数启新动能⑥ | 供应链数智蝶变,这五大趋势值得关注
写在前面的话
大力发展数字经济,既是我国在当前形势下加快塑造经济发展新动能的重要举措,也是我国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。近年来,上海中创产业创新研究院围绕城市数字化转型、数字经济新赛道、数据要素市场、跨境数据流动等开展了一系列研究,近期将结合新形势、新要求,陆续推出“数启新动能”系列原创文章,与大家共同探讨数字经济高质量发展的趋势和路径。
作者:刘彩云、吴函霏
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加快构建数字化智能化的供应链体系,对于产业链上下游研发协同、创新协同、数据协同、质量协同、订单协同等具有重要意义,是带动产业链数字化智能化转型、提质增效的重要引擎,也是激活新质生产力的重要纽带。
全球数智供应链的五大趋势
伴随全球数字化转型持续深入,数字技术推动企业间联系与协作日益紧密,供应链数字化智能化成为产业界重要的探索方向,并涌现出智能工厂网络(Smart Factory Web)、国际数据空间(Industrial Data Space)等新发展范式、系列技术框架和应用实践,为促进产业链上下游资源共享、推动中小企业生产协同、实现供应链金融创新提供数据支撑,加速重构产业链组织方式、业务流程和价值链条。
一是结点成网:构建多主体分工协同的智能协作网
当前,全球供应链组织模式正由传统龙头企业主导的“链式”向开放互联的“网络化”模式转变,并由以往以零部件采购为核心向网络化生产组织演进。
由美国工业互联网联盟(IIC)发起的智能工厂网络(Smart Factory Web),借助工业4.0平台(Platform Industrie 4.0)和工业物联网技术,实现工业市场智能搜索、基于国际标准的工厂间互操作、跨工厂资源共享和产能调度、供应网络的建模和可视化,使广大中小企业通过接入生产平台而获得潜在订单,在提高制造资源配置效率的同时增强供应链韧性,降低潜在断链风险。目前已经有德、法、日、韩、印等近30个国家的91 家工厂参与。
智能工厂网络测试平台的各个阶段
美国的Machinery Link共享平台、3D Hubs(全球最大的3D打印机网络联盟)、荷兰的Floow2共享平台,以及国内的鲁班世界、生意帮、优制网、智能云科iSESOL等平台,也在通过产业链协同,降低生产成本,提高生产效率。
二是AI赋能:构建高效敏捷精准的智慧决策网
以大模型、机器学习等代表的人工智能技术加速与供应链融合重构。麦肯锡预计,通过在供应链中推广使用人工智能,企业有望每年获得高达2万亿美元的经济价值。
例如,京东依托言犀大模型构建数智供应链,赋能消费导购、商家经营、客服售后等多个供应链环节,有效提升效率(例如,在经营管理方面实现系统代码辅助编写20%以上的效率提升),现已服务800多万家企业客户(世界500强企业超90%、全国专精特新中小企业近70%)、全国2000多条产业带。
马士基依托机器学习构建的预计抵港时间系统,可基于历史信息、GPS数据计算船舶到港时间,预测准确性提高了45%-60%,帮助客户更好地规划物流和库存,降低相关成本。同时,马士基正在与微软、亚马逊等开展合作,在其码头采用边缘计算技术、构建专用5G网络以及部署物联网设备,以提高全球数千个港口的约1500万个集装箱的调度管理效率和质量。
三是聚数成智:构建数据可信共享的工业数联网
从欧洲数据空间建设进展看,通过用户认证、数据连接器等技术手段确保行业生态圈之间的可信数据交换,有效保障了数据提供方权益,极大提升了行业数据流通效率。
例如,欧盟汽车行业数据空间Catena-X致力于打造从原材料到汽车工厂再到回收中心的数据链,实现供应链协同、ESG管理等应用场景,目前已有宝马、博世、SAP、西门子、戴姆勒等160余家成员单位。
又如,上汽集团AI+工业互联网平台通过打造数据湖、大数据计算中台、工业大数据智能中台、工业微服务功能库等功能,全面贯通产业供应链、价值链的数据和业务,实现供应链库存下降40%,制造成本损失减少5%,生产效率提升3%;集团开发的公有云版本为广大中小型企业提供共享服务,并将提供开放接口,有效带动了中小微科技企业数字化创新。
