乳業巨頭的供應鏈「劇本」被AI改寫？

虎嗅智庫薦語：

工業製造供應鏈猶如一台精密運轉的龐大機器，其複雜性和重要性不言而喻。每一個環節，從採購原材料到製定生產計劃，再到庫存管理等，都緊密相連，牽一髮而動全身。

AI 技術的發展為工業製造供應鏈的優化升級帶來了全新的可能。那麼，在需求預測、生產計劃、採購、庫存管理等環節，AI 如何發揮作用來提升各環節效率和準確性？AI 又是怎樣幫助該企業構建起全新的供應鏈體系，從而實現決策優化與敏捷響應？

本篇文章講深入探討以上問題，通過剖析某全球乳業五強的案例，為我們呈現AI為工業製造供應鏈的優化升級帶來了全新可能。

出品丨虎嗅智庫

作者丨樑子博

工業製造供應鏈是一個複雜的系統，涵蓋了從採購、生產計劃、庫存管理等一系列關聯環節。在市場普遍追求降本增效的背景下，保障供應鏈的穩定性成為企業提升核心競爭力的兵家必爭之地。雖然數字化轉型為企業建立起基礎的數字化供應鏈能力，將傳統粗獷的供應鏈模式轉為精細化管理，但整體上在效率、成本控制、風險管理等方面仍暴露出諸多問題。

大模型等AI技術的崛起為這些問題提供了創新性的解決方案。AI憑藉其強大的數據處理能力、機器學習算法和智能預測模型，能夠深入挖掘供應鏈系統中的數據價值，提升供應鏈的靈活性和應對風險的能力。本文我們通過供應鏈場景痛點和實際案例，深入分析AI能為供應鏈帶來的優化提升。

AI數據分析，大幅提升供應鏈協同效率

工業互聯網平台、SCM、ERP、WMS等一系列軟件系統為企業提供了基礎的數字化供應鏈能力，企業可依賴這些數字化系統進行相對高效的供應鏈管理。但隨著數字化轉型工作進入下半場，在實際的運營場景中，工業企業在需求預測、採購、供應商管理、生產計劃等環節仍面臨諸多痛點。

1. 智能數據處理提升需求預測準確性

精準的需求預測有助於企業合理安排生產資源和庫存水平，使得企業在成本控制方面更具主動性。然而當前行業內設備採集的數據質量普遍偏差，可能存在缺失、錯誤、重覆等問題，數據質量問題可能會誤導需求預測模型，導致後續的預測結果產生偏差。

企業的需求預測往往依賴內部經驗和歷史數據，但容易受到外界因素的衝擊。需求預測與計劃涉及生產、銷售、採購等多個部門，部門之間往往存在信息壁壘，缺乏更多的數據維度來預測需求，以及缺少實時監測手段，來對需求的預測進行動態調整，靈活性較差。

AI技術的作用主要是進行更智能的數據處理，提高需求預測的準確性。例如AI可以通過建立數據清洗模型，根據數據的特徵和規律，自動填充缺失值、修正異常值，為需求預測提供可靠的數據基礎。

針對海量歷史銷售數據、市場趨勢、促銷活動等多源信息，這樣在推出新產品時，基於AI預測模型可以更精準地預測市場接受度和需求規模，從而更準確地預測產品或原材料的需求。同時通過實時監測市場變化對供應鏈的影響，融合更多新數據來不斷更新和優化預測模型，實現實時預測。

2. 助力生產計劃與調度協同優化

當前對於部分廠商來說，在製定生產排期計劃時，與供應商之間的信息溝通不及時、不順暢，整體協同性差，導致物料供應不及時或質量不穩定。同時生產調度的靈活性問題使得企業難以應對生產過程中的突發情況。

AI在生產計劃環節中的應用價值則主要是通過基於多方面數據，實現方案的協同優化。計劃製定上，基於需求預測結果，綜合考慮生產能力、設備狀況、物料供應等多方面因素，利用AI優化資源配置和生產安排，製定更加科學合理的計劃。信息協同上，AI系統可以實時監控生產過程中的各種數據變化，如訂單變更、設備故障、物料延遲等，及時調整生產調度計劃，提高生產的靈活性和應對突發情況的能力，實現實時調度優化。

