赵先德：数字化供应链的本质是构建“数字化端到端整合与创新”的能力

“数字化供应链的本质不在于某些具体技术的应用和某些特定任务的上线，而在于构建数字化端到端整合与创新的能力。”中欧国际工商学院京东运营及供应链管理学教席教授、中欧供应链创新研究院院长赵先德说。

5月20日，赵先德在中欧供应链创新沙龙上针对AI如何在供应链中得到充分应用，给出了三点建议:一是要奠定数据和流程整合的基础，如果只重视技术而忽视伙伴关系的管理、不营造合作共赢氛围，拿不到端到端的高质量数据，AI的应用价值是受限的；二是不要唯大模型论，并非所有的供应链问题都适合用大模型来解决，一些传统AI，如启发式算法、机器和深度学习等依然在识别、分类和预测方面具备优势；三是要做好AI和运筹学的结合，不要忽视传统运筹学在解决规划类问题时的精确性和可解释性优势，利用AI算法为运筹学模型输入各类优化参数，是一个好的结合方式。

赵先德认为，中国企业转型升级的背后，供应链整合创新至关重要。通过研究多个行业企业，我们发现中国供应链发展历经四个阶段:改革开放初期，供应链作为执行部门，专注工厂高效运作与成本控制；外资涌入后，供应链上升至战略层面，通过差异化策略赢得竞争；此后，供应链逐渐向用户端延伸，以数字化连接用户，提升体验；当下，企业着力构建“供应链+生态圈”，通过开放式平台整合产业资源，满足多元需求。

“这四个阶段的演进，本质是对供应链认知的深化:从单一采购职能，扩展至企业内部跨部门整合，再到跨组织、跨产业的生态协同。同时，商业模式从标准化产品供应，转向产品与服务的定制化组合，而数字化能力成为贯穿始终的关键支撑。”赵先德说。

赵先德在其新著《数字化供应链实战:商业模式创新与企业转型升级》也指出，当前，供应链管理领域涌现出快速响应、韧性、重构、绿色低碳等热词。实现这些目标的核心，在于数字化。但供应链数字化并非单一环节的技术应用，而是要达成三个层面的突破:其一，实现端到端的数据与流程打通，推动企业内外部信息共享；其二，在计划与工作流层面协同，避免“长鞭效应”；其三，基于数据进行多环节决策优化，提升供应链整体效益。

赵先德举例，新能源卡车领域正在探索生态化解决方案，针对用户购车成本高、隐性成本大等痛点，整合车辆持有方、金融机构、运力服务商、能源供应商等多方资源，构建“超级运力平台”。通过场景化定制、资产租赁、一站式运力服务，实现降本10%与低碳目标。这种模式突破传统链式供应链，通过生态协同解决单一主体无法攻克的难题。

赵先德表示，未来，供应链能力的提升依赖于更深度的数据整合与分析。一方面，需打通供应链全环节数据，从企业内部延伸至行业生态；另一方面，要融合运筹学模型与AI技术，前者用于结构化问题优化，后者助力非结构化问题转化。例如，AI在需求预测、物流优化等场景的应用，正推动供应链决策从经验驱动转向智能驱动。

“供应链数字化不仅是技术升级，更是企业战略转型的核心路径。唯有以端到端整合与生态化创新为抓手，方能在复杂多变的市场中建立竞争优势。”赵先德强调。

在当天的研讨环节，京东集团SEC委员、京东物流首席执行官胡伟表示，当前比较好的物流企业都具备了数字化能力，实现了“从靠人管到靠系统管”，下一步的关键将是如何利用海量数据做出好的管理工具，用数据来做优化，特别是那些同时提高员工体验和创造客户价值的优化。

胡伟进一步列举了京东物流基于仓位优化、以及基于历史同期数据为司机引导路径等具体例子，不仅客户得到了更好的服务，而且仓库的员工减少了无效的走路和弯腰，开车的司机避免了超速等安全隐患。

美的集团安得智联总裁梁鹏飞指出，渠道的多元化一定带来订单的碎片化，但与此同时，可能99%的品牌商并不清楚全链路履约端的路径，如果不对不同渠道的货源做整合优化，一瓶啤酒从厂商到消费者可能要经历高达8-12次的搬运，其履约成本和效率可想而知。

梁鹏飞认为，这类问题是安得智联的一盘货方案致力解决的，且大数据分析与AI能力在此过程中发挥核心作用，例如基于数据来决定设仓的数量和位置，来平衡库存的总量和履约的时效。

多点数智智能供应链首席产品官倪艳军分析了商超卖场、连锁便利店、复合业态等不同线下零售业态在业务关键点上的差异，以及多点数智如何针对这些差异化需求提供相应的智能零售解决方案。数字化供应链在这套方案中占据重要了位置。

倪艳军举例，多点的AI智能排线通过深度学习，将客户需求、专家经验数字化，结合智能算法，为运输调度提供科学的线路规划，自动生成路线，使排线效率提升80%、准时率提升10%、趟次数减少15%；AI智能补货自动分析商品销售波动，计算动态安全库存，降低门店缺货率，将有货率提升至98%、生鲜损耗率降至3%；AI智能出清通过历史销售及剩余库存数据自动计算时段折扣率，配合出清系统实时创建出清促销单，代替人工操作合理管控毛利和损耗，可以使生鲜出清的毛利达到最大化。

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