面向智能制造的智慧供应链建设

面向智能制造的智慧供应链建设在智能制造时代，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。

如果没有智能化的供应链引导，智能制造仅仅是生产模式的转变，无法形成商业棋式的创新与升级。

智慧供应链新解首先需要了解的是，在智能制造时代，制造企业的供应链管理被赋予了哪些新的含义？供应链是围绕核心企业，通过信息流、物流、资金流的控制，从采购原材料开始，制成中间产品以及晟终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中制造企业的供应链管理与分销企业、笫三方物流企业具有完全不一样的逻辑，前者具有明确的市场定位、产品研发、预测、生产计划、物流计划、采购计划、成品发运计划、客户订单管理、库存与物流信息控制等功能环节，如果可以的话，我们可以通俗地称之为“全的，将供应商、制造商、分销商、零售商直到晟终用户连成一个整体的功能网链结构。

供应链”；而后者更多的是其中的某一个环节或功能。

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。

具体而言有以下特点:1•以点带面，强调全局性。

耒来的供应链运营不再是“头痛医头，脚痛医脚” 式的救火模式，更多强调系统优化与全供应链的绩效，而不是局部优化的部门绩效，强调“牵一发而动全身”，完全协同性。

2•更加看重相对于客户服务满意度的精准性、有效性。

制造企业更加具有时代感和存在感，不再是躲在代理商后面或者企业销售部门后面被动“提供”产品，而是主动分析、主动服务。

他们将会更多地邀请客户进行体验式的开坨、测试客户要求，进行符合客户个性化的产品和服务模式整合，以保证该产品或服务客户对于的“黏性”，从而反过来促进产品和服务的迭代升级。

供应链也就能进行自我反馈、自我补偿，从而智能化迭代升级。

3.更加看重供应链过程的增值要求。

传统的精益生产理论强调只有制造才是增值的，那是产品时代的思维;在智能供应链时代，需要明确的客户买单的才是增值的于是有了如下逻辑：不仅仅生产才是增值的（物流、研坨当然也是）、不是所有的生产都是增值的（过量生产就是浪费）。

这将引发制造企业供应链价值导向的颠覆。

4•更加重视基于全价值链的精益制造。

从精益生产开始，拉动精益物流、精益采购、精益配送……全过程都必须是精益精准的，并且是在运营标准的基咄上联动展开，达到量化管理，并在管理过程中不断减少甚至消灭“标准-计划-执行” 之间的差异，形成一体化控制体系。

5•更加强调以制造企业为切入点的平台功能，只不过这个平台功能不再是单一维度，而是具有立体性，涉及到产品生命周期、市场、供应商、工厂建筑、流程、信息等，如图1所示。

从图1可以看出，所谓的智能制造企业供应链，不再是以某个单一功能实现为冃标的暂时性项冃，而是打造制造企业服务能力的综合系统，使企业具有“聚核”功能，从而提升核心竞争能力。

该平台不但需要有良好的智能供应链基砒，更需要良好的智能化信息平台。

6•不再是站在企业内部来考虑如何满足客户或者销售部门的“订单要求”，而是站在客户端思考“客户需要什么样的服务”。

此时或许没有了销售部门或者代理商，而是直面客户或考潜在客户。

总之，在智能供应链上，不再是企业的某人或者某个部门在思考，而是整条供应链在思考。

建设智意供应琏的意义接下来需要认清的是，建设智慧供应链对实现智能制造将产生怎样的影响？其实，无论是德国的工业4.0,还是中国制造2025,其精谶都是聚焦于智能化，但在推动过程中企业对于智能制造的理解一度有过俣区——认为智能制造就是设施设备的自动化、智能化。

如果没有良好的智惫供应链基砒，那么制造智能化基础也就更得零碎，不成系统，再好的智能产品也都可能更成“僵尸机器人”；而失去动态供应链全过程适时智能化监控的智能制造，也仅仅是解决了看得见的智能化，没有解决逻辑的智能化，于是供应链还是无法思考（对于过程中数据差异的肖反馈、肖补偿、肖优化）；如果没有智能化的供应链引导，智能制造仅仅是生产模式的转变，无法形成商业模式的创新和升级。

