中国如何打造新型制造供应链

摘要：制造供应链在全球化时代经历了显著的变革，供应链管理中的策略也随着商业环境的变化而调整，有必要重新思考和打造新型制造供应链。本文从新型制造供应链的定义出发，锚定其关键要素及应用情境对其重要性进行全方位、多视角地理论剖析，进而对如何打造新型制造供应链，通过实现供应链的数字化、智能化，以及人工智能（AI）与管理者（人）的协同，增强企业的竞争力和抗风险能力，提出实操性的方案措施。同时，通过典型企业数字化供应链转型和智能供应链建设案例，具体展示了新型制造供应链建设中的实践经验与挑战，由此对新型制造供应链的未来发展进一步探讨与展望，为制造业企业构建新型制造供应链提供丰富的理论支持与实践建议。

关键词：新型制造供应链；人工智能；人机协同；竞争；供应链资源

作者：邱伏生 邱艺凝 王菁菁

上海天睿物流咨询有限公司

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打造新型供应链的背景

1.当前制造供应链的竞争态势

在2024年《政府工作报告》中，明确提出要大力推动现代化产业体系的建设，加快新质生产力的发展。报告强调，创新是产业创新的主导力量，通过科技创新推动新型工业化进程，提升全要素生产率，塑造新的发展动能和竞争优势，从而促进社会生产力的跃升[1]。新质生产力代表了发展的高级阶段，以高新技术的研发和应用为主要特征，支撑新经济、新产业、新业态的发展，突显科技创新的主导作用[2]。报告显示，在新质生产力的推动下，产业链和供应链的升级成为关键。这一过程主要体现在供应链的模型、算法和供应链工程技术（比如数字化、人工智能AI）的加持和强化，成为新质生产力的基础要素[3]。

在过去的几十年中，全球制造供应链范式经历了深刻的变革。从20世纪上半叶强调科学管理与规模化生产，20世纪70年代转向质量管理，再到80年代推行精益生产，直到进入21世纪，全球化的加速、科技的飞速进步以及地缘政治环境的日益复杂，使得传统供应链模式面临前所未有的挑战，推动供应链向网络化、数字化、智能化方向转型，逐渐以资源协同、链路管控与客户体验提升为目标，数据驱动、网络化连接和快速响应成为人工智能赋能模式下供应链管理的核心要素。如图1所示。

图1 全球制造供应链竞争范式演变

地缘政治的波动亦将对全球供应链产生趋向性的影响，叠加各国对于产业链供应链的重新定位，（可能继续的）中美贸易摩擦导致中美两国之间的供应链逐步分离，加速了供应链的碎片化、区域化（重组）趋势，这也倒逼相关国家和企业重新审视全球供应链布局。他们将在供应链主动或者被动的重构过程中，将降低对单一市场的依赖作为重要目标，特别是中美双方在关键零部件和原材料领域加大本土生产和供应链建设，以确保供应链的稳定性、韧性和安全性。为此，越来越多的国家采取“各自为政”的供应链重组策略（姑且可以称之为“积木化策略”），着力构建本地化和区域化供应链体系，以应对外部市场变化的不确定性。美国和欧洲在高科技领域的供应链重组上表现尤为明显，通过政策支持，试图降低对外国关键技术和零部件的依赖。供应链的自主可控性成为各国追求供应链安全的重要策略。

与此同时，我国的产业链供应链也在思考如何在新的国际环境下实现更深层次的融合与发展；国内外双循环的供应链策略也可能继续加强和深化。一方面，在拉动内需的同时，企业不断提高供应链响应能力的精准性；另一方面，中国的许多企业正在（或者已经）建立海外工厂，以期提升产品出海、产能出海、服务出海和品牌出海，构建全球能力中心。

从供应链视角看，世界虽大，但供应链已然无国界。无论是贸易摩擦还是地域分隔，供应链仍可以深入不同市场和对方的腹地。中国不仅要致力于“制造强国”的目标，更应推动“供应链强国”的“链路”建设，以支撑制造业的可持续发展，避免资源“内卷”和“外堵”的风险。

2.中国制造供应链的国际化挑战

（1）美国政策导致的不确定性带来的冲击

美国政策的不确定性让全球供应链的合作更趋碎片化。美国可能继续实施贸易壁垒政策，不仅针对中国，甚至可能波及其他贸易伙伴。在这样的背景下，中国的供应链需要更具灵活性，以应对多变的国际贸易环境。

