行業極度內卷下的汽車供應鏈數字化升級戰略

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面對“買方市場+波動幅度大+選配復雜”的汽車銷售模式變化，生產模式與供應鏈的調整成為必然。廣汽豐田全面啟動“供應鏈TPS+數字化2.0”規劃，歷時3年完成從傳統線性鏈條式系統向數字驅動型韌性網絡的系統性躍遷，本文從戰略制定、落地舉措、挑戰與應對、價值與成效等方面進行了分析。

龍建維

廣汽豐田汽車有限公司

中國汽車行業供應鏈在經歷3年疫情考驗、全球芯片短缺風波后，原以為會迎來一段時間的平靜，但隨著2023年春節后新能源汽車價格戰的打響，以及新能源汽車市場份額不斷擴大，汽車制造業正經歷一場深刻的范式遷移：供應鏈已不只是后臺支撐系統，而成為企業競爭力的堅固防線和制勝關鍵。

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作為中國合資車企中數字化轉型的標桿之一，廣汽豐田汽車有限公司（簡稱“廣汽豐田”）自2018年開啟“供應鏈數字化1.0”建設，2023年啟動“供應鏈TPS+數字化2.0”戰略以來，以“全鏈可視、動態可調、風險可預、生態可塑”為方針，在3年多時間里完成從傳統線性鏈條式系統向數字驅動型韌性網絡的系統性躍遷。本文將系統梳理廣汽豐田在數字化轉型背景下提升供應鏈效率與韌性的舉措，重點介紹四大場景實踐——智能排產、產銷協同、供應商協同和物流智能規劃，分析了其中的難點與對策，力圖呈現一個兼具技術深度與管理溫度的中國智造樣本。

戰略與舉措

隨著新能源汽車快速發展，傳統汽車銷售和制造模式已不能很好地滿足客戶多變富有個性化的需求。汽車市場由賣方市場轉變為買方市場，訂單厚度變薄，銷售預測難度增大，產品降價帶來成本壓力增加。新能源車智駕和智能座艙技術的普及，帶來汽車零部件供應商結構發生巨大變化，電池電機電控及軟件類零件大幅增加，供應鏈管理復雜度上升，計劃、庫存管理及物流復雜度增加。同時，消費者個性化的需求增加以及對交期體驗提出了更高要求，汽車銷售已從原有的“賣方市場+波動幅度小+選配簡單”轉變為“買方市場+波動幅度大+選配復雜”的模式。

在供應鏈數字化1.0階段，廣汽豐田基于“TPS+IoT+數字化”的行動方針，基于全供應鏈視角將“內外物流流程整合優化+智能物流新技術+數字化系統”貫穿從供應商到生產線的全流程，實現了全鏈條人機物信息化、可視化和一定程度的互聯互通，并在此基礎上構筑起3大業務平臺：供應商協同平臺、外物流智慧平臺、廠內物流智慧平臺。

然而，傳統的供需變動響應以鏈式聯動的業務模式進行，環節多、周期長，供、產、銷三大環節存在協同斷層與效率瓶頸。在傳統模式下，銷售的不確定性導致生產計劃頻繁調整，供應商響應滯后造成原材料供應波動，而生產端的柔性不足又難以快速應對市場需求變化，這種割裂的運作模式直接影響了企業的交付能力、庫存周轉和整體競爭力。因此，廣汽豐田亟須從全流程視角，利用數字化賦能貫通關鍵信息，變革產供銷協同的機制。

為確保在新一輪市場競爭中持續保持競爭力，供應鏈數字化必須達成兩大目標：一是快速響應市場需求變動，以真實終端客戶訂單驅動JIT生產，實現最短OTD周期；二是最大化平衡生產效率和資源投入與訂單需求多樣化波動之間的矛盾，實現全鏈條成本遞減。

對于廣汽豐田來說，過去基于精益生產管理模式下，堅持JIT生產運營，無論從庫存周轉、單臺成本、供需周期等方面來看，供應鏈的績效表現優秀，因此供應鏈數字化不是一味地“破”和“立”，而是在如何保持原有系統和流程優勢上的賦能與增效，用最少的投資實現轉型升級。即，不是單一考慮市場需求變化的完全響應，而是將平準化優勢與需求變化滿足相結合，形成符合豐田制造方針的供需平衡優化。