转型过程中制造企业供应链管理存在的短板纵观正在或考准备做智能制造转型升级的企业，总觉得少了点什么。

分析下来，安得智联认为主要有以下几个方面值得深思：1•忘记了制造企业和供应链的使命和本质供应链的本质是快速响应客户要求，提供合格的产品和服务，获得客户满意度;而制造工厂当然需要精确准时地生产合理合格的产品，消耗合理的成本。

很多时候，面对各种新概念、新技术、新浪潮、新需求等等，我们通常失去了冷静, 给制造冠以很多好听的新名词，结果“所有的说法都有了，就是忘记了制造本身”。

智能制造是企业经营过程中的一个关縫环节，它也需要一个相对稳定、合理、有效的“生存环境“，这个经营坏境就是供应链的智能化。

2.智能化战略缺失大部分企业都是“听到风就是雨”，准备了很多资金和资源在智能制造上大干一把，却不知道为何要搞智能制造，更不知道要搞成什么样子，至于从哪里入手就更加无从谈起，于是发现努力了半天，却不知道究竟为什么。

没有智能化的供应链战略，就没有价值导向，也就无法形成智能工厂的概念设计，那么就无法理清楚智能化的技术原理和数据、参数（含KP1指标）设定的逻辑关系，至于设备配置，由于更加成了具体化的细节，导致无所适从。

没有智慧供应链的战略设计, 也就无法探寻达成智能制造的迭代升级的路径，容易产生一蹴而就的激进投资的想法，或者久拖不决的尴尬。

3.组织导向和绩效设定不符合战略要求绝大部分制造企业都没有用智葱供应链战略来设计供应链管理组织，更不知道该供应链管理组织的贵权利是什么，以及如何界定。

于是，绝大多数供应链上的成员并不知道他们的做法是否符合供应链智能化升级的要求，甚至认为供应钱智能化、制造智能化与他并没有关系。

例如，建筑设计院并没有认为其规划的工厂可能会需要建设一个全自动立体库，从而引起地面、楼层、进出货、开门的特殊要求;采购部门并没有意识到，一味降低供应商价格，可能导致供应链信息过程的断裂;软件部门很少尊重和遵守业务部门的业务要求和规则，更多的是用软件规则来引导员工执行;计划与物流部门并没有想象中那么专业和强势，他们的领导很多时候并不知道自己的使命是什么，甚至无法证明肖己部门存在的价值。

如此一来，即使有了供应链信息平台，也无法形成自组织、自管理、自反馈、自升级的智能化要求。

4.预测与需求管理不到位很多人都在质疑：“智能制造时代还需要预测和计划吗？”持这种认知的专家们显然不了解制造业的实际运营。

现在的问题是绝大多数企业都没有专业的预测和需求管理部门与方略，比如：谁在做预测？他们是什么专业背景？他们是否懂得数理运用、概率论、线性回归、时间序列、指数平滑、季节参数等方法与工具？在我们调查的30()0多家企业中，95%以上都是没有！那么他们的预测数据从何而来？预测准确度是多少？答F1：历史数据。

这真的不靠谱！如果没有靠谱的预测方法和预测数据，资源匹配方式就不靠谱，那么计划也就多更，晟终得到的历史数据很可能是一个谁也说不清楚的“骗局”！有一句关于预测的话很有意思：“所有的预测都是错误的，但是如杲不做预测，是最大的错误！”而不专业的预测可能两者都算。

