“花 200 万 买的供应链管理系统，用了半年就成了‘摆设’—— 采购部还在靠 Excel 录订单，仓库依旧手写出入库单据，系统里的库存数据永远滞后 3 天，最后反倒多了份‘把数据录进系统’的额外工作。”
这是不少企业推进供应链数字化时的真实困境。很多管理者以为 “数字化 = 买套系统”，却忽略了系统只是工具，若没解决 “数据打通” 和 “人员能力” 这两个核心前提，再先进的系统也无法发挥价值，最终陷入 “为了数字化而数字化” 的无效投入。
为什么有些企业的供应链数字化会 “烂尾”？我们拆解了 10 个 典型案例，发现问题几乎都集中在 “数据” 和 “人” 这两个环节，而非系统本身。
某制造企业曾上线一套智能供应链系统，初衷是实现 “销售订单 - 生产计划 - 采购需求” 的自动联动。但落地后发现：
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销售部用的是 CRM 系统，客户订单数据存在自己的服务器里，不愿开放给生产部； -
仓库用的是本地 WMS 系统，库存数据 每周 才人工导出一次，录进新系统时早已过时； -
采购部依赖供应商发来的 Excel 报价单，系统里的 “采购成本” 字段永远是空的。
最后，新系统成了 “数据垃圾桶”—— 各部门把零散数据往里填，却无法形成 “从订单到交付” 的完整数据链，系统推荐的 “最优采购计划”，因为缺了实时库存数据，反而经常导致积压。
本质问题：数字化的核心是 “数据流动”，若各部门守着自己的数据 “不放手”，系统再智能，也只是 “无米之炊”。
某快消企业为优化库存，上线了一套带 “智能补货算法” 的供应链系统。但 3 个月 后，仓库员工依旧用老办法补货：
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老员工说 “我凭经验补了 10 年，比系统准”，不愿学算法逻辑； -
新员工看不懂系统里的 “安全库存系数”“补货周期预警”，遇到异常只能找领导； -
甚至有员工为了 “应付考核”，故意在系统里填虚假数据，导致算法给出的补货建议完全失真。
结果是，系统成了 “摆设”，员工多了 “录数据” 的额外工作，企业投入的 几十万 成了 “沉没成本”。
本质问题：数字化需要 “人” 来落地，若员工不会用、不愿用，系统再先进也只是 “空中楼阁”。
避免数字化失败，关键是在买系统前，先解决 “数据打通” 和 “人员能力” 这两个前提。这不是 “额外工作”，而是决定数字化成败的 “基础工程”。
数据打通不是 “把所有数据堆在一起”，而是 “按业务优先级，先连最关键的链”。我们总结了 3 个优先级，企业可按自身情况调整：
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2. 用 “API 接口” 替代人工导出 |
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2. 物流数据先连 “核心线路” |
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2. 客户档案先补 “关键字段” |
关键原则：数据打通要 “先解决痛点，再追求完美”。比如某企业的核心痛点是 “订单交付延迟”，就先打通 “订单 - 生产 - 库存” 数据；若痛点是 “供应商断供风险”，就先整合 “供应商履约数据”。
员工不会用、不愿用，本质是 “培训没跟上”—— 要么讲得太专业，要么没结合实际工作。我们推荐一套 “从基础到实战” 的培训法，3 步让员工适应数字化：
第1步：扫盲培训——先解决 “怕用错” 的心理
不要一上来就讲 “算法逻辑”“系统架构”，而是用 “大白话 + 场景” 让员工明白 “系统能帮他省多少事”：
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对仓库员工：“以前你每天要花 2 小时 盘点库存，系统能自动同步出入库数据，盘点时只要核对系统就行，能省 1.5 小时”； -
对采购员工：“以前你要花 3 小时 查库存、算采购量，系统能自动算好‘该买多少、向谁买’，你只要确认一下就行”。
工具：做一张 “系统 vs 老办法” 的对比表，贴在员工工位旁，让大家直观看到好处。
第2步：实战培训——在工作中教，比坐在会议室里学更有效
找 1-2 个 “简单场景”，让员工边做边学，比如：
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对仓库员工：先练 “入库操作”—— 从 “扫码确认物料” 到 “系统自动更新库存”，手把手教 3 遍，再让员工自己操作 1 遍，出错当场纠正； -
对采购员工：先练 “查看库存预警”—— 教他们怎么在系统里看 “哪些物料快缺货了”，怎么导出 “缺货清单”，结合实际采购需求讲解。
关键：安排 “数字化辅导员”（比如 IT 部员工或提前学会的老员工），员工遇到问题能随时问，避免因 “卡壳” 而放弃。
第3步：考核激励——让 “会用系统” 和 “绩效挂钩”
光靠培训不够，还要用激励让员工主动用：
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设 “数字化操作达标奖”：比如仓库员工连续 1 周用系统做入库，且数据准确率达 98% 以上，奖励 200 元； -
把 “系统使用率” 纳入绩效：比如采购员工的 “系统生成采购单占比”，占绩效的 10%，倒逼员工习惯用系统。
注意：初期考核标准要 “低一点”，比如先要求 “使用率达 60%”，再逐步提高到 90%，避免员工因 “达不到” 而抵触。
很多企业总想着 “一次性搞定所有数字化”，结果反而陷入混乱。其实，供应链数字化更适合 “小步快跑”：
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先选 1 个痛点突破：比如先解决 “库存不准”，打通库存和订单数据，让系统能实时显示库存； -
用最小成本验证：比如先找轻量级工具做数据整合，验证有效后再扩大规模； -
定期复盘调整：每3个月看一次“数据流动是否顺畅”“员工是否会用”，根据问题优化，比如发现员工不会用算法，就再补一次实战培训。
记住：供应链数字化的核心不是 “拥有一套系统”，而是 “用数据和人的能力，让供应链更高效”。先解决 “数据打通” 和 “人员能力” 这两个前提，再谈系统选型，才能避免 “为了数字化而数字化” 的无效投入。
文末互动：你的企业在供应链数字化中，遇到过 “数据孤岛” 或 “员工不会用” 的问题吗？评论区聊聊你的解决办法～