圖1 新形勢下汽車供應鏈的挑戰

在此原則下，廣汽豐田全面啟動“供應鏈TPS+數字化2.0”規劃，明確轉型戰略：以客戶為導向，構筑高品質、低成本、高靈活柔性的供應鏈生態，快速響應銷售需求，創造高附加值工作職場。并且，同步明確數字化轉型“三大轉變”方向：轉變業務模式、轉變數字化基礎能力、轉變組織文化，提升全鏈條跨板塊上下游的全面協同能力，加強流程梳理與管控，加強數據治理，消除數據孤島，提升數據系統和技術架構對業務變動的支撐能力，最終實現對需求的敏捷、動態響應，對變化點的敏銳感知、洞察、分析和智能決策。

技術布局

廣汽豐田在對全鏈條的業務痛點和數字化能力進行全面梳理和分析后，明確了關鍵任務是實現從預測到供給、從訂單到交付的需求快速響應，高效滿足顧客交期承諾。核心是構建兩個層面的能力：一是構筑以顧客真實訂單需求驅動的跨板塊高效協同的供應鏈體系，二是構建以數據驅動的供應鏈智慧化運營決策能力。對此明確了2.0階段4個重要技術場景的建設落地：（1）銷售-生產協同——智能排產場景和產銷協同場景；（2）生產-供應商協同——供應商協同場景；（3）訂單-物流協同——物流智能規劃場景；（4）在原有數字化1.0能力的基礎上，全面拉通銷售端與供應端，提升需求預測與訂單協同能力。

1.智能排產場景

智能排產的重點，在于打通銷售接單順序和生產線排產順序之間的一致性關系，對客戶訂單進行優先級生產配車的規劃，實現平準化生產與客戶需求優先級的智能平衡。

傳統生產計劃排產時，訂單優先級按批量管理，無法實現顧客別訂單順序生產配車，導致OTD周期變長。智能排產數字化，可充分考慮銷售需求的排產策略優化、生產全要素因子擴展優化排產模型、產能與成本優化平衡等技術應用，實現生產全工序多要素的深度整合且轉化為成本，以數據驅動決策，最終達成對生產計劃的可視化標準管理與最細力度可控，做到多目標優化下的全局最優排產。基于全要素資源最優智能排產，融入銷售訂單優先級，基礎產能保持平準化節奏，緊急訂單通過優先級通道快速響應，縮短LT的同時能夠精準交期，提升顧客滿意度。

2.產銷協同場景

產銷協同的重點，是構建車型配置和零部件的正向-逆向快速轉換能力，實現銷售需求與供應能力的實時匹配校驗，快速鎖定瓶頸，最大化利用零部件資源，優化產銷策略。供應側不再是簡單被動地響應銷售的要求，銷售側也不再是需求發出后簡單等待供應鏈的答復，而是基于供應能力可視化，形成可供模擬計算的數據，支撐銷售在提出正式送信方案前，進行即時的試算模擬，獲取最優的供需變動推薦方案。

這首先要建立起基礎數據模塊，將銷售、生產、供應的語言統一化。通過對BOM表的加工處理，搭建車輛與零部件之間的正向-逆向轉換關系，形成一條高速雙向轉化通道，消除銷售、生產、供應領域系統間數據壁壘，提升雙向自動匹配速度和效率。同步需要打通銷售與供應鏈的協作通道，結合供應能力可視化，將庫存、產能等關鍵數據反向賦能銷售決策，確保需求與供給精準匹配。在銷售側正式鎖定需求前，先啟動試算程序，驗證此次需求變動對后工程波動的幅度，實時獲得供需變動推薦方案作為參考。此供需變動推薦方案的計算引擎中，加入了銷售、生產和供應鏈領域的多維度要素，例如顧客訂單優先度、整車在庫、零部件波動的規模、產能影響等。

這種做法創新性地將銷售預測準確性與生產資源調配深度綁定，形成市場導向的生產決策體系，更好地實現交期智能承諾、產能實時匹配。最終實現客戶體驗升級、生產協作高效化，助力公司在電動化轉型中保持競爭優勢。

