面向智能制造的供应链管理体系构建研究
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作者:林海霞
摘 要：随着大数据、云计算等新技术的不断成熟和普及应用，我国社会生产力得到极大的解放和发展，市场供求关系也发生了转变，呈现出客户的个性化需求引导企业生产的特点。传统制造企业在激烈的市场竞争中保持竞争优势，关键在于能否用最短的时间为客户提供满足个性化需求的产品或者服务。因此，未来传统制造业必然会往智能化制造的生产方式转型升级，也亟需配备一个智能化的供应链管理体系。
关键词：智能制造;供应链管理;新技术
一、引言
改革开放后，我国凭着劳动力低廉、原材料丰富等优势吸引了大量的跨国制造企业向我国转移生产基地，使制造业成为我国经济发展强有力的助推剂。然而，与西方发达国家相比，我国制造业存在着产业结构不合理、市场应变能力不强、技术创新能力薄弱、资源利用效率低下、信息化程度低等问题。事实表明，传统的大批量工业化生产模式在成本、资源、环境和市场等方面带来的压力已使其失去了竞争优势。制造业历来在国家的经济发展中占有极为重要的地位。尤其是在经济全球化趋势愈加显著的今天，一个国家在世界分工体系里地位的高低完全取决于该国制造业的先进水平。为实现制造强国这一目标，中央政府推出了《中国制造2025》战略规划来推动互联网信息技术在智能制造产业领域的应用，实现传统制造业的转型升级和发展。过去有这样的误区，认为只要实现机器设备自动化、智能化就是实现智能制造了。于是有些企业不惜花费重金购买质量上乘的设施设备，但是在实际使用的过程中就会发现存在很严重的问题：这些设施设备在运作时不能很好衔接在一起，因为它们是分段、分模式购买的，虽然质量是最佳的，但根本不在同一个供应链逻辑上。即组成智能制造的这些元素缺少了智能供应链的逻辑，作业时不能有机地联合互动从而使得整个生产流程显得机械、呆板。
二、文献综述
早期“供应链”与“供应链管理”的概念并没有得到学者们的关注，直到上世纪末，才逐渐被重视起来，现在已经有了许多关于供应链管理的研究成果。Kubat和Carrera等认为选择优质的供应商是企业提高供应链竞争力的重要要素之一，但这个过程会涉及到供货的质量、时间、成本等因素。罗东认为库存管理是供应链管理中的重要组成部分。朱文和提出在制造业供应链全过程实行智能化的资源物流配送模式具有重要的意义，提供高效的物流保障的同时降低运营成本。朱晓静提出大数据对供应链管理进行集成优化管理的思路。汪欣认为物联网技术的深入融合可解决信息流问题，显著提高供应链管理效率。Tiwari等研究大数据对供应链管理中的物流、资金流、信息流数据的产生、捕获、分析和共享机制的影响。Mortazavi等认为供应链管理最大的挑战是需要根据市场需求的动态性协调订货。Fumero研究了在确定的环境条件下协调供应链中的生产管理、库存分配等问题。Oztemel等基于Agent技术建立了可实现性能测试的供应链管理模型。王溪以最终消费者为出发点，建立了一个具有个性化特色的产品供应链多边协商模型。
综上所述，现阶段已有很多学者从不同的角度为提高传统制造企业的供应链管理效率提供了新的思路，如选择与优质的供应商合作、实现制造流程的智能化等，也有不少学者利用仿真技术构建了相应的供应链管理模式。但不足之处在于现有的对供应链管理模式的研究偏向于制造企业内部的计划管理，忽略了对上下游合作伙伴的动态联合管理。
三、理论分析
1.智能制造理论
工业和信息化部门将智能制造界定为：在产品制造的设计、生产、分销、服务和管理等流程中使用新科学技术使其传统制造流程可实现自动感知信息、优化决策、执行精准控制等功能。它具有以下基本特征：（1）以数字化、信息化为基础。将生产产品过程中的各种信息数据进行数字化处理，建立面向产品设计、生产、服务与管理一体化的数据库，并利用管理信息系统实现智能化的信息管理和控制。（2）实现人机一体化。在实现机器设备的机械智能的同时，发挥人类的潜在能力，人类与机器设备的相互合作互动将机械智能和人类智能有机结合，取得互补的优势。（3）具有独立自主性。智能制造系统拥有丰富的知识库以及人工智能制造模型，能够收集环境中的信息，并进行处理和分析，从而合理规划自身的行为。（4）网络化制造。实现智能制造要以供应链为基础，把企业内外部网络连接成信息可以灵活流动的网状结构系统，以便充分合理利用各种有限资源，形成一个高效的网络化协同制造模式。
