供应链怎么来实现数字化，可谓是仁者见仁，智者见智。无法否认的是，每个应用供应链的实体，其终极目标的诉求是不同的。这种误差，大多来自不同的人对数字化理解的偏差。对于一些贸易型公司来说，数字化仅仅这在某种程度上预示着用网络数据流程取代基于纸张的人工操作；对于另一些生产型公司而言，数字化则意味着公司生产投入到正常的使用中大量的工业机器人和其它辅助机器人。总体上，供应链数字化意味着进一步涉及机器学习和人工智能，大数据等新兴领域。能轻松的获得更好的数字数据支持的企业能构建多个层次的供应链体系。

  传统企业的供应链体系是线性的、相对孤立的。供应商向制造商提供原材料，制造商将成品传递给分销商，然后分销商供应一定量的产品给零售商店，最终在各销售终端将产品卖给消费者。几十年来通行的这种货物流通方式，越来越难以支持逐步扩大全球消费市场。旧的供应链管理模式早已不再适用今天的商业形式。日益复杂的供应链链管理模式给传统企业的物流供应造成困境，产生的压力使他们不得不提高个人的供应链体系，快步进入“智能数字化”时代。然而，事实上，数字化转型对于传统企业来说是一个困难的过程。供应链数字化转变发展方式与经济转型需要根据企业供应链不同的发展形态来进行对应的分析。人工智能、云计算等新技术的应用，物联网的构建对供应链拥有极大的影响力。成功的现代供应链管理升级要将企业自身运输、生产、库存等环节转化成可处理的实时透明的数据。简单地说，在企业运营的所有的领域，智能数字化供应链使用云系统、实时连接和处理分析企业营运所产生的很多问题，并创建一个互连的有效及时的生态系统。数字化供应链带来的变化需要企业引入完全不同以往供应链管理方法和工作思考模式。

  可持续性举措的成功需要整个供应链上所有相关方的密切协作。但往往企业内独立公司和子公司的流程难以协调，因此采购部门在此场景下需要发挥巨大作用。本文通过引入七大成功因素，详细阐述采购部门如何发挥其作为内部可持续发展催化剂，从而帮助公司实现财务目标。

  过去，虽然众多公司对于可持续性发展都做出了相关承诺，但企业对其实质的投入及行动都相对有限。然而目前随着花了钱的人各行业中具备可持续性特征产品的需求日益增强，这样的一种情况正在迅速改变。在当下，企业不再将可持续性作为一种发展选择，而是将其作为一种必要的竞争优势，与其发展的策略相融合。

  然而，将可持续性日趋提升的重要性仅仅归因于消费者需求是有失偏颇的。更多的公司意识到建立可持续发展的相关举措有助于在竞争非常激烈的劳动力市场上吸引并留住人才。此外，证据说明建立可持续的发展趋势可促进创新、降低监管及合规成本。

  在公司大范围出台相关举措以支持可持续发展的浪潮中，供应链部门发挥着至关重要的作用，然而其在各企业内部的重要性获得的重视并不足够：根据2020年联合国社会责任报告，供应链是推进全球可持续发展目标的最大挑战。

  显然，任何企业的可持续性举措的成功都需要与整个供应链上的相关方密切协作，否则公司的可持续性表现及声誉将面临重大风险。然而，公司很少让多级别的供应商参与可持续发展的有关政策的制定或执行。其根本原因显而易见：全世界内的各个独立公司和子公司的流程难以协调。虽然面临挑战，但有一个部门可能在此场景下能够发挥巨大作用，那便是：采购部门。

  采购部门之所以能够在该领域发挥巨大作用的根本原因之一便是其具有跨部门合作的特征。本文通过引入七大成功因素，展现采购部门如何发挥其作为内部可持续发展催化剂的作用，帮助公司实现财务目标。

