1.2 智能供应链概念、本质、特点、差异分析

1.2.1 智能供应链的概念

1.智能供应链定义

供应链是一种网链结构，而智能供应链是一种更加高级的供应链表现形式。

智能供应链是指在互联网/物联网环境下，消费者（客户）发布、寻找个性化的产品或者服务，触发相关组织（企业）利用智能供应链云平台和大数据资源，进行跨企业智能预测、沟通和整合供应链资源计划，将消费者（客户）、门店、零售商、品牌商、研发者、智能物流服务供应商、智能制造商、材料/零部件供应商智能协同起来，实现智能研发、智能采购、智能生产、智能交付、智能结算，从而满足消费者需求的网链式智能服务体系。

智能供应链主要实现各项资源智能化自主整合。从业务形态而言，不再是自上而下的“分工”模式，而是供应链网络化平台的“自愿参与，实时组合”模式；从市场主导而言，智能资源应用不是由某一个具体的“核心企业”来主导，而是根据消费者和市场需求，实时有序、智能化地组合起来；从产品和服务而言，不再是供应方先有产品（很多时候表现为库存）或者服务，而是智能供应链体系因应客户要求进行个性化的产品设计、制造以及服务，从而达到客户满意度；从供应链要素形态而言，智能供应链元素不再是固化、单向，而是通过物联网平台接入协议实时服务，合格合理者介入其工作场景，否则，无法介入其业务环境；也不仅仅是限于实体制造、门店营销和数理统计，以及有了订单之后的“响应”，而是更多地会出现虚拟制造、网络渠道、大数据算法和智能决策，从而形成无处不在、虚实结合的能够针对消费者个性化需求早期感知的智能服务体系。

智能供应链并不是传统供应链的颠覆和排斥，而是一种更加高级的供应链体系结构。

2.智能供应链图谱

智能供应链不是单纯、有形的“链式结构”或者“网状结构”，而是虚实结合、虚实联动的多维的智能化增值服务系统。

任何组织或者企业，抑或是其所提供的产品或者服务，要在智能供应链服务体系中生存和发展，都必然需要经历创造价值、传递价值和获取价值的过程。

创造价值是指企业最终产品或者服务的社会价值，严格来说，它是一个社会效用的概念，通常而言，是指消费者从企业的产品和服务中所获得的满足，也就是客户价值，或者消费者价值。

传递价值则是智能供应链的关键使命。企业如何合理、有效利用智能供应链平台进行资源运作和管理，更准、更快地获得客户或者消费者的需求（传递客户需求或者市场价值），然后有效地满足该需求（传递产品或者服务价值），从而提升企业产品、服务要素的周转效率（传递周转价值），提升企业的利润能力，使得股东和员工的利益得到最终体现（传递企业价值或者品牌价值）。

获取价值是指企业必须在自己所创造的价值中获得满意的份额。获取价值经常与创造价值相联系，一般而言，创造价值是最基本的，没有创造价值，企业获利则无从谈起。但是在传统供应链中，由于“核心企业”的存在，供应链上的其他企业所创造的价值，往往只有一部分价值能够被相应企业获取，其他部分则成为消费者剩余、“核心企业”剩余或者被各环节分走了，甚至还有不少部分被作为成本或者效率浪费了。一些企业创造了很高的价值，但企业的获利能力并不高；相反，一些企业几乎攫取了其所创造的所有价值。智能供应链服务体系中，由于物联网化的接入协议是完全自愿、自主、自由、平等的，所以，创造价值、传递价值与获取价值，更趋于合理、均衡（因为如果不符合企业的价值导向，那么可以随时中断服务或者退出相关协议）。

于是，物联网环境下的所有供应链要素都将按照自己的价值导向来参与供应链协同，前提是遵守互联网/物联网上共同遵守的规则。智能供应链的要素彼此之间互为前提，互为因果，交互并行与排队过程，是一个复杂的系统。智能供应链图谱如图1-3所示。

如图1-3所示，根据智能供应链图谱并结合企业特点，分别从智能供应链战略维度、智能供应链资源属性、智能供应链发展阶段和智能供应链表现形态等四个方面对智能供应链的定义进行解读。