2.供应链管理理论
美国学者彼得·德鲁克最先提出了“供应链管理”这个概念，但最早对供应链管理的定义进行界定的是迈克尔·波特，他认为供应链管理的本质是研究如何将原材料转化为消费者愿意接受的最终商品的过程，即实现价值增值的管理活动过程。供应链管理的基本特征有：集成性、交叉性、复杂性、双赢性、相对性与动态性，可以有效地分配和协调各个环节企业间相互作业，共同完成生产任务。此外，还具有以下的特征：动态性。多个供应商、制造商、最终用户之间可以自由组成一条完整的供应链，他们在供应链中的角色不固定，但在每一条确定的供应链上又担任着固定的角色。协作性。虽然各节点上的参与者的身份不同，但他们是在共同的目标或利益的基础上相互协作行动。分布性。供应链节点上的企业实际上是分布在不同的地理位置，但是通过供应链的虚拟模拟可以选择距离最近的企业来参与生产，以此缩减各参与者间物理空间上的距离，提高经营效率。自治性。供应链中的节点企业是在相互集成的基础上又有一定的自主性，他们各自都有自己的经营目标效益，要取得供应链整体效益最大化的目标，关键在于协调好供应链节点上的每一个参与者。
在传统制造业向智能制造转型的背景下，供应链管理又增添了新的含义，更加强调供应链全过程的整体性、全面性、精益性、增值性以及提高顾客感知服务价值的有效性和精确性。供应链管理的基本原则主要有：合理全面的整合性、灵敏机动的敏捷度、高效灵活的动態性。可见，通过供应链上各节点企业的相互协作所带来的经济效益远比单个制造企业自己生产产品所带来的经济效益要高。 四、供应链管理体系现状
1.存在的问题
（1）缺少了智能化战略
智能化战略是指导企业经营活动的战略思想，决定了企业经营活动的成败。自《中国制造2025》出台后，越来越多的传统制造企业意识到向智能制造转型的必然性却不知从何处下手。缺失智能化的供应链指导策略，企业将会失去重要的价值导向;缺少智能工厂概念层面上的设计，设备智能化的设计原理、数据及参数设定之间的逻辑关系便会发生紊乱，导致设备在供应链体系里变得更加具体化而无法与其他设备联动起来。
（2）智能制造和供应链两者不能有机地结合起来
有些企业在转型过程中只关注产品的智能制造，于是他们做到了以合理的成本，精确准时地生产质量合理合格的产品，却没有考虑到供应链这条价值链的作用。而供应链最重要的功能就是可以快速地去响应最终用户的需求，为顾客提供质量合格的产品和服务，进而提升客户的满意度，获取他们对企业的忠诚。智能制造是生产经营活动过程中的一个重要环节，需要一个相对稳定、合理、有效的“生存环境”，也就是供应链的智能化。
（3）预测与需求管理不到位
未来是不确定的，我们无法对尚未发生的事情做出确定的判断，再加上人自身经验的局限性，我们对未来所有的预测都有可能是错误的。但是，不做预测可能是最大的错误。现在的问题是，绝大数的企业内部都没有专门预测和需求管理部门。虽然大数据分析在一定程度上起到预测的作用，但那只是透过历史数据来预测某个行业发展状况。
（4）物流管理不到位
物流管理在有效的供應链管理过程中十分重要，但是，传统制造企业还存在很多不足：一是缺少详细周全的物流计划，导致供应商送货的时间很随机，造成智能工厂里的物流配送、库存运输、生产等环节出现不可控情况。二是产品在生产环节没有精细的物流配送计划，最终在整个物流计划上会出现推拉效应。即使是质量再好的智能制造机器也会出现原材料不能及时供应的尴尬处境。
2.构建面向智能制造的供应链管理体系的切入点
面向智能制造的智能供应链管理体系的管理过程是动态的、多变的且相对复杂的，最新的科学技术能通过可视化的手段来处理数据，更加强调人机系统的互动性与协调性。因此，可从以下几个方面作为切入点：
（1）构建符合企业特色的智能化战略并形成思维逻辑
不同的企业会为客户提供不同的产品和服务来满足他们独特的个性化需求，这些产品的差异性构成了企业强有力的核心竞争力，因此，不可能存在一种类型的智能供应链适用于所有类型的企业，即使是同行业也如此。制造企业需要一种适用于自身产品特色的且具有个性化的智能供应链才能发挥出最大的价值，诸如智能化级别顾客服务的响应水平、优化的重心以及根据不同运营环节来设置的数据敏感度等等都是建设个性化供应链的着手点。
（2）应用大数据等技术实现供应链体系的智能化
