從“制造”到“智造”：供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)智化實踐

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制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化受困于數(shù)據(jù)孤島、軟硬脫節(jié)、協(xié)同不足與可視性差。本文聚焦全鏈路數(shù)字化、生態(tài)協(xié)同、國際化出海及AI賦能等四大實踐抓手，提出“戰(zhàn)略引領(lǐng)、業(yè)務(wù)驅(qū)動、技術(shù)賦能”三位一體方法論，并規(guī)劃從數(shù)字基座到智能升級的四階遞進路徑，構(gòu)建可見可控的韌性供應(yīng)鏈。

周小良

德勤管理咨詢供應(yīng)鏈合伙人

甄林萍

德勤管理咨詢供應(yīng)鏈與物流領(lǐng)域資深專家

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周小良

德勤管理咨詢供應(yīng)鏈合伙人

甄林萍

德勤管理咨詢供應(yīng)鏈與物流領(lǐng)域資深專家

在全球價值鏈加速重構(gòu)、不確定性已成為常態(tài)的宏觀背景下，敏捷、韌性與智能的供應(yīng)鏈化，正迅速從企業(yè)后臺運營的保障性環(huán)節(jié)，躍升為決定制造業(yè)核心競爭力的戰(zhàn)略高地。作為深耕制造業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域的專業(yè)服務(wù)機構(gòu)，德勤管理咨詢基于對全球供應(yīng)鏈演變趨勢的持續(xù)追蹤及與眾多領(lǐng)先制造企業(yè)深度合作的一手經(jīng)驗，觀察到數(shù)智化供應(yīng)鏈建設(shè)已從效率提升的“可選項”演進為企業(yè)應(yīng)對碎片化風(fēng)險、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略“必選項”。

然而，在這場全行業(yè)的數(shù)智化浪潮中，供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)仍是制造企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型鏈條中最為突出的短板，數(shù)據(jù)孤島內(nèi)外疊加、軟硬技術(shù)融合脫節(jié)、全鏈條協(xié)同機制不足，以及全局可視性薄弱，構(gòu)成了制約供應(yīng)鏈韌性生長的四大現(xiàn)實瓶頸。面對這一矛盾與挑戰(zhàn)，制造企業(yè)遵循“戰(zhàn)略引領(lǐng)、業(yè)務(wù)驅(qū)動、技術(shù)賦能”三位一體的邏輯，以全鏈路數(shù)智化、生態(tài)協(xié)同、國際化出海及AI新動能為核心抓手，分階段構(gòu)建起可見、可控、可預(yù)測的數(shù)智化供應(yīng)鏈新體系。本文立足德勤在制造業(yè)供應(yīng)鏈領(lǐng)域的深度研究與前沿實踐觀察，旨在為企業(yè)的供應(yīng)鏈破局與進階提供系統(tǒng)性的路徑參考。

現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

1.不確定性新常態(tài)下，靈活、彈性和韌性的數(shù)智化供應(yīng)鏈成為企業(yè)戰(zhàn)略必選項

日前，世界經(jīng)濟論壇發(fā)布《2026年全球價值鏈展望》報告指出，全球價值鏈已進入“結(jié)構(gòu)性不確定性”時代，企業(yè)須從“效率與控制”轉(zhuǎn)向“敏捷與協(xié)同”，從而在碎片化、地緣政治不確定和技術(shù)加速迭代的環(huán)境中保持競爭力。

在不確定性加劇的環(huán)境下，傳統(tǒng)的“低成本+規(guī)模化”線性供應(yīng)鏈模式已不再適用，靈活、彈性和韌性的數(shù)智化供應(yīng)鏈成為企業(yè)戰(zhàn)略必選項。一是把不確定性納入戰(zhàn)略設(shè)計，提升自身適應(yīng)不同政策環(huán)境的能力、快速調(diào)整市場與產(chǎn)品方向的能力和應(yīng)對供應(yīng)中斷的能力；二是“可重構(gòu)”體系，通過從集中化轉(zhuǎn)向分布式，采用模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計，建立多層級供應(yīng)商體系、能夠迅速補位；三是動態(tài)數(shù)據(jù)，依靠數(shù)據(jù)實現(xiàn)物流、庫存、生產(chǎn)、市場、政策與風(fēng)險信號等方面信息整合，提升早期預(yù)警和快速響應(yīng)能力；四是生態(tài)合作。企業(yè)不再追求“端”到“端”控制，而是搭建跨企業(yè)、跨區(qū)域、跨政策體系的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)，通過與供應(yīng)商共享數(shù)據(jù)、與物流商協(xié)同規(guī)劃、與政府保持溝通等，提高整體生態(tài)靈活度。

