消费需求的多样化，以及近两年以来的疫情原因，正迫使供应链向敏捷、弹性、韧性、可视的方向发展，结合当下云计算、物联网、大数据、认知技术及人工智能等新兴科技的发展，数字化供应链成为必然趋势。那么数字化供应链是什么样子的呢？这里，列举六个经典案例，勾勒出数字化供应链的六大特征。
1．亚马逊无人超市：全链协同，效率至上
亚马逊旗下的无人超市AmazonGo，结合了RFID（射频识别）、计算机视觉、感测融合、深度机器学习等技术，实现了店内商品、消费者、计算机三者的实时互联。这不仅使自助购物得以实现，同时通过大数据分析为顾客推荐商品，增加销量。而在供应链端，AmazonGo的系统和技术几乎可以实现完美的库存记录，所有的商品可以被追踪和测量，运输途中的任何延迟均可以被识别。
数字化环境下，企业运用B2C电商模式的概念打造B2B协同平台，通过电商式平台与移动端数字技术，简化客户与企业的交易模式，确保更具弹性的端到端用户体验，提高客户的满意度和企业内部运营效率。
2．ZARA的需求预测：大数据感知，敏捷调控
ZARA建立了大数据分析团队，将零售店和网店的反馈转化为对未来产品设计的指导性建议；同时，通过收集和过滤各门店实时的销售信息，对客户的消费趋势进行感知，从而对短期的生产、库存和配送计划进行即时调整。
大数据与认知运算等数字技术能帮助企业对产品和服务的未来需求提供精准、深入的理解和感知，实现从“描述需求”到“预测需求”的转型，确保所有的合作伙伴都在一个共同的计划体系下运营。
3．通用汽车的供应管理：主动规避供应风险
通用汽车与专业的供应风险软件包进行合作，建立多级供应网络，并识别出关键供应路径，曝光潜在的弱点和单点故障，建立起了供应链端到端的风险管理机制，主动采取规避措施，取得竞争优势。
大数据与云储存技术可以帮助企业清晰、透明地勾勒出供应体系全景图，展现出与各个关键部件供应商的层级关系，从而识别出关键的供应路径。在企业与多级供应商信息交互的过程中，对供应商的库存、产能、质量等信息进行监控，实现主动风险管理，保证供应的连续性。
4．TSMC的智能优化：智能优化全链，精益生产
TSMC采用了工程大数据挖掘和分析、智能工具调整、设备内部匹配等系统，将工程分析平台与实现自我诊断和自我反应的智能运营系统集成起来，在提高产量、优化流程、故障检测、降低成本和缩短研发周期等方面取得了很好的成果，将运营从“自动”转向“智能”。
运用云储存与物联网等技术，结合精益生产的理念，不断优化产品质量和运营效率，实现制造和物流体系从自动化到智能化的转型，将成本效能和产品创新速度最大化，打造可靠、高效、低成本、高满意度的生产运营体系。
5．施耐德的弹性供应链：打破固化模型，建立弹性供应链
施耐德电气提出了“供应链定制化”的概念，将订单、运费、客户、仓储、时效等数据进行建模，并模拟各种仿真场景，对整个物流运输网络进行优化，找到最佳的重心点位，最大程度地减少配送时间，确保客户满意度。
完成整个供应链从固定到弹性的转型，有助于应对全球化背景下日益复杂的环境并支持多市场分类，促使企业对其端到端运营建立起准确的模型，对成本、服务、风险和持续性等多方面进行优化，在成本和客户满意度之间找到最优的平衡点，打造敏捷、快速响应、持续改进的供应链。
6．巴斯夫的可视化全链风险管理：全链可视，敏捷管理
巴斯夫公司在每一辆载有危险品、化学品的运输车上都装有传感器，一旦危险发生，传感器会迅速向公司的指挥中心、警察和社区，以及相关的工厂、承运商发送报警，同时分析影响的范围和程度，使危机管理团队能够迅速做出反应。
构建具有实时可视、智能分析、决策执行三层架构能力的新时代智能塔台，从共享服务中心的视角协调整个供应链，促进供应链完成从分散到集中的转型，实现整个供应链协同、敏捷、一致的智能运营。
数字化供应链可以为企业提供随时在线（Always-On）的服务，企业通过对供应链上各个环节的数据进行实时获取与分析，更好地支撑企业进行前瞻性的决策，从而更精准、更敏捷地把握市场先机，及时调整业务，保障企业获得最大收益。数字化供应链与传统供应链相比，能够将供应商交货周期缩短50%，将库存准确率提升99%，将运输时效提升50%，将客户满意度提升95%，以最低成本，实现最佳效益，大大提升企业的竞争力。
本文由发布，助力传统物流企业数字化、智能化。帮助物流企业转型升级、降本增效，税务合规，五流合一。
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