上汽工业互联网平台架构
四是以消定产:构建助力消费升级的柔性定制网
随着批量生产时代逐渐走向以适应市场变化为导向的生产时代,能否在短时间内开发出多品种、高质量、低成本的产品是一个制造系统的竞争力所在,柔性制造应运而生。性制造通过以需定产、零库存管理,有效适应市场需求变化,从而在制造业中的比重越来越高。
例如,知名跨境电商平台SHEIN(希音)的崛起正是得益于柔性按需定产(C2M)的供应链模式。SHEIN解决了行业内长期存在的高库存顽疾,库存水平保持在个位数,远低于行业普遍的30%-40%水平。例如,在生产制造环节,对每一个SKU(库存单位)都采取小批量试销策略(100-200件),通过数字供应链将款式细节、数量、颜色、尺码标准等消费要求同步给各供应商,驱动供应商按需动态排产。在物流配送环节,通过MES工艺管理系统实现订单各个环节可视化跟踪,从而控制生产效率。
五是以链串链:构建以区块链为支撑的产品溯源网
近年来,区块链与行业供应链融合应用不断深化,有效促进企业内部的数据价值挖掘、产业链协同中的资源共享、产融协同中的价值倍增。
例如,宝马公司的PartChain项目,运用区块链技术提高原材料和零部件在全球供应链中的透明度。
霍尼韦尔的GoDirect Trade平台,是首个使用区块链技术的飞机零部件在线交易平台,支撑波音公司实现超过10亿美元的飞机零部件实时追踪。
英国BP石油公司开发智能合约和物联网数据管理系统,提升石油开采过程中的多方协作自动化水平。
欧冶云商的供应链金融服务平台,以区块链技术实现供应链金融体系的信用穿透,打通生产环节数据、上游原材料采购和下游产品销售数据,为链上企业提供融资数据增信和融资便利。
建 议
1、夯实供应链数字化基础
完善基于标识解析的行业数据共享机制,加快建立完善产业链供应链标识数据资源共享协议标准体系,推动产研协同、全流程管理、追踪溯源等深层次应用,促进以产业链为核心的跨系统、跨企业、跨地域供应链体系建设。加快推进区块链基础设施布局及应用,重点加强在供应链金融、工业互联网数据增信、跨境贸易单据追溯等环节赋能,增强供应链安全性、可靠性。此外,加强算力、算法支撑,加快人工智能、云计算、物联网等数字技术融合应用。
2、构建支撑数智供应链的行业数据空间
加强系统筹划,探索设立行业数据空间建设专项,鼓励链主企业联合国内外头部企业、高能级研究院所、行业协会等多方力量,联合建立细分领域行业数据空间,促进产业链上下游数据高效流通和综合利用,打造协同发展、安全韧性的智能协作网和数字供应链。
3、深化大模型在供应链环节的创新应用
推进大模型在钢铁、汽车、消费、装备等领域供应链示范应用,围绕需求预测、智能调度、库存管理、C2M定制生产等供应链环节加强大模型应用。支持以央企、国企牵头,联合中下游企业、科研院所等,开展行业技术和知识提炼,开发行业供应链模型。探索搭建大模型应用公共平台,提供共性大模型训练和推理优化工具,支撑中小微企业数智供应链建设。
4、重点培育发展智能工厂网络
支持重点领域链主企业联合上下游配套企业共建工业互联网平台,延伸建设“链主工厂”“云端协同工厂”“数字化车间”等,打造信息共享、资源协同、统筹调度的共享制造平台,开展“平台+共享工厂”模式,促进产业链上下游的应急互助与信息共享,整合产业链各个环节的“小链主”和核心供应商,实施订单共享、产能互助,培育稳健协同、数智赋能的产业链共生模式。
5、加快形成长三角数智供应链示范
充分发挥长三角各地产业优势,考虑企业意愿能力,围绕集成电路、新能源汽车、生物医药、航运等成熟产业链,探索建设政府支持、龙头企业主导的区域级数智供应链体系。例如,在集成电路领域,发挥上海引领作用,依托中微汇链等龙头企业构建数字供应链体系;在航运领域,发挥上海引领作用,依托中远海控等龙头企业,构建辐射长三角的数智供应链。此外,进一步建立健全长三角产业链供应链重大问题协调互助机制,加强信息共享、资源调配、产能协同等统筹。