2.制造業(yè)企業(yè)加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型，但供應(yīng)鏈數(shù)字化仍是制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化的短板

（1）我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得階段性成就，正從基礎(chǔ)能力建設(shè)邁向更深層次的集成與智能協(xié)同

我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得階段性進展，但整體仍處于從重點環(huán)節(jié)改造向集成化、智能化升級的過渡階段，近60%企業(yè)處于L1和L2階段，達到L3及以上水平的企業(yè)約占40%。其中，L1（初始級）企業(yè)占比為10.4%，處于數(shù)字化準(zhǔn)備階段，實現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)范化管理和關(guān)鍵工序自動化操作；L2（基礎(chǔ)級）企業(yè)占比最高，達到48.4%，已實現(xiàn)重點業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集應(yīng)用，能夠支撐可視化透明化管理；L3（集成級）企業(yè)占比為29.1%，向跨環(huán)節(jié)集成貫通演進，實現(xiàn)跨環(huán)節(jié)數(shù)字化系統(tǒng)及設(shè)備的數(shù)據(jù)集成互通和網(wǎng)絡(luò)化管理；L4（成熟級）企業(yè)占比為11.1%，邁入全業(yè)務(wù)流程綜合優(yōu)化階段，能夠基于數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和智能決策分析，推動業(yè)務(wù)模式和商業(yè)模式優(yōu)化創(chuàng)新；L5（領(lǐng)航級）企業(yè)占比僅為1.0%，實現(xiàn)全要素全面連接，正逐步向自感知、自決策的智能化階段躍遷。

圖1 全國規(guī)上工業(yè)企業(yè)數(shù)字化成熟度分布情況（截至2025年12月）

（數(shù)據(jù)來源：《2025年制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報告》）

（2）供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)仍是制造業(yè)全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型的短板。供應(yīng)鏈涉及內(nèi)外部多主體，除電子、汽車等少數(shù)行業(yè)，多數(shù)行業(yè)該環(huán)節(jié)數(shù)字化水平仍停留在初級階段

此外，基于IDC調(diào)研的數(shù)據(jù)，制造企業(yè)供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平達到“復(fù)制整合階段”及以上的，僅占24%。而同期，整體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型達到這一水平的比例高達56.3%。這個數(shù)據(jù)也清晰地揭示了供應(yīng)鏈數(shù)字化進程的滯后性。

3.制造業(yè)企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型存在四大瓶頸

（1）數(shù)據(jù)孤島是制造業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型最核心、最普遍的痛點，表現(xiàn)為“內(nèi)部孤島”與“外部孤島”雙重疊加

一是內(nèi)部孤島。企業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)系統(tǒng)相互獨立，缺乏統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與接口，數(shù)據(jù)無法實時互通。多數(shù)制造企業(yè)的采購、生產(chǎn)、倉儲、運輸、銷售涉及的ERP、MES、WMS、TMS 等獨立系統(tǒng)，各系統(tǒng)自成閉環(huán)，數(shù)據(jù)口徑不一、對接不暢，跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)匹配錯誤率高，引發(fā)沖突；生產(chǎn)、倉儲、運輸數(shù)據(jù)互不同步，造成庫存積壓與物料短缺并存、物流調(diào)度無序；銷售數(shù)據(jù)無法傳導(dǎo)至生產(chǎn)端，導(dǎo)致生產(chǎn)與市場需求完全脫節(jié)。

二是外部孤島。企業(yè)與上下游主體存在數(shù)據(jù)壁壘，無常態(tài)化數(shù)據(jù)共享機制。供應(yīng)商產(chǎn)能、供應(yīng)商庫存、交貨周期，承運商運輸軌跡、貨物狀態(tài)，經(jīng)銷商庫存等核心數(shù)據(jù)均無法實時同步至制造企業(yè)，進而引發(fā)采購計劃失準(zhǔn)、物料供應(yīng)延誤、交付跟蹤失效等問題，較為嚴(yán)重的是帶來生產(chǎn)線平均每月停工待料，生產(chǎn)效率大幅受損。

（2）軟硬脫節(jié)。供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型離不開軟硬件技術(shù)的支撐，但多數(shù)制造企業(yè)在技術(shù)應(yīng)用過程中，存在“重硬件、輕軟件”“重采購、輕適配”的問題，導(dǎo)致軟硬件脫節(jié)，技術(shù)應(yīng)用效果不佳，無法充分發(fā)揮技術(shù)的賦能價值

