这场疫情让供应链更清晰地进入了公众的视线。

供应链问题的核心是数据和信息的不透明和缺乏；

上游供应商的风险信息无法第一时间获取，没有足够的数据训练模型预测风险；供需信息缺乏有效对接；供应链信息的传递往往是线性的，下游有2%的需求变化，中游经过几个节点后，上游可能发生5%甚至10%的供应变化，造成库存积压。这就是供应链中经常出现的牛鞭效应。

没有疫情的黑天鹅，供应链往往会有风险：

供应商所在地发生自然灾害；金融抑制导致供应商资金链出现问题；严格的环境管理使中小型供应商不可持续；短期供不应求导致价格上涨甚至核心原材料短缺等。所有这些都是供应链系统中的问题并带来损失。

那么，可以用什么样的技术手段来应对制造业的“自然灾害”？

现在明显的趋势是通过Al、IOT等技术搭建供应链控制塔，收集和共享各个节点的信息，实现上下游端到端的信息透明，利用工业大数据通过AI模型预测供需、价格等各种风险。

也就是说，未来的理想状态是：通过技术平台，供应链管理人员可以在线实时了解到，某个原材料存在涨价风险，某个供应商的产能存在问题，哪个地区有更合适的供应商。

但是这样的控制塔在哪里呢？目前，市场上已经有了很多探索，但还不成熟。

不同应用平台在管理供应链风险方面的功能差异

相对而言，在新基础设施中上市的工业互联网可以端到端透明，有望提供更多的可行性。

工业互联网可以通过工业IOT连接供应商设备，实时获取供应链大数据；风险可以通过PaaS层封装的AI算法进行预测；应用层还有数字化采购工具和供需对接的应用，实现多供应商目标，加强数字化管理。——这样制造业面临的供应链“自然灾害”就可以通过技术平台进行管理。

虽然以上应用在制造业还没有普及，但笔者认为未来的方向是明确的。百布、震坤行，等工业B2B电子商务在配套、自营的基础上向工业互联网发展，用IOT设备连接整个供应链。

因此，本文试图回答以下问题：

面对供应链风险时，制造业真的可以不考虑核心技术和零部件的依赖而按需供应吗？

工业互联网在供应链数字化过程中能起到什么具体作用？

现在，工业互联网在企业供应链管理中的应用还很少。为什么，有什么局限性？

文章长，目录第一。

为什么传统供应链管理在供应链管理中的应用不尽人意

供应链风险管理有两个要点。第一，供应链要保持一定的灵活性，要有多个供应商可供选择，使供应能力能适当超过需求；二是让整个供应链透明化。供应商有多少，分布在哪里，面临哪些潜在风险(如政策、自然环境、安全生产、就业等。)，目前的生产启动情况，物流是否顺畅等。应该映射到供应链管理系统中。

在供应链管理领域，有供应链控制塔的概念，受到凯捷咨询和埃森哲的高度赞扬。控制塔可以提供供应链和物流端到端的可视性，并提供数据分析能力，从而成为供应链的控制中心。

所以，控制塔也可以看作是供应链的数字双生，供应链的每一个变化都可以在双生中体现出来。显然，这需要一个数字化的供应链管理系统。

如今，供应链确实正在经历数字化和智能化的过程。大多数ERP系统都有供应链管理模块，供应链管理(SCM)系统也在本世纪初出现。通过信息的手段，将各种供应环节中的各种物资、资金和信息收集并输入系统，对资源进行计划、调度、分配、控制和利用。

在功能上，传统的SCM软件一般包括订单管理、商品标签管理、库存管理、发货管理、供应商评估、对账管理等模块。一些供应链管理也有专业的部分，如看板管理和准时制生产。

在供应链管理领域，国内外有大量的大、中、小企业管理软件公司，但供应链管理仍然很小，没有大规模推广。根据高德纳之前的数据，2017年全球供应链管理软件市场总收入为122亿美元，而同期ERP和CRM软件的规模约为500亿美元。

为什么单片机应用不尽人意？问题主要来自三个方面：

第一，传统的IT服务模式增加了企业应用IT的成本，使得实施SCM的成本很高，即使对于大型企业也是如此；

二是作为众多“规则追随者”，(供应商)企业无力支付，无法通过实施供应链体系获得利益；

第三，很多企业对自己的需求没有明确的定位，把ERP和SCM混为一谈。

在风险管理方面，供应链管理的问题在于它主要解决的是多线复杂供应链下企业的数字化管理问题，其本质是一套工具软件，带来的是在线的结果而不是在线的流程，整个供应链管理中的实时可见性和可预测性还不够。

02工业IOT和人工智能将有助于供应链管理的可控性和可预测性

1.目前，国内智能采购平台和B2B电子商务还没有完全解决端到端的问题

近年来，智能供应链的趋势越来越明显，这给供应链管理带来了更大的变化。

过去，供应链管理技术使用条形码和射频

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