（2）对于不同国家的标准的适应能力

随着供应链的全球化，不同国家的标准不一，进一步加剧了供应链的协同难度。例如，在包装材料方面，国内的托盘、纸箱回收体系较为完善，而在欧洲、泰国等海外市场，废弃物品的出口和回收受到更严格的规定，且成本高昂。因此，中国企业在全球布局供应链时，逐步实现标准化和协同化，以提升供应链的效率和可持续性发展能力至关重要。

（3）“本土化”适应和发展的能力

中国企业在“出海”过程中，不仅需要输出产品，还需提升其本土化适应和发展的能力。例如，中国在向海外市场出口关键零部件（KD件）时，往往发现海外的生产工厂与国内供应链的设计逻辑存在较大差异。这就意味着，供应链的全球化不只是产品的流动，更需要本土制造、当地服务、（本土员工）管理和文化适应性的全面建设。中国企业在全球设立工厂时，必须重新适应当地的市场需求和准入（合规）标准，而不能简单地照搬国内模式。

（4）综合服务能力协同的挑战

当前全球供应链体系复杂多变，企业对供应链一体化的需求不断增加。为了确保供应链闭环和高效运作，中国应依赖拥有全产业链服务能力的企业，以期进一步明确供应链逻辑，推动新型制造供应链服务的标准化和高效化，为中国企业在全球市场中的稳定运作提供有力支持。

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为什么要打造新型制造供应链

1.链接和协同的必要性

中国提出的“一带一路”倡议需要建立广泛的链接与协同，无法依靠单一国家的力量来实现。因此，供应链体系必须进一步强化其核心优势。研究显示，当一个国家的人口数量较少（比如低于1亿人）时，往往难以独立构建完整的产业链供应链体系，而需要依赖其他国家的合作。例如，日本和韩国的经济发展，就依靠这种协同模式发展供应链；而东南亚国家、印度要提高产业链能力，更需要建立完整的供应链链接模式及其协同机制。

世界银行《“一带一路”经济学：交通走廊的机遇与风险》研究报告显示[4]，共建“一带一路”倡议提出之前，全球六大经济走廊的贸易低于其潜力的30%，外国直接投资低于其潜力的70%；共建“一带一路”倡议实施以来，仅通过基础设施建设，就可使全球贸易成本降低1.8%，使中国－中亚－西亚经济走廊上的贸易成本降低10%，为全球贸易便利化和经济增长作出了重要贡献；将使参与国贸易增长2.8%～9.7%、全球贸易增长1.7%～6.2%、全球收入增加0.7%～2.9%。

也就是说，制造供应链的竞争已不再是企业与企业之间的竞争，而是产业链供应链之间的竞争，其竞争的焦点不仅仅在于产品、服务、品牌，更多的在于供应链的维度、策略与模式、生态圈、资源协同与管控能力。

2.新一轮产业革命的催化

随着国际竞争加剧和地缘政治风险日益严峻，制造供应链正面临新一轮产业革命带来的挑战。从传统的VUCA（Volatility：易变性，Uncertainty：不确定性，Complexity：复杂性，Ambiguity：模糊性）环境，到如今更加复杂的BANI（Brittleness：脆弱性，Anxiety：焦虑性，Non-linearity：非线性，Incomprehensibility：难以理解性）情境，各国正通过结构性政策和技术手段来全面规划供应链资源，以提升供应链的韧性，确保经济体系的稳定和抗风险能力。企业则需在这些环境模型下采取化危为机的战略，通过建立坚实的价值观和底层思维，以增强供应链在复杂环境中的可持续性。同时，创新供应链管理模式和技术手段，有助于企业提高供应链的敏捷性和韧性，增强在不确定环境中的竞争力。

未来的供应链竞争，不仅是资源整合能力的较量，更是资源控制和替代能力的比拼[5]。全球供应链资源的规划不仅关乎企业利益，也是国家经济安全的全局性战略目标的要求。这种规划加强了国家的供应链治理能力，保障经济与社会的安全，同时确保本国供应链的韧性并保护国家利益。在这一过程中，各类新兴科技公司与制造企业的多方合作，通过供应链治理模式的创新、产品全生命周期管理，以及供应链工程技术的赋能，推动全球供应链走向安全和稳定。