一是部分企業(yè)采購高端智能硬件設(shè)備（如AGV、智能立體倉庫、智能分揀設(shè)備），但缺乏配套的軟件系統(tǒng)（如WMS、WCS）支撐，導(dǎo)致硬件設(shè)備無法充分發(fā)揮作用，出現(xiàn)“設(shè)備閑置”“功能浪費”的現(xiàn)象。

二是部分企業(yè)采購的軟件系統(tǒng)與自身業(yè)務(wù)場景、生產(chǎn)模式不適配，或不同軟件系統(tǒng)之間接口不兼容，導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常運行，甚至影響原有業(yè)務(wù)流程。例如，某制造企業(yè)采購了一套通用型WMS系統(tǒng)，但由于其生產(chǎn)模式為小批量多批次，系統(tǒng)無法適配個性化的庫存管理需求，導(dǎo)致庫存數(shù)據(jù)混亂、調(diào)度效率低下；部分企業(yè)同時使用多個軟件系統(tǒng)，但系統(tǒng)之間接口不兼容，數(shù)據(jù)無法同步，過半企業(yè)的生產(chǎn)流程自動化覆蓋率未能超過60%，即便建設(shè)了智能工廠，仍有大比例環(huán)節(jié)需要人工操作，技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合度不足。此外，技術(shù)更新迭代速度快，部分企業(yè)缺乏持續(xù)的技術(shù)升級能力，現(xiàn)有軟硬件技術(shù)無法適配不斷變化的業(yè)務(wù)需求和市場環(huán)境，導(dǎo)致數(shù)智化轉(zhuǎn)型陷入停滯狀態(tài)。同時，技術(shù)人才短缺，無法對軟硬件系統(tǒng)進行有效的運維、優(yōu)化，也制約了技術(shù)應(yīng)用效果的發(fā)揮。

圖2 重點行業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)字化覆蓋率

（數(shù)據(jù)來源：《2025年制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報告》）

（3）供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是“協(xié)同”，但多數(shù)制造企業(yè)內(nèi)部協(xié)同不暢、外部協(xié)同不足

一是內(nèi)部協(xié)同不暢，企業(yè)內(nèi)部各部門之間缺乏有效的溝通機制和協(xié)同流程，采購、生產(chǎn)、物流、銷售等環(huán)節(jié)各自為政，缺乏全局意識。例如，采購部門為降低采購成本，盲目批量采購原材料，導(dǎo)致庫存積壓；生產(chǎn)部門為完成生產(chǎn)計劃，忽視市場需求變化，導(dǎo)致生產(chǎn)與銷售脫節(jié)；物流部門為降低運輸成本，選擇不合理的物流路線，導(dǎo)致交付延遲。各部門之間的利益訴求不一致，缺乏統(tǒng)一的協(xié)同目標(biāo)，導(dǎo)致供應(yīng)鏈整體效率低，資源浪費嚴(yán)重。

二是外部協(xié)同不足，企業(yè)與上下游主體之間的協(xié)同關(guān)系松散，缺乏長期穩(wěn)定的協(xié)同機制，主要依靠傳統(tǒng)的合同、訂單等方式進行合作，數(shù)據(jù)共享、流程協(xié)同不足。供應(yīng)商、經(jīng)銷商、物流服務(wù)商等上下游主體，各自追求自身利益最大化，缺乏對供應(yīng)鏈整體利益的考量，導(dǎo)致協(xié)同效率較低。例如，供應(yīng)商為降低自身成本，延遲交貨、降低產(chǎn)品質(zhì)量；經(jīng)銷商為減少庫存壓力退貨；物流服務(wù)商為降低運輸成本，擅自更改運輸路線、延遲交付。

（4）可視性差。多數(shù)制造企業(yè)存在可視化載體缺失、展示形式落后、分析能力薄弱、智能預(yù)警缺失等問題，無法支撐供應(yīng)鏈全局研判與異常快速處置

一是中小制造企業(yè)普遍依賴基礎(chǔ)報表，無專業(yè)可視化分析工具，完全不具備全局供應(yīng)鏈態(tài)勢研判能力。企業(yè)無供應(yīng)鏈控制塔，各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)報表分散獨立，需人工進行報表拼接整合。可視化停留在基礎(chǔ)臺賬、靜態(tài)固定報表層面，不具備數(shù)據(jù)鉆取、趨勢分析、場景仿真等深度分析能力，無法定位問題根源；針對庫存預(yù)警、訂單延遲、物料缺料等關(guān)鍵異常，無實時可視化預(yù)警機制，只能被動事后處理。

二是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)缺失、數(shù)據(jù)安全保障不足等問題，加劇數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)障礙，調(diào)研顯示僅有35%的企業(yè)具備完整且可用的PFEP數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素的價值根本無法釋放。

