制造业数字化（huà）浪潮涌动！准时达踩上点了（le）

2024年，企业家总感（gǎn）觉（jiào）机会越来越（yuè）少了，其实市场环境无论（lùn）如何，新市场总（zǒng）会（huì）出现（xiàn）。随着新市场（chǎng）的（de）崛起、全球贸易格（gé）局（jú）变化，供应链流程将（jiāng）更加（jiā）复杂化、多元化。供应链还（hái）有救吗，供（gòng）应（yīng）链提升还有机会吗？这（zhè）些趋势，值得链主企业、供（gòng）应链服务（wù）企业关注！

趋势一：中国企业应对“被动（dòng）式”的（de）全（quán）球（qiú）化（huà）

去年开始，随着特斯拉尝试在墨西哥（gē）复制一座上海工厂，一个（gè）不同寻常的消（xiāo）息传来——特斯拉动员其中（zhōng）国（guó）供（gòng）应商伙（huǒ）伴赴墨西哥（gē）建（jiàn）厂。特斯拉上海超（chāo）级（jí）工（gōng）厂2023年（nián）累计交付量达到94.7万辆，在（zài）其全球产能中占比过半，这（zhè）背后是供应商95%以上的本土化率，特斯（sī）拉在中国的成功，大层（céng）面上代（dài）表了中国（guó）供应链的成功。如（rú）今，已有部（bù）分特斯拉供应商（shāng）官宣了在墨西（xī）哥兴建（jiàn）工厂的规划，旭升集团（tuán）、均（jun1）胜集团（tuán）、精锻科技（jì）、宁波华翔、瑞可达、三花智控等特斯拉供应（yīng）商均已（yǐ）紧（jǐn）锣密鼓启（qǐ）动（dòng）墨西哥工厂布局（jú）。搭上特斯拉这艘大船，是国（guó）内新能源产业链供应（yīng）商分散业（yè）务风险，实现全球布局的重要（yào）机会，不过出海并不是简单建一座工厂而已，“中（zhōng）国企业”们自身的供应链（liàn）布局同样需要（yào）一起走（zǒu）出去。这可不是简单复制国内供应链（liàn）模式。中（zhōng）国的（de）大部分企业，尤其是制造型企业都没有（yǒu）全球供应链的管理经验，当供应链拓展到全球的时候，会发现生产提前（qián）期会（huì）大幅度上升。首（shǒu）先是时空距离（lí）的影响。如（rú）果工厂在（zài）墨西哥，但原材料厂商大概率还在（zài）中国，从采购订单到收（shōu）到（dào）货，不再是像国（guó）内两三天的（de）事情了，可能（néng）变成60天甚至更久。当企业以未来60天考虑生产计划，这对（duì）很多“中国供（gòng）应商”来说或许非（fēi）常困（kùn）难。其次（cì）是语言（yán）和（hé）时差。中国的（de）制造型企业大部分分布在（zài）二、三（sān）、四线城市，外语人（rén）才非常少，对全（quán）球供应链法规要（yào）求不熟悉，叠（dié）加（jiā）时（shí）差的问（wèn）题（tí），使得供应链（liàn）管理复杂度大幅度（dù）上升。此（cǐ）外，随着供应链链条更长、节点更多，需要（yào）面对的突发情况也在变多。以前的供（gòng）应链在国内的时候，管（guǎn）供应链管好物流运（yùn）输和仓储（chǔ）可能就够了，但当把供应（yīng）商（shāng）工（gōng）厂搬到墨西哥（gē），原材料（liào）还（hái）在（zài）中国采购（gòu）的时（shí）候，这（zhè）里（lǐ）面（miàn）会牵涉（shè）到出口报关、进口（kǒu）报（bào）关、国际海陆空运（yùn）输（shū）、国内（nèi）提货、国外送（sòng）货（huò）、仓储配送，各种环节复杂度极高，而且每（měi）个环节都可（kě）能出（chū）现（xiàn）突（tū）发状况（kuàng），导（dǎo）致企业（yè）在（zài）运行过程中有（yǒu）大量供应链（liàn）管理的困（kùn）难（nán）和痛点。这个过（guò）程中（zhōng），就会产生了（le）大量包括提升（shēng）供应链韧性方面的一体化（huà）管理需求。全球化一（yī）腔热血还没有起来，是不是感觉有（yǒu）点（diǎn）后背（bèi）发（fā）凉？

