以下文章來源于智能互聯系統基礎科學研究，作者馬瀟宇
作者簡介：馬瀟宇，北京外國語大學國際商學院副教授，工業互聯網產業聯盟供應鏈特設組副主席，清華大學經管學院博士，加州大學伯克利分校訪問學者。
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前言
隨著數字經濟的蓬勃發展，各領域都在積極推進數字化轉型，供應鏈領域也不例外。但不少人好奇，供應鏈數字化轉型意味著什么？數字化供應鏈與傳統供應鏈究竟有哪些區別？今天筆者就基于文獻閱讀和企業調研的一些心得，從“四大類十三小類”對比指標嘗試分析總結數字化供應鏈和傳統供應鏈的區別，希望能拋磚引玉，得到各位學界和業界專家的批評指正。
為了方便大家閱讀，筆者先以一張對比表來概括性描述數字化供應鏈和傳統供應鏈的區別，后文再對表里涉及的“四大類十三小類”指標，進行逐類的分析與解釋。
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正文
一、供應鏈組織
1.組織結構
傳統供應鏈一般具有以企業為中心的線性鏈式結構，上下游采用串聯方式連接。制造企業往往需要通過分銷商、零售商等多層級才能獲得用戶需求信息，信息的隔閡和滯后讓企業無法快速掌握用戶需求變化，所以只能以自身企業為中心，根據歷史數據和經驗來設計產品與制定供應計劃。
數字化供應鏈一般具有以用戶為中心的互聯互通的網狀結構，采用端到端的并聯方式。制造企業可以直連用戶，直接掌握用戶多樣化、個性化需求信息，并根據實時多維數據（如電商平臺采集用戶購買和瀏覽數據、物聯網平臺采集用戶使用數據等）來大規模定制產品，真正實現以用戶為中心。
2.連接狀況
統供應鏈上下游按照供應商、制造商、分銷商、零售商、用戶的方式連接，無法跨環節連接，存在天然的阻隔。而且各參與主體相對分離，他們有相互獨立甚至矛盾的目標。他們沒有很好的數據采集和分析方式，僅有的數據散落在各個部門不同系統內部，上下游之間信息傳遞存在滯后。
數字化供應鏈上下游多主體通過全鏈的數據共享和信息溝通，實現供應鏈從供應端到需求端的全面互聯。如制造商可以和零售商、用戶連接，根據零售商實時銷售數據來安排發貨計劃，根據用戶實時需求數據來制定生產計劃。如多級供應商都可以和制造商直連，便于產品質量溯源和協同創新。
3.驅動流程
傳統供應鏈采用離散、按順序執行的事件驅動型流程，供應鏈中的企業往往基于歷史數據和管理者經驗進行決策。傳統供應鏈的經營活動是分散的，供應鏈各個運作環節之間往往沒有高效的溝通和銜接，各企業只能獨立制定自身決策。
數字化供應鏈一般具有端到端的統籌式洞察驅動型流程，供應鏈中的企業往往能夠收集供應鏈中多個參與主體的多維數據并聯合對其進行最大限度的統籌式洞察，基于數據進行智能決策。這里的多維數據涉及訂單、產品、設備、物料、產線、用戶等不同維度。
二、供應鏈協同
1.管理工具
傳統供應鏈管理大多使用企業內部ERP，如SAP ERP、Oracle ERP系統等。ERP系統只提供了核心業務的資源計劃解決方案，不能滿足企業整體數字化轉型的需求。而且ERP系統的應用難以突破不同企業之間的組織邊界。
數字化供應鏈通過物聯網連接所有人、機、物，構建數字化協同平臺。數字化協同平臺能夠構建全業務域數據連接，實現端到端可視，打通全渠道履約。利用數字化協同平臺，上下游企業可以高效協同合作，共創最大化價值。
2.信息共享
傳統供應鏈上的信息由供應商、制造商、經銷商和零售商等各主體甚至各主體內不同部門分別掌握和存儲，跨企業跨部門信息共享難度大，容易形成信息孤島。此外，供應鏈上下游之間信息一般只能通過訂單來傳遞，普遍存在信息缺失和滯后的缺點，非實時信息交換。
數字化供應鏈基于物聯網、大數據、云計算等數字技術可以進行多來源實時信息交換，信息不再局限于訂單，而延伸到產線、設備、用戶甚至外部環境等不同維度。多個供應鏈成員之間進行數據共享，實現從供應端到需求端的透明可視，共同感知用戶需求來提升響應能力，共同識別風險來提升應對能力。
