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智慧供应链管理的组织与实施需要适当的技术基础设施、数据采集和整合、系统实施、流程优化和改进、培训和变革管理，以及监控和持续改进等方面的工作。通过有效的组织和实施，企业可以实现智慧供应链管理的目标，并提升供应链的效率和竞争力。
智慧供应链管理的组织是企业为了实现高效、准确和可靠的供应链运作而建立的一套管理机制。这个组织包括多个方面的考虑和实践，如企业管理层的支持、供应链管理团队的建立、跨部门的合作、供应商和物流合作伙伴的参与、培训和教育、绩效评估和激励机制、持续改进和创新等。
（1）企业管理层的支持。企业管理层应该认识到智慧供应链管理对企业业务的重要性，并提供必要的资源和支持。他们需要明确传达智慧供应链管理的战略意图，并与各级员工一起制定并推动相关的目标和计划。企业管理层还应该充分了解供应链管理的技术和趋势，以便有效地指导和支持供应链管理团队。
（2）供应链管理团队的建立。供应链管理团队负责智慧供应链管理的规划、实施和监督，团队成员应该具备供应链管理经验和专业知识，能够协调各个供应链环节的工作。他们需要了解供应链管理的最佳实践和新技术，以指导供应链的优化和创新。供应链管理团队还可以与其他部门合作，推动供应链管理的落地，并确保各项策略和目标的实施。
（3）跨部门的合作。智慧供应链管理涉及多个部门和环节的协同合作。企业应该建立跨部门的合作机制，促进采购、生产、物流、销售等部门的密切合作，从而确保供应链各环节之间的信息共享和协同工作。跨部门的合作可以帮助企业更好地协调供应链的各个方面，提高供应链的整体效率和响应能力。
（4）供应商和物流合作伙伴的参与。企业应该与供应商建立良好的合作关系，共享信息并进行协同发展。通过与供应商的紧密合作，企业可以更好地控制供应链的可靠性和可见性。与物流合作伙伴合作，可以确保物流过程的可见性和协同性，提高运输效率和货物跟踪能力。供应商和物流合作伙伴的积极参与有助于构建一个更加高效和协同的供应链网络。
（5）培训和教育。为了支持智慧供应链管理的实施，企业应该提供培训和教育。智慧供应链管理涉及新的技术和工作方式，员工需要熟悉和掌握相关的概念和工具。企业可以通过内部培训、外部培训机构培训和在线学习等方式，向员工提供培训和教育机会。这可以帮助员工适应智慧供应链管理的变化，并提高他们在供应链管理中的专业能力和素质。
（6）绩效评估和激励机制。企业应该建立绩效评估和激励机制，以确保智慧供应链管理的实施和持续改进。这可以通过设定供应链管理的关键绩效指标来实现，如供应链响应时间、库存周转率、供应链成本等。员工的绩效评估和奖励机制应与这些指标相结合，激励员工积极参与智慧供应链管理的工作。企业可以设立供应链管理的工作目标，并将其纳入员工绩效考核体系，同时提供相应的奖励和认可措施。
（7）持续改进和创新。智慧供应链管理是一个不断演进的过程，企业应该鼓励员工提出改进和创新的建议，并建立反馈机制，及时采纳和落实有效的改进措施。可以通过定期的供应链绩效评估和问题识别，以及持续的交流和沟通来实现。企业还可以组织跨部门的改进团队，专门负责智慧供应链管理的改进项目，推动创新和卓越的供应链管理实践。
总之，智慧供应链管理的组织是为了实现高效、准确和可靠的供应链运作而建立的一套管理机制和团队结构。这个组织需要管理层的支持、供应链管理团队的建立、跨部门的合作、供应商和物流合作伙伴的参与、培训和教育、绩效评估和激励机制、持续改进和创新等多个方面的考虑和实践。通过建立这样的组织，企业可以更好地管理供应链，提高运作效率，降低成本，增强竞争力。
在智慧供应链结构中，企业扮演着关键的角色，其不仅是供应链的参与者，还是供应链的管理者和推动者。概括起来，企业在智慧供应链中承担着以下5个重要角色。
（1）供应商角色。作为供应商，企业需要与下游参与者建立紧密的合作关系，利用智慧技术提高供应链的可视化和透明化程度。通过供应链数字化平台，企业可以实时监测原材料和零部件的库存水平、交付状态和质量信息。此外，企业可以利用预测分析和需求计划工具来预测市场需求，提前准备和调整供应计划，确保准时供应并降低库存成本。通过与供应链中其他参与者的紧密协作，企业能够实现供应链的协同作业，确保物流的高效运转。
（2）制造商角色。企业可以利用物联网和智能制造技术来优化生产过程。通过将设备连接到物联网，并采集和分析实时数据，企业可以实现设备的远程监控和故障预测，从而提高生产线的效率和可靠性。智能制造技术可以支持灵活生产和定制化需求，通过快速调整生产线和生产节拍来满足不同市场需求。企业还可以利用智慧技术来优化物料管理、质量管理和工艺管理流程，从而提高产品质量，降低生产成本。
（3）分销商和零售商角色。企业在扮演分销商和零售商的角色时，可以利用智慧供应链技术来了解市场需求、消费者行为和销售趋势。通过整合多种渠道的销售数据和社交媒体信息，企业可以进行精准的市场分析和预测，以优化库存管理、定价策略和促销计划。智慧供应链技术也可以支持实时库存跟踪和订单管理，确保及时交付，满足客户需求。企业还可以利用智能物流和配送技术，实现供应链的可靠性和响应性，提升消费者体验和品牌忠诚度。