趨勢與實踐

面向智能制造縱深發(fā)展與全球供應(yīng)鏈競爭新格局，頭部制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化能力建設(shè)緊扣供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)字化、供應(yīng)鏈生態(tài)協(xié)同、供應(yīng)鏈國際化出海、供應(yīng)鏈AI賦能新動能四個抓手。

1.供應(yīng)鏈全鏈數(shù)智化

（1）從訂單到交付的全鏈路數(shù)字化閉環(huán)，補齊系統(tǒng)建設(shè)、強化系統(tǒng)集成。一是提高全鏈數(shù)智化水平，提高供應(yīng)鏈計劃APS、采購SRM、生產(chǎn)MES、交付TMS和WMS等業(yè)務(wù)活動的數(shù)智化運營水平，包括供應(yīng)鏈計劃與預(yù)測、多元化尋源與采購、智能化生產(chǎn)管理、訂單精準(zhǔn)交付等；二是強化各系統(tǒng)間的集成，業(yè)務(wù)流、信息流、數(shù)據(jù)流的有效拉通，實現(xiàn)訂單流、實物流、信息流、資金流的實時映射與動態(tài)追蹤；三是消除數(shù)據(jù)孤島、實現(xiàn)數(shù)據(jù)融會貫通、拓展數(shù)據(jù)應(yīng)用廣度和深度，強化實時動態(tài)的數(shù)據(jù)處理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。

圖3 從傳統(tǒng)供應(yīng)鏈向數(shù)智化供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型

（數(shù)據(jù)來源：德勤分析）

（2）充分發(fā)揮技術(shù)與裝備在數(shù)字化供應(yīng)鏈中的支撐作用，將智能硬件與軟件系統(tǒng)深度融合作為能力建設(shè)的關(guān)鍵著力點。技術(shù)與裝備是供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐，貫穿倉儲、運輸、生產(chǎn)物流、分揀配送等全流程，是打通數(shù)據(jù)壁壘、實現(xiàn)效率提升的關(guān)鍵載體。通過布局智能倉儲、AGV/AMR、智能調(diào)度等裝備，配套WMS、TMS、MES、LES 等系統(tǒng)實現(xiàn)軟硬協(xié)同。一是倉儲環(huán)節(jié)，通過智能立體倉庫、AGV/AMR機器人、RFID標(biāo)簽等智能裝備與WMS、WCS等系統(tǒng)協(xié)同，實現(xiàn)倉儲存取、盤點、調(diào)度數(shù)智化，解決傳統(tǒng)倉儲效率低、誤差大的痛點，提升空間利用率與庫存精準(zhǔn)度。二是運輸環(huán)節(jié)，以TMS系統(tǒng)為核心，搭配GPS定位、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等裝備，實現(xiàn)運輸路線智能規(guī)劃、貨物狀態(tài)實時監(jiān)測、全流程可視化，降低空駛率、縮短運輸周期。三是生產(chǎn)物流環(huán)節(jié)，依托AGV/AMR機器人、柔性輸送線等裝備，聯(lián)動MES和LES系統(tǒng)，生產(chǎn)物料精準(zhǔn)配送、實時補給，適配柔性生產(chǎn)模式，保障生產(chǎn)與物流同頻同步。四是分揀配送環(huán)節(jié)，通過智能分揀設(shè)備與軟硬件系統(tǒng)相結(jié)合，實現(xiàn)貨物自動分揀、精準(zhǔn)歸類，提升分揀效率與準(zhǔn)確率，支撐末端配送提質(zhì)增效。在智能硬件的投入過程中，越來越多的企業(yè)意識到，需要對ROI進行有效評估和測算，實現(xiàn)智能硬件的價值最大化。伴隨著企業(yè)內(nèi)引入越來越多設(shè)備廠商，解決不同廠商的接口差異性和復(fù)雜性變得至關(guān)重要，如通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)對接多廠商WCS/RCS，解決不同廠商接口差異性和復(fù)雜性，實現(xiàn)自動化倉庫從信息管理、任務(wù)分派、作業(yè)調(diào)度到執(zhí)行反饋的閉環(huán)管理。

（3）以供應(yīng)鏈控制塔為“智慧大腦”，從需求預(yù)測、供應(yīng)商協(xié)同、生產(chǎn)執(zhí)行到物流交付的全流程實時可視、可溯、可預(yù)測，能夠?qū)Ξ惓Ｇ闆r（如缺料、設(shè)備故障、在途延誤）進行預(yù)警，并進行根因分析，支持快速決策和供應(yīng)鏈績效持續(xù)提升。

