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智慧供应链构建与优化的主要任务是利用新兴技术（如物联网、人工智能、大数据等）来实现供应链的智能化、高效化和可持续发展，包括实现实时可视化，提高信息透明度，优化数据分析和决策支持，提升灵活性和敏捷性，促进协同合作，增强可持续性等。通过建立数字化平台、整合供应链数据、应用智能算法等手段，企业可以优化需求预测、库存管理、生产计划和物流运输等环节，提高供应链效率、降低成本、满足市场需求，实现可持续发展目标。
近年来，越来越多的企业开始实施智慧供应链管理，对原有管理模式进行改革。尽管现代化的管理模式能够加速供应链的运作，但是供应链容易受到诸多外界因素的影响而无法正常运作。出现意外情况后，无论是供应链上哪个环节的生产及运作受到影响，都会对其他环节的企业发展产生干扰。因此，智慧供应链的构建应该遵循以下原则。
（1）数据驱动：智慧供应链的构建应以数据为基础，通过收集、分析和利用大数据来支持决策和优化供应链运作。数据驱动的方法可以提供准确的信息和实时的洞察，帮助企业更好地了解供应链的状态、需求和风险，从而做出更明智的决策。
（2）整体优化：智慧供应链的构建应该从整体优化的角度考虑，而不是仅仅关注某一环节或某一功能的改进。企业需要综合考虑供应链的各个环节和参与者，并通过优化流程、提高效率和减少浪费来实现整体的供应链优化。
（3）协同合作：智慧供应链的构建需要建立紧密的协同合作关系，包括供应商、物流合作伙伴、零售商以及其他利益相关者。通过共享信息、资源和风险，实现供应链各方的协同规划、协同决策和协同执行，从而提高供应链的灵活性和响应能力。
（4）技术创新：智慧供应链的构建需要积极采用新兴技术（如人工智能、物联网、区块链等）。这些新兴技术可以改善供应链的可视化、预测性和自动化程度，提高供应链的效率、可靠性和安全性。
（5）持续改进：智慧供应链的构建需要有一个持续的过程，需要不断进行改进和优化。企业应该建立能够适应市场环境变化的机制，不断评估和调整供应链的表现，并采取措施来解决问题、改进流程和应对新的挑战。
智慧供应链构建的总体框架包括数据整合与可视化、数据分析与预测、实时监控与响应、协同合作与追溯，以及持续改进与创新，这些组成部分相互关联，可以用智慧供应链管理信息系统和智慧供应链图谱来表示。
智慧供应链管理信息系统是智慧供应链的关键支持系统，其体系结构可以用如图1-2所示的金字塔表示。该金字塔从整个供应链管理的角度，对智慧物流系统进行全面协调、监控和管理。
图1-2 智慧供应链管理信息系统的体系结构
金字塔的底层是系统互联、数据交换和整合平台，用于与供应链各参与方或同一参与方的其他应用系统进行互联对接和数据协同共享。企业内部的应用系统集成主要通过企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）和接口技术等实现，而与外部企业（供应商、制造商和物流分包商）的数据交换则通过系统互联和电子数据交换（Electronic Data Interchange，EDI）实现。
金字塔的第2层是计划协同平台，根据订单和供应链上的资源情况，以智能化方式制订总体物流计划，并将其分解成具体环节或针对具体物流服务商的分计划。这些分计划会被分配给各分包商或子系统，并根据总体计划执行。同时，平台的商务模块根据与各分包商的合同和完成的服务对应付费用进行核算管理，根据与供应商的合同对整个供应链的应收费用进行核算管理，并形成应收/应付凭证，通过接口转发至财务系统。
控制塔位于金字塔的第3层，是针对复杂供应链管理需求而发展起来的体系。它对供应链全过程进行全面监控、异常事件控制和量化考核，类似于机场中高层的控制塔台，具备总揽全局的能力。
金字塔的顶层是商务智能系统，用于供应链的智能化决策支持。当前物流行业的商务智能系统通常基于规则库、知识库和决策支持体系构建，可以完成成本绩效分析、方案推演和优化等基本决策支持功能。通过建立数学模型或应用其他大数据分析方法，实现对整个供应链运作的智能化决策支持。
罗戈研究院在2017年提出了智慧供应链图谱，根据管理层级将智慧供应链自上而下分为3个部分，包括智慧化平台（决策层）、数字化运营（管理层）、自动化作业（作业层），如图1-3所示。如果把智慧物流比作人，那么智慧化平台是“大脑”，数字化运营是“中枢”，而自动化作业则是“四肢”。
图1-3 智慧供应链图谱