（1）智能供应链战略维度 智能供应链的战略维度分为战略层、管理层和操作层。

战略层 战略层强调智能供应链战略是一种思想，一种思维方式。企业需要站在供应链未来智能化的角度思考现在。供应链战略不是说公司供应链现在怎样，而是公司将来希望变成怎样，更重要的是面对未来智能化的趋势，企业业务如何顺势介入、强力发展。正如图谱所示，未来消费者成了供应链的拉动和主导要素，供应企业不可能生产出产品等待销售，更不可能根据前面环节给出的销售需求来响应，企业必须在掌握数据的情况下，进行消费者行为和需求分析及精确定义产品和服务，并且结合其他影响要素（如政策、季节等）进行跨企业的预测和决策，从而进行供应链资源计划和运作，而这些庞大的数据和信息，不可能由人工完成，而是应该由系统和体系进行前瞻性的认知分析、指标分析、算法优化，形成自主控制，达到自组织、自反馈、自调节、自优化的能力。在这种思想和逻辑环境下，只有根据自己的核心竞争力，切入到智能供应链环境中，并且调动相关资源，根据供应协议，完成产品和服务的提供，从而达到客户满意度。这就需要企业有一个文件化的供应链愿景和战略，并且所有环节、部门和员工都应该对这个愿景和战略有清醒的认识，需要有着共同的目的和目标。

供应链愿景和战略是整个企业愿景和战略的基础部分，所以，企业在思考供应链战略时，需要考虑五个方面的含义。

1）全局的思想。供应链战略就是从全局的角度来考虑问题，追求整体最优化而不是局部最优化。供应链战略愿景和目标决定了企业的价值导向和资金流转能力，在对企业重大投资活动进行评价时，需要评价的并不仅仅是这一项目本身的现金流（如批量运输以降低运输成本和提高库存），而是这一项目所产生的增量现金流（如提高企业库存周转率）——该项目对企业其他业务现金流所产生的影响（如效率损失带来的机会成本）并最终从总体上产生的现金流增量。

2）长远的思想。供应链战略是着眼于未来的考虑，战略行动追求的是未来长期的回报而不是短期的利益。未来无疑是智能化的趋势。因此，在一些战略性资源的获取（如智能制造、AI技术、智能物流、算法资源等）或战略性能力（如热销产品的打造能力、消费者需求分析和引导能力）的培育上，战略思想倾向于放弃短期的利润（如以库存换到货准时率、以降价维持销量）而巩固重拾自己的核心竞争力（如客户需求感知、定义和引导，将研发的产品价值传递给消费者），只图眼前利益而放弃长远战略性投资的企业必定会使未来的竞争处于劣势，甚至被淘汰出局。

3）整体运作的思想。战略思想强调整体性运作，智能供应链战略是一个有机的整体，其各个要素、环节、部门的运作是相互依赖、相互支持，并且互为因果的。在数字化、智能化的供应链环境中，上下游环节、部门间的协调性与合作的能力对于企业竞争而言非常重要。这要求供应链上的企业从制度上、目标计划体系上都要保持一致性。

4）竞争的思想。供应链所面临的市场环境是一个动态竞争的环境，企业时刻面临着各种各样（技术的、产品升级的、消费者变化、数据真实有效性等）的竞争威胁。供应链战略思考不仅考虑自身的供应链发展方略，更要关注其整个业态的供应链发展趋势与导向，以及竞争对手的战略，从而不断提升或巩固自身在行业中的优势地位。

5）多维度的思想。智能供应链战略需要考虑四个维度：发展空间、资源整合、达成时间和竞争模式。如图1-4所示，智能供应链未来发展空间主要考虑的是公司智能供应链战略是对于企业的影响，还是行业、产业甚至国家乃至全球的影响；智能供应链资源整合考虑的是供应商、研发商、制造商、物流服务商、学会协会、信息技术、数据与算法研究者、咨询服务机构等的协同参与；智能供应链战略达成时间考虑的是里程碑节点，比如企业智能供应链战略达成时间节点可以协同中国制造2025、2035或者2049等国家战略；智能供应链战略竞争模式考虑的是企业依靠什么致胜，比如领先竞争、协同竞争或者差异化竞争。