02趋（qū）势二：供应链（liàn）数（shù）字化转型的“选择困难症”加剧（jù）

传统制造企业管理中（zhōng）大量（liàng）存（cún）在着原料浪费、库存浪费、生产浪费、不（bú）合格品返修浪费、搬运浪费（fèi）等等，运用数字化技术为解决这些（xiē）问题提（tí）供了解（jiě）决（jué）方案。不过（guò）对于传统制造业企业来说，2024的变化实在有点太快，很多（duō）企业供（gòng）应链的数字化尚处于进行时，在市场环境（jìng）充满挑（tiāo）战的今天，提高运（yùn）营效率和降低（dī）企业供应链成本已成“中国供应商”数字化转型的首要目（mù）标，这一趋势（shì）将（jiāng）在2024年持（chí）续深化（huà）。Gartner预测，到2027年，超过50％的（de）企业将（jiāng）使用行业云平台来加快（kuài）其（qí）业（yè）务计划，以实（shí）现更高的供应（yīng）链效率、创新（xīn）和竞争力，而2023年（nián）的这一（yī）比例不（bú）到15％，德（dé）勤（qín）也在最近的一（yī）项分析中（zhōng）表示，各行各业（yè）的行业云市（shì）场正（zhèng）在迅速成熟，到（dào）2024年，行业云可能形成一个6400亿美（měi）元的（de）市场。除了云计算，2024年以（yǐ）来，已经越来越多的（de）企业将聚焦将AI深度融入其（qí）数字（zì）化转型的（de）宏伟蓝图。无论是作（zuò）为独立（lì）的智能聊天机器（qì）人（rén），还（hái）是（shì）作为辅助客户（hù）服务（wù）人员（yuán）的虚拟助手，人工智能都将（jiāng）在数字化转型项目（mù）中扮演重要角色。Accenture最（zuì）近的一份报告显示（shì），到2035年，人工智能技（jì）术（shù）将使制造业（yè）的生产（chǎn）率提高40%,92%的制造业高级管理人员认为“智能工厂”数字（zì）技术将使其提高生（shēng）产力和（hé）供（gòng）应链（liàn）水平，但目前只有12%的制造商大量使用人工智能。因此，那些已经接受数字化（huà）转型（xíng）的企业将在其（qí）市场中拥（yōng）有竞争优（yōu）势（shì）。不过，如何找到适合“中国供应商”供应（yīng）链（liàn）数字化转（zhuǎn）型（xíng）模版？这确实会面临“选择困难症”。

趋势三（sān）：AI驱动的全新供应（yīng）链（liàn）时（shí）代到来

对于供应链的数字化转（zhuǎn）型（xíng），大多数（shù）传统企业对数（shù）字（zì）化转型还处于反应和尝试（shì）阶段，但其实单纯地提升技术或采购通用型的解决方（fāng）案产（chǎn）品（pǐn）并不（bú）足（zú）以（yǐ）应对数字化转（zhuǎn）型带来的挑战。作为一个商（shāng）业整（zhěng）体，每一家企业供（gòng）应链都是独一无二的，选择其他（tā）企业的案例无疑是浪费时间（jiān）和金钱。数字（zì）化供应链转型成功的（de）企业往往对自（zì）己看好的机会投入100%的努力（lì）和足够的资（zī）源。人工智能（AI）以其卓越的数据（jù）处理能力（lì）、深度学习技（jì）术（shù）和精准预测优（yōu）势，正在深度改变供应（yīng）链管理（lǐ）模式，推动供应链实现（xiàn）智能化（huà）升级。AI技术通过大（dà）数据分析、机器学习等（děng）手段，在需求预测、库存优化、供应商（shāng）管理（lǐ）、物流（liú）路（lù）线（xiàn）规划等（děng）多个方面，为企业的智能化转型注（zhù）入了强大动（dòng）能，提升供应链（liàn）的整体效率，有效降低运营成本。例（lì）如在需求预（yù）测（cè）和库存优化（huà）方面（miàn），AI借（jiè）助大（dà）数据分析技（jì）术（shù），能够整合（hé）并挖（wā）掘历史（shǐ）销售数据、消费者行为数据、市场趋势（shì）等多个维度（dù）的信（xìn）息资源（yuán），建（jiàn）立（lì）精确（què）的需求预测模型。通过实时监测（cè）和深度学习，AI能够捕捉到需求变化的微妙信号（hào），预判未来（lái）市场需求，帮助企业在采购、生产、分销等各（gè）个（gè）环节（jiē）做出更为科学合理的决策（cè），避免库存积压或缺（quē）货现象的发（fā）生。库（kù）存（cún）优化（huà）方面，AI通过实时更新的销售数据和需求预测结果（guǒ），动（dòng）态调整库（kù）存（cún）水平（píng）和补货策（cè）略。这种智（zhì）能库存（cún）管理系统能够实现精细化管理，既保证了产品的充足供应，又最大限度地降低（dī）了仓储成本。此外，AI还可以通（tōng）过模拟不（bú）同（tóng）库存策略（luè）的效果，提出最优化的库存周转方案，以最小的（de）库存持（chí）有成本满足客户需求。对（duì）于企业来（lái）说，通过打通制（zhì）造、采购和流通环（huán）节的数（shù）字化平（píng）台，柔性敏捷（jié）的（de）智（zhì）慧化手段，可以帮助企业降本增效，实现（xiàn）一体化管理，还可以帮助企（qǐ）业应对突发事件与环境对供（gòng）应链韧性的挑战（zhàn），应对国际（jì）竞争环境（jìng）与（yǔ）消费者（zhě）多变的需求，解决跨境供（gòng）应链复杂难控（kòng）的痛点（diǎn）等。随着大数据、AI人工智能、IoT的（de）应用，未来10年，全球（qiú）科技革命（mìng）将进（jìn）入叠（dié）加爆炸新（xīn）阶段（duàn），数智科技也（yě）为制造业出海提供更（gèng）多技术和场景（jǐng）支持。未来制造业的竞争（zhēng）将不可避免地转变为供（gòng）应链管理的竞争，AI结合大数（shù）据处理能力，可以更有效地解（jiě）决（jué）这些（xiē）问（wèn）题。因为AI能实时处理供应链中（zhōng）的海（hǎi）量数据并进行复杂分析计算，从而更（gèng）精确地预测未来（lái）生产（chǎn）和销售趋势变化。这种技（jì）术将（jiāng）有助于优化（huà）供（gòng）应链管理（lǐ），并提（tí）升（shēng）企业在激烈市（shì）场竞争中的优（yōu）势。