  汽车行业在过去十几年经历了前所未有的变局，一边是车联网、人工智能等前沿技术的飞速更新迭代，一边是日新月异的消费需求升级和应用场景变化，加上最近两年逆全球化和新冠疫情的双重影响，给汽车行业供应链带来许多机遇和不确定性。许多车企纷纷采取行动，积极拥抱数字化，通过供应链和采购的数字化转型，创造更具战略性的价值。那么汽车行业采购数字化都有哪些特点？车企的采购数字化建设的高阶思路和转型方法是怎样的？在采购业务领域如何能够打造端到端的高效自动化，过程可视化，用户定制化以及大数据驱动的分析决策智能化？下面这篇文章，是基于德勤在数字化采购领域的理念和洞察，以及当前在汽车行业开展采购转型的实践，进行的探索与提炼。以管窥豹，希望可以给读者带来一些有价值有意义的参考。

  当前的市场环境瞬息万变，大宗商品、原材料等价格频繁遭遇“过山车”。此外，受新冠疫情冲击、贸易政策转变、能源结构转型等宏观因素的叠加影响，全球经济几十年来的利好形势急速扭转，复杂的国际形势也为区域乃至全球的贸易平衡带来了冲击。在国内，疫情反复、产业升级、能源转型、“双碳”目标等因素，亦增加了整个采购环境的复杂程度，而间接采购的管理也再次成为采购管理的焦点之一。

  间接采购又名非生产采购，是指为了支持产品生产和销售，维持企业正常运营的物料和服务的采购。间接采购在企业整体支出中占有相当比例：对占比高的医疗等行业而言，间接采购支出占比为30%~40%，在较低的消费品、先进制造等行业，支出占比也在10%以上。与此同时，从2011年起，全世界内间接采购支出大约每年增长7%。

  相较于直接采购，间接采购在管理过程中会遇到更大的挑战。其最终的原因来自于四个方面（见图1）：

  一是大部分公司对间接采购的关注不够，间接采购部门常被视为辅助部门，而非价值创造部门；

  二是间接采购权责分散在多个部门，支出透明度非常低。职能普遍分散在生产部门（MRO采购）、后勤行政部门（文化用品采购）、供应链物流部门（物流和包装采购）等；

  三是间接采购需求繁杂，且来自不同的职能，统一需求管理困难，各品类的采购需求合理性也难以判断。譬如，MRO采购需求较为复杂，工艺和设备稍有不同则对MRO的规格要求不同，而相关采购部门很可能缺乏专业相关知识，难以判断需求合理性；

  在强调流程和管理方法管理的同时，企业在当下更应该充分的利用数字化，帮助复杂的间接采购管理实现跨越式提升。我们大家都认为，这其中有三大关键点：

  看得清：间接采购全流程支出清晰透明。对品类、时间、供应商等各个维度的支出都有清晰记录和分类，以支持后续的分析、判断和决策；

  需求真：在支出透明的基础上，通过数字化赋能的流程机制管控，确保需求合理性；

  打得准：在支出品类繁杂的间接采购中，快速识别高潜力的降本机会，将有限的资源分配至降本机会更高的重点品类和供应商上。

  采购支出分析（Spend cube）的概念在采购领域已不陌生，且类似的支出分析在直接采购的品类中已是常见举措。但在间接采购领域，数据分散在各个职能部门，数据分类逻辑不清晰，数据质量不足，致使间接采购数据透明化挑战较大。

  企业可采用AI辅助的支出数据分析工具，建立间接采购数据集合，通过AI数据学习，自动进行分类分级（见图2）。通过不断训练AI机器，数据分类逻辑和自动抓取关键字段的准确率将不断的提高，由此大幅度的降低人工进行原始数据整合和清洗的工作量。基于准确分类的支出数据，企业可建立支出分析和支出透明，为间接品类解决数据快速整合、正确分类和初步分析的难题，实现间接采购支出“看得清”。

