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智能供应链管理是一个复杂、动态、多变的过程，未来将更多地应用物联网、互联网、人工智能、大数据等新一代信息技术，更倾向于使用可视化（而不是此前精益生产通用的信息展示板）的手段来显示数据，采用移动化的手段来访问数据；也更重视人机系统的协调性，实现人性化的技术和管理系统。基于此，企业可从图2-5所示的切入点来构建智能供应链。
图2-5 构建智能供应链的切入点
从政府而言，提供了企业构建智能制造、智能供应链的环境和大平台；从企业而言，不同的企业有不同的产品、服务方式和客户，体现不同的核心竞争力，所以，他们需要具有个性化的供应链发展方向，比如智慧化等级、优化的重心、产品的流转效率设计、客户服务的响应等级、不同环节的数据敏感度设定等。所以，不可能让所有的企业都盲目追求“一样的智能供应链”，也就是说，未来的智能供应链只有趋势，没有定式。
既然如此，那么企业就必须由领导层授权提出能够支撑其核心竞争力的智能供应链发展战略，以引领其智能化迭代升级的有效路径，适时做出战略组织调整，之后才有采购策略、库存策略、制造策略、交付策略、成本策略等，然后在技术选择上做出精准的判断和导入，从而保证供应链运营目标、战略支撑、指标分解，达到最终的战略绩效。
小提示
供应链智能战略是企业最首要的协同方向和准则，如果没有智能供应链战略引导，再好的规划也没有依据、没有落脚点、没有升级路径；什么是对的，什么是错的，也没有判断准则。
随着产品和服务的个性化需求的不断具体化，不同产品具有不同的制造、流转方式，其经历的智能化环节也有所不同，那么企业势必要分析消费者需求、市场变化、产品/服务的模式的变化，从而提纯企业需要的智能供应链的差异化竞争能力。
传统的供应链平台大部分都是链式而且断点、分散的，没有强调端到端的服务机制，无法保证有效的OTD（订单到交付）；在广度上并没有思考合作伙伴的横向联系，所以订单也是单纯的以单个交付为目的，信息是零散的、单向的，而没有考虑多个订单的协同排序以及资源的同步利用和分配。
智能供应链平台需要将产品、客户、供应商、技术、服务、订单、物料、工厂、产能、库存、仓库、门店、计划等都整合到一起，服从和服务于企业供应链大数据的逻辑要求，从而保证供应链在运营过程中能够适时抓取标准—计划—执行之间的数据差异，然后进行自我反馈、自我补偿、自我优化和自我调整，形成智慧的行动。
由于供应链过程的复杂性，影响因素过多，传统供应链强调应急解决方案，优秀的供应链则更加强调具有过程瓶颈的早期识别和预警，从而进行自我调整和预防，避免紧急情况的出现。
一般而言，早期预警能力会采用流程模式。但是，智能化的供应链将采取仿真模式，针对任何一个特定的订单，率先在供应链平台系统中“跑”一遍，从虚拟订单流程开始全过程过一遍，在过程中快速发现瓶颈，提出预警，从而在生产之间解决瓶颈问题，保证供应链过程稳定、可靠，从而提供生产智能化的基础和可得性。
传统的供应链过程也提倡可视化，但是主要表现在现场的打印、书写表单和指标标识，先进一点的用上了与软件联系的显示屏，但主要还是人工输入相关数据。这种可视化体现的数据特点是静态的，或者说是滞后的，无法实时显示供应链过程的动态变化，更无法体现数据之间的逻辑关系和联动、协同关系，其中很多还是无效数据。
而智能供应链不但需要将所有的有效数据显示出来，并且必须是同时、同一频率、同一事件、同一逻辑、可追溯地显示出来，同时不仅仅是给管理者（人）监控，更多的是形成自我分析、自我反馈、自我调整、自我优化的过程。此时，管理者更多的是“看”，而不是干涉，由此企业大数据管理也就水到渠成了。
此外，企业建设智能供应链还应注重图2-6所示的几个方面。
图2-6 建设智能供应链应注重的事项
随着《中国制造2025》战略以及相关配套政策陆续出台，中国制造业正加速向智能制造转型升级，智能供应链建设也由此成为制造业升级发展的必然趋势。汽车、家电等多行业的领先企业在从“制造”向“智造”转型中，正努力构建智能供应链生态圈。
不过，目前从中国制造行业供应链系统构建的总体情况来看，对智能供应链认识不充分、缺少智能供应链战略、物流信息化水平低、信息孤岛大量存在、专业人才缺乏等问题依旧十分突出。只有解决这些问题，才能有效加快智能供应链系统的构建，推动智能制造尽快落地。
与发达国家相比，我国制造行业供应链系统的建设仍处于探索阶段，基础薄弱；与此同时，广大企业对供应链的本质认识不深，只知道智能制造是大趋势，却不知为什么要这样做，也不知道如何落地，更不要说从智能供应链角度切入了。没有智能供应链战略，没有明确的价值方向引导，使得我国的制造企业们在面向智能制造时困难重重。
因此，面对智能制造，制造企业需要加深对智能供应链的理解，制定智能供应链发展战略，明确个性化的供应链发展方向，如智慧化等级、客户服务的响应等级、产品的流转效率等，引领企业生产向智能化迭代升级，保证企业运营发展目标的实现。
面对智能制造，整个智能供应链体系下的智能物流系统应该是智能化的物流装备、信息系统与生产工艺、制造技术与装备的紧密结合。不过目前来看，制造企业的物流系统建设落后于生产装备建设，物流作业仍处于手工或机械化阶段，物流信息化水平不高，距离物流自动化、智能化还有很长的路程。
面对这些情况，制造企业需要不断强化智能物流系统建设，加强物联网技术、人工智能技术、信息技术以及大数据、云计算等技术在物流系统中的应用，提高物流信息化水平，实现整个物流流程的自动化与智能化，为智能制造和智能供应链建设提供强有力的支撑。
智能供应链建设同样离不开供应链上下游企业的协同互动。当前，制造企业应该通过物联网、云计算等信息计算与制造技术融合，构建智能供应链平台，实现与上下游企业的软硬件制造资源的全系统、全生命周期、全方位的联动，进而实现人、机、物、信息的集成、共享，最终形成智能供应链生态圈。
专业的供应链人才是智能制造和智能供应链系统构建的关键。然而目前，多数制造企业不注重供应链人才的培养，很难具备充足的专业人才。
今后，企业的供应链系统建设需着重从人才建设角度出发，一方面，对现有的员工进行培训，使其掌握现代供应链系统构建的方法和知识，为供应链系统的构建提供保障；另一方面，要与各高校及科研院所进行深入合作，形成产学研用一体化的人才培养和引进模式，为智能供应链系统的构建注入新鲜血液。
总之，智能制造需要制造企业供应链具备更智慧的能力，也对供应链体系里的物流系统提出更智能的需求。在这种大趋势下，制造企业需要与供应链上下游深度协同合作，加强互联互通，加快智能供应链建设步伐，不断完善企业的智能物流系统，切实推动中国制造向智能制造转型升级。