智能制造强调创新驱动发展，需要实现智能工厂、智能产品、智能供应链。如何合理有效地规划、配置、应用，是在供应链规划与构建之初就应该被回答的问题。时至今日，仍有相当部分的企业对于智能制造技术、供应链物流技术、信息技术等，缺乏专业的理解和导入，错误地以为购买了智能设备、拥有了软件就能实现企业智能化转型。

另一方面，在当前的供应链运营管理中，对于仓储、运输、库存和生产计划、物流计划等痛点的关注，成为业界关注的普遍现象。优秀的供应链管理者越来越意识到“精益生产必须要以精益供应链作为前提”，“没有智能供应链的支撑，智能制造只能停留在实验室阶段”，越来越多的企业已经意识到，需要通过实现精益供应链、数字化、网络化供应链，实现制造工厂与物联网的互联互通。关于智能供应链，《报告》的主要编撰人之一、上海天睿物流咨询有限公司首席顾问邱伏生还有很多话要说。

《起重运输机械》：我国的企业供应链发展具有哪些特点？

邱伏生：我国是传统的制造大国，制造企业及相关零售、电商、服务等供应链发展极具代表性。在第四次工业革命浪潮中，《中国制造2025》以“创新驱动、转型升级、迈向中高端”的核心纲领，引领制造强国战略的推进实现。企业供应链发展更多体现为以智能制造为核心驱动，以智能工厂为着力点拉动端到端的供应链协同。

邱伏生（左二）作为特邀嘉宾出席供应链专题研讨会

企业供应链的发展是智能制造的基础，智能制造必须要有优秀的供应链能力作为保证，才能够保证精益制造、安定制造、有效制造、有效交付。从供应链整体而言，智能制造实际上就是供应链的一个核心环节。为了实现企业的智能制造转型升级，企业供应链模式从传统的以工厂、产品为中心，转变为以消费者为中心，同时，企业的研发模式、响应机制、供应链协同模式、信息平台模式、制造批量策略和计划模式，甚至是组织结构，都在逐步产生根本性的变化。在智能制造得到长足发展的背景下，基于生产制造不同行业的不同需求和产品特征，不同的企业从客户服务、订单交付、效率产能、产品质量等不同的维度出发，对其供应链核心能力进行差别化发展。

邱伏生接受《起重运输机械》杂志采访

邱伏生在美的集团第四届精益创造年会发言

智能工厂需要以智能物流作为前提和基础，生产被认为是供应链过程的一个节点，是在供应链上嵌入一个符合供应链价值导向和运作要求的工厂、车间或产线，而物流和物流管理贯通供应链始末，成为端到端协同打通的有效承载。越来越多的智能工厂，在规划和建设时将智能生产设施嵌入到智能物流系统中，成为流线化物流系统的一个不可缺少的环节和部分，从而实现有效运营过程中的无缝对接和联动，由此，通常也称之为“制造工厂物流中心化”，而这也正是我国企业供应链发展的另一特点。

与此同时，企业智能物流也日趋向供应链方向整合和提升，其涉及的智能化要素也越来越专业和精准。为了匹配越来越多的个性化需求，智能工厂需要具备大规模定制的能力，固定的产线和大规模生产模式已经开始被颠覆，企业开始思考、构建和试点生产与物流高度融合的柔性化产线或车间。此时的智能工厂既能够满足定制化、小批量生产的需求，也能够满足标准化、大规模生产的需求，这将为供应链有效运营提供最根本的能力保障。

《起重运输机械》：结合我国供应链发展现状，您认为目前我国的供应链发展面临哪些主要挑战和瓶颈？

邱伏生：我国企业供应链在发展过程中一个显而易见的问题，是供应链发展水平参差不齐。不可否认的是，我国走出了一批供应链发展领先的企业，成为世界级的供应链发展标杆。但由于我国企业供应链发展起步晚，不同区域、不同行业、不同企业对供应链的重视程度有巨大的差异，大部分企业供应链尚处在传统阶段，甚至很多企业还不具备发展供应链的思维和意识，这是导致国内供应链发展水平差异化的主要原因。值得庆幸的是，大部分企业已经开始重视物流，对入厂物流、运输、仓储、上线配送、成品发运、包装管理等方面的规划、优化有相当高的关注度，这样的差异化水平在逐年递减。