  供应商分类是对不同供应商进行分别管理的首要环节，只有在供应商细分的基础上，采购企业才能依据供应商的不同类别实施恰当的供应商管理策略任何一个企业都不应该用同一模式去管理所有的被采购物资和供应商。为了将供应商管理的有限精力在不同供应商间合理分配，加强管理的针对性，提高管理的效率，采购企业应依据自己特点将供应商分类，并依据类别进行切实的关系管理。下面分别介绍几种不同的供应商分类方法。

  ABC分类法是将采购企业的采购物资进行分类的方法，而不是针对供应商分类的，但是将采购物资分门别类自然就可以将提供这些物资的供应商相应地区别开来，相应地，采购精力分配也应有所侧重，针对不同重要程度的供应商采取不同的策略。ABC分类法的思想源于80/20原则，大意是采购数量仅占20%的物资的采购价值常常占到80%，而剩余采购数量为80%的物资的采购价格却只有20%。80/20原则将供应商按照物资的重要程度划分为两类：重点供应商与普通供应商，即占80%价值的20%的供应商为重点供应商，而其余只占20%采购金额的80%的供应商为普通供应商。对于重点供应商，应投入80%的时间和精力来管理与改进。这些供应商提供的物资为企业的战略物品或需集中采购的物资，如汽车制造企业要采购的发动机和变速器，电视机制造企业要采购的彩色显像管以及一些价值高但供应保障不力的物品。而对于普通供应商则只需投入20%的时间和精力就足够了。因为这类供应商所提供的物品的运作对企业的成本、质量和生产的影响较小，例如办公用品、维修备件、标准件等物资。当然，根据80/20原则细分的供应商种类并不是一成不变的，随企业生产结构和产品线的调整，企业要适时地重新划分。例如随着液晶电视的日益普及，电视制造企业原来重点采购的显像管可能慢慢地就会成为普通物资，而该类供应商可能就会由重点供应商降级为普通供应商。

  毕马威观点：供应链的未来在于产业价值链从“端到端”到“广泛生态圈”的重塑转变

  在中国商业环境快速地发展的今天，产业价值链正在被重新定义。各产业价值链正在从传统的以产品为中心的单向价值链条，进化为广泛生态模式圈下的全链路要素价值共振。终端对供给端的资源整合和优化配置的拉动效应日益明显，这充分调动了全产业中各角色的动能，使得组织、技术、金融和物流与商流充分融合，形成增量式协同创新，实现全生态圈效率提升。

  在广泛生态圈中，供应链生态是由供应链运营的所有参与主体共同组成的价值生态网络。创新供应链生态圈通过完善的物流网络、供应链服务平台与数智化技术，联合供应商、生产企业、物流商、分销渠道、金融机构等主体，赋能组织内部协调与外部协同，充分调动各角色的动能， 形成跨界融合、平台共享、共荣共生的稳定生态闭环。

  然而，产业价值链的重塑为供应链的转型带来了挑战。传统单一链条的供应链模式难以实现从需求到生产再到销售的高效集成和协同。传统供应链面临着如何协同生态作业以降本增效，怎么样才能解决供应链长鞭效应带来的供需不对称的挑战，所有的环节均暴露出亟待解决的问题。

  堆垛机，是自动化立体仓库巷道式堆垛起重机的简称，是在自动化立体仓库中用来存取货架存储单元里货物的码垛设备，是自动化立体仓库中应用最广泛的货物搬运设备，也是物流仓储系统的最重要设备。堆垛机性能好坏和技术水平的高低，将直接影响到国内和国际的贸易发展。

