智能化供应链管理破局，提升供应效率

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-07-19 14:28:55】【打印】【关闭】

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供应商承担物流的模式效率低。一是因为单个供应商运货量较小使得货运空载率高，二是单个供应商缺乏对生产商整体了解无法对其生产计划进行及时反应，供应与生产契合度低，供应过剩或供应不足损耗效率。

供应链管理五大挑战

智能供应链物流通过将原材料和零部件编码，形成元数据和代码，将实物信息汇编为机器语言。在供应商和生产商之间搭载信息平台，根据生产商生产计划在不同供应商之间进行原材料和零部件调度，减小由各供应商单独进行供应物流的成本浪费，提高效率。

智能化对供应链的改造

可视性是智能供应链物流关键组成部分。Gartner曾指出供应链执行的最关键6项能力指标中4项都是基于可视度为决策支持。瑞典的一份学术报告指出，有14家完成了可视度提升的企业成功提升大约3%资产收益率。

根据国际经验，智能供应链能够实现供应优化，质量管理和需求同步三大功能。对供应链智能化改造成功收集物流数据，据统计，2014年中国供应链大数据中零售业、制造业、非金融服务业和医疗业占比最多，约占83%市场份额，预计2016年我国供应链大数据市场将达到60亿元规模。通过数据挖掘能够对供应商信用进行综合评判，评估和管理供应商风险，同时，能够协调整个供应商体系，优化物流过程，减少浪费。此外，深度数据挖掘能够提高需求预测精度和优化库存。

智能化供应链功能

硬件是智能物流基础。硬件包括厂房、汽车等固定资产投资和FRID，GPS等实现物联网的装臵。运用GPS、FRID、传感技术等能够实现车辆定位，运输物资监控，在线调度与配送可视化，奠定智能管理基础。

软件体系和管理能力是物流企业核心竞争力。通常情况下，原材料和零部件品类繁杂数量繁多，每种零部件重量、形状、价格、防护要求等物流特性各不相同，叠加产品差异性后管理难度成倍加大。首先需要对千差万别的零部件进行编码导入，然后依托GPS，GIS和GPRS等系统进行定位跟踪。在此基础上建立算法进行智能物流数据挖掘，动态库存预测，库位优化，拣货路径优化和自动装车排单运算。因此，建立智能化软件管理体系难度大，壁垒较高。

行业经验是软件体系成功关键。成熟软件管理体系需要对供应链管理对象行业有深刻理解。从对供应商产品的编码，根据生产商行业特性进行采购和库存管理，到结合生产计划提供及时配送供给，行业理解贯穿于整个供应链管理。基础硬件投资和软件算法获得难度相对较小，但是，行业经验壁垒是新进入者短期难以突破的，成熟智能物流软件管理体系优势明显。生鲜，医药，汽车，电子和服装等特性较强行业物流难度系数高。

供应链管理企业除将供应商零部件运送到生产厂商外，还衍生出一系列业务，包括物流地产，供应链金融，电子商务和加工。

地产是物流仓储基础，是货物短期中转的设施保障。菜鸟网，三通一达等都积极建立仓库，抢占物流地产资源，卡位物流争夺战。中储股份引入以物流园区建设为特长的普洛斯，大力发展物流地产。

供应链金融是在供应链物流基础上衍生而来的一种常见业务，依托核心企业的信誉以及物流企业对供应链各环节了解和信誉度评判，向银行请求资金帮助，解决生产企业要求先货后款和供应商要求先款后货的矛盾。物流作为连接产业链上下游关键环节，在信用数据上优势明显，奠定其在供应链金融领域持续发力基础。市场上提供供应链金融服务物流商众多，比如提供消费品物流的怡亚通，提供钢铁仓储物流的欧浦智网，提供煤炭供应链管理的瑞茂通等。

欧浦智网是供应链电子商务典型案例，本业是钢铁物流，利用突出仓储物流实力，逐渐形成线下“仓储+加工一站式物流”，线上“现货交易服务+钢铁资讯服务+金融服务”的O2O电子商务平台。从14年起电子商务平台业务收入已经超过物流收入，成为公司业绩支撑点。

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