邱伏生与同济大学教授陈明进行学术讨论

另一个值得关注的问题是，企业供应链管理与协同需要同步提升。相较于智能制造和智能工厂的快速发展，企业供应链管理与协同是大部分企业的短板。针对企业供应链变革需求的调研显示，企业管理者认为当前最为紧迫的供应链变革任务依次是供应链数字化建设、全渠道供应链管理、需求与预测管理、产销协同、销售与运营计划、供应链端到端整合、供应链计划协同驱动等。

提到企业供应链发展的主要瓶颈，我国智能供应链由于产业、行业、区域的不同，以及不同企业的价值导向不一样，其表现出来的瓶颈也有所不一样，主要表现为以下几个方面：缺乏智能供应链战略；智能供应链组织导向和相应绩效设定不符合战略要求；预测与需求管理不到位；从计划到实际运营存在较大偏差；缺乏供应链运营标准及落地策略；信息化、数字化水平不足；组织能力与人才不足。这些因素都在一定程度上制约着我国企业供应链的发展。另外，随着贸易争端愈演愈烈，发达国家对中国的技术壁垒，可能导致供应链技术发展和应用受到一定的阻力。

《起重运输机械》：在智能制造的热潮下，您怎么看待我国供应链产业的智能化发展？

邱伏生：可以肯定的是，供应链数字化、智能化的发展是大势所趋。相对于传统供应链，在智能制造时代，制造企业的供应链具有更多的市场要素、技术要素和服务要素，且已经倾向于具备了信息化、网络化、集成化、自动化等先进技术特征。智能供应链需要与供应商之间链接智能供应物流，与客户之间也要链接智能交付物流，还需要将研发、预测与需求、计划与资源分配、排产与配套、制造与品质、交货与客户口碑串联起来，应用工业互联网技术、制造设备智能技术、自动仓储配送系统和技术、自动数据采集技术等，解决模块化设计、供应商配套管理、库存优化、内部物流技术与运作、质量管理与交付等问题，从而形成全价值链智能绩效分析系统，优化订单满意度、计划、制造、差异管理、库存控制、能源降低等关键问题。

邱伏生受邀向企业授课

在智能供应链大的发展趋势下，智能研发是其中的重要环节。随着物联网、工业大数据等新兴技术不断涌现并逐步走向成熟应用，传统的串行研发流程逐渐转变为根据用户需求持续改进的闭环智能研发流程，从而感知用户个性化（爆款）需求并灵活做出调整，同时融入智能制造相关新兴使能技术，形成从用户到用户的产品研发循环。建立系统化的智能研发体系是一个复杂而漫长的过程。企业除了要建立完善的研发体系以外，还应通过信息化技术实现产品全生命周期中数据流的自动化，以用户为中心，通过智能研发构造出智能互联的产品，并形成系列化的产品生态圈，将用户的需求、使用等信息与产品研发紧密地联系起来，形成一个能够支撑快速交付的爆款供应链服务体系。

《起重运输机械》：在智能产业链发展趋势下，企业要完成智能化升级，需要关注产业链中的哪些关键技术？

邱伏生：近两年，以人工智能、物联网、区块链、大数据、工业互联网为代表的新一代信息技术呈现出系统性、整体性、协同性的融合发展态势。同时这些新的信息技术和创新推动供应链的巨大变革和改善。国内企业供应链也应该对相关技术进行深入关注。