3.供應商協同場景

供應商協同的重點，是將供應商庫存和生產供貨能力實時可視化，供需變動對應實現線上化高效快速協同。

傳統的做法是為了獲取供應商對應能力，通常是主機廠在給出需求預測之后，再進行逐級供應商的調查、驗算。為應對銷售預測車型銷量變化和生產計變響應，供給和需求之間存在巨大的信息差和時間差，必然導致供應商庫存積壓或供應能力不足。

而供應商協同能力的建設是，預先解構與供應商供應能力相關的關鍵數據（產能、庫存、構成品、調達周期、物流周期），明確其中邏輯轉化關系，形成兼容多種供應商業務模式的能力評估計算模型。通過實時采集產能、庫存、構成品等關鍵數據，進行模型化、數字化分析，建立動態更新的供應能力數字畫像。開發相應的系統可視化界面，支持按品番、按區域等多維度展示供應商實時供給能力。進而支持建立多維度可視化看板，支持主機廠關聯部署快速查詢和分析供應商供應能力。部品供應鏈能力線上可視，計變響應自動測算，快速評估需求可行性；多因素解析部品屬性，識別重點部品，實現供應商庫存策略和供應能力適正化。供應商協同平臺將主機廠和供應商實現了最短鏈接，最大化消除信息差，最快速進行供需能力匹配，填補了行業在供應商數字化協同管理方面的空白。

4.物流智能規劃場景

物流智能規劃的重點，是開發基于平準化和循環取貨（Milk Run）基礎上追求最低成本、最短LT的智能物流規劃算法，以及物流資源智能編排實時調度的能力。區別于行業普遍采用的倉儲式管理模式，廣汽豐田的JIT模式認為全鏈條的物與信息都應是流動的，因此不能用建立大量在庫來應對車型的波動變化，這就要求物流調整的速度必須滿足需求變動的速度，否則將產生巨大的物流資源浪費。

受全球豐田系統的限制，物流規劃過去只能月度進行機材和路線的計劃，車型、產量變動時采用人工手動特別應對，精度和時效性差，效率低，全流程存在較多機材運力人員浪費，同時對各產線車型產量調整規則存在較多限制。另一方面，行業普遍車輛滿載率越高則物流成本越低，但在循環取貨模式下，受供應商據點位置、距離、貨量變動等因素影響，一味追求裝載率則物流成本極易惡化。為實現快速調整物流策略、調動整合物流資源，既能滿足速度和品質要求，又能控制成本浪費，高效應對頻繁的需求計劃變動，從而打造最強的物流競爭力，物流智能規劃算法能力建設勢在必行。

該場景的開發難度極大，需要通過算法尋找成本最優組合，實現裝載×距離的最優平衡。由于互聯網電商等行業的算法主要基于點對點和批量化策略構建，對廣汽豐田平準化和循環取貨模式前提不適用，因此我們只能通過組件算法自研循環取貨的智能物流算法，主要通過業務模型萃取、數學模型構建、求解模型優化來實現相關能力的建設。業務模型萃取主要基于路線組合、路徑規劃、車輛安排等核心要素的業務邏輯、指標、決策等進行模型結構搭建。數學模型構建必須基于廣汽豐田特定的物流參數和約束條件，建立混合整數規劃數學模型。求解數學模型構建時需要同步優化求解器配置，引入聚類算法實現物流路線組合種類的快速收斂，提升求解效率。

協同突破

在廣汽豐田供應鏈數字化轉型的過程中，除技術本身的挑戰外，從供應商、銷售、生產全鏈的各個環節協同意識突破和協同能力的打造是最大的困難。廣汽豐田的目標是通過業務的數字化變革，帶來新的協同體制建立與思維方式（決策）的變化，提出跨領域跨板塊基于全供應鏈視角，實現供應鏈上下游業務全面協同。具體包括兩個方面：

圖2 廣汽豐田的供產銷體系

一是銷售與生產的協同：行業普遍存在產銷壁壘，銷售側要求制造側無限滿足需求的最大化變動，不管制造側是否犧牲更多成本和品質代價；制造不了解銷售需求變動的幅度范圍臨界點，被動接受無法有效評估反饋造成整體浪費。通過銷售預測的共享與協同，訂單無縫流轉，供應能力試算，快速交期承諾，計變優化策略推薦，訂單交付全程可視等能力建立，讓顧客和銷售感知到需求滿足的速度與品質，提高滿意度；讓生產供給對顧客銷售需求變化快速把握，精準破解，降低不確定性帶來的緊張感。供需雙方形成良性互動，在高效協同帶來效率提升的同時，工作變得輕松，實現雙贏。