同時通過對生產數據的實時分析和預測，提前預知可能影響生產計劃的因素，如原材料價格波動、市場需求變化等，以便企業提前做好應對準備迅速調整生產計劃。

3. 挖掘供應鏈數據價值，支持採購智能決策

從原料採購的角度來看，存在企業只關注採購價格而忽視其他隱性成本的情況。在採購執行過程中，信息不對稱、尋報價困難、準入審核冗長等因成為阻礙採購效率提升的關鍵因素。從供應商管理角度來看，準入機制不完善、尋源渠道受限以及信息審核低效等問題使得企業難以構建一個穩定且優質的供應商網絡，管理層也缺少與供應商建立起長期合作關係的決策依據，增加了新供應商磨合的風險。

AI憑藉其數據處理能力和分析能力，能夠深入挖掘供應鏈數據中的價值，為企業在採購和供應商管理等方面提供智能化的決策支持。採購方面，AI可以通過自動分析市場行情、供應商報價和歷史採購價格等外部數據以及內部財務數據，綜合考慮採購成本各構成因素，優化成本模型，為企業提供合理的採購建議，幫助企業做出更合理的採購決策。

供應商管理方面，基於供應商產品質量、交貨期、價格等多維度歷史數據，建立AI供應商評估模型，預測供應商的可靠性和穩定性。根據供應商的表現和發展潛力以確定哪些供應商適合建立長期戰略合作夥伴關係，哪些供應商可以進行短期合作或優化合作條件，幫助企業篩選出更合適的供應商。

4. 庫存分類分級管理，優化補貨，提高周轉

庫存管理相關的數字化建設已相對比較成熟，庫存管理相關數據已擁有一定積累，但對於實際運營管理來說，其數據價值並沒有被充分挖掘。企業雖然積累了大量的歷史銷售數據和庫存數據，但缺乏有效的數據分析工具和方法，無法從歷史數據中挖掘出有價值的信息來指導庫存運營管理動作。

AI則可以基於這些數據充分挖掘其業務價值，對庫存分類管理，優化庫存策略。一方面，利用AI系統對這些數據進行監控和分析，及時發現數據異常情況，如貨物丟失、損壞等，併發出預警。通過實時監測庫存水平，根據需求預測和銷售數據，自動觸發補貨提醒，並優化最佳的補貨時間、補貨數量、補貨頻率等。

另一方面，AI可以對大量的庫存歷史數據進行深度分析，挖掘出數據中的潛在規律和趨勢，為庫存需求預測提供支持。還可以通過AI對庫存周轉率、庫存成本等指標的分析，幫助企業製定合理的庫存策略，降低庫存成本。

此外，根據貨物的價值、重要性、出入庫頻率等因素，利用AI算法實現對庫存進行分類和分級管理。例如對於高價值、重要性高、出入庫頻率高的貨物，企業可以採取更加嚴格的庫存管理措施，如增加盤點頻率、設置安全庫存等；對於低價值、出入庫頻率低的貨物，企業可以適當降低庫存管理的成本和精力。

綜合來看，當期AI主要可在需求預測、生產計劃、採購以及庫存方面賦能供應鏈。在需求預測上，通過分析海量數據和多種因素，建立精準模型應對市場變化，提高預測準確性。生產計劃製定方面，依據需求預測，結合生產相關因素自動生成並優化計劃，實時調整以提高靈活性。

對於採購與供應商管理，收集整合信息建立評估模型選擇供應商，優化成本和合作關係。庫存管理方面，實時採集監控數據，準確分析預測需求，優化補貨策略，對庫存分類分級管理，同時優化倉庫佈局，降低成本、提高周轉率。

AI在供應鏈領域的應用已相對比較普遍，下面讓我們將透過實踐案例和解決方案來洞察具體的AI應用場景以及成效。

AI賦能某全球乳業五強，實現決策優化與敏捷響應

某乳業集團位居全球乳業五強，是中國規模最大、產品品類最全的乳製品企業之一。該集團通過整合全球優質資源，更好地服務消費者，旗下液奶、奶粉、酸奶、乳酪、冷飲等產品已在全球60多個國家和地區上市。當前階段，集團需要面向未來10年構建核心競爭力，充分積累數據，深度利用AI技術進而升級到數字化業務運營模式，數字化轉型是集團實現2030戰略目標的前置條件。

企業開展數字化業務運營，訂單端到端OTC流程的數據流存在一定的中斷點，且整個流程缺乏全程可視性，缺少對數據流的經營分析，這給管理工作帶來了一定的挑戰。業務部門對更加敏捷、高效的數據交付需求不斷提升，對數據質量、準確性和可靠性的要求也愈發嚴格。不僅如此，集團也面臨著來自供應鏈數據資產化、業務標準等方面的挑戰：