供应链的决策层主要包括预测与计划、供应链产销协同、控制塔，以及支撑这些决策功能的优化算法和大数据。此外，与传统供应链主要依靠企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）系统总揽各项业务不同，智慧供应链正在塑造全新的“大中台”概念。通过供应链中台，实现多资源组织和全生态管控与优化，以满足供应链整体的信息化、系统化、互联化的发展需求。图1-3所显示的供应链中台从不同工作台的视角，把整个业务从商品到计划、采购、履约、库存、结算全部包含进来。通过在数据应用架构上设置不同的规则、应用模型和算法模型，为供应链运作提供全方位支持，实现多资源、多组织、全生态管控与优化。包括供应商、商品、订单、库存、结算、会员、模式在内的底层业务为供应链中台提供了实践场景，通过对这些实践场景产生的数据进行数字化处理，将其做成数据架构，再利用人工智能和大数据分析技术，面向不同的角色形成能够支持供应链运作的有效决策，从而指导管理实践。智慧供应链利用智慧化平台去计算、思考、决策，通过数字化运营平台评估供应商供货量、供货价格、仓储量、入仓位置，并对用户喜好、需求数量等做出精准预测，从而指导企业经营以及仓储、运输等自动化作业。
管理层是系统管理层面，通过管理系统来连接作业层，支持决策层。这个系统层面更偏向于供应链执行，更多关注物流和运营，包含车辆管理、运输管理、过程管理和仓储管理，未来也会更多地涉及物联网。
作业层主要是仓储作业和运输作业。基于不同的仓储配送需求，其涉及的内容和模式也各不相同。以零售为例，在典型的B2C（Business-to-Consumer）电商领域，有快递公司和仓配公司，仓库的布局主要是贴近消费端。面向新零售，则需要线上线下融合的仓库门店一体。门店既是仓库，同时也越来越成为新的机会点。对于B2B（Business-to-Business），仓的体系包括流通端的产地仓与销售协同仓、门店仓，随着销售协同仓密度的提高，产地仓将会是新的机会点。
互联网、物联网、云计算、大数据等技术的飞速发展，推动供应链管理逐渐向可视化、智能化、自动化、集成化和云化的方向发展。智慧供应链运作通常会用到以下技术：①数据技术，包括数据收集、存储以及分析技术；②人工智能技术，包括机器学习技术、算法技术；③数学应用技术，包括运筹学与统计学的相关技术；④信息技术，包括信息传输技术、网络通信技术；⑤流程管理技术，包括准时制（Just In Time，JIT）、约束理论（Theory of Constraints，TOC）、业务流程再造（Business Process Reengineering，BPR）等。
在智慧供应链时代，制造企业需要实现物流与信息流的统一。企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此越来越多的制造企业开始重视物流自动化，自动化立体仓库、自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）、智能吊挂系统在制造企业得到了广泛的应用；而在仓储与配送环节，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统日趋普及。仓储管理系统（Warehouse Management System，WMS）和运输管理系统（Transport Management System，TMS）也受到普遍关注。
实现智慧供应链的关键技术还包括自动识别技术，例如无线电射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）或条码、地理信息系统（Geographic Information System，GIS）/全球定位系统（Global Position System，GPS）定位、电子商务、EDI技术，以及供应链协同计划与优化技术等。其中，EDI技术是企业间信息集成（B2B Integration）的必备手段。EDI技术最重要的价值，就是可以在供应链上下游企业之间，通过信息系统之间的通信，实现整个交易过程无须人工干预。历经多年发展，主流的EDI技术已经基于互联网来传输数据，而我国很多大型企业建立的供应商门户实际上只是一种Web EDI，不能与供应商的信息系统集成，供应商只能人工查询信息。