3.戰略協作
傳統供應鏈模式下，企業僅與個別合作伙伴建立戰略合作意向，但是由于傳統供應鏈成員之間無法完全共享信息，難以做到從戰略到戰術的深度協作以及多業務流程的全面協同。
數字化供應鏈模式下，企業可以與上下游多個合作伙伴深度戰略合作，通過物聯網等技術共同采集數據，通過云計算等技術跨企業共享數據，通過區塊鏈、人工智能、數字孿生等技術共同分析利用數據。基于數據聯合制定計劃、設計流程，共同提升盈利能力、降低潛在風險。
三、供應鏈業務
1.需求預測
傳統供應鏈一般基于不連續、非實時的數據，進行簡單統計分析，加入歷史經驗判斷，對未來用戶需求進行預測。由于數據數量少、質量差，加之較少利用人工智能等智能技術，所以預測準確度不高。
數字化供應鏈基于互聯網、物聯網等技術獲取的整個供應網絡的所有相關信息（包括用戶歷史和實時購買行為、競爭對手產品和價格信息等），利用人工智能等智能技術深度分析數據價值，精準預測未來需求。
2.計劃制定
傳統供應鏈模式下，企業主要依靠管理者自身經驗和市場洞察手動制定計劃，時效性和敏捷性較差。同時，由于信息系統的制約，企業制定計劃的過程往往只涉及內部人員，企業外部的供應商、物流商等參與主體較少參與計劃的制定。
數字化供應鏈模式下，制定計劃可在多部門多主體間集成進行，且能夠持續改進。不局限于企業內部，企業與上游供給商、下游分銷商和零售商可以基于共享數據進行同步計劃，甚至在采購、生產、物流等環節可以自動制定與執行計劃。
3.采購方式
傳統供應鏈中采購雙方一般通過人工電話、郵件、當面溝通，不僅成本高、效率低而且雙方信息掌握不全面不及時，導致采購商在供應商選擇過程中非常盲目，容易出現供應產品質量和交期難以控制等問題。
數字化供應鏈中采購雙方通過平臺高效協作，可以解決信息不對稱的問題，進而降低企業采購成本。自動采購系統可以根據當前庫存商品的消耗速度、供應商補貨周期、商品貨價歷史變化數據等智能計算最佳補貨時點，提高效率。
4.生產模式
傳統供應鏈一般采取“一刀切”策略，大規模生產非個性化產品。傳統的規模制造生產線流程和生產加工順序較為固化，生產工藝落后，缺乏柔性制造能力，難以滿足個性化、多樣化定制的市場需求。
數字化供應鏈采取差異化細分策略，通過“用戶細分—觸點細分—資源細分—產品設計—產品提供”的流程，面向不同用戶提供差異化產品和服務。基于用戶數據來分析、挖掘個性化需求，打造大規模混線生產的柔性制造體系。
5.物流運輸
傳統供應鏈中一般采用勞動密集型的運輸方式，流程冗長，耗費大量的人力和物力，不僅成本高而且效率低。貨物缺乏數字化監控與追溯體系，破損與丟失率不斷攀升。
數字化供應鏈中采取智慧物流運輸，利用數字技術對物流運輸全渠道監控、跟蹤、管理和干預，并采用多元化的運輸方式，如采用機器人、無人機等智能設備進行最后一公里的配送等。同時，利用智能算法可結合實時交通狀況優化路線，提高履約效率。
四、供應鏈風險
1.風險成因
傳統供應鏈除面臨自然災害、國際關系等風險外，常常由于企業間信息傳遞滯后或失真引發多種風險。例如對供應商實際供給能力和產品質量不了解的采購風險、對需求和供給不確定造成庫存水平不可控的庫存風險等。
數字化供應鏈模式下，全鏈可以及時共享數據，大幅減小傳統的采購風險、庫存風險等。但由于數據共享可能帶來數據監管漏洞和網絡安全風險，而且供應鏈數據安全具有“突破一點，傷及全鏈”的特點，危害性大。
2.風險應對
傳統供應鏈對各類型風險識別與預判能力不足，無法提前感知未來潛在發生的風險。一旦風險發生，供應鏈造成中斷等不良影響，傳統供應鏈很難在短時間內恢復，而且損失的績效大，彈性不足。
數字化供應鏈利用物聯網、大數據分析等技術可以對供應鏈所處環境進行全面掃描，結合人工智能識別和預判潛在風險事件，建立早期預警系統。一旦風險發生，對供應鏈造成中斷影響，立刻通過更換供應商、調整生產計劃、尋找替代運輸路線、恢復備份數據等方案解決，快速響應富有彈性。