管理层 智能供应链管理层强调站在运营的角度思考标准问题。消费者通过各种渠道（也就是企业销售的不同渠道，经销商、门店、电商平台、直销平台等）提出消费体验和购买需求，这些需求可能有现成的产品满足，也可能完全是新的个性化需求，需要平台或者品牌商（很多时候也是制造商、研发商）进行感知、分析、识别和集成，形成有效预期或者真实需求，然后经过供应链协同计划平台（SIOP产销协同模式），将预期和订单分解为不同的拉动元素，传递给研发商或者智能制造工厂；研发商（或者研发部门）根据预期进行产品研发，打造热销产品（通俗所称之“爆款”）和产品策略，并且提出制造、销售与导购要求；物联网环境下的智能制造工厂根据订单要求通过智能计划与执行协同平台进行自主安排相关制造与交付资源——互联互通的材料供应商、智能物流服务提供商、智能寻源的采购、智能制造设施、成品自主打包，形成（智能化）产品，协同智能仓储系统、运输系统、配送系统（包含逆向回收系统）、智能交付系统，按照客户约定的到货方式与时间，交付给客户。

在此期间，将涉及多项供应链战略绩效指标分解与协同（自愿加入的“合工”模式），比如客户满意度、交付准时率、库存周转率、订单响应时间、热销产品比率、产品新鲜度、过程服务质量、货物安全度、过程碳足迹追踪、可追溯性等，这些指标不是单纯独立地存在，而是通过智能供应链战略导向与价值诉求细化分解而来，彼此之间具有严密的逻辑关系；这些指标也不再是依靠传统的人力的、间断性的、延时性的统计和分析，而是智能供应链全过程自主采集、连续采集、实时采集、系统集成系列数据，从而形成从消费者-需求-研发-采购-制造-打包-转运-配送-交付-评价-后反馈全过程的供应链大数据。

因此，智能供应链需要通过物联网/互联网/云平台来实现消费大数据和（供应）制造大数据（工业大数据、工业互联网）的无缝链接，从而实现跨企业的智能化预测和供应链资源整合计划（通常所说的“聚核”——汇聚所有的核心竞争力拥有方）。

由于有了系统数据支撑，智能供应链在需求明确时可以形成全过程仿真（可以分解为消费者购买仿真、研发仿真、智能制造仿真、智能物流仿真等），仿真颗粒度可以细化到每一个消费者、每一个订单、每一种产品或者需求描述、每一个环节、每一台设备或者人、每一个场景、每一笔对应资金等，必要时（如汽车制造与运营领域、轨道制造与运营领域、航空航天领域、食品医药领域）可以实现来源可追溯、去向可查证。这在传统的供应链管理中是难以想象的。

操作层 智能供应链操作层需要站在系统的角度上协同运作。智能供应链作为客户价值、产品价值和企业价值传递的关键途径，需要保证每个环节都真实地传递需求、产品和服务，以及相关的信息。如研发的产品必须要考虑消费者的个性化需求；智能制造的产品是完全满足了研发的各项指标和工艺要求；智能物流过程能够实现保值和订单精准配送的要求；门店与导购能够真实地把产品研发价值导向、功能、质量、创新、智能化、价格等完整地告知或者传递给消费者；现场管理者能够根据消费需求场景发现消费者行为习惯、爱好导向，提炼出未来热销产品的需求导向；消费者体验过程能够真实地感受到销售方宣导的那些产品和服务的功能和质量以及创新点，从而获得满意度。

为了达成上述操作过程要求，以达到需求-信息-研发-制造-物流-交付过程的一体化、一致化，过程中要求数据可采集、可分析、可识别、可连通，来保证各个环节作业的有效性、透明性和可感知性，智能供应链的有效运作势必需要根据应用场景采用各类技术。

如，在消费者端，可能使用增强/虚拟现实技术（AR/VR）方便消费者不用到物理商场，便可以感知到各类陈列的产品，也可能使用移动通信、移动支付方式购物。

在门店管理方面可能采用消费者识别技术来自动收集、关注、分析、识别客户对于（现实）陈列产品的各项要素的兴趣度和购买可能，来自动获得消费者行为习惯和需求导向，从而形成丰富的客户需求大数据和智能化预测。