为了进一步提升产业链供应链在全球市场中的竞争力，需要采取多项策略。例如，以全球供应链和全球价值链为导向，促进多边贸易体系的发展，积极推动区域经济一体化，构建一体化的供应链服务体系；又如，积极参与全球供应链治理，促进有利的国际环境，推动物流、资金流、信息和监管资源的顺畅（数字化）连接，确保开放、公平、包容且可持续的发展。同时，强化我国产业链供应链（某些）关键节点作为国际供应链组织中心和国际物流中心的功能，并通过供应链治理模式和技术的创新，确保供应链在不断变化的全球环境中保持竞争力和安全性。

3.数字化内核的驱动

在新型供应链体系中，供应链不仅包括模型、战略和业务定位，还包括针对不同人群的服务设计、供应链的可视化管理、渠道优化，以及制造和交付策略等多方面的要素。这需要超越“大制造环境下的供应链”的传统思维模式，转向“大供应链环境下的制造模式”，才能够实现供应链的价值导向，从而构建供应链数字化的内核。

要实现供应链的数字化，首先需要明确供应链的策略，让供应链具备清晰的价值、愿景、方向、绩效和目标，并以此进行建模，从而回归供应链的初心。在此基础上，才能够构建供应链的数字化系统的底座，引入人工智能（AI）赋能才会更具可行性，否则就会缺乏数字化的核心。在中国的许多企业中，供应链管理往往缺乏这样的战略思想和逻辑，这导致企业不清楚自身的切入点和侧重点。此时仅仅依赖软件工具是无效的，因为缺乏数字化的“内核”支撑。

4.可持续发展的引领

随着全球对环境保护、社会责任和公司治理的关注不断提升，供应链在实现可持续发展方面承担着越来越重要的责任。可持续供应链不仅要满足经济效益的需求，还应兼顾环境保护和社会责任，确保在运营过程中降低对自然资源的消耗和减少对环境的影响。所以，在供应链的设计和运营中，需要重视能源节约、污染防治和资源循环利用，降低对环境的负面影响。可以通过优化物流路径、采用清洁能源和提高生产效率，减少碳排放，支持全球低碳经济的发展。

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新型制造供应链是什么？

1.新型制造供应链的概念

新型制造供应链是指在数字化、智能化和全球化背景下，融合先进供应链工程技术（制造技术、物流技术、信息技术、人工智能等）、以客户为中心、具备高度韧性和灵活性的供应链生态系统。它不仅是产品和服务的传递通道，更是一个动态变化的生态系统，强调产业链供应链各环节的高效协同、资源的优化配置和对市场变化的快速响应。

与传统供应链相比，新型制造供应链具有以下4个显著特点：

（1）因应商务环境变化的生态型供应链

传统供应链往往是线性和封闭的系统；新型制造供应链则是多元化、网络化的生态系统，强调供应链上下游企业之间的协同合作和链路创新，通过数智技术实现资源共享和优势互补。

（2）从功能供应链到价值链交付体系

传统的供应链强调计划、采购、生产、交付的环节优化，实现“以我为中心”的运营管理，解决的是功能性的问题，体现出来的指标也主要是达成率、成本、生产效率等指标，即使是实现了数字化，也仅仅是“现状的数字化翻译”，并且形成“自洽”；新型供应链强调整个价值链交付体系的系统优化，从供应链策略开始，定位价值走向和交付的客户满意度，从而分解战略指标到各个运营层和执行层，保证执行的相关信息和数据综合、集成后体现“当初的策略”，形成闭环。在此基础上形成的数字化供应链，更具有“系统的”核心竞争力。

（3）强化“以客户为中心”的价值导向和服务能力

供应链即服务！“以客户为中心”是新的战场。在这个战场上，优秀的供应链就是新式武器（而不仅仅是口号），将决定企业经营策略的成败。传统供应链以生产和产品为核心；新型制造供应链则以客户需求为导向，强调个性化定制和客户体验的提升，能够更好地满足多样化的市场需求。供应链成为了成本、效率、稳定交付等满足客户体验需求和客户价值的最大贡献者。以客户为中心的供应链强调“承诺-兑现承诺”、过程可视化、有洞察力的数据意见与决策。