趋势四：产业互联实现供（gòng）应链生态（tài）的网络协同（tóng）和价值创（chuàng）造

供应链的数字化不仅体现在单一产业要素或单一领（lǐng）域（yù）的数字化，更侧重于通过产业互联（lián）来实现（xiàn）供应链生态的网络协（xié）同和价值（zhí）创造（zào）。物流（liú）供应（yīng）链的数字化，不仅能够通过实（shí）时数据共享、智能决策支（zhī）持（chí）提升物流（liú）效率，而且能够（gòu）通（tōng）过集成化（huà）、协同（tóng）化的供应（yīng）链（liàn）平台，助（zhù）力制造业企业（yè）实现（xiàn）精准供需（xū）匹配、快速响应（yīng）市场变化，从而提（tí）升整（zhěng）个产（chǎn）业链（liàn）的敏捷性和抗风（fēng）险能力。

准时达，就是（shì）一家助力制造业供应链数字（zì）化转型的典型（xíng）实践者。作（zuò）为（wéi）一家科技型供（gòng）应（yīng）链管理服务企业，准时达不断深（shēn）耕于（yú）科技创新和（hé）产品服务（wù）的迭代升级（jí），目前准时达在多年的管（guǎn）理实践中，逐步总结出从（cóng）数据收集，到利（lì）用数据协助企业管理决策的数（shù）据运营能力。通（tōng）过（guò）Juslink平台化管（guǎn）理，客户可实现全链条供应（yīng）链（liàn）可（kě）视，全链路节点的实时监控和风险防范。实现信息可（kě）视化一（yī）站式的动态管理。让客户对（duì）全球供（gòng）应链的实时现况完（wán）全掌控（kòng），提升企业的供应链竞争力（lì）。

在制造（zào）供应链行业，准时达是首（shǒu）批探索使用大（dà）型语言模型与信息系统进行整合优化的企业。目前其核（hé）心产品JusElsa已经上线并投入（rù）生（shēng）产（chǎn）使用。这款产品运用了智能大语言模型技术，与（yǔ）准（zhǔn）时（shí）达（dá）JusLink平台（tái）进行（háng）了深度融合。有趣的是，该（gāi）平台的卡通形象（如下图所示（shì））也是由AI生成（chéng）的。JusElsa能够以自（zì）然语言协助客服人员与客（kè）户进行交流，例（lì）如查询（xún）运输（shū）信（xìn）息、追踪运（yùn）输状（zhuàng）态以及推送异常情况（kuàng）处理方（fāng）案等。此（cǐ）外，JusElsa也能够帮助（zhù）用户解决在跨国协作时出（chū）现的多国语言不通的问题，因（yīn）为JusElsa已（yǐ）整（zhěng）合了主要目标国（guó）家的语言，帮助用（yòng）户实现跨国交流（liú）。

该产（chǎn）品（pǐn）通过整合大语言模型，颠覆了（le）传统（tǒng）的物流作业模式，用户可以通过一（yī）个窗（chuāng）口、一键问答、一览所有与机器人（rén）对话（huà），精准、急速、低成本地获得（dé）所需要的服务；JusAI智能对话引（yǐn）擎的上线，为客户带来全新极致（zhì）的服务体验，推开了（le）供应链智能（néng）管理新世（shì）界的（de）大（dà）门。

结语

当供应链全球化到（dào）来，制（zhì）造业数字化（huà）转（zhuǎn）型的浪潮滚（gǔn）滚而来（lái），物流供应链（liàn）作为其核心（xīn）组成部分，正（zhèng）以其数字化、智能（néng）化（huà）的力量推（tuī）动制造业向更（gèng）高层（céng）次发展。当准（zhǔn）时达这样的标杆企业积极投（tóu）身供应链数字化（huà）建设（shè），持（chí）续赋能（néng）制（zhì）造业（yè）供应（yīng）链基础（chǔ）建设，产业链上的“中国（guó）企业”们在数字化转型的（de）道路上将（jiāng）走得更稳。

来源/物流指闻（wén）（ID：wuliuzhiwen）