供应链协同计划与优化是智慧供应链最核心的技术，可以实现供应链同步化，真正消除供应链的牛鞭效应，帮助企业及时应对市场波动。虽然部分供应链已实现了信息的交互及业务上的协同，但是这种所谓的协同并没有智能的成分，仅仅提高了人为决策的同步性和反应性。目前，智能决策技术主要包括智能需求预测技术（包括大数据挖掘、机器学习、神经网络等）、智能生产与库存计划决策（包括运筹优化、智能算法技术、决策分析等）、供应链运行智能预警监控技术（包括智能推理、专家系统和仿真技术等）。
智慧供应链的类型与匹配策略是智慧供应链管理中的重要议题。智慧供应链的类型可以根据供应链中信息技术的应用程度和整合程度进行分类，并根据不同类型的供应链选择相应的匹配策略。
信息集成型供应链的核心是通过信息技术的应用，实现供应链各环节和参与方之间信息的整合和共享，从而实现供应链的高度协同和效率优化。在信息集成型供应链中，各个环节的信息系统通过统一的信息平台进行集成，不同参与方之间的数据交换和协同决策得以实现，从而实现供应链的全过程可视化和有效管理。这种供应链的关键特征是采用标准化的数据交换协议和接口，确保信息的一致性和实时性，以及通过信息共享和协同决策支持系统，实现供应链的高效运作和灵活响应。
在信息集成型供应链中，供应链参与方之间的信息流通和协同合作是关键。通过建立统一的信息平台和数据集成架构，不同环节的信息系统能够实现互联互通，实时共享供应链的关键信息，从而提高供应链的响应速度和决策质量。此外，信息集成型供应链还可以通过数据分析和挖掘技术，实现对供应链运作的实时监控和预测分析，帮助企业做出更准确的决策和调整。
匹配策略： 信息集成型供应链的建立和运营需要企业在信息技术和组织管理方面做出相应的投资和改进。企业需要建立适应信息集成型供应链的信息系统架构，包括企业内部应用系统的集成和外部供应链参与方的数据交换。同时，企业还需要培养具备信息集成和协同管理能力的人才，并建立相应的组织机构和流程，以实现供应链各环节的有效协同和决策支持。
网络化供应链的核心是通过互联网和物联网技术，将不同的供应链参与方连接在一起，实现供应链的虚拟化和网络化管理。在网络化供应链中，信息和数据在互联网上进行传递和共享，供应链的各个环节和参与方通过网络进行沟通和协同，实现供应链的高效运作和资源优化。这种供应链类型的关键特征是构建安全可靠的网络通信基础设施，利用云计算和边缘计算技术进行数据存储和处理，以及应用物联网技术实现设备间的互联互通。
在网络化供应链中，互联网和物联网技术发挥着关键作用。通过建立安全可靠的网络通信基础设施，供应链参与方可以实现实时的信息交换和数据共享，加快供应链的决策速度和响应能力。同时，云计算和边缘计算技术使供应链具备强大的数据存储和处理能力，使得供应链参与方可以基于大数据分析和机器学习等技术进行供应链的优化和决策支持。此外，物联网技术的应用使得供应链中的物理设备能够通过网络互联，实现设备状态的实时监测和远程控制，提高供应链的运作效率和可靠性。
匹配策略： 建立和运作网络化供应链需要企业建立安全可靠的网络通信基础设施，保障供应链数据的安全和隐私。同时，企业还需要进行信息系统的升级和整合，确保供应链参与方之间的数据交换和协同能够顺利进行。此外，企业还需要培养具备网络化供应链管理能力的人才，并建立相应的组织机构和流程，以实现供应链的网络化协同和决策支持。
智能化供应链的核心是利用人工智能、大数据和机器学习等技术，实现供应链的自动化和智能化运营。在智能化供应链中，通过引入智能技术，供应链的各个环节和关键决策过程能够自动化执行和智能化优化，从而提高供应链的效率、可靠性和灵活性。这种供应链类型的关键特征是应用数据挖掘和预测分析技术进行需求预测和库存优化，采用智能物流和自动化仓储技术提高物流效率，利用智能合约和区块链技术确保交易的透明和安全等。
在智能化供应链中，人工智能技术发挥着重要作用。通过对大量的供应链数据进行分析和挖掘，人工智能可以帮助企业进行准确的需求预测和库存优化，减少库存成本，降低缺货风险。同时，智能化供应链还可以应用智能物流和自动化仓储技术，实现物流过程的自动化和智能化，提高物流效率和准时交付率。此外，智能合约和区块链技术的应用可以确保供应链交易的透明和安全，减少信息不对称，降低欺诈风险。
匹配策略： 建立和运营智能化供应链需要企业建立适应智能化供应链的信息系统架构，包括数据采集和处理、智能决策支持等方面的技术应用。同时，企业还需要培养具备人工智能和数据分析能力的人才，建立相应的组织机构和流程，以实现供应链的智能化协同和决策支持。
此外，根据具体行业和供应链特点，还有其他类型的智慧供应链，如定制化供应链、可持续供应链等。对于每种类型的智慧供应链，都需要根据其特点和需求制定相应的匹配策略，以实现供应链的优化和提升。