在终端智能物流配送与交付过程中，可能采用库存管理软件、条码（或RFID）数据采集、自主补货机制、无人机技术、无人驾驶技术等。

在智能化物流配送中心，可能涉及供应链网络智能化布局、智能化库存与补货策略、全自动立体库（AS/RS）、智能导航搬运小车（AGV）、条码（或RFID）数据采集、仓库管理系统（WMS/WCS）等。

在运输过程中可能用到智能导航系统（北斗）、智能（无人）驾驶、新能源智能运输车、速度传感器、远程车辆监控、（对于冷链可能使用）温湿度传感与管理技术、条码（或RFID）数据采集、运输管理软件（TMS）等。

在智能制造端，可能使用到数字化设备、自动检测技术、智能机器人、智能搬运车（AGV）、条码（或RFID）数据采集、工位配送智能化物流系统、与机器人对接物料的智能单元化技术、3D打印技术、MES、ERP、APS等。

在智能采购环节，可能使用到智能化寻源技术、供应商自能化识别技术、供应商同步研发技术、智能化评估供应商生产保障与交付能力、成本自动化测算、入厂物流智能化管理、预约到货技术（ASN）、与供应商的联通技术（EDI或者SRM）、循环取货技术（Milk-run）、到货产品智能检测技术等。

在研发端，可能使用在线研发技术、虚拟制造技术、新产品供应链过程仿真技术、热销产品指数实时测试技术、3D打印技术、供应链瓶颈先期识别技术等。在预测与供应链计划端，可能使用到人工智能决策技术（AI）、供应链要素算法技术、数字化供应链规划与优化技术、供应链资源计划与协同技术、数据存储技术、数据通信技术等。

上述技术的使用，离不开通信、物联网、高速公路、铁路、飞机、轮船等基础设施。

（2）智能供应链资源属性 如图1-3智能供应链图谱所示，由于智能供应链的多维度（涉及范围广、环节多、居于企业和资源管理战略高度、运营作业的技术深度等）、系统性要求，涉及各项不同的资源，这些资源大致可以分为客户资源、数据资源、产品资源、供应资源和技术资源等。

客户资源 客户资源主要是终端消费者和客户，他们可能通过门店、直销平台或者零售平台提出自己的个性化需求。消费者由于年龄籍贯、成长背景、生活环境、学识水平、应用场景等不同，决定了其对于产品和品牌的认知状况不一样、购买行为不一样、对于质量、质感和价格（促销策略等）的敏感度不一样、品牌忠诚度、购买/使用率、转换率、美誉度、产品性能、包装、口味、颜色、规格等都不一样，决定了消费者购买存在多变性、不可预测性和个性化特点。如何吸引消费者（通常谓之“引流”）并且促进购买（甚至是反复的购买，通常谓之“客户黏度”）是所有企业都需要重点思考的问题。而对于客户资源的掌握，决定了企业研发策略、产品策略和供应链策略，而上述（包含不限于）的要素仅靠传统的人工模式是无法实时、综合、立体化地捕捉和分析的，在智能供应链上，谁能够率先掌握客户资源，分析客户数据，通过科学的算法，明晰客户消费导向、产品需求与购买导向，谁就掌握了市场的主动，具有了立于不败之地的土壤和基础。

数据资源 主要包含消费者大数据和供应、制造大数据（工业互联网），存储于互联网/物联网/云计算平台，通过跨企业的智能预测和供应链资源计划来协同，从而驱动相关供应链要素完成客户价值。数据是供应链运作过程中的量化结果，更是供应链智能化决策过程的基础要素，用数据来指导和决策企业经营管理，是大势所趋。通过挖掘和洞悉数据背后的逻辑、规律、趋势和技术发展，可以更好地感知需求、确认发展状态、识别风险并且预警、预见未来。数据资源是智能供应链的建立、发展、运营的灵魂。