（4）技术创新者角色。企业在智慧供应链中扮演技术创新者的角色时，需要积极探索和应用新兴技术，以推动供应链的数字化转型和创新。例如，企业可以利用人工智能和机器学习来优化需求预测和预防性维护，通过大数据分析和可视化工具来实现供应链的实时监控和决策支持。企业可以利用区块链技术来增强供应链的透明度、可追溯性和安全性，实现更高水平的合作和信任。此外，企业可以积极参与供应链数字化平台的开发和应用，推动供应链各方之间的数据共享和协同创新。
（5）供应链管理者。作为智慧供应链的管理者，企业需要制定和执行供应链策略，协调供应链各环节和参与方的合作，确保供应链的顺畅运作和目标的实现。企业还需要建立有效的供应链管理体系，包括数据管理、风险管理、合作伙伴关系管理等，以实现供应链的高效管理和持续改进。
智慧供应链管理是一种综合性的管理方法，它应用了各种技术和实践，以提高供应链的效率、准确性和可靠性。在智慧供应链管理的应用和实践中，涉及数据分析和预测、实时监控和协同、风险管理和预警、供应链可视化和透明化、供应链协同和合作，以及可持续性和环境友好等方面。区别于传统供应链管理，智慧供应链管理具有复杂性和集成性的特点。整个组织架构和层级的控制与协调，即供应链协同，正是智慧供应链运作的关键及其重要价值所在。现阶段，供应链中台、智慧物流配送中心以及基于机器学习和优化算法的企业决策分析应用是比较典型的智慧供应链管理的应用及实践。
供应链中台是数字化供应链中最核心的产品。在传统供应链管理过程中，采购、生产、物流等流程基于ERP系统串联在一起。而在智慧供应链管理过程中，供应链整体的信息化、系统化、互联网化主要基于供应链中台实现。采用中台架构的数字化供应链应用了互联网思维和技术，使企业的数据能实现实时在线、互联互通，并能够在库存共享、全渠道订单交付、价格管理、分销体系及客户需求管理等方面为企业带来全新的体验。
例如，京东一直致力于打造数智化供应链，连接消费互联网与产业互联网两端，并提出开放供应链技术，联合供应链中各参与企业共同进行降本增效，实现合作共赢。基于这一逻辑，京东在2020京东全球科技探索者大会上推出了4款帮助企业进行数智化转型的产品，分别是泛零售技术服务平台“零售云”、数字化供应链平台“京慧”、智能客服与营销平台“言犀”和市域治理现代化平台“仑灵”。
不难发现，这些产品是京东自己在零售、物流、客服等方面经验的系统性对外输出。以“零售云”为例，它通过将技术、业务、数据、用户四大中台的能力通用化，首次把京东零售积淀多年的全链路技术及方法论体系化对外输出，实现技术实施、运营流程、业务活动的全面标准化。
智慧物流配送中心采用先进的计算机通信技术、RFID技术、GPS技术、GIS技术等，通过科学化、合理化的科学管理制度，采用现代化的管理方法和手段，借助配送中心智能控制、自动化操作的网络，在基本实现机器自动堆垛、货物自动搬运、产品自动分拣、堆垛机自动出/入库等功能的基础上，实现整个物流作业与生产制造的自动化、智能化与网络化，并最终实现配送功能集成化、配送作业规范化、配送服务系列化、配送目标系统化、配送手段现代化、配送组织网络化、配送经营市场化、配送管理法制化。智慧物流配送中心可实现对整个物流配送过程的实时监控和实时决策，实现商流、物流、信息流、资金流的全面协同，充分发挥其基本功能，保障相关企业和用户整体效益的实现。
在仓储监控业务中，智能物流系统依靠比较成熟的RFID技术，采用远距离识别方式，利用网络信息技术对出/入库及在库商品进行智能化、信息化管理，实现自动记录货品出/入库信息、智能盘点、自动记录及发布货品的状态信息、车辆配载智能化、卸货盘点智能化等功能。
在企业决策分析中，结合机器学习和优化算法必不可少。企业利用大数据进行学习和建模，以及运用优化算法来寻找最优的决策方案，可以更好地理解和应对复杂的问题和挑战。机器学习技术能够从海量数据中提取有价值的信息，揭示数据中的模式和趋势，用于预测、分类和优化。而优化算法则能够在给定的约束条件下，寻找最优的决策方案，使特定的目标函数达到最大或最小值。这种结合机器学习和优化算法的方法为企业决策提供了更准确、全面和优化的解决方案，从而提高效率、降低成本，并增强企业的竞争力和业绩。
例如，苏宁易购2019年6月发布了智能决策系统，该系统通过诸如运筹优化、机器学习和深度学习算法等技术，能够实现货物的感知、资源的调度与决策分析，尤其是从辅助决策到自主决策。苏宁易购的智能决策系统建立了3个核心应用，分别为智能网络规划、智能仓储与智能调度。
（1）智能网络规划的主要功能包括网络布局、运输网络规划等，即运用大数据和运筹优化算法，对苏宁易购的供应链全流程进行分析。
（2）智能仓储方面，苏宁易购通过人工智能技术与作业场景的深度结合，建立了仓库管理的一体化解决方案。该方案覆盖库内布局、上架、补货、调仓、理货、拣选与包装七大作业环节的算法体系，提供评估、诊断、建议、再评估的闭环反馈服务，能够明显提升仓库利用率和作业效率。
（3）智能调度的主要功能包括干线运输的车型推荐、支线运输的车辆路径规划和末端的揽配订单分派。苏宁易购借助人工智能技术，实现运配环节的车辆、人员、设备等作业资源的协调统一，使作业效率最大化。
通过苏宁易购对大数据、机器学习等技术的应用可以看出，挖掘供应链中的数据价值可以重塑物流运作流程，赋能供应链流程和信息透明化，实现降本增效的目标。