  体现堆垛机动态性能优劣的指标主要有：工作速度、提升速度、货叉速度、平稳性、振动与噪音、认址精度等。随着科学技术的慢慢的提升、物流行业在整个世界范围的蓬勃发展，自动化立体仓库的应用领域和范围得到了极大的扩展，自动化立体仓库的技术水平和仓储机械设备的 动态性能也在逐步的提升。堆垛机的工作速度已由70年代的5～50 m／min提升至4～120 m／min。 先 进 国 家 的 堆 垛 机 的 水 平 最 高 可 达 300 m／min。 提 升 驱 动 已 由70年 代 的 双 速 电 机 改 进 为 变频 调 速 ， 速 度 由4～16 m／min提 升 至0～25 m／min 。 货 叉 运 行 也 由 单 速 电 机 驱 动 改 进 为 变 频 调 速 ， 速 度 由8 m／min提 升 至4～25 m／min。 在 堆 垛 机 自 动 控 制 方 面 还 采用了激光测距定位系统、 闭环控制变频调速系统等先进的技术。目前国产堆垛机在工作速度，整机刚度，隔振减振措施，运行摆动幅度，提升速度，货叉速度，认址技术 和精度以及认址差错率等方面与工业发达国家相比,差距较大。 我国堆垛机综合性能有待改善。

  2020年4月，国家发展改革委首次明确“ 新基建”的概念，即以新发展理念为引领、以技术创新为驱动、以信息网络为基础，面向高水平发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。就目前来看，新型基础设施最重要的包含三方面内容：

  二是融合基础设施，主要指深度应用互联网、大数据、人工智能等技术，支撑传统基础设施转型升级，进而形成的融合基础设施；

  三是创新基础设施，主要指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施。

  从宏观政策层面来看，加快新型基础设施建设的目的是加速国家经济转型升级，物流作为连接生产与消费的经济大动脉，理应成为国家经济转型中的基础战略支撑力量。物流园区是“业务运作最为集中、顶级规模、数据最为庞大”的关键节点， 物流园区智慧化建设属于新基建的重要组成部分，是物流业数字化、智慧化变革的关键支点和首要突破口。从市场需求层面来看，物流园区的土地供给价格攀升，新型冠状病毒肺炎疫情加速园区客户和业主降本增效的迫切需求，促使物流园区加速应用网络技术，完成数字化、智慧化升级。

  数字经济时代，“数智化”衡量成为物流地产园区的方向标。传统的物流园区的基础设施、信息化管理系统落后，导致园区的管理上的水准长期处在较差的状态。现代化的物流产业园区，“数智化”的能力决定了园区的管理上的水准以及入驻客户质量的的高低。如普洛斯成立的际链科技、万纬提出的4个“即服务”：基础设施即服务（IaaS）、设备即服务（FaaS）、平台即服务（PaaS）、解决方案即服务（SaaS）等，利用智能化设备、AI产品、信息管理系统等，来提升服务质量，满足多种行业不同客户的需求。

  随着进入智慧化时代，物流园区成为产业要素的集聚平台，高效整合并实现商流、物流、信息、金融等产业间的资源联动，并以数字化建设巩固园区硬件设施，提升园区财政、金融、税收等软环境，吸纳更多的优质品牌企业入驻，提升物流园区的吸引力和综合竞争力与吸引力。

  无界物流与科技物流作为行业最前沿领域，随着新一代人工智能的推进与部署，通过全面构建以智能供应链为基础的新一代基础设施，在科技物流中融入5G、区块链等创新元素，形成以传统基础物流设施为底座的多维度数字化产业解决方案。同时，以数字化能力为抓手供应链核心企业为主导协调各行业资源，共建产业生态链，将以产业聚集为方向、以降本增效为主线，服务并带动产业转型升级，提升产业核心竞争力，推动现代商贸物流业发展。

  通过以数智化技术融合推动物流地产升级，实现物流园区内车辆定位、人员的数字化、管理、安防的智能化。借助AI、IoT、机器人等领域的如LoMir等现代技术，将传统物流地产打造成为高智能、自决策、一体化的5G智能枢纽示范基地，进而进一步引领各传统物流园区从粗放式建设管理向智慧、精细化运营迈进。