2.供應(yīng)鏈生態(tài)協(xié)同

（1）從局部協(xié)同到全鏈協(xié)同。按照“內(nèi)部打通—外部聯(lián)動—生態(tài)構(gòu)建”的實施邏輯，打通企業(yè)內(nèi)部采購、生產(chǎn)、物流、銷售等環(huán)節(jié)流程與系統(tǒng)，實現(xiàn)內(nèi)部高效協(xié)同；構(gòu)建上下游協(xié)同平臺，打通與供應(yīng)商、經(jīng)銷商、物流服務(wù)商的數(shù)據(jù)共享通道；依托全鏈路數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能預(yù)測、動態(tài)調(diào)度與風(fēng)險預(yù)警，供應(yīng)鏈全鏈條、全球化生態(tài)協(xié)同，提升供應(yīng)鏈整體敏捷性與韌性。

（2）供應(yīng)鏈企業(yè)作為鏈主對外賦能。頭部企業(yè)發(fā)揮鏈主地位，將供應(yīng)鏈管理能力、數(shù)據(jù)能力、數(shù)字化工具對外輸出，重塑價值創(chuàng)造模式，推動從單一企業(yè)效率提升轉(zhuǎn)向全鏈條資源優(yōu)化。

圖4 倉儲管理智能硬件標(biāo)準(zhǔn)化

案例：某自主品牌汽車OEM企業(yè)

打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺（國家級 “雙跨” 平臺），超10萬采集點IoT全域感知生產(chǎn)脈搏，焊裝車間千套 AI 機器人實現(xiàn)零缺陷生產(chǎn)，整體供應(yīng)鏈高效協(xié)同。

搭建工業(yè)采購平臺（“工業(yè)拼多多”），2024年幫助該主機廠降低采購成本17.4億元，降幅達14.5%，并通過“反向定制”模式分析80萬用戶駕駛數(shù)據(jù)，與供應(yīng)商聯(lián)合開發(fā)輕量化產(chǎn)品。

（3）產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)協(xié)同，從“業(yè)務(wù)合作”向“體系共建”轉(zhuǎn)型。在全球化語境中，國際運輸和供應(yīng)鏈協(xié)同是重要領(lǐng)域。對于“全球制造、全球銷售、全球交付并行”的大型制造企業(yè)而言，真正決定供應(yīng)鏈競爭力，往往不只是艙位和運價，而是能否把倉儲、拖車、報關(guān)、配送、數(shù)據(jù)協(xié)同和庫存組織整合為一個可持續(xù)運轉(zhuǎn)的體系。

案例：大型制造企業(yè)和全球航運企業(yè)深化數(shù)智化供應(yīng)鏈合作

共建“區(qū)域樞紐+國家交付中心+前置倉”的三級倉網(wǎng)體系，讓跨區(qū)域、多品類、多節(jié)點的供應(yīng)鏈變得更加透明，共同合作把全鏈從訂艙、運輸、到港、清關(guān)、入倉、分撥、配送等原本分散的信息打通，提高對庫存、交期和異常的掌控能力，共同實現(xiàn)供應(yīng)鏈全鏈“可視、可控、可預(yù)測”。

3.供應(yīng)鏈國際化出海

在全球汽車產(chǎn)業(yè)加速變革的浪潮中，中國自主品牌的國際化征程正從單一的產(chǎn)品輸出邁向技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)與體系的深度融入，但面臨諸多風(fēng)險。一是地緣政治風(fēng)險，2025年美國對華電動車關(guān)稅從25%飆升至104%；歐盟內(nèi)部對華電動車關(guān)稅爭議，部分國家限制中國投資；二是監(jiān)管和合規(guī)風(fēng)險，歐盟反補貼調(diào)查與碳邊境調(diào)節(jié)機制（CBAM）加劇出口成本壓力；三是成本風(fēng)險，全球汽車運輸船運力不足（中國僅占2.63%），物流成本高企，依賴歐日韓船企，紅海危機導(dǎo)致海運成本激增。

案例：某自主品牌汽車OEM企業(yè)

從“技術(shù)自主化+生產(chǎn)本地化+生態(tài)全球化”三重布局，從“產(chǎn)品貿(mào)易”到“生態(tài)扎根”的模式轉(zhuǎn)變，規(guī)避越來越高的貿(mào)易壁壘以及更快地響應(yīng)本地化需求。通過本地化生產(chǎn)抵消關(guān)稅沖擊，保持30%成本優(yōu)勢；自建船隊物流成本降低20%，運輸周期縮短15%。

（1）快速調(diào)整其全球供應(yīng)鏈布局，實現(xiàn)區(qū)域化生產(chǎn)

