纪越

（江苏海事职业技术学院，江苏 南京 211100）

摘要：随着信息技术的飞速发展，数字化已成为推动各行各业转型升级的重要力量。在供应链管理领域，数字化技术的应用提升供应链的响应速度，改善管理灵活性，增强供应链的透明度，提高可追溯性。而需要注意的是，数字化供应链管理的实施并非一蹴而就，其过程中充满挑战与机遇。基于此，本文分析数字化供应链管理的挑战与应用策略，供广大相关从业者参考。

关键词：数字化；供应链管理；数据分析；数字孪生

一、引言

目前数据驱动的时代，数字化供应链管理正以其独特的魅力引领着供应链管理的新一轮变革，其以数据为核心，深度融合先进的信息技术，构建智能化、自动化、可视化的供应链生态系统，提高供应链的整体效率，增强竞争力，为消费者提供更加安全、可靠的产品、服务体验。未来随着技术的不断进步应用的不断深化，数字化供应链管理必将迎来更加广阔的发展前景。

二、数字化供应链管理的特点

1.数据分析技术先进

数字化供应链管理的核心优势在于其高效性，系统集成大数据、云计算等先进技术实时采集并分析海量数据，精准把握市场动态、消费者需求，基于数据的决策支持提前预判市场趋势，优化资源配置，避免库存积压，显著提高物流效率和整体运营效益。例如：企业可利用大数据分析预测未来产品需求，据此调整生产计划减少因过度生产或生产不足导致的浪费，同时数字化供应链管理系统还能实时监控物流过程，保证货物在途中的安全性和时效性，进一步提升客户满意度。

2.供应链流程透明

透明性是数字化供应链管理的特点，构建统一的信息化平台，供应链的各个参与方能实时共享订单状态、库存信息、物流动态等关键数据，形成高度透明的信息共享机制，减少信息不对称带来的误解猜疑，增强供应链各参与方之间的信任与合作，透明化管理打破传统供应链中的信息孤岛现象，促进供应链整体协同效率的提升，为企业提供更加全面、更加准确的决策依据，促使企业全面性应对市场变化。比如，在应对突发事件方面，透明的供应链流程也显示出其独特的优势。当面临自然灾害、政治动荡等不可抗力因素时，企业能够迅速获取供应链各环节的信息，及时调整策略，减少损失。例如，通过实时监控物流动态，企业可以在第一时间发现运输受阻的情况，并迅速寻找替代方案，确保货物按时到达目的地。

3.灵活性较高

数字化供应链管理以其高度的灵活性著称，面对快速变化的市场需求与竞争环境，实时分析市场数据，预测趋势变化，为企业决策提供有力支持。企业凭借灵活的生产计划生产规模调整策略，快速响应市场变化，满足客户的多样化需求。更加难能可贵的是，数字化供应链管理系统还具备较高的柔性化生产能力，能在不增加额外成本的前提下，实现产品种类生产批量的快速切换，提高企业的市场竞争力，为企业赢得更多的市场份额。

4.可追溯性较强

数字化供应链管理的可追溯性特点主要得益于区块链、物联网等先进技术的引入。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，为供应链信息的真实性和可信度提供有力保障，消费者可轻松查询到产品的生产日期、批次号、供应商信息、运输过程等详细信息，实现从生产源头到消费终端的全链条追溯，增强消费者的信任感和安全感的同时，企业可及时发现并解决供应链中的问题隐患；物联网技术能实时监控产品在生产、运输、存储等环节的状态变化，为数字化供应链的可追溯性提供更加全面、准确的数据支持。

三、数字化供应链管理的价值

第一，提升运营效率。数字化供应链管理作为一种先进的应用模式，通过整合实时数据共享和智能分析技术，有效地促进了供应链各环节之间的紧密衔接与高效协作，企业得以实时获取库存状况、生产进度以及物流状态等关键数据，进而实现精确且迅速的决策制定，如此一来，将显著减少供应链的响应周期，从而显著提升了企业的整体运营效率。具体而言，借助物联网技术，企业能够对运输途中的货物实施实时追踪与监控，确保了货物安全且及时地抵达目的地。另外，人工智能与机器学习技术的融合应用，使需求预测的准确性得到极大提升，助力企业在生产计划和库存管理方面提前做好准备，有效规避了因需求波动而引发的生产中断或库存积压的风险。