智能化的供应链管理体系需做到将生产物料、供应商、工厂、库存、生产技术、产品服务、客户订单、零售商、计划等都能合理地整合到一起，与制造企业供应链管理平台中大数据的逻辑要求实现有机地融合，保证企业供应链全过程可以实时监测得到标准，计划与执行三者间数据的差异，从而做出自动反馈、自动调整、自动补偿与自动优化的操作，即具有自我思考的智能行为。
（3）构建供应链虚拟仿真和预警的能力
智能化的供应链应具备有早期识别和预警的能力，采用虚拟仿真模拟的模式，对系统中的每一个客户订单，从头到尾地在供应链全过程“跑”一遍，从而能够提前发现问题并提出警示，并在生产系统中处理好该问题，即以生产过程的智能化保障供应链全过程的稳定性与可靠性。
（4）建立可视化信息流平台
面向智能制造的供应链管理体系必须实时更新动态供应链中的信息。不仅能够自动筛选出有效信息数据，而且能够以同频率、同逻辑、同时间、同事件并且可跟踪的形式显示出来。管理人员在供应链管理系统中发挥的作用是监控，而不是干涉。最主要的还是要发挥出管理系统的自分析、自反馈、自调整和自优化的机能。
五、构建面向智能制造的供应链管理体系
1.组成要素
智慧供应链贯穿于智能制造生产与服务的全过程，综合反映三个主要的业务环节内容：供应、制造和销售。具体细分为五个要素：智能物料、智能工厂、智能物流、智能管理、智能产品。
（1）智能物料
制造企业在互联网平台上检索到客户的订单信息后，供应链系统便自动迅速向上游供应商购买零部件或原材料，这些零部件或原材料到达智能工厂后便被赋予特定的数据信息，例如“这是为赵明顾客生产的奥迪中仪表板的零部件”，它们都有了自己独立的“ID”号，承载着自己的用途和“归属地”的信息。即使由于失误被配送到其他的生产线上去，也能够与生产设备进行信息的交流，互相认证对方的信息，重新返回到自己的生产线;如果生产系统中的某一台设备上的零部件不够用了，它也可以与采购系统展开“对话”，增加对零部件数量的购买。甚至于如果这些智能物料融入到其他成品中去，仍可实现跟踪追溯。
（2）智能工厂
智能工厂是指利用物联网等技术，将传感器、生产管理系统、机器设备等有机地整合成一个智能的生产网络系统，能够使设备与设备、设备与服务、服务与服务之间在纵向、横向、端到端三个方向上实现紧密互联与高度集成，显著提高制造企业的生产效率，让有限的资源在各参与者之间进行合理有效地组织、协调、配置，使得供应链中的任务分配、信息交流、组织管理与资源共享等工作发生根本性的改变，将处于同一条供应链上的企业从独立的个体变成具有强大凝聚力的利益共同体。
（3）智能物流
智能物流系统是运用物联网等技术，把智能工厂里的信息控制系统、智能识别设备、智能物流运输设备等有效地紧密集成在一起，用于原材料采购、产品制造、入库储存等一系列作业流程中，使物流运输系统具备感知、识别、判断、推理和自我完善的技能，以解决物流运输过程中遇到的问题，从而发挥出智能物流的智能化、可视化、网络化、自动化、可控制化的优势。 （4）智能管理
所谓的智能管理主要是通过云计算、移动互联应用、社交网络以及各类运营管理系统来实现对产品全生命周期的管理，包括产品的设计与研发、库存、采购、制造、分销等。例如：可以利用网店系统与企业内部的ERP系统无缝融合实现精益生产，采取了准时制的生产方式，可以显著地减少过量消耗的成本，提升制造过程的灵活性、集成性、高效性与合理性。
（5）智能产品
智能制造最终的目的是生产出具有一定“智慧”的商品，即能满足客户具有特色的个性化需求。与传统产品相比，智能产品由于是通过智能生产系统制造出来的，具有动态的感知、通信、存储等能力，可以实现对产品的识别、定位与追溯等功能。
2.面向智能制造的供应链管理体系构建
（1）基本流程
面向智能制造的供应链管理体系由以下五个基本过程组成：
①需求管理：是供应链管理体系的第一个步骤。所谓的需求管理就是预测顾客需求的管理，以顾客需求为出发点，通过大数据、5G、云计算等技术来提高对顾客需求预测的精确度以及管理顾客需求的效率，以顾客的需求来指导核心企业的生产决策，即实现顾客个性定制化生产模式。
②订单计划：首先通过客户分类，明确客户的重要性级别，然后按照他们对其订单履行时间的要求来制定订单履行计划，实现对有限的资源合理地配置和使用。
③产品生产：主要指原材料和零部件在特定的生产车间所进行的加工、组装工序，包括装配、喷漆、包装等。
