摘要：
提升供应链运营效率并对其持续优化对企业至关重要，供应链管理的数字化转型对提升供应链运营效率发挥很大作用，同时新技术的发展为供应链管理的数字化转型提供了基础和动力。
本文在分析企业供应链管理数字化转型趋势的基础上，分析了数字化转型的重要意义，之后剖析与探究了人工智能技术在企业数字化转型过程中的应用，介绍了中经网在供应链监测和管理上的解决方案。
供应链管理是企业除研发和营销以外的支柱职能，全面覆盖计划、采购、生产、配送等职能。供应链管理对企业的经营利润和资本周转率影响重大。当前的市场竟争激烈，从企业与企业的竟争已经逐渐演变为企业各核心职能的竟争，尤其在新零售的蓬勃发展、疫情时代带来转折的当下，对企业供应链管理提出了更高的要求，包括供应链运行效率高低、供应链的持续优化能力以及供应链对数据资源的汇聚和利用能力。在如此激烈甚至残酷的竟争环境下，供应链的竟争力也逐渐成为企业核心竟争力之一，供应链管理能力不进则退，提高供应链运营效率并对其持续优化，对于企业至关重要。
传统的供应链管理根据企业的自身情况开展，通常包括计划、采购、制造和物流等部门，当然有些企业只有其中一部分。其管理模式主要是基于ERP系统，大多数企业没有专门的信息系统或数字化工具，仍旧用传统的手工方式加上邮件、Excel等进行管理和部门间协作。随着市场的发展，销售渠道多元化、智能制造的发展、VUCA时代的到来，企业传统的供应链管理模式需要改变、需要转型进而保障企业的生存发展。国民经济“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确提出要加快数字化发展，推动数字社会、数字政府建设，激活数据要素潜能。数字经济已然成为最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态，其落脚点在于企业供应链管理数字化转型。尤其是受到新冠疫情的影响，制造业企业的供应链管理数字化转型对企业供应链运营绩效的提升至关重要。同时，云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新技术的蓬勃发展也使供应链管理进行数字化转型具备了技术基础和支持。
数字化转型对于企业而言既是机会也是挑战，然而，数字人才短缺、资金储备不足、技术水平偏低阻碍了企业数字化变革过程。另一方面，在数字经济快速发展的背景下，新一代信息通信技术推进了数字产业化和产业数字化，数据成为了驱动新经济发展的关键生产要素，新业态、新场景不断更新换代，我国产业链布局面临重大变革，新的产业合作模式逐步形成。企业数字化转型给产业链关联带来深刻影响，而产业链关联不仅是构建新发展格局的重要保障，也是应对外部复杂环境的立足之本。因此，如何利用企业数字化转型促进产业链上下游的资源整合和协同发展，对于畅通国内国际双循环、助推经济高质量发展具有重要意义。
（一）企业数字化转型
数字化供应链是指将现代数字技术和供应链模式进行结合，基于收集的大数据，通过数据、流程、智能算法等技术，利用各种人工智能的算法，指导供应链预测、计划、执行、决策等活动，打通供应链各个环节中信息交流的壁垒，实现“数字驱动供应链”的供应链管理。数字化转型是技术与业务的融合，数字经济时代供应链管理也将产生颠覆性的变化。
1.数字化转型推动企业提质增效
与传统供应链管理相比，数字化供应链管理的本质是对信息技术、数据分析能力和资源管理能力的综合运用，在数字化供应链管理模式下，企业通过对信息技术和资源管理能力的综合运用，进行数据的采集、收集、存储和分析等操作，通过对数据的分析，获取顾客需求的变化情况，从而达到优化供应链结构和提高供应链反应速度的目的。企业应当从实际出发，根据自身的战略规划和业务情况选择适合木企业的数字化供应链管理模式，通过应用数字化供应链管理模式，创建一个有机的、覆盖所有业务流程的供应链管理系统，从而提高供应链管理效率和质量。促进企业管理水平和经营业绩整体上升，增强企业在市场上的核心竟争力。
2.数字赋能产业链关联