第二，降低成本。通过制定数字化供应链管理方案，企业能够实现对库存管理的优化，显著减少库存积压，进而有效降低库存维护成本。同时，基于大数据分析的精准市场需求预测，企业能够科学安排生产计划，避免生产资源的浪费，实现资源的最优配置，并且建构智能化物流调度系统之后，可以优化运输路线和配送模式，大幅降低了物流开支，例如某些企业通过大数据技术识别并针对供应链的瓶颈环节进行改进，有效减少了整个供应链的运营成本。另外，自动化和智能化生产的推广，使企业在降低人工成本和减少误差率方面取得了显著成效，进一步压缩了生产成本。

第三，实现创新发展。数字化供应链管理作为一种前沿应用模式，为企业带来了前所未有的数据财富和智能化的分析手段，这些资源不但构筑了企业产品与服务创新的基础，也为其管理层面的革新提供了坚实支撑。同时，企业能够依托大数据解析，挖掘市场潜在的商机与消费者需求，推进产品的研发和服务优化。此外，数字化供应链管理也有助于加强供应链各环节企业间的协同合作，通过资源共享和问题共治，促进了整个产业链的创新进步和共同繁荣。

四、数字化供应链管理的关键技术

1.数据分析技术

数据分析技术是数字化供应链管理的核心驱动力，企业需构建全面的数据采集系统捕捉供应商、制造商、分销商、零售商及最终客户的实时历史数据，掌握销售记录、库存水平、生产进度、物流跟踪、质量反馈等多个维度信息。随后，利用先进的大数据平台、数据挖掘算法、机器学习模型，对相关数据进行清洗、整合和深度挖掘，提取市场趋势分析、需求预测、库存优化策略等有价值的信息洞察，准确把握市场情况，提前布局以应对需求波动，基于数据的优化决策能显著减少库存积压、降低运营成本，提升整体供应链的响应速度。

2.数字孪生与传感器技术

数字孪生技术是创新的仿真技术，构建供应链的虚拟镜像实时反映供应链的实际运行状态，其中存在供应链的物理结构可融入动态的业务流程与数据流，采用数字孪生在不干扰实际运营的情况下对供应链进行模拟测试优化，传感器技术则是数字孪生的数据基石，在供应链的关键节点部署传感器实时采集温度、湿度、压力、位置等物理参数以及设备的运行状态性能数据，将数据作为数字孪生提供数据源准确地模拟供应链的实际情况，同时数字孪生与传感器技术的结合，使得企业能实现对供应链的全面监控与精准管理，企业进行模拟预测，做出实时反馈，发现潜在问题并采取措施，保证供应链的稳定运行、持续优化。

3.区块链技术

区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，为供应链管理带来革命性的变革，区块链的供应链中的每次交易、每次流转都被记录成各区块，采用密码学算法相互连接形成链状结构，保证数据的真实性和可信度，使得供应链信息更加透明可追溯，区块链技术还能实现供应链中各参与方之间的信任构建，由于区块链上的数据公开且不可篡改，因此各参与方可基于共同的数据源进行决策协作，无需担心数据被篡改或隐瞒，信任机制降低供应链中的信任成本风险，促进各参与方之间的紧密合作，且区块链技术还可应用于防伪溯源、合同管理、融资服务等多个领域，为供应链管理提供更加全面深入的支持。

4.物联网技术

物联网技术是将供应链中的设备、产品人员连接起来，形成庞大的物联网生态系统，生态系统中各种传感器、RFID标签、智能设备等物联网终端实时采集传输数据，为供应链管理提供丰富的数据源，使得企业能实时监控供应链的运行状态，同时企业可采用物联网平台远程监控设备的运行状态与性能参数，发现并处理故障异常，实现供应链中货物的全程跟踪追溯，保证货物的安全，或是将物联网技术与大数据分析、人工智能等其他数字化技术相结合实现供应链的智能化管理，优化企业库存布局、调整生产计划、提高物流效率，进一步提升供应链的整体性能，提升企业竞争力。