④物流管理：根据对市场的动态分析，在需求管理和订单计划的基础上以及保证生产线上不会缺货的前提下，来合理地规划路线、配置库存数量和补货时间，最大程度地降低库存量并使运输成本最低但运输效率最高。
⑤分销回流：负责将产成品从制造商中通过分销等手段送至顾客手中，然后收集从顾客那里反馈回来的信息并提供相关的售后服务。
即如果客户有了新的需求，可通过互联网平台等方式反馈给制造商。制造商接到订单之后，就会迅速联合上下游合作伙伴按照订单信息生产产品。同时产品制造商等也可以通过大数据、云计算和其他的方法分析顾客潜在的个性化需求，并能够迅速做出响应。
（2）运作模式
①发布产品信息
智能制造企业在电子商务平台系统的虚拟商店里发布并展示产品，并采用广告等多种形式吸引消费者的注意力，激发消费者的购买欲望。
②获取市场信息
如果客户有了需求，可向电子商务平台系统发布信息，相关企业获取该信息后进入需求管理程序，与顾客签订生产合同。智能制造企业也可以通过其他方法搜索市场信息，捕捉到机会之后，决定是不是要发起和组织该供应链体系。
③建立虚拟智慧供应链模型
面向智能制造的供应链管理体系以先进的智能生产技术和顺畅的信息流为支撑，任何一家智能制造商只要捕捉到了市場机会，都可以充当发起者的角色，将上下游的合作单位结合起来，建立一个最高效、最优化的虚拟智慧供应链管理模型。
④产品虚拟协同设计
产品虚拟协同设计主要分为两种，一种是面向客户的产品设计，另一种是面向供应链合作伙伴的产品设计。前者是制造企业捕捉到了市场机遇之后，针对客户的个性化需求对产品进行虚拟设计，并将虚拟成品发布到虚拟协同网络设计系统上供客户评价、修正。后者是在签订合同之后，基于虚拟协同网络设计系统，核心企业与原材料、零部件等上游合作伙伴并行对产品的工艺、结构、包装等进行协同设计。客户可以通过互联网在该系统上观看并提出自己的建议和想法，直到顾客满意为止，即客户参与到了产品的整个设计过程当中去。其中，虚拟网络协同设计系统理论模型如图所示：
⑤签订合同
由于提供同样一种原材料的供应商或者产品的分销商可以有很多个选择，因此可能会组成多条不同的智慧供应链，这些智慧供应链需要在平台上参加合同投标，客户可以在虚拟协作网络平台上对不同的智慧供应链以及参与单位进行观察和对比，从各种综合条件来考虑，从中选择一个最优的智慧供应链并签订合同，明确各参与者的任务以及利益分配关系。
⑥计划、生产与运输
产品设计完成之后，信息流就会流入计划程序，智慧供应链上的合作伙伴通过虚拟协同网络设计系统共同编制合理的生产计划。等生产计划完全确认之后，核心企业就会按照合同的约定，给智慧供应链上下游的合作伙伴分配任务，按流程逐步展开原材料供应、产品加工和组装、成品包装、物流运输等工作，客户与合作伙伴都可以通过虚拟协作网络平台查询实际的生产进程，了解具体的生产进度，直到把商品送达顾客手里。
⑦售后服务与产品回流
智慧供应链的合作伙伴在以智能制造的生产方式完成产品之后，还需在产品生命周期内持续向顾客提供售后维修等一系列服务，直到产品寿命终了时对其进行回收和处置。
⑧利益分配
智慧供应链上的合作伙伴企业按照合同上的利益分配原则进行利益分配，获取各自所应得的利益。
⑨评价虚拟供应链
顾客应在虚拟智慧供应链为其完成了特定的服务之后，对各参与单位进行忠实的评价，这些评价信息会共享到互联网信息平台上去，供其他客户参考选择。
该体系的结构图如下：
六、总结
利用面向智能制造的供应链管理体系可以创建具有个性化特色的智慧产品供应链，缩减信息传输时间的同时提高信息传输的精确度，大大减少库存、缩减供货时间，减少产品积压的现象，降低了企业的运营成本。体系中所有的流程信息无论是对合作伙伴还是对顾客来说都是公开、透明、开放的。实现智慧供应链的核心在于信息的产生与共享，通过智慧云平台的共享信息，与商品有关的正向及负向反馈的信息流可以从供应链体系中的一端流向另一端，解决了传统供应链管理模式下存在的信息不完整、不对称和不及时的问题，才有可能使得跨组织、跨职能的横向与纵向管理成为现实。
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作者简介：林海霞（1993.11- ），女，汉族，籍贯：广西玉林市博白县，学历：硕士研究生，北京邮电大学，研究方向：供应链管理方向
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