Gartner指出，80%的首席执行官相信，企业之间的竞争主要或完全基于客户体验。毕马威研究表明，以客户为中心的企业比竞争对手具有高出38%的盈利能力。品牌承诺越来越多地涉及定制生产、快速创新、易于订购/包装，以及快速交货和退货等供应链环节，任何一个环节都会影响客户的体验与忠诚度。

（4）不仅仅是软件，而是从模型、逻辑、标准、算法，到使能技术

传统供应链主要依赖人工操作和经验决策；新型供应链则是链接了从客户到供应商的复杂供应网络，供应链大模型更像一个高效“粘合剂”，通过大数据、人工智能和物联网等技术链接供应链的知识、参数、产品及工具，让决策者更好地感知和链接供应网络，提高信息透明度，加速供应链的敏捷响应和高效协同，保障决策的科学性。

在实际运营中，将大模型与传统的预测模型相结合，可以通过大模型来辅助识别和分析特征，增强预测的准确性和全面性；同时，大模型辅助解读预测结果，基于数据和影响因素生成诊断报告，增强决策支持。

2.新型制造供应链的关键要素

新型制造供应链的打造需要从模型、逻辑、标准、算法到使能技术的关键赋能。底层逻辑如图2所示。

图2 新型制造供应链底层逻辑

在大供应链的范围内，通过供应链集成与数据整合，提炼如下人工智能关注点，以形成“计算、感知和认知”的能力升级。如表1所示。

表1 人工智能AI赋能新型制造供应链的关注点

需要说明的是，供应链的数字化，甚至是AI赋能供应链，仅靠某家AI公司是不可行的。供应链的数字化必须依托模型、逻辑、标准、算法和相应的使能技术，这样AI才有可能真正运行，人机之间才可能实现有效对话。基于愿景、方向、绩效和目标来建模，回归供应链的初心，此时引入AI才真正具有意义。否则，数字化核心的主题将难以找到这些数据的实际核心价值。如图3所示。

图3 AI赋能新型制造供应链的基础模型与框架

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如何打造新型制造供应链

1.以客户为中心

供应链常常强调“以客户为中心”。然而，这一理念往往主要体现在营销和销售端，因为这些部门直接面对客户，最贴近客户需求。但在采购、生产和计划等后端环节，是否同样（一致的）贯彻了以客户为中心的理念呢？对于手机、电脑或快消品等产品而言，前端门店与客户直接互动，但是否清楚研发部门在设计产品时是如何考虑客户需求的？例如在爱马仕、路易威登（LV）或李宁等品牌中，门店人员通常能够向客户传递产品的设计理念，说明产品是如何为客户量身打造的。这种设计价值、制造价值、物流价值等能否贯穿整个供应链，并最终传递给客户，从而实现供应链的真正价值，是每个企业需要思考的问题。

因此，若要将供应链解构并有效协同所有环节，就需要具备清晰的供应链策略，并决定哪些环节由自身完成，哪些可以通过外包来实现。在这一策略的基础上，企业才能构建数字化供应链系统，明确其价值、愿景、方向、绩效和目标，并据此进行建模、数理逻辑，并最终实现供应链“初心”：以客户为中心，并满足客户需求。

要实现这样的供应链变革，数字化的赋能不可或缺。数字化不仅是技术上的提升，更是“以客户为中心”的理念的支撑，它确保供应链能够灵活地响应市场变化并满足个性化需求。因此，在构建高效供应链的过程中，企业应注重深化供应链结构、优化自营与外包策略，并以数字化技术实现对各环节的实时自主监控、自主反馈、优化。通过这样的方式，可以提升供应链的韧性和控制力，助力传统产业向数字化、智能化、高端化和绿色化的方向转型，达成“以客户为中心”的运营目标，满足重点产业链高质量发展的要求。

2.注重“人”到“机器”的有效转化

在人与机器协同工作的过程中，最关键的是“语言”的转化。企业在进行物流和供应链升级时，内部存在两种语言体系：日常语言（包括企业内部的“黑话”）和流程语言或指导性语言，而人工智能和机器需要理解的是模型、数据和算法。为实现人与机器的有效协同，必须将人类语言转换为机器可识别的“语言”（即模型、数据和算法）。这需要从场景到流程、组织，再到数字化和信息化系统的全面对接，确保数字化工具与人员之间的有效沟通。只有完成这一转化，数字化的机器人才能与人员“丝滑地”互动，否则，不仅机器无法理解企业的需求，企业也无法充分利用机器的能力。