产品资源 主要包含有形产品和服务（品牌），可能来源于客户参与定义、研发商（专业研发）和供应商技术与工艺引入等渠道，最终由品牌商和制造商完成客户价值的表现和承载。企业在研发、生产（包含OEM/ODM等生产外包）、销售产品时所运用的一系列措施和手段（包括产品定位、产品组合模式、产品差异化模式、新产品开发模式、品牌策略以及产品的生命周期运用策略）都可以称之为产品资源。在智能供应链发展过程中，资源决定了产品策略，产品策略又往往决定了智能供应链策略——企业首先要明确能提供什么样的产品和服务去满足消费者的要求。产品资源是市场营销组合策略的基础，从一定意义上讲，企业成功与发展的关键在于产品满足消费者的需求的程度以及产品策略正确与否。产品资源是智能供应链得以体现核心竞争力的“王牌”。

供应资源 主要是根据在智能供应链上的不同环节，所体现出来的实物流、信息流、资金流的流转效应。供应资源是智能供应链的关键脉络，可以分为智能制造端、零售端、流通过程服务端和结算与支付端。

智能制造端主要是应对数字化、网络化、智能化制造所需要的供应链智能化协同，至少包含上游材料供应商的互联互通、第三方物流的互联互通、智能化采购和采购入厂物流的智能化、智能生产和工位物流的精益、智能化配送、成品打包下线和智能化存储、发运（可能涉及下线装柜、下线装车），在工业互联网环境下（形成工业大数据）解决智能化采购供应和智能化生产供应，以保证制造端的快速响应和有效交付能力，传递制造价值。

零售端主要是应对消费者多样的消费和购买需求，所需要的供应链智能化协同，至少包含线上线下管理（O2O）、电商策略（C2B/B2B）、经销商策略、（连锁经营）门店选址、陈列、消费者行为识别（可能参与产品定义）和消费大数据管理、从而形成需求预测和热销产品引导，以拉动后续的研发和制造供应，传递消费者（客户）需求价值。

流通过程服务端主要是实现智能采购、智能制造、智能运输、智能仓储、智能配送、智能交付、智能逆向回收等过程一体化、信息互联互通化、实物物流有效增值化的供应链智能化协同，通常表现为以供应链服务为主体的第三方物流服务公司（3PL、4PL）转型升级后全链打通的智能服务平台，至少解决智能供应链流通资源计划与协调（如对供应商的智能化预约到货ASN、成品的预约装柜与发货），运力规划与运营管理、智能物流中心的管理与监控、终端客户配送与补货的智能化调度、库存策略与智能化管理、物流路径优化与算法等，从而实现供应-需求端之间的智能化价值对应，传递流转增值价值。

结算与支付端主要是实现上下游环节完成了交付需要实现的结算与支付的方式。随着现金结算日趋减少，第三方支付模式不断增加、供应链金融的智能化变得越来越常态。智能供应链金融（SCF，Supply Chain Finance），主要是银行通过互联网/物联网协同中心进行跨企业的智能化预测以及供应链资源计划与整合，将关键企业和上下游企业联系在一起提供在线的、灵活运用的、全过程可控（区块链）的金融产品和服务的一种融资模式。这是商业银行信贷业务的一个专业领域（银行层面），也是企业尤其是中小企业的一种融资渠道（企业层面），就是关键企业与银行间达成的，一种面向供应链所有成员企业的平台型、系统性融资安排，在此基础上，区块链的运用与发展可能成为新常态。结算支付端帮助企业实现价值获得。

技术资源 主要是智能供应链运营过程中的不同环节和作业场景（如前文所述），可供选择的技术和应用模式，包含供应商智能化管理技术、智能化采购技术、智能制造技术、智能物流技术、智能配送技术、智能化信息采集技术、移动通信5G技术、人工智能技术（AI）、增强现实技术（AR/VR）、RFID技术和相关软件技术（如ERP/SAAS/MES）等。

需要说明的是，智能供应链的各个环节通常容易被人们根据自己所在的模块和环节定义为各自的“智能供应链”，比如人们通常将零售端称为“零售智能供应链”、制造端称为“智能制造供应链”、服务端称为“全过程智能供应链”，其实可能只是“大象的一部分”。