3.5 数据驱动的供应链风险评估技术

数字化供应链管理中风险评估是至关重要的部分，基于大数据人工智能的风险评估技术能为企业提供更加精准全面的风险评估服务，此期间企业可采用大数据分析技术收集整合供应链中的历史交易数据、市场趋势数据、政策环境数据，为风险评估提供丰富的数据支持，利用人工智能算法对数据进行深度挖掘分析，自动识别供应链中的供应商违约风险、市场需求波动风险、物流运输风险等潜在风险点，做出相应的风险评级，提供预警信息，对于高风险供应商加强监管审核，对于市场需求波动风险调整生产计划库存策略，对于物流运输风险选择可靠的运输方式、合作伙伴，降低供应链风险的发生概率与影响程度，保障供应链的稳定运行，保证可持续发展。

五、数字化供应链管理的挑战

1.人才不专业的挑战

数字化供应链管理的核心在于整合优化供应链的各个环节，这需要一支既懂供应链管理又精通信息技术的复合型人才队伍，而目前市场上这类人才稀缺，成为制约企业推进数字化供应链管理的瓶颈，由于人才短缺，企业难以制定执行有效的数字化供应链管理策略，导致项目推进缓慢或停滞不前，没有足够的专业人才支撑，企业在技术创新模式创新方面将受到限制，难以在激烈的市场竞争中脱颖而出。

2.技术体系不完善的挑战

数字化供应链管理的实施依赖于完善的技术体系，该体系涵盖数据采集、处理、分析、存储传输等多个关键环节，但是部分企业在技术体系建设仍存在诸多不足，具体表现为数据来源单一或数据质量不高，导致分析结果缺乏全面性准确性，技术手段落后或分析能力不足，无法充分挖掘数据价值，为企业提供有价值的决策支持；数据存储传输过程中存在安全漏洞，导致数据泄露、丢失或被篡改带来损失。

3.制度不健全的挑战

数字化供应链管理的实施需要相应的制度保障，以规范数据使用、保护隐私知识产权，但目前部分企业缺乏完善的数据安全管理制度，导致敏感数据泄露或被非法利用，损害企业利益和用户隐私；隐私保护制度不健全，引发用户信任危机，影响企业的品牌形象和市场声誉，知识产权管理制度不完善导致企业知识产权被侵犯或引发法律纠纷，增加企业的运营成本，为企业带来直接的经济损失、法律风险，损害企业的社会形象、品牌价值，影响企业的长期发展。

六、数字化供应链管理的措施

1.培养专业人才

数字化供应链管理的浪潮中专业人才的培养与引进成为企业核心竞争力的重要组成部分，企业应制定从基础到进阶、理论与实践相结合的内部培训体系，明确的培训目标、分阶段的学习路径以及阶段性的评估机制，保证每位员工都能按照自身需求和能力水平进行有针对性的学习，除传统的课堂讲授外企业还应采用案例分析、角色扮演、模拟演练等互动式教学方法，增强学习的趣味性，利用在线学习平台提供灵活的学习时间与丰富的课程资源，满足自我提升的需求；组织内部项目、跨部门协作任务，要求工作人员将所学知识应用于实际工作，加深理解并提升解决问题的能力，营造持续学习的文化氛围，鼓励员工保持对新知识、新技术的学习热情，设立奖学金、提供晋升机会，表彰在数字化供应链管理领域表现突出的员工，激发全体员工的积极性和创造力；企业在引进人才前深入分析自身在数字化供应链管理方面的短板和未来发展需求，明确所需人才的专业背景、技能要求和工作经验等条件，利用招聘网站、社交媒体、猎头公司等多元化渠道发布招聘信息，广泛吸引符合条件的人才，积极参加行业会议、人才交流会等活动，与潜在候选人构建联系；在面试过程中，除考察候选人的专业技能外，还应关注其学习能力、创新思维、团队合作精神和企业文化契合度等方面，设置笔试、面试、背景调查等多个环节对候选人进行全面评估；为新引进的人才提供必要的培训支持，促使其快速适应企业环境文化，设立导师制度或成立专业小组，让老员工与新员工形成紧密的合作关系，促进知识经验的传承与分享；企业应与高校、研究机构等构建长期稳定的合作关系，共同制定人才培养方案和教学计划，共建实验室、实习基地，为学生提供真实的工作环境和实践机会；结合企业的实际需求市场趋势，与高校研究机构共同开展科研项目技术攻关，推动技术创新和产业升级，为企业培养具有实战经验和创新能力的未来领军人物。