需要警醒的是：在今天的制造业、零售业、物流业，预测和需求管理专业几乎都是空白！当然，也有人说了，大数据可以帮助预测。

笔者认为，只能通过结果数据来看待行业和产业发展情况，对于具体的某个企业或者产品而言，恐怕还是需要下苦功在企业战略引导、执行、客户分析、预测专业度上面。

5.做不到计划协同与达成评价。

“凡事预则立，不预则废。

”对于一家制造企业而言，预测和计划是“牛黒子工程”，所有的制造资源的准备、协调等都是通过这个脉络来展开的。

短扳在于我们没有专业的计划制定逻辑、方法、标准和人员，很多时候，认为通过一套ERP软件就能够保证。

但问题在于，没有基咄的物流参数做为保证、计划运营也没有关键参数，导致产能与生产计划通常无法有效界定：你的产能数据是设计产能，还是计划产能，还是实际产能？现实中，绝大部分计划的依据都是实际产能，于是出现了一个悖论：用现有的实际产能来作为未来的计划依据，而这个实际产能又可能是综合了各种交数和差异导致的晟终结果。

也就是说，这个产能数据可能是体系提供的一个“谎言——相当于先射箭到白板上，再以箭头落脚点为圆心画一个园，于是永远是十环! 所以评价体系也被歪曲了。

闵此，当我们不知道产能和生产计划的数据的逻辑关系时，我们容易“用现状覆盖耒来”，如图3。

另一方面，由于我国制造计划（当然包含制造的物流计划）专业的边缘化（预测也是），导致企业缺乏计划制定的标准和运营机制保障，在制造企业内部有一个通俗的说法：“计划与执行两张皮”，“计划赶不上巫化”。

原闵是没有一个对于计划稳定性和刚性的掌控模式。

在组织影响力中有一个有意思的问题：计划应该归厲于哪个部门？到底是谁说了算？计划听生产的还是生产忻计划的？计划忻物流的还是物流忻计划的？每家企业都不一样，甚至同一家企业都不一样。

于是计划的专业度和权威性就逐渐丧失了，与此同时，计划人员的成就感没有了，当然，计划部门的组织凝聚力也没有了。

一个细节可以具体表现出来，就是计划岗位先后两个人做的计划方法、工具、理念、手法都不一样;或者说，一个人离岗，另一个人另搞一套，给企业带来资源利用巨大的不稳定性。

实际上，好的计划一定是优化和确定了企业效率、成本、库存、作业的有效性;不良的计划就把上述资源全部搞乱了！再加上计划的变更率一增加，那么，计划的达成率、作业的绩效、过程的有效性，全部成了企业的噩梦。

可以想象，当计划不专业、不靠谱、不负贵任的时候，制造企业的标准成本、资源匹配、绩效管理、交付承诺等是多么尴尬。

6.存在物流短枫物流晟大的短扳有四个：第一，没有详细的物流计划，所以供应商随机到货，导致工厂物流、库存、生产保障等处于不可控状态。

第二，上产线前没有物流配套计划，从而形成对于整个物流计划的推拉效应。

结果是，再优秀的智能制造设备都可能存在“巧妇难为无米之炊”的尴尬。

第三，企业没有人研究现代物流技术的发，畏与应用，从传统的角度出坨，一味地降低物流成本，结果中了“物流成本降低导致服务质量下降”的效率背反定律。

笫四，绝大多数制造企业的信息平台没有物流管理模块，普通的WMS没有预警功能，当物料没有准时到货的时候，只有到了生产环节才知道有瓶颈问题，但为时已晚，导致生产无法应对交数，更不用说智能制造了。

7.精益生产的误区精益生产告诉人们“只有生产是增值的”，实际上，那是上世纪年代，以生产和产品为中心的漠式。

今天已经是以客户为中心的时代了，强调的是有效订单交付，也就是（）TD,那么增值的是实现客户价值。

所以，供应链物流强调的是有利于实现客户价值，由此而言，物流的包装、搬运、运输、配送、信息等都是增值的。

于是有一句经典的话说“不仅仅生产才是增值的，并不是所有的生产都是增值的！”有利于完成（）TD的有效交付的物流与供应链过程都是增值的。