（3）智能供应链发展阶段 供应链管理发展经历了表1-1所列出的职能部门阶段、集成供应链阶段和价值链网络阶段三个阶段在不同时期的供应链计划、供应链执行的相关内容。

1）强调物流管理过程的职能部门阶段。第一阶段为职能部门级的供应链管理。受到泰勒科学管理思想的影响，从20世纪50年代到80年代，企业的结构以横向分割的职能部门和纵向层次和区域分割的分支机构为特征。各职能部门分别制订和执行计划，决策通常是部门主管或主要助手进行，很少考虑之间的相互影响，而且决策多属被动反应。由于当时模式的局限，在更大范围、更宽的视野进行供应链管理是不可能的。

2）强调价值增值链的集成供应链阶段。第二阶段为企业级集成的供应链管理。从20世纪80年代末开始，业务流程再造（BPR）出现，MRP开始向ERP过渡，再加上高级计划排产软件（APS）的产生和推动，跨部门的协作、协调和协同，从企业一体化角度出发的集成供应链及其优化成为可能。这一阶段的特征是将需求预测、供应链计划和生产调度作为一个集成的业务流程，部门之间通过协调，制订一体化优化的销售和运营计划方案，供应链执行和决策也向跨部门的一体化方向发展。但是决策仍属被动反应，而协作也是有限的。

3）强调价值网络的价值链网络阶段。第三阶段为价值链网络的供应链管理。从20世纪90年代末开始，互联网的普及为供应链管理提供了协同工作的技术支撑。供应链计划流程可以扩展到企业以外，包括供应商、合作性伙伴和客户。一体化的集中供应链计划将更有效。同时，供应链执行决策向分散化发展，决策由企业内最适应的管理层制订，实现了最大限度的协同、适时和预见性。到达第三阶段，标志着供应链管理思想和技术的成熟。

（4）智能供应链表现形态 根据美国生产与库存管理协会（American Pro-duction and Inventory Control Society，Inc.简称APICS）的研究，把供应链的发展分为初级型、响应型、可靠型、柔性型/连锁型、智慧型和产业链型六种形态，它们之间存在兼容并存和彼此迭代升级的可能。如图1-5所示。

1）初级型供应链。初级型供应链又称孤岛型供应链，在这种形态的供应链中，企业内部各职能部门之间，缺乏明确的职责定义和信息沟通。企业和外部企业只有简单的交易关系。其中的企业存在以下情况：

①管理层只能提供企业发展大致的方向和目标，缺乏长期的规划。

②企业内部生产执行随意性强，缺乏计划性。

③销售预测信息没有经过严格的核对过程，经常会因为过于乐观的销售预估而被人为放大。

④产品设计过程中，研发团队很少与其他部门沟通。

⑤仓库大部分设立在靠近客户或市场的地区，由于没有销售预测管理流程，不根据客户需求进行排产，经常会导致仓库有大量库存。仓库员工缺乏基本的培训。仓库货车装卸缺乏计划性，效率低下。

⑥简单的MRP物料需求系统，生产计划仅制订到月度计划这一层面，只有BOM和订单完成情况的数据。

根据对我国制造企业的长期观察，国内很多企业是处于这一个水平上的，特别是中小规模的民营企业。

这一类的企业还处在拼产品和销售的层面，对于供应链的重视程度很低，只有很简单的MRP系统，甚至没有使用任何系统，仅仅依靠Excel来完成对于物料需求的计算。

对于原材料，采购员完全是在凭借以往的个人经验下订单，用于后续生产活动。最终结果往往就是库存高、订单反应速度慢、交货的持续性差等。

2）响应型供应链。响应型供应链中，真正意义上的信息流已经出现了，各个职能部门也已经被明确地定义了，虽然它们之间还是缺乏紧密的合作。

响应型供应链又称为供应环形供应链，每个部门都是一个环，但是还没有形成整体的链条，与客户和供应商之间，没有形成伙伴的关系。该层面的企业存在以下的情况：

①仓库中的人工操作被半自动或全自动设备替代。

②企业能够初步地控制库存。

③采购部门能实施采购策略以获取更低价格的产品或服务。

④物流部门能通过选用有价格优势的运输供应商来降低运输费用。

⑤销售部门可以获取并分析预测信息。

⑥MRPⅡ（Manufacturing Resourcing Planning，制造资源计划）开始应用，可能是一些能实现基本物料需求、采购需求和仓库管理功能的系统软件。但是和其他系统软件的数据兼容性比较差。