企业的数字化在这一转化过程中起到了承载和支撑的作用。而若没有清晰的数字化逻辑（和参数），数字化进程将无法顺利推进。数字化逻辑包括两个部分，其一是工程逻辑规划和语言运营，其二是差异管理与闭环反馈。前者涉及数字化实施的整体策略和步骤，后者则关注数字化过程中产生的差异管理和反馈改进。如果能够将二者拉通，那么数字化的实施往后走将相对顺利和有效。

3.通过数字化管理解决供应链断点

在不同企业和产品的供应链中，供应链（运营场景）断点的存在是不可避免的。为弥补这些断点，应从企业自身的供应链结构出发，识别和分析断点或痛点。

首先，供应商能力的参差不齐是形成供应链断点的主要原因之一。以汽车行业为例，尽管该行业的供应链模式较为成熟，但供应商的能力却存在明显差异。为评估供应商的交付和保障能力，汽车企业常采用标准化的评审体系，例如MMOG（《物料管理运营指南》）。若某供应商在该体系的六个评价维度（愿景与策略、供应链组织、产能与生产计划、与客户的链接、生产与产品实现、与供应商的链接）中部分指标未达标，则认为其“保障能力”不足，可能导致严重的供应链断点，甚至基本的交付能力都难以保证。

其次，在（离散制造企业的）总装阶段，物料齐套计划和实物齐套率是影响有效总装和交付的关键断点。为了避免“欠产”，需要保证所有物料根据总装作业计划提前实现实物配套。通常，供应商到货计划与齐套计划（很多企业没有）衔接有难度。尽管已有生产计划，但若未制定齐套计划，那么物料齐套难以保证，结果导致出现停工待料的风险。例如，计划生产100件产品，但仅有90件物料到位，剩余部分的缺失导致生产中断。制定齐套计划可以有效缓解此类风险，通过反向倒逼促使供应商按时到货，确保生产所需物料的准时齐套，降低生产过程中的不确定性。

第三类断点出现于工位物流环节（POU point on use），（尤其在智能工厂中）如何实现物料按生产节拍准时上线，是最难解决的断点问题。工位物流的断点主要源于物料上线节拍与生产节拍不完全一致，导致物料的搬运频率、搬运单元选择、上工位的方式、（人或者机器）取用物料的作业应用场景等对物流技术提出了较高要求。若智能工厂在此环节设计不完善，工位物流断点难以弥合，容易导致智能产线效率受损，甚至质量不稳定。具体而言，工位物流的瓶颈涉及到产线速度、机械手、生产设备、人工操作（人机交互）、自动导引车（AGV）以及输送线等多环节的协同，还包括“货到人”拣选模式和空箱回收流程的协调。若缺乏系统性的物料上线计划和节拍设计，该断点将持续（结构性的）存在。

其他断点诸如储位管理、容器具管理、供方到货管理、检验时效性管理等，均属此类断点原理，可以通过数字化赋能。

解决上述问题，需要从系统角度出发。比如通过基于模型的系统工程（MBSE）等方法整合各环节，将规划概念、模型、逻辑、流程、场景，使用数字孪生和仿真的方式，形成概念-方案-执行-运营-策略的闭环，最终使得制造供应链经营绩效大幅提升。以美的集团为例，在数字化供应链平台上，实施齐套计划并覆盖其800多家供应商（包括集团内部与供应商内部）后，显著提高了生产效率。例如，原材料库存可降低40%以上，停线时间减少80%以上，产品一次性下线率提高50%～60%，同时在制品库存、成品库存以及交付能力等方面均有显著改善。

4.构建供应链风险防控能力

新型制造供应链的风险防控可以归纳为三类：环境风险因素、结构性风险因素和运营风险因素。通过对这些风险的识别和预警，可以有效增强供应链的稳定性和抗风险能力。

供应链的风险防控可以归结为“A+X”的结构，其中A代表供应链的核心和本质，涵盖了内部稳定性和基本的运营能力；而X则指代变数和发展因素，包括外部环境的不确定性和供应链在应对未来挑战时的适应性。通过对风险因素的归类、识别和预警，A+X结构帮助企业在稳固核心的同时，灵活应对变化，为供应链的可持续发展奠定基础。