• 在匈牙利、泰國、巴西、土耳其等地建成12座海外工廠；

• 利用USMCA協(xié)議通過墨西哥工廠進入北美市場；

• 多數(shù)工廠采用“電池電芯進口+本地組裝”模式，匈牙利工廠本地化率達60%。

（2）提升自主研發(fā)水平，實現(xiàn)研發(fā)本地化

• 自研關(guān)鍵部件：IGBT芯片自供率90%，4nm車機芯片減少對高通依賴；

• 專利與標(biāo)準(zhǔn)主導(dǎo)：核心技術(shù)專利覆蓋50+國家，參與歐盟5G通信協(xié)議制定，推動泰國電動車滲透率從1%躍升至13%；

• 研發(fā)本地化：德國設(shè)立e平臺3.0研發(fā)中心優(yōu)化電池?zé)峁芾恚臀餮芯吭洪_發(fā)熱帶氣候智駕算法。

（3）生態(tài)垂直整合深化，物流自主

• 充電網(wǎng)絡(luò)布局：匈牙利計劃建設(shè)500座光伏充電站，泰國帶動50余家配套企業(yè)形成完整產(chǎn)業(yè)鏈；

• 電池自供：自供電池匈牙利基地配套建設(shè)（年產(chǎn)能20GWh）；

• 自建滾裝船隊：自有?8艘滾裝船隊?，構(gòu)成年運力超百萬輛的自主航運體系，結(jié)合海運路徑、裝卸效率、交付周期等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對歐洲、拉美、東南亞市場精準(zhǔn)交付。

數(shù)字化正在成為制造業(yè)企業(yè)國際化的關(guān)鍵賦能手段。在產(chǎn)業(yè)鏈韌性提升的框架下，數(shù)字化助力供應(yīng)鏈“組團出海”，精準(zhǔn)把握海外需求、融入全球競爭，顯著增強企業(yè)國際化布局能力與供應(yīng)鏈抗風(fēng)險能力。頭部企業(yè)通過構(gòu)建全球供應(yīng)鏈系統(tǒng)實現(xiàn)全球供應(yīng)鏈可視化、協(xié)同與智能決策，助力企業(yè)在出海過程中走得更穩(wěn)健、更透明、風(fēng)險更可控，使其在全球供應(yīng)鏈動蕩中保持韌性。采用?ERP+SRM+PLM一體化IT架構(gòu)?，實現(xiàn)訂單、庫存、價格三地實時同步；集團采購部統(tǒng)一管理戰(zhàn)略物資，設(shè)置價格曲線、庫存水位、供應(yīng)商評級儀表盤，異常數(shù)據(jù)30分鐘內(nèi)推送決策層；非戰(zhàn)略物資（如螺絲、線束）授權(quán)本地采購，提升響應(yīng)速度。

圖5 控制塔賦能的智慧供應(yīng)鏈體系

（數(shù)據(jù)來源：德勤分析）

4.供應(yīng)鏈數(shù)智化AI新動能

在構(gòu)建韌性供應(yīng)鏈的過程中，AI技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。AI技術(shù)增強供應(yīng)鏈應(yīng)對不確定性的能力，AI自主分析系統(tǒng)能夠根據(jù)外部環(huán)境的不確定性，自動調(diào)整效率和韌性的平衡點。在穩(wěn)定時期，系統(tǒng)會追求效率最大化；在波動時期，則會增強韌性，確保供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

AI推動供應(yīng)鏈全鏈突破。研發(fā)范式從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅(qū)動轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)+知識+ AI”驅(qū)動，加速產(chǎn)品開發(fā)，促進產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新，縮短科技成果產(chǎn)業(yè)化路徑。制造層面，支持多元化需求的快速響應(yīng)，實現(xiàn)全流程資源優(yōu)化配置；工業(yè)智能技術(shù)工程化落地，成為制造體系的內(nèi)生能力；具身智能、工業(yè)智能體等原生智能產(chǎn)品推動制造體系向自治與協(xié)同演進。物流領(lǐng)域成為AI機器人落地的重要場景。例如：亞馬遜已部署了第100萬臺機器人，作為一支與人類協(xié)同工作的多樣化車隊的一部分，其DeepFleet AI系統(tǒng)負責(zé)協(xié)調(diào)整個機器人車隊，使倉庫內(nèi)的運輸效率提升了10%以上。寶馬正在將AI自動化整合到其全球工廠中，寶馬利用其自動駕駛技術(shù)，借助傳感器、數(shù)字地圖和運動規(guī)劃器，生產(chǎn)下線的汽車能夠自主完成長達數(shù)公里的生產(chǎn)運輸路線（裝配線－測試區(qū)－入中心庫），全球無需人工協(xié)助。