智能供应链的过程数据不再是给人工识别和判断，人工智能技术通过学习（如机器学习），可以得出自己的结论，并根据供应链运营逻辑，模仿人类行为，表现为可以理解复杂内容，参与人机协同和对话，提升供应链过程的认知、反馈和主动预警，甚至代替人来执行非例行的工作任务。在企业供应链中，人工智能为供应链智能化提供了更多可能。通过自学及自然语言，人工智能可以实现各种供应链流程的自动化，例如在需求预测环节，可以增强人类的决策能力；在库存优化环节，可以实现精准备货，从而缩短交付周期、降低运营成本；通过分析大量数据，识别不断变化的模式、预测破坏性事件和潜在的解决方案，从而减低供应链风险。

物联网技术可以在供应链领域产生广泛而深远的影响，其能够动态和实时掌握供应链上所发生的任何事情，从而实现供应链可视化，为高效协同打下基础。比如，一些供应链组织在功能区域试运行物联网，以量化收益；通过使用物联网技术提高零售供应链的可见性，从而提供更加动态的库存跟踪等。

从国家层面而言，2019年国家将区块链技术写入国家战略，政府出台多项政策鼓励发展区块链技术，加快其脱虚向实，与产业结合，赋能实体经济的进程。2020年两会上，区块链作为新基建的一部分，也备受关注；从企业层面而言，针对复杂、动态、多变的全球供应链，区块链为解决长期以来的痛点和调整提供了可能。通过区块链技术，使得传统的链式供应链向网络化供应链转型，从而加强了供应链各环节的信任与协同，降低沟通成本。

大数据技术的应用已经渗透到供应链的多个环节，通过对海量数据的深度挖掘以及相关数据模型的构建，大数据在供应链需求预测、资源评估、供应链协同、供应链计划编制、库存优化、运输效率提升、物流网络设计与优化、风险预警等方面有较好的应用趋势。

从应用趋势看，工业互联网可以连接用户、产品、供应商、设备及开发者，通过深度与供应链融合，集成供应链管理数字技术，赋能供应链数字化转型，实现供应链数字化、网络化。通过工业互联网搭建的工业互联网平台，由智能设备、智能系统和智能决策三大核心要素构成，涉及数据流、硬件、软件和智能的交互。将智能设备和网络收集的数据存储之后，利用大数据分析工具进行数据分析和可视化，由此产生的“智能信息”可以为供应链中的决策者在必要时进行实时判断处理。

当然，企业要完成自身智能供应链的转型升级，还有更多的路要走，有更多的前卫技术要配合供应链的管理协同作用在企业供应链中的每一个关键环节中。这些技术的应用对我国企业供应链的发展有长远的潜在影响，也为企业的智能化产业升级提供了行之有效的思路。

《起重运输机械》：面对我国智能化供应链的发展趋势，您对企业的未来发展规划有哪些建议？

邱伏生：面对智能制造，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，如智能化等级、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，引领企业向智能化迭代升级，保证企业运营发展目标的实现。

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。协同化是智能供应链落地的根本，即打破层层壁垒，提升核心企业与上下游企业合作的效率和水平。

专业人才的储备和培养也是企业在智能化供应链发展过程中需要思考的问题。在智能供应链体系中，由于信息能力优化等原因，会使人员将急剧减少，运营的管理深度和幅度也随之大为减小，于是组织结构也将日益简单。但是，由于市场、技术、消费者需求不断变化，未来组织对于消费者的影响与引导力、感知力和对于市场数据获得能力、分析能力、爆款……都需要更加专业的人才。

智能物流是实现智能供应链落地的必经之路。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。智能物流可以打通整个供应链链条，在运输的过程中可以将信息全面记录下来，还可以实现最低的运输总成本，这个数据可以返回给供应链环节上的每一个使用者，由此数据的共享就产生了价值的创造。智能物流可以有效地缩短供应链的反应时间，提高供应链的反应能力，增加智能供应链的抗风险能力和柔性能力，智能物流是整个供应链链条降本增效的必要手段。智能物流能大大降低供应链上各个企业的成本，提高企业的利润，供应链上的各个企业通过智能物流相互协作，信息共享，物流企业便能更节省成本。智能物流是所有行业普遍共享的，所以一定是协同的、智能的，也是智能供应链下的产物，是各个行业未来所必须具备的能力。