5.优化智能工厂供应链的逻辑、场景与技术落地能力

近年来，许多企业都在建设智能工厂以及相应的制造供应链，并且不断获得喜人的成绩。但是也有少数企业在建设智能工厂时，定位不清楚导致逻辑混乱，最后留下供应链运营的“硬伤”，影响了智能工厂效能的发挥，偏离了初心。

首先，企业决策者面对（内部团队或者咨询公司提出的）解决方案，陷入犹豫之中，属于典型的“是因为相信而看见，还是因为看见而相信”论证焦虑。他们在参观了行业内领先的智能工厂后，自己也试图复制类似工厂，但是在实践中可能为了智能化而智能化。例如，部分企业在考察了美的集团磁控管智能工厂（产线与物流一体化，全程没有断点）、荆州洗衣机工厂（云物流加持的高效率低成本超级工厂，获得2024年中国机械工业科技进步奖一等奖）及泰国工厂（海外标杆，实现了规划一体化、建设一体化、运营一体化）后，将这些视作家电行业中的翘楚和标杆。然而，尽管这些工厂因智能化程度高而具有显著优势，很多企业在参观后仅简单地表达出“我们也需要一个这样的工厂”，而缺乏对建设智能工厂的明确需求分析和目标设定。

其次，在物流技术应用上，许多企业也存在类似的盲目追随现象。例如，某些企业看到博世华域的南京工厂智能物流系统中采用了AGV（自动导引车）、托盘立库和（带齐套拣选的）料箱立体库等技术，便试图在自身工厂中照搬此类技术，甚至在与供应链服务企业团队的互动中，也频繁提及希望应用这些设备。殊不知，引进新技术的前提应是其能够解决特定的生产或物流问题，特别是能够为企业的运营管理或客户服务带来实质性的改进，否则，再“好的”物流技术，也仅仅是噱头而已。究其原因，在于企业的物流业务场景和价值链的底层逻辑尚未理顺。在没有定义清楚物流技术作业场景、明确供应链断点，或没有理顺价值链的情况下，单纯增加物流技术或AI等智能化设备，往往只能缓解（点上的）局部问题，而无法实现系统性优化。在这一背景下，盲目投入反而可能带来更大的不利影响。

另外，企业在智能化转型过程中，往往存在对场景的认知不足的问题。一些老员工对物流场景的理解基于多年积累的经验，而新员工的知识主要来源于这些老员工的经验，导致其认知停留在过去十几年水平。由于缺乏外部视野和前瞻性，企业在理解和应用现代物流技术与供应链知识上容易“坐井观天”。现代供应链的快速演变需要企业具备全球视角和战略眼光，而依赖于过往经验容易导致“老革命碰到新问题”。因此，企业应主动学习和理解未来的物流技术和供应链管理理论，以适应供应链的全球化发展需求。

一言以蔽之，在数字化或智能化转型的过程中，企业若仅是将当前效率低下的流程进行数字化固化，往往无法实现真正的优化。在进行数字化转型之前，企业应首先对现有流程进行合理优化，之后再通过数字化手段进一步提升效率，从而实现业务的指数级增长，正所谓：“不怕未来已来，只怕过去未去”。

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新型制造供应链典型案例分析

1.华为的供应链数字化转型

关键战略转型与抓手。在华为的供应链数字化转型过程中[6]，专家团队提出多项转变的战略举措，旨在解决传统供应链中的协作、响应和效率问题。比如，采用线上线下并重的业务模式，信息共享和协同作业的信息传递模式，将大量手工作业自动化的作业模式，数据驱动的决策模式，通过AI和大数据分析的预测性维护建议模式，从“推”向“拉”的供应链驱动方式，从集中式管理向一线自主操作模式，以实际需求为核心配置资源，使各部门在实时情况下快速响应市场波动和需求变化。