案例：某全球領(lǐng)先高科技制造企業(yè)供應(yīng)鏈智能控制塔

作為全球供應(yīng)鏈權(quán)威榜單Gartner Top 25中唯一入榜的亞太高科技制造企業(yè)，在復(fù)雜多變的全球環(huán)境中展現(xiàn)出超凡韌性、創(chuàng)新實力和領(lǐng)先管理水平。該企業(yè)打造了端到端整合的全球運營體系，形成“自主制造+外包生產(chǎn)（ODM+）”模式，在全球11個市場設(shè)有30多個自營或合作的制造基地，形成“中國+N”的戰(zhàn)略布局，構(gòu)建“全球資源，本地交付”的運營模式，能夠迅速響應(yīng)不同市場需求，有效抵御區(qū)域性風(fēng)險。

AI則顯著提高了規(guī)劃的準(zhǔn)確性和可追溯性，實現(xiàn)更高效、更具成本效益的供應(yīng)鏈運營。早在2017年，該企業(yè)開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型1.0征程，2023年開始邁向數(shù)智化轉(zhuǎn)型2.0，其中AI成為核心驅(qū)動力，聚焦“互聯(lián)互通、協(xié)同智能”，其搭建供應(yīng)鏈智能控制塔SCI+智能體iChain，整合了全球180多個國家的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，覆蓋800多個數(shù)據(jù)源，通過AI和大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)全流程可視化與實時決策，打通ERP、MES、SCM與核心供應(yīng)商生產(chǎn)系統(tǒng)，訂單狀態(tài)、庫存數(shù)據(jù)秒級同步，引入AI動態(tài)安全庫存算法，結(jié)合市場預(yù)測與生產(chǎn)進度，自動調(diào)整物料采購與庫存策略，庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)大幅下降，年節(jié)省倉儲費用上千萬，交付準(zhǔn)時率達到99%以上。

結(jié)論與展望

隨著時代背景變化及數(shù)字化與AI浪潮席卷，越來越多的企業(yè)在尋求供應(yīng)鏈升級轉(zhuǎn)型，而供應(yīng)鏈建設(shè)絕不是一蹴而就的，供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)性工程，需要立足于公司現(xiàn)狀基礎(chǔ)，根據(jù)公司的戰(zhàn)略規(guī)劃和發(fā)展方向進行整體性規(guī)劃，從而制訂出符合業(yè)務(wù)實際的發(fā)展路徑。

1.“戰(zhàn)略引領(lǐng)、業(yè)務(wù)驅(qū)動、技術(shù)賦能”三位一體方法指引

（1）戰(zhàn)略引領(lǐng)：供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型的建設(shè)與升級，需以公司的戰(zhàn)略規(guī)劃作為指引，將供應(yīng)鏈核心定位從傳統(tǒng)制造中的“成本中心”、被動響應(yīng)式鏈路管理，升級為“智造”時代的“價值中心”、主動預(yù)判式全業(yè)務(wù)流程價值鏈條，從“以生產(chǎn)為中心”向“以用戶為中心”變革，成為企業(yè)核心競爭力。基于戰(zhàn)略指引精準(zhǔn)定義供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型的總體框架，統(tǒng)一技術(shù)平臺與設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。

（2）業(yè)務(wù)驅(qū)動：基于企業(yè)決策層和管理層的視角，以業(yè)務(wù)核心目標(biāo)為起點，根據(jù)業(yè)務(wù)模式和業(yè)務(wù)流程等自上而下縱向深入理解業(yè)務(wù)，層層遞進分級梳理供應(yīng)鏈全鏈業(yè)務(wù)實現(xiàn)指標(biāo)量化。供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型的建設(shè)與升級，以全鏈路業(yè)務(wù)場景為牽引，覆蓋全場景，打通“研發(fā)—產(chǎn)—供—銷—服”的核心能力，打通訂單全鏈路閉環(huán)、優(yōu)化智能調(diào)度與倉儲運營、統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，實現(xiàn)供應(yīng)鏈上下游的高效協(xié)同與透明化管理，支撐全球化多基地業(yè)務(wù)擴展。

（3）技術(shù)抓手：全面且深入地考量現(xiàn)有各業(yè)務(wù)板塊訴求，深度結(jié)合供應(yīng)鏈軟硬件的特性與AI技術(shù)優(yōu)勢以及集團軟硬件投資要求，助力公司實現(xiàn)供應(yīng)鏈領(lǐng)域的全面優(yōu)化與提升。