2.健全技术体系

数字化供应链管理的成功实施离不开较高且完善的技术体系作为支撑，为构建健全的技术体系，企业需要加大技术研发投入，部署物联网设备传感器网络，实现对供应链各环节数据的实时、精准采集，掌握库存状况、物流位置、生产进度等关键信息，为后续的数据分析决策提供有力支持；为保证采集到的数据质量可靠、格式统一，企业需要对数据进行标准化处理清洗工作，制定数据标准、清洗规则，消除数据冗余错误，提高数据的可用性准确性，数据采集过程中重视数据安全隐私保护工作，做好加密传输、权限控制、数据备份，保证数据在采集、存储、传输使用过程中的安全性、保密性，同时企业需要建设大数据处理平台，运用分布式存储计算技术处理海量数据，利用数据挖掘、机器学习等算法对数据进行深度分析，发现供应链中的潜在规律趋势，为更直观地呈现分析结果开发数据可视化工具报告系统，利用图表、仪表盘等形式展示关键指标、趋势变化，促使决策者快速把握供应链状况并做出科学决策，基于数据分析结果构建智能决策支持系统，利用模拟预测、优化算法等技术为企业在库存管理、生产计划、物流调度等方面提供智能化决策支持。

3.完善管理制度

数字化供应链管理制度的完善是保证企业数字化转型顺利实施的重要保障，因此企业需要构建健全的数字化供应链管理制度，制定数据安全政策，明确数据采集、存储、传输、使用、销毁等各环节的安全要求和操作规范，构建数据备份与恢复机制保证在发生数据丢失或损坏时能及时恢复，避免对业务运营造成影响；加强密码管理，采用强密码策略，防止密码泄露或被盗用。明确在数字化供应链管理过程中涉及的个人隐私和商业秘密的保护政策，保证在收集、使用、存储传输过程中遵守相关法律法规，提供隐私设置选项，对于需要跨境传输的数据，企业应遵守相关法律法规，保证数据传输的合法合规，另外需要构建知识产权保护政策，明确知识产权的范围、保护措施和侵权处理机制，数字化供应链管理过程中涉及的数据产权归属使用问题，避免知识产权纠纷，在与合作方开展数字化供应链合作期间对合作方的知识产权进行严格审核，保证合作合规，按照数字化供应链管理的实际需求制定数据质量管理制度、供应链风险管理制度等其他相关管理制度，保证数字化供应链管理的全面性和有效性。

七、数字化供应链管理的优化措施

1.数字化供应链的风险监测与预警

数字化供应链管理的过程中风险监测与预警系统非常重要，需要采用实时数据分析技术提前识别并预警潜在的风险因素，为企业预留充足的反应时间，制定并执行有效的应对策略，例如：整合供应商信息、库存状态、物流跟踪、市场需求预测等来自供应链各个环节的数据源，数据的全面性准确性是风险监测的基础；利用大数据分析机器学习技术，对整合后的数据进行实时处理分析，系统设定关键指标、阈值，自动检测异常数据，识别潜在风险，构建风险识别模型，按照历史数据与行业知识预测的风险类型、发生率，相关模型应不断迭代优化，提高风险识别的准确性与时效性，按照风险的严重性、紧急性，将预警信号划分为低、中、高不同等级，便于企业按照预警等级采取相应的应对措施，利用邮件、短信、即时通信工具等多种渠道，将预警信号及时传达给相关人员部门，保证信息的快速传递、有效接收，针对不同类型的风险制定应急响应计划，预警信号发布后立即启动相应的应急响应流程，保证风险得到及时控制解决。