在这个层面，企业内部各个部门之间部分的流程已经打通，但是跨部门的沟通还不是非常顺畅。例如，市场部对于未来趋势预测的信息无法有效地与其他部门进行对接。

这类企业的典型代表是合资或外资工厂，在信息管理系统方面还没有使用SAP或Oracle这样的较为先进的ERP软件。

例如新产品的研发层面没有让供应链部门参与介入，新产品量产以后就可能会出现包装箱的回收问题而引发的物流运输费用超标等问题。

企业使用某个MRP软件，但是无法提供中长期预测和产能管理的工具。

这个阶段的企业有一个明显特征，就是各个部门能把自己的工作做好，但是涉及跨部门的协作就会出现问题。

3）可靠型供应链。在可靠型供应链中，企业开始关注业务流程集成和销售与运营规划流程（S&OP）。该层面的企业具备以下特征：

①ERP软件开始应用，跨部门之间的合作变得更加高效和容易。

②产品设计引入了更多部门参与，包括市场销售和采购等。

③库存水平得到更好的控制，需求预测变得更加的准确，能够更好地完成客户订单。

④物流费用得到进一步的优化，更好地平衡物流费用和客户满意度。

⑤仓库管理的自动化程度进一步提高。

在可靠性供应链中，企业开始打破内部各个部门之间的壁垒，使得内部流程整体化。同时逐步联合外部供应商，如物流使用第三方供应商来优化物流费用。

目前国内的一些外企和行业内领先的公司通过ERP等软件的实施，已经具备了可靠型供应链的特征。

4）柔性型供应链。柔性型供应链具备良好的扩展性，供应链逐步走向开放，从线性供应链扩展为网络型供应链，具有良好的连锁特性；作为全价值链中的核心企业，打破了企业之间的边界，实现了协同计划、设计、补货和配送的整合。该层面的企业存在以下的特征：

①核心企业和其上下游的客户和供应商，针对某些产品开展了协同合作。

②大量新的信息技术和软件被应用。比如POS机信息可以在第一时间发送到共享数据库，用于安排供应商补货和安排后续的生产。

③企业之间的竞争也从单个公司之间的竞争，升级为供应链之间的竞争。

在这种供应链形态下，企业已经完成了内部各个部门的整合，并和一些战略合作伙伴一起协同合作，增强整个供应链的效率，提升产品服务的质量。

这类企业在整个行业里都是处于绝对领先的地位，它们不仅仅是产品的成功，更是供应链的成功。

5）智能供应链。得益于全球经济一体化、计算机和自动化、信息技术和人工智能的高速发展，智能供应链开始由概念设计走向平台构建，并逐渐与依托信息技术产生的互联网、移动物联网和物联网等虚拟/实体网络深度融合，推进传统商业流、信息流、资金流、物流、人员流、制造流和服务流向融合了现代销售网络、信息网络、资金网络、物流网络、人员网络、制造网络和服务网络等多重功能的网络平台转变，进而形成面向客户需求的全过程高效协同供应链网链结构的智能服务体系。

互联网和物联网支持下的云计算、大数据和人工智能，将传统供应链塑造成具有高度智能化、可视化和服务化的智能供应链，不仅可以将设计、采购、生产、仓储、分拣配送、包装、销售、运输直到交付客户及售后服务等企业内外供应链的各个环节形成高效高质协同，还可以在生产、销售和物流等不同行业中形成深度供应链融合和产业生态链，从而提高为终端客户“解难”的能力。

智能供应链上的企业存在以下特征：

①细分：差异化的供应链管理，更加靠近客户，提供精准服务。

②协同：实现端到端的可视化，提升供应链响应能力。

③计划：基于协同网络与准确数据的高效计划。

④采购：从供应链支持者向业务价值创建者转型。

⑤制造：实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化等先进技术应用，做到纵向、横向和端到端的集成，以实现优质、高效、低耗、清洁、灵活的生产，从而建立基于工业大数据和“互联网”的智能工厂。