2.整體規(guī)劃、分步落地、各階段能力閉環(huán)

企業(yè)數(shù)智化供應(yīng)鏈應(yīng)遵循整體規(guī)劃、分步實施，按四個階段遞進實施，各階段形成能力閉環(huán)并持續(xù)迭代升級：

1.0數(shù)字基座構(gòu)建：

定位目標(biāo)：打造全鏈路數(shù)字底座

核心工作方向：

• 主數(shù)據(jù)治理：建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)字典，并完成數(shù)據(jù)清洗；

• 四流合一體系構(gòu)建，實現(xiàn)訂單流、實物流、信息流、資金流的實時映射與動態(tài)追蹤；

• 可視化平臺建設(shè)，支持從供應(yīng)商到客戶端的全鏈路狀態(tài)穿透式查詢。

2.0智能分析階段：

定位目標(biāo)：構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策大腦

核心工作方向：

• 建立數(shù)據(jù)治理體系：制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建涵蓋時效、成本、質(zhì)量三維指標(biāo)體系；

• 智能分析能力構(gòu)建：基于數(shù)智化工具升級和數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，推動庫存周轉(zhuǎn)分析、運輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等策略分析模塊能力升級；

• 構(gòu)建預(yù)測預(yù)警機制：基于歷史數(shù)據(jù)建立需求預(yù)測、異常檢測等算法模型，實現(xiàn)主動式管理。

3.0生態(tài)協(xié)同階段：

定位目標(biāo)：打造產(chǎn)業(yè)互聯(lián)的智能供應(yīng)鏈

核心工作方向：

• 外部數(shù)據(jù)整合：對接海關(guān)、港口EDI、氣象、地理、市場等多元外部數(shù)據(jù)；

• 生態(tài)協(xié)同機制：建立與供應(yīng)商、承運商、客戶的API數(shù)據(jù)互通，實現(xiàn)供應(yīng)鏈動態(tài)平衡；

• 仿真優(yōu)化能力：建立數(shù)字孿生實驗室，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、庫存策略等場景的模擬推演。

4.0智能升級階段：

定位目標(biāo)：構(gòu)建自進化供應(yīng)鏈大腦

核心工作方向：

• 智能算法工廠：部署機器學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化等算法庫，實現(xiàn)動態(tài)策略生成與自動調(diào)優(yōu)；

• 自主決策系統(tǒng)：結(jié)合AI技術(shù)，構(gòu)建包含需求感知－方案生成－效果評估的閉環(huán)決策機制；

• 自動化執(zhí)行體：集成RPA、AGV、智能分揀等自動化設(shè)備，實現(xiàn)“決策—執(zhí)行”無縫銜接。

綜上，制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型整體規(guī)劃、分步實施，同步配套人才培養(yǎng)、組織變革與機制創(chuàng)新，形成可持續(xù)迭代、具備核心競爭力的數(shù)智化供應(yīng)鏈體系，支撐企業(yè)在智造轉(zhuǎn)型與全球競爭中行穩(wěn)致遠。

（報告過程中得到德勤管理咨詢供應(yīng)鏈團隊顧問陳哲軒與虞愛的支持）

專題目錄

主持人/本刊記者 王玉

• 從“制造”到“智造”：供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)智化實踐（德勤管理咨詢供應(yīng)鏈合伙人 周小良、德勤管理咨詢供應(yīng)鏈與物流領(lǐng)域資深專家 甄林萍）

• 行業(yè)極度內(nèi)卷下的汽車供應(yīng)鏈數(shù)字化升級戰(zhàn)略（廣汽豐田汽車有限公司 龍建維）

• 從“大腦”到“智能體”聯(lián)想集團全球供應(yīng)鏈數(shù)智化變革與對外賦能實踐——訪聯(lián)想集團全球供應(yīng)鏈?zhǔn)紫D(zhuǎn)型官、聯(lián)晟智達CEO徐赫（本刊記者 王玉）

• 賽輪集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型：以“橡鏈云”為底座，實現(xiàn)全鏈路協(xié)同———訪賽輪集團信息中心總經(jīng)理楊光（ 本刊記者 王玉）

• 京東工業(yè)：打造“數(shù)智高速公路”，賦能制造供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)智化（京東工業(yè)）

• 供應(yīng)鏈全鏈路數(shù)字化的核心邏輯與路徑——訪麻省理工學(xué)院Global SCALE Network中國中心主任、寧波（中國）供應(yīng)鏈創(chuàng)新學(xué)院院長郭杰群博士（本刊記者 王玉）

———— 物流技術(shù)與應(yīng)用融媒 ————

編輯、排版：王茜

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