2.数字化供应链的数据安全管控

数字化供应链管理中数据安全是保障企业利益客户隐私的重要基石，因此，企业必须加强对供应链数据的安全管控，采用SSL/TLS等加密协议，对在网络中传输的数据进行加密处理，预防数据在传输过程中被截获篡改；对存储在服务器数据库中的数据进行加密处理，保证即使数据被非法获取，无法被轻易解密利用，实施严格的身份认证机制，采用多因素认证、生物识别等先进技术提高认证的安全性，保证只有经过授权的人员才能访问供应链数据；按照人员的职责角色，分配相应的数据访问权限，保证人员只能访问其工作所需的数据，避免数据泄露滥用，制定数据备份计划，阶段性对供应链数据进行备份，存储在安全可靠的系统，预防数据丢失或损坏，构建数据恢复机制保证在数据丢失或损坏情况下能迅速恢复数据，阶段性演练测试恢复流程，提高数据恢复的效率，改善准确性。

3.数字化供应链的可追溯性处理

数字化供应链管理中可追溯性是至关重要的功能，直接关系到产品的质量控制、消费者信任以及企业的品牌形象，为实现供应链的高度透明、可追溯，企业应积极采用区块链等先进技术构建全面可靠不可篡改的可追溯体系，区块链技术以其去中心化、分布式账本、不可篡改等特性，成为实现供应链可追溯性的理想选择，企业可构建安全、可信的数据共享平台，让供应链上的所有参与者都能实时、准确地访问到产品的相关信息，为保证产品的可追溯性，企业应为每个产品赋予唯一的数字身份标识，可是RFID标签，也可是二维码，并将其与区块链上的数据记录相关联。这个数字身份标识就像是产品的“身份证”，包含产品的基本信息、生产日期、批次号、原材料来源、生产地点、流转轨迹等关键信息，产品在供应链中流转的情况下，原材料的采购信息、生产过程的监控数据、质量检测报告、物流跟踪记录等每环节的关键信息都会被实时记录到区块链上，在区块链的分布式账本技术助力下，相关信息被分散存储在多个节点形成不可篡改的数据链条，消费者可扫描产品上的数字身份标识快速访问到区块链记录的产品信息，相关高度透明的信息展示方式，提高消费者对产品的信任度，增强其参与感、满意度，同时区块链技术还能促使企业快速响应消费者的查询投诉，提升售后服务的质量；全球化贸易背景下各国政府监管机构对供应链的监管要求越来越严格，企业借助区块链技术实现供应链的可追溯性，更容易地满足政府监管机构的合规要求，区块链上的数据记录还可为政府提供有力的证据支持，促使打击假冒伪劣产品违法违规行为；随着技术的不断发展市场的不断变化，供应链的可追溯性体系也需要持续优化升级，企业应密切关注区块链等技术的发展动态，积极探索新的应用场景解决方案，加强与供应链上下游企业的合作与沟通，共同推动供应链可追溯性体系的不断完善与发展。

八、结语 

总而言之，数字化供应链管理是供应链管理领域的重要发展趋势。企业应用数据分析、数字孪生、区块链、物联网等关键技术，可显著提升供应链的效率和透明度，降低风险，然而在实施过程中也面临着人才、技术制度等方面的挑战，所以企业首先要加强人才培养和引进，打造一支既懂供应链管理又精通信息技术的专业团队，同时还应持续关注行业动态和市场变化，灵活调整数字化战略，确保企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。总之，数字化供应链管理为企业带来了前所未有的机遇，但同时也带来了诸多挑战，只有通过不断学习、创新和适应，企业才能在数字化浪潮中乘风破浪，实现可持续发展。

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课题：江苏高校“青蓝工程”资助成果。