1. 供應鏈數字化缺失：關鍵業務系統未實現完全線上化分析共享，導致各個環節之間的信息無法實時共享，採購部門、生產部門和銷售部門各自使用獨立的系統或記錄方式，使得數據不能及時傳遞，形成信息孤島。同時，很難收集和分析供應鏈中的關鍵數據，無法為企業的供應鏈決策提供科學依據。

2. 業務標準化與數據治理的平衡：數據服務於業務規範需要企業在數據治理和業務流程之間找到平衡點，但在實際操作中往往難以協調。企業可能過度關注數據治理，而忽視了業務實際需求。業務流程可能存在多樣化和不規範的情況，要製定統一的業務標準難度較大。

3. 組織架構優化需求：計劃部門需要供應鏈部門來統籌計劃，其中涉及到部門之間權力和職責的重新調整，部門之間可能會出現溝通不暢、互相推諉責任等問題，業可能會引起部門之間的利益衝突和權力爭奪。

在外部助力下，該乳業集團構建供應鏈全鏈條的「橫向拉通、縱向深挖、執行閉環」能力，推動協同的、一致的、敏捷的、需求驅動的供應鏈體系建設，具體分為：

1. 訂單數據斷點診斷：拉通經銷商訂單管理系統、T&W系統、ERP系統等全鏈路訂單數據，識別與優化斷點問題。

2. 專項主題洞察分析：構建滯留訂單、到貨進度、原奶質量、日配時效、產品差異化策略等分析主題，深入洞察業務異常。

3. 數據共享原則優化：信息共享由鏈狀結構向網狀結構轉變，構建以需求為導向的敏捷響應能力與機制。

4. 指標體系梳理：梳理和優化76個預警指標體系，通過風險預警與處置，將管理干預由業務結果前置到業務過程。

根據架構圖也可以看到，底層數據平台提供數據採集、處理、計算、分析等能力支撐，可視化沙盤、主體駕駛艙以及預警調度室覆蓋乳製產品從銷售到結算的全鏈路，形成價值鏈閉環，賦能集團供應鏈。

通過這樣一套供應鏈體系，該乳業集團最終實現數據要素資產化及資產服務化。數據流斷點診斷方面，通過AI診斷業務流程識別數據流斷點，拉通系統數據，解決系統煙囪帶來的數據孤島問題，實現訂單全鏈路數據拉通。業務管理方面，企業通過梳理和優化指標體系，實現業務可視、管理可視和風險預警，有效支持業務過程管理和結果管理，基於準實時的全鏈路全景數據和對績效指標的診斷優化，將管理干預由業務結果前置到業務過程。

決策支持與優化上，系統基於歷史數據和各種假設場景，利用AI進行模擬分析，幫助企業評估不同決策方案的效果和風險，從而做出最優決策。整體上，信息共享由鏈狀結構向網狀結構轉變，構建以需求為導向的敏捷響應能力與機制，助力以客戶為中心的業務改善，端到端協同效率提升。

我們可以看到AI技術已成驅動行業變革的關鍵要素，會更多地參與到供應鏈各環節的決策與執行中，實現全流程的智能化管理，如自動化的物流調度、智能倉儲管理等。同時，業可以與物聯網、機器人技術等結合，打造更高效的無人化供應鏈場景。

但與此同時，從實際落地的角度來看，在實施AI供應鏈解決方案之前，企業也應注意數據障礙、系統兼容、效果評估等問題。供應鏈涉及大量企業商業機密和客戶信息。在AI應用過程中，數據的收集、存儲和共享環節都存在安全和隱私風險。企業更新AI模型和相關軟硬件的成本較高、維護和集成的難度大。另外AI應用成效的評估難度較大，可能受到多種外部因素的干擾，難以準確預測長期效益。

AI供應鏈的轉變趨勢是從內部供應鏈向產業供應鏈的轉變。同業在產品質量、服務和交期等方面的競爭，都離不開高效協同的供應鏈體系。企業間的競爭不僅僅體現在各自企業內部的效率和穩定性，而且逐漸演變為包含產業鏈上下遊企業在內的大供應鏈協同效率和質量的競爭。整個大供應鏈的高效協同會帶動內部供應鏈的在降本增效、穩定可靠等方面的提升。

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