通过平台化赋能产业链，深化线上线下融合发展的新模式、新业态，推动企业制造资源与互联网平台全面对接，拉近企业和消费者之间的距离，优化关联结构、减少中间环节、节约交易成本、简化业务流程，促使传统制造业向生产自动化、高效化和智能化转变，加速产品和技术的更新换代，形成全产业链、全要素全面连接的生产制造和智能服务体系。另外，必须加强信息化基础设施建设，打破数据孤岛、实现数据共享，放大数据要素在产业链条上的溢出和扩散效应，实现创新流程的快速迭代，同时促进产业链上下游企业、不同产业链之间互联互通，完善产业链关联关系，推动产业链上下游、大中小企业协同发展，发挥企业数字化转型在“稳链、强链、补链”中的主力作用。
3.数字化转型推动产业链的模式转换
企业数字化转型融合了信息技术和通信技术，尤其是平台经济的发展促使企业连接方式发生了根本性变化。数字化转型能够优化关联结构、减少中间环节、节约交易成本和简化业务流程，推动产业链的模式转换。一方面，由于市场化程度低且缺少金融、物流等生产性服务业的支撑，传统产业链中企业之间相对孤立、界限分明，存在信息不对称问题。数字化技术加速信息的储存、扩散与传播，营商环境不断优化，激发了市场活力，企业分工进一步深化。数据作为企业数字化转型的核心要素，不仅能够在企业研发、设计、生产、组装、售后等各环节之间流动，实现产品全生命周期的精细化管理，还可以在供应商、生产商、服务商等各主体之间流动，打通供给端到用户端，取消许多中间环节。企业数字化转型能够扩大数据要素的交流与分享范围，有助于产业链上下游企业、不同产业链之间的互联互通，进而全面提升了产业链的沟通效率。另一方面，借助数字化技术，企业能够了解潜在交易对手的资信水平、产品或服务质量信息，有利于对潜在交易对手进行比较，并进行实时跟踪，即便出现合约未列明的情况，也可根据即时需要而灵活调整交易细节，从而匹配到高质量交易对手，降低企业需要付出的搜寻成本和合约成本。此外，数字化转型有利于重构企业的业务活动，形成线上线下融合发展的新模式、新业态，拉近企业和消费者之间的距离。消费者通过移动终端、电子商务实现与企业精准互动，企业利用数据挖掘技术对消费者点击、浏览、购买、评论等历史信息进行收集和分析，绘制消费者画像，识别目标消费者及其兴趣，既可以减少交易过程中产生的信息搜寻、获取、匹配成本，又能及时反馈消费者信息和需求，根据消费者的多样化和个性化需求进行定制化和柔性生产，加快企业对产品和技术改进升级的步伐，同时降低了服务活动的交易成本。
（二）人工智能技术在供应链数字化转型过程中的应用
在当前网络信息化时代背景下，云计算技术、大数据技术、移动互联网技术以及物联网等全面兴起，并且在社会建设与发展中得到了广泛运用，对于推动社会经济增长、提高社会发展水平起到了重要影响。而人工智能技术不但是推动社会经济发展模式转型升级的重要技术类型，同样也可以帮助企业实现供应链管理的数字化转型，即通过数据分析和预测，优化供应链管理流程，提高供应链效率和降低成本。例如，基于大数据的产业链自动识别，通过抓取研报、产业新闻，大量积累产业链相关数据，利用人工智能，自动识别出产业链的组成、结构和关系。主要用于建立以产品为节点的上下游生产关系。通过自然语义处理和机器学习，利用企业的多维度数据识别企业的主营业务。通过机器学习的方式，以产品库数据为基础，建立主营业务与产品的映射关系。利用典型企业的有效信息作为学习样本，采用半监督学习，建立企业供应链业链定位识别模型。此外，人工智能技术可以实现智能化决策，比如根据历史数据和趋势预测未来，自动推荐产品或服务，自动优化业务流程，从而提高决策的准确性和效率。
1.人工智能优化企业业务流程
人工智能的应用对中小企业的业务流程有着广泛影响。通过对现有数据和知识的分析，可以发现新的业务价值点、业务流程或客户需求，并通过数据流来推动技术流、物资流、资金流和人才流，从而改变成本结构和价值创造过程，促进企业的业务创新和模式变革。市场营销、供应链管理和生产过程是受人工智能影响最大的业务环节，其中预测和质量控制等方面是人工智能技术应用的重点。例如，在人力资源管理的业务流程中，利用人工智能技术能够实现对工作条件、工资、福利或责任等方面的差异化管理，从而能够吸引更优秀的员工加入企业。
2.人工智能引领预测与优化
人工智能的应用让供应链管理更加智能化和灵活性。利用机器学习和数据挖掘技术，通过对历史订单进行学习分析，让供应链可以根据历史数据和市场趋势准确地预测需求变化。并协助供应商及时调整生产计划和库存管理策略，通过优化调度和库存管理实现精准供需匹配，减少库存积压和缺货的问题。通过对供应链各环节数据的收集和分析，企业可以实现对供应链的可视化管理和实时监控，及时发现和解决问题，提高决策的准确性和效率。同时，企业通过大数据分析客户需求变化规律，并把这些信息实时共享给上下游合作伙伴，实现精准供销配套。