夯实数字化的业务基础。华为构建了一个实时、可靠、完整的数据平台作为数字化转型的基础，确保供应链各环节的信息同步与共享。通过流程重塑和IT支持，华为提升了业务流程的灵活编排和自动化程度，加快了响应速度。同时，通过AI算法和场景应用，以赋能供应链智能化运作，优化需求预测、库存管理和供应商管理，有效应对库存过剩和供应链断裂的风险。在交付体系中，华为依托数字化平台构建多层智能业务体系，以“灵鲲”云脑智能供应链系统为核心，实现供应链节点间的智能协作和无缝对接，提升了运营效率和整体效能。数字化闭环管理进一步使得供应链的各个环节在系统监控下实现高效运转，从需求预测到物流配送，全程实现智能化，推动供应链的可持续和优化发展。

打造供应链智能体。在华为的供应链数字化转型[6]中，构建供应链智能业务体系是其核心策略之一。如图4所示。华为在数据底座、流程优化、IT服务和算法的支持下，搭建了“灵鲲”和“灵蜂”驱动的两层智能业务体系。作为供应链的全局决策大脑，“灵鲲”负责全面的数据分析、模拟仿真、预测生成和战略指挥，从供应网络配置到需求规划，为供应链提供全局性的指导。而“灵蜂”则专注于各业务单元的智能作业和现场响应，灵活调度资源和执行供应操作，有效提升了应急响应的敏捷性与准确性。在此基础上，华为开始把AI应用到智能预测、智能计划以及人机协同。比如，华为的全球CIO设立了六个AI Agent，放入到所需要管理的“智能体”里，将管理工作从排队模式，进入到同步模式。

构建“大小模型”联动模式。在提升供应链响应和适应性方面，华为还应用了“大小模型结合”的AI代理模式。大模型与小模型的协同为供应链提供了不同维度、高密集度的知识网络，实现了精准的信息感知、卓越的决策支持和高效的履行协同，使得供应链的响应速度和灵活性显著提高。具体来说，这种AI代理能够快速感知市场动态并调整供应链策略，确保响应的速度和准确性；同时，它通过信息支持与分析，协助制定可靠而精确的决策；此外，通过优化信息流转，AI代理减少了人为干预和潜在误差，进一步降低了运营成本和效率损失。

优化供应链资源配置。在供应链的预测与资源配置方面，华为利用大模型从大量历史数据中提取特征参数，并结合小模型对市场需求和供应链操作进行精确预测。这种大小模型的结合不仅弥补了传统专家判断的局限性，还提升了市场需求的预测精度，使企业在库存管理和资源分配方面更具前瞻性和灵活性。通过优化预测流程和提升分析质量，华为的供应链在应对不确定性和复杂性方面具备了更强的决策支持，确保供应链资源配置的精准和高效。尤其是供应链计划，作为整个供应链的“牛鼻子”工程，需要协调供应链的所有资源，从计划到执行再到闭环的反馈，全都可以通过AI Agent来运筹帷幄。迄今为止，华为已经开发了70多个智能决策模型（含专利），推动了供应链智能化和业务模式的系统性重构以及资源配置。

图4 为供应链智能体

2.美的智造供应链实践

美的集团的供应链战略愿景围绕“从实现产品交付到全球/全面（绿色）服务”，从倾听客户的声音（VOC,Voice of Customer）到倾听流程的声音（VOP,Voice of Process），现在通过全球供应链的方式来实现倾听物料（产品）的声音（VOM,Voice of Material），其中物料代表了订单，通过物料来掌控这个系统，从而打造未来的新型制造供应链。如图5所示。

（1）明确全球供应链愿景与策略。美的强调“构建全价值链数字化协同平台，实现全球计划和订单一体化高效运作”，从产研协同、全局计划、供应商协同、柔性制造、物流协同等五个关键节点入手，达成数字化协同平台，导入AI辅助，同时拉通全球计划和订单集成，形成全球产销协同下的平衡一体化和全球订单可视化与智能化。

（2）聚焦计划的迭代升级，打造计划智能体。在需求预测和智能排产的支持下，计划推动“产研协同”“产销协同”无缝对接，实现供应链资源的一体化、全球化、绿色化、智能化管控。

（3）采购优化与供应商赋能行动。美的从客户需求出发，通过C2M（用户到制造）智能门店和美云销等手段聚合用户资源，整合购买环节的信息流。从2024年开始，美的开始推动新一轮的针对供应商的赋能行动。同时，美的强调供应商的绿色资质和环保要求，确保供应链的绿色合规性，为后续的制造过程提供合格的供应商资源。