二是主機廠與供應商的協同：行業供應商與主機廠間普遍存在信息不對稱，計劃變動信息、需求供給進度、在庫狀況等互不開放，主機廠提供計劃的精度和能力決定了供應商投入資源的多少和浪費的程度。如果單方面要求供應商要將其庫存、生產等數據對主機廠開放，而對其沒有好處，供應商必然存在抵觸和不配合。因此，在數字化方案設計時，必須基于雙贏的視角去開發。供應商操作方面，基于供應商多樣化需求支持手工填報，或直接與其自身的WMS、ERP等業務系統對接。供應商供應風險方面，基于可視化的供應商能力，模擬各種銷售需求場景，預警出場景中的供應風險，識別出供應商的瓶頸點，對供應商生產、在庫優化給出指導，幫助供應商降本增效。

廣汽豐田的舉措是：與供應商雙向協同優化，將生產計劃變動、需求預測實時同步至供應商，助其提前調整排產；針對高風險訂單，與供應商在線協商交期、分配方案，提升響應敏捷性。基于歷史數據分析，識別優質供應商，提升整體供應鏈水平。同時，可通過數據分析，識別長周期物料、專用件、高波動性品種，構建零部件特征畫像，精準把握不同物料的銷售規律和需求特點，實現針對性備貨策略。一直以來，廣汽豐田的理念都是與供應商構建共贏的合作伙伴關系，而數字化協同更進一步穩固與加深了這種關系。

價值與成效

通過以上供應鏈數字化轉型措施的落地，廣汽豐田取得了良好的效果。如，在OTD（客戶下訂－車輛交付周期）方面，縮短了35%，達到行業最優，助力銷售在納期承諾和M在庫存低減效果明顯；變動產生后人工調查確認對應工時減少80%以上，消除低附加值工作，員工工作幸福感提升；供應商計變對應庫存策略優化后，部品變動庫存降低70%，供應商降本增效獲利；物流規劃能力從原來只能月度實施變更為周次實施，周期縮短了70%。供應鏈綜合經濟改善收益每年過億元。供應鏈數字化轉型，為公司競爭力提升作出重要貢獻。

同時，廣汽豐田一直堅持長期主義方針，堅定地基于全供應鏈視角推進供應鏈能力建設和持續更新迭代，通過數字化建設的賦能，截至目前已初步構建起“顧客訂單-銷售需求-供應商供給-采購物流-生產”五位一體的供應鏈生態體系，供需決策全面考慮供產銷指標動態表現，實現產銷最優策略和最佳平衡，供應鏈業務提質增效效果明顯。

未來展望

未來，廣汽豐田會持續深入構建最具競爭力的智慧供應鏈平臺，以應對激烈的行業“內卷式”競爭，追求極致響應市場變化的速度，尋求最優供需策略。持續優化完善5大平臺，將供應商協同平臺、外物流智慧平臺、廠內物流智慧平臺、生產稼動智慧平臺和產銷協同平臺能力持續強化完善，通過高效的供應鏈一體化協同和智慧化的供應鏈運營決策，賦能供應鏈全流程主動應對、快速響應，創造工作的高附加值，構筑高品質、低成本、高靈活柔性的供應鏈生態。

專題目錄

主持人/本刊記者 王玉

• 行業極度內卷下的汽車供應鏈數字化升級戰略（廣汽豐田汽車有限公司 龍建維）

• 從“大腦”到“智能體”聯想集團全球供應鏈數智化變革與對外賦能實踐——訪聯想集團全球供應鏈首席轉型官、聯晟智達CEO徐赫（本刊記者 王玉）

• 賽輪集團數字化轉型：以“橡鏈云”為底座，實現全鏈路協同———訪賽輪集團信息中心總經理楊光（ 本刊記者 王玉）

• 京東工業：打造“數智高速公路”，賦能制造供應鏈全鏈路數智化（京東工業）

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

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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