能决策。这里的多维数据涉及订单、产品、设备、物料、产线、用户等不同维度。

   二、供应链协同

   1.管理工具

   传统供应链管理大多使用企业内部ERP，如SAP ERP、Oracle ERP系统等。ERP系统只提供了核心业务的资源计划解决方案，不能满足企业整体数字化转型的需求。而且ERP系统的应用难以突破不同企业之间的组织边界。

   数字化供应链通过物联网连接所有人、机、物，构建数字化协同平台。数字化协同平台能够构建全业务域数据连接，实现端到端可视，打通全渠道履约。利用数字化协同平台，上下游企业可以高效协同合作，共创最大化价值。

   2.信息共享

   传统供应链上的信息由供应商、制造商、经销商和零售商等各主体甚至各主体内不同部门分别掌握和存储，跨企业跨部门信息共享难度大，容易形成信息孤岛。此外，供应链上下游之间信息一般只能通过订单来传递，普遍存在信息缺失和滞后的缺点，非实时信息交换。

   数字化供应链基于物联网、大数据、云计算等数字技术可以进行多来源实时信息交换，信息不再局限于订单，而延伸到产线、设备、用户甚至外部环境等不同维度。多个供应链成员之间进行数据共享，实现从供应端到需求端的透明可视，共同感知用户需求来提升响应能力，共同识别风险来提升应对能力。

   3.战略协作

   传统供应链模式下，企业仅与个别合作伙伴建立战略合作意向，但是由于传统供应链成员之间无法完全共享信息，难以做到从战略到战术的深度协作以及多业务流程的全面协同。

数字化供应链模式下，企业可以与上下游多个合作伙伴深度战略合作，通过物联网等技术共同采集数据，通过云计算等技术跨企业共享数据，通过区块链、人工智能、数字孪生等技术共同分析利用数据。基于数据联合制定计划、设计流程，共同提升盈利能力、降低潜在风险。

   三、供应链业务

   1.需求预测

   传统供应链一般基于不连续、非实时的数据，进行简单统计分析，加入历史经验判断，对未来用户需求进行预测。由于数据数量少、质量差，加之较少利用人工智能等智能技术，所以预测准确度不高。

   数字化供应链基于互联网、物联网等技术获取的整个供应网络的所有相关信息（包括用户历史和实时购买行为、竞争对手产品和价格信息等），利用人工智能等智能技术深度分析数据价值，精准预测未来需求。

   2.计划制定

   传统供应链模式下，企业主要依靠管理者自身经验和市场洞察手动制定计划，时效性和敏捷性较差。同时，由于信息系统的制约，企业制定计划的过程往往只涉及内部人员，企业外部的供应商、物流商等参与主体较少参与计划的制定。

   数字化供应链模式下，制定计划可在多部门多主体间集成进行，且能够持续改进。不局限于企业内部，企业与上游供给商、下游分销商和零售商可以基于共享数据进行同步计划，甚至在采购、生产、物流等环节可以自动制定与执行计划。

   3.采购方式

   传统供应链中采购双方一般通过人工电话、邮件、当面沟通，不仅成本高、效率低而且双方信息掌握不全面不及时，导致采购商在供应商选择过程中非常盲目，容易出现供应产品质量和交期难以控制等问题。

   数字化供应链中采购双方通过平台高效协作，可以解决信息不对称的问题，进而降低企业采购成本。自动采购系统可以根据当前库存商品的消耗速度、供应商补货周期、商品货价历史变化数据等智能计算最佳补货时点，提高效率。

   4.生产模式

   传统供应链一般采取“一刀切”策略，大规模生产非个性化产品。传统的规模制造生产线流程和生产加工顺序较为固化，生产工艺落后，缺乏柔性制造能力，难以满足个性化、多样化定制的市场需求。

   数字化供应链采取差异化细分策略，通过“用户细分—触点细分—资源细分—产品设计—产品提供”的流程，面向不同用户提供差异化产品和服务。基于用户数据来分析、挖掘个性化需求，打造大规模混线生产的柔性制造体系。

   5.物流运输

   传统供应链中一般采用劳动密集型的运输方式，流程冗长，耗费大量的人力和物力，不仅成本高而且效率低。货物缺乏数字化监控与追溯体系，破损与丢失率不断攀升。

   数字化供应链中采取智慧物流运输，利用数字技术对物流运输全渠道监控、跟踪、管理和干预，并采用多元化的运输方式，如采用机器人、无人机等智能设备进行最后一公里的配送等。同时，利用智能算法可结合实时交通状况优化路线，提高履约效率。

   四、供应链风险

   1.风险成因

   传统供应链除面临自然灾害、国际关系等风险外，常常由于企业间信息传递滞后或失真引发多种风险。例如对供应商实际供给能力和产品质量不了解的采购风险、对需求和供给不确定造成库存水平不可控的库存风险等。

   数字化供应链模式下，全链可以及时共享数据，大幅减小传统的采购风险、库存风险等。但由于数据共享可能带来数据监管漏洞和网络安全风险，而且供应链数据安全具有“突破一点，伤及全链”的特点，危害性大。

   2.风险应对

   传统供应链对各类型风险识别与预判能力不足，无法提前感知未来潜在发生的风险。一旦风险发生，供应链造成中断等不良影响，传统供应链很难在短时间内恢复，而且损失的绩效大，弹性不足。

   数字化供应链利用物联网、大数据分析等技术可以对供应链所处环境进行全面扫描，结合人工智能识别和预判潜在风险事件，建立早期预警系统。一旦风险发生，对供应链造成中断影响，立刻通过更换供应商、调整生产计划、寻找替代运输路线、恢复备份数据等方案解决，快速响应富有弹性。