（4）制造资源全球布局。美的在全球已经有近70个制造工厂，都是根据其产品策略、客户策略、供应链策略进行布局。美的制造环节集成了柔性制造、设备联网和数字化工艺仿真，确保生产的智能化与高效性。通过推动MBS模式，推动精益生产与物流技术、软件技术等相结合，形成成熟的“精益+技术+投资”三轮驱动的方法论。从供方精益（赋能供应商）、低成本自动化、物流模式创新与变革、设备更新与升级、人工智能（AI）对话模式等，开始新一轮效率提升。全球供应链品质、供应链能力出海、供应链韧性度能力建设、供应链数字化智能化、无增量下的效率提升、自研自制能力提升、高质量人才培育、制造工厂物流中心化等，成为新的效率赛道。

（5）全球交付，推动下线直发，提高交付准确率和柔性化交付。美的通过端到端协同与全流程可视化，实现了客户订单的精准履约和下线直发，其比率最高达到60%。美的制造供应链

逻辑体系通过上述核心环节的高度协同，构建了一个从采购到交付的闭环供应链流程。这个体系不仅强调了对客户需求的响应，还在每一个环节中融入了绿色、智能和数字化元素，全面推动供应链的可持续发展和智能化升级。从初级管理阶段逐步过渡到智能物流和全面数字化、智能化的新型供应链管理，美的集团的供应链在这一体系中整合了从物料到成品的全流程资源，建立了高效的交付和库存管理模式，显著提升了家电制造供应链的运营效率和经营绩效。

从实践成果上来看，美的订单交付周期（OTD）在行业中保持领先，仅需20天以内，而国内市场的交付时间可缩短至12天左右。相比之下，许多同行企业的订单交付周期需要30至60天。此外，美的库存周转率远超行业平均水平。

图5 美的智造供应链模型

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结论

全球化使得制造供应链的边界逐渐模糊，各国公司通过“出海”战略优化生产布局，分散风险、降低成本。与此同时，多样化和个性化的市场需求推动着供应链能力的提升，企业愈发依赖数字化和智能化技术来增强敏捷性和响应速度。地缘政治和贸易摩擦亦加速了供应链的区域化和本地化重组，不少国家加强供应链的本土建设，力求在关键领域自主可控。在此背景下，构建符合数字化、智能化和协同化趋势的新型制造供应链体系，是企业增强竞争力、提升抗风险能力的关键。

新型制造供应链作为我国推动产业链和供应链升级的关键举措，核心在于模型、算法和数字化的加速发展，以实现智能化和人工智能技术的深度融合。这种供应链体系不同于传统供应链，是更为灵活、智能、以客户为中心的生态系统，强调高度的协同、资源优化以及快速响应市场变化的能力，它解决了传统供应链在效率、韧性、灵活性、成本控制、可持续发展以及国际竞争力方面的诸多挑战。

通过人到机器的转型、数字化管理的断点修复以及智能工厂的建设，新型制造供应链的建设不再是空中楼阁。实践经验亦表明，在数据驱动、智能化系统的应用中，供应链能够实现从“推”到“拉”的模式转型，更好地适应企业发展和市场需求变化。未来，随着科学技术的进一步发展，供应链管理将更加智能化、协同化，为企业在复杂的全球环境中构建坚实的竞争力，如何在效率、成本和安全之间取得平衡，构建独特的品牌形象和文化体系，以数据驱动和新技术为核心建立护城河，确保供应链的可持续发展的多方面策略，将为企业应对未来的挑战持续保驾护航。

参考文献:

[1]2024年《政府工作报告》.

[2]赵振华.经济前沿课：新质生产力[M].人民日报出版社,2023.

[3]邱伏生,邱艺凝,马晨.制造供应链提质增效促进新质生产力(一)[J].起重运输机械,2024,(13):6-9.

[4]中国国务院新闻办公室.共建"一带一路":构建人类命运共同体的重大实践白皮书.2023.

[5]邱伏生,魏瑜萱,席喆,等.全球供应链资源安全管理体系初探——“全球供应链资源安全管控”系列连载之一[J].物流技术与应用,2024,29(06):172-174.

[6]范美华.为AI供生，华为供应链创新与实践.华为数字化供应链洞察与实践文集,2024.

———— 物流技术与应用 ————

编辑、排版：罗丹

本文内容源自《物流技术与应用》2025年1期(点击可查看掌上电子刊)

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