3.人工智能在社会经济各领域加速融合
人工智能的运用对中小企业的经营环境产生了积极的改善作用。例如，通过机器学习，可以提高公共行政、法院和税务机关的效率，减少繁琐的手续；利用自然语言处理和文本挖掘技术能够使案件审查更加高效和低成本，减少中小企业内部资源用于解决商业纠纷；神经网络技术的运用可以分析信用报告数据，降低违约风险和贷款成本，提高中小企业获得信贷融资的可行性。
（三）人工智能助力供应链数字化转型的策略——中经网“识微”产业监测平台
数字化转型正深刻地改变着企业发展的路径，而人工智能和大数据作为数字化转型的重要工具，为企业带来了巨大的机遇。利用人工智能技术对大数据进行处理和分析，构建一站式大数据处理平台，以发现数据的潜在价值和规律，为供应链决策提供数据支持。通过AI技术和大数据分析，对供应链资源进行全面整合和管理优化，通过跨部门、跨企业的协作平台，实现供应链各方的信息共享和业务协同，加强产业合作和联动，形成产业合力。进一步结合公司整体战略部署，构建与公司战略目标一致的供应链数字化转型体系，推动公司可持续发展和创新增长。
1.构建一站式大数据处理平台
构建基于高性能数据处理及建模可视化计算技术的一站式大数据处理平台，支持从全量数据整合、清晰、治理、服务、应用的全流程闭环，满足多种大数据应用场景。中经网“识微”产业监测分析平台，运用企业微观大数据，结合中经网经济统计数据资源以及长期宏观经济分析积累的智力资源，依托中经网数据治理支撑平台，为用户提供产业经济建设，供应链管理等决策分析工具，服务集团采购部门、信用管理部门、合规风控部门等。中经网运用自主建设的人工智能产业分类大数据模型，可以按照国民经济行业分类、国家统计局分布的各类行业统计分类文件、城市自定义特色产业分类配置模型，开展产业大数据监测工作。利用企业微观大数据，评价分析每个企业的基本情况、潜在风险、创新能力、活跃度等，再将数据汇总，评价整个产业，自下而上的反映产业的情况。同时，针对监测评价过程中异常的数据指标进行预警提。
2.资源整合形成产业合力
对于产业资源的全方位整合同样也是促进企业实现数字化转型的关键，同时又可以在此基础之上形成产业合力，提升地区产业的市场核心竞争力，进而通过产业的数字化转型给地区经济注入源源不断的发展活力，推动地区经济实现创新发展。中经网“识微”产业监测分析平台利用现有140余条产业链模型，以及100余条基于产品供销关系的供销链模型。每个链条节点都有对应的企业名录。可以根据中经网产业发展评价模型评价该产业节点的情况，也可以从完整性、创新性、活跃度、建设投资情况等维度评价产业链、供销链现状。比如在服务企业“产融投”协同发展战略管理中，能够提供对已投资和潜在招商企业的数据汇集、投资辅助、投后管理等分析研判，将投资企业的空间、行业分布和经济运行的产业链分析综合起来，全面、动态监测投资产业链完整性，为企业优化供应链条，寻找物料源头提供线索。
3.统筹公司供应链战略部署
从更长周期、更全局性的视角来看，人工智能还能在企业信息化、数字化建设成果的基础上协助企业完成在全局上的统筹，包括洞察客户类型、需求等变化，从而调整业务发展方向和整个供应链的战略部署。中经网“识微”产业监测分析平台根据产业链分析结果，向用户提供潜在招商对象筛选服务。中经网通过自研的企业发展指数，对招商对象进行评价，并为用户提供招商对象的数字尽调报告。数字尽调报告在内容上，涵盖工商、纳税、司法、公积金、社保、公用事业缴费、知识产权、行政监管、关联企业等微观模块。在形式上，每个模块都有独立的判断矩阵和判断结果，判断结果既包含了反映企业竞争力的信息，也包含了反映企业风险要素的信息，方便不同风险偏好的客户从不同角度来解析目标企业。另外通过对供应商的投标文件、企业串标关联风险进行分析能够提供智慧比价、围标预警服务，在项目实施后持续对供应商进行风险监控管理。比如帮助政府部门引进产业发展相关的技术，一方面通过RPA机器人流程自动化，生成该产业链某一环节涉及的技术专利，另一方面利用自然语言处理技术，在知识产权库当中将不同的技术专利打上产品标签。然后通过模型匹配，筛选有效专利信息。