⑥物流：将进一步数字化，并带动商业模式的创新。

6）产业链。产业链是产业经济学中的一个概念，是各个产业部门之间基于一定的技术经济关联，并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联关系形态。产业链是一个包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。这四个维度在相互对接的均衡过程中形成了产业链，这种“对接机制”是产业链形成的内模式，作为一种客观规律，它像一只“无形之手”调控着产业链的形成。

产业链的本质是用于描述一个具有某种内在联系的企业群结构，它是一个相对宏观的概念，存在两维属性：结构属性和价值属性。产业链中大量存在着上下游关系和相互价值的交换，上游环节向下游环节输送产品或服务，下游环节向上游环节反馈信息。

产业链的作用是有利于企业成本的降低、有利于新企业的出现、有利于企业创新氛围的形成、有利于打造“区位品牌”和有利于区域经济的发展。

3.智能供应链的目标

智能供应链需要具备“思考”的能力和“行动”的能力。从图1-3智能供应链图谱可以知道，智能供应链涉及更多的市场要素、技术要素和服务要素，涵盖面更加具有高度、广度和深度：从物理要素到虚拟要素（数据与信息）；从消费者提出需求到不同环节的供应商提供准确的商品和服务；从战略层面到执行层面；从客户资源、数据资源、产品资源、供应资源到技术资源……都存在更多的基础要求和运营变数，这就需要整个供应链系统具备自主感知、自主分析与思考、自主反馈和算法优化、自主调整的智力和能力。

智能供应链需要实现可视化（Visibility）、可感知（Sensibility）、可调节（Adaptability）的三大目标。各项要素只有围绕可视化、可感知、可调节三大目标展开，才能真正驱动传统供应链升级为智能供应链。

可视化 智能供应链从创造价值到传递价值，再到获得价值，不但包含人员、产品、信息、资金、环境和设施，还包含多级供应商和多级客户，涉及研发、技术、体验、情感、物流、制造、结算等多个环节与要素，并且处于动态变化之中，由于不同要素处于供应链的不同环节，它们对于智能供应链的价值导向理解和风险识别与自我保护意识也不同（“大象的一个部分”），容易导致整个供应链体系发展的不均衡、不协调，这就要求供应链全过程都实现一体化、可视化，使之处于可监控、可追踪状态。

可视化能力相当于供应链的“眼睛”。智能供应链将从需求产生到实现交付以及结算的全过程（端到端）都“看得见”，可视化不仅仅指的是实物流的可视，还要包括场景描述、需求价值传递、消费者满意度、供应链过程信息流和资金流的可视，并且对上述内容的互动匹配关系要可视。

可视化的对象可以是人，也可以是智能供应链系统，都需要实现数字化。只有实现了可视化，才能够为智能化决策提供信息基础。

可感知 可感知能力相当于供应链的“大脑”。智能供应链需要具备一套神经网络系统（如图谱中的跨企业智能预测和供应链资源计划、智能计划与执行协同平台、各类要素组合与算法优化等），来对供应链全过程进行实时感知和判断（思考），至少包含对市场需求的感知、对供应链过程变数和风险的感知。

随着消费者要求的个性化日趋明显，各类要求也越来越碎片化，对于消费者的有效响应（ECR）成了供应链之间竞争的战略要地，智能供应链需要尽早地感知到消费者的需求导向。在物联网平台上，率先感知到消费者需求并做出快速响应引导和满足该需求的企业，往往更容易获得战略先机。智能供应链根据大数据和消费者行为进行自主挖掘和分析，形成对市场需求导向的预判。

另一方面，由于受各类因素的影响，智能供应链上的各个环节总是容易出现各种变数，这些变数一旦被延滞处理或者累积，容易给供应链带来中断风险，只有这些变数在第一时间被感知，才能够形成预判与先期预警，从而为后续的风险应对与响应提供决策依据。

只有实现了可感知，智能供应链才能够根据相关信息，进行判断和决策，从而自主调节供应链上的相关要素，实现自我的优化和升级。

可调节 智能供应链的可调节性是指当客户的需求、市场条件、运营过程、环节和要素等发生变化时，供应链体系能够自主地、机智地、快速地进行响应和调整。可调节往往也被称为供应链的柔性（Flexibility）。可调节性是在供应链系统可视化、可感知的基础上形成的供应链自主协同与响应能力。