数字化赋能视角下企业供应链协同效率提升机制研究

引言：

传统供应链管理受限于线性运作模式，在数字化背景下存在人工决策滞后、多级节点数据割裂等问题，从而影响整个供应链管理的质量及效果。因此，为了解决此问题，推动企业实现可持续发展，探究数字化赋能视角下企业供应链协同效率提升机制尤为重要。

一、信息共享透明化机制：消除“ 牛鞭效应” 基础

信息共享透明化机制是企业供应链协同效率提升的核心基础，旨在通过数字化技术消除信息不对称引发的“牛鞭效应”[1]。“牛鞭效应”源于供应链各环节需求预测偏差的层层放大，导致库存积压、成本剧增与响应迟缓，其根源在于数据孤岛与信息滞后。在数字化赋能视角下，该机制依托实时数据交换平台，实现需求、库存与生产信息的全链路透明共享，使下游零售商销售数据能即时反馈至上游供应商，从而精准校准需求预测。这不仅减少了信息扭曲与传递延迟，还强化了供应链主体的协同决策能力，为效率提升提供动态基础。机制的关键在于数据标准化与系统集成，确保信息流无缝贯通，避免局部优化导致的全局低效，最终构建稳健的供应链韧性体系。以国内某大型快消品企业“优品集团”的供应链优化实践为例，该企业通过实施信息共享透明化机制，有效消除了牛鞭效应，提升了整体协同效率。优品集团主营日化产品，其供应链涵盖原材料供应商、制造工厂、区域分销中心及终端零售门店，此前因需求信息不透明，常出现上游供应商过度生产而下游门店缺货的矛盾现象，牛鞭效应导致库存周转率低至 15d 以下，年损失超亿元。为扭转局面，企业引入数字化赋能策略，精准消除手工录入导致的误差，提升其覆盖率，为透明共享奠定基础[2]。

二、流程自动化与智能化整合机制：提升执行效率与准确性

流程自动化与智能化整合是企业供应链协同效率提升的核心引擎。该机制通过部署智能算法与自动化系统，重构端到端供应链流程，精准消除传统人工操作中的响应滞后与数据断层。关键技术支撑包括：物联网设备实时采集全链路节点数据，AI 驱动的决策模型动态优化库存配置与物流路径，RPA 替代重复性事务操作。这一整合机制不仅实现订单处理、仓储分拣、运输调度的无缝衔接，更通过数据闭环反馈系统持续校准执行偏差，将供应链响应速度提升至分钟级，显著降低牛鞭效应风险。实践表明，企业需构建" 技术－流程－组织" 三位一体的适配框架，确保自动化工具与业务场景深度耦合，方能从根本上保障执行的精准性与系统韧性。在家电制造业供应链升级实践中，某企业以“智能订单履约中心 " 为核心实施流程自动化整合（详见图 2.2）。第一阶段：基础流程自动化重构。 针对订单处理环节，部署 RPA 自动抓取 ERP 系统中的客户订单，同步触发 WMS 的库位分配指令，将传统人工录入的 4 小时周期压缩至 15 分钟；同时利用 OCR 技术自动校验票据信息，使单据错误率从 8.3% 降至 0.5% 以下。第二阶段：多系统智能联动。 通过API接口打通 TMS 与生产 MES 数据，建立动态补货模型：当装配线传感器检测到特定元件库存低于安全阈值时，系统自动生成采购订单并匹配最优供应商，结合实时路况规划配送路线。以电机供应商配送为例，该系统使平均补货周期从72 小时缩短至28 小时，库存周转率提升 40% [3]。

三、数据驱动的预测与决策协同机制：由被动响应到主动优化

数据驱动的预测与决策协同机制通过整合供应链全链路动态数据，构建“采集－建模－反馈”闭环系统，将传统经验决策转化为实时优化的智能决策。该机制依托物联网采集终端数据、ERP 系统传输业务数据、外部环境数据构建全域数据池，利用机器学习算法建立需求预测、库存仿真、风险预警等动态模型，实现从历史分析向未来预判的转型。决策层通过可视化看板实时获取预测结果与策略建议，结合预设的业务规则生成多场景方案，驱动采购、生产、物流环节的联动响应[4]。此过程打破部门数据孤岛，使供应链从被动执行转向主动调优，形成“数据赋能决策、决策反哺数据”的持续优化闭环。以某家电制造企业供应链升级为例，其通过三级数据体系重构决策流程：1. 预测层实时化。在销售端部署 AI 需求感知系统，整合电商平台用户搜索指数、区域气候数据及竞品价格波动等12 类外部变量，结合历史销售数据训练LSTM 预测模型。该模型将月度预测缩短至周粒度，准确率提升至 91% ，并通过 API 接口每 4 小时向计划部门推送动态预测报告。2. 决策层动态化生产计划系统基于预测数据启动动态排程：当模型监测到华南地区空调搜索量突增20% 且未来三日持续高温时，自动生成三套方案：A 方案调用备用供应商加急生产（成本 +15% ），B 方案调配华东仓库库存，C 方案启动淡季预备生产线。决策委员会通过成本－时效矩阵在 1 小时内完成方案比选。3. 执行层协同化。选定方案触发自动指令分发：采购系统向核心供应商释放弹性订单，物流系统预租临时干线运力，生产系统切换模具时间压缩至 35 分钟。全过程数据通过区块链存证，当实际销量偏离预测值 ±5% 时，系统自动启动滚动重估。4. 优化层闭环化。季度末通过数字孪生平台回溯决策链：将历史决策输入仿真系统，对比人工决策与系统建议的偏差率。数据显示在原材料价格波动期，系统推荐的期货套保策略使采购成本降低 8.2% ；在物流拥堵期，提前 72 小时调整运输路线的建议减少延误损失37 万元[5]。

四、结语

综上，探究数字化赋能视角下企业供应链协同效率提升机制极具现实价值和意义。数字化赋能视角下，企业管理者要立足实际情况，注重流程自动化、数据驱动赋能，由此，不仅能提升供应链协同效率，还能推动企业实现高质量发展。

参考文献：

[1] 王天骋 . 集群视角下中小企业供应链金融融资模式创新 [J].商业观察 ,2025,11(21):28-31.

[2] 赵小丁 . 数字化转型深化阶段零售业企业供应链成本管理研究[D]. 内蒙古财经大学 ,2025.

[3] 王丽 . 制造业企业供应链数字化转型影响因素研究 [D]. 北京化工大学 ,2025.

[4] 陈岳源 . 数字化转型对企业供应链成本管理的影响研究 [D].成都大学 ,2025.

[5] 林中侃 . 数字化转型背景下食品企业供应链优化研究 [J]. 食品安全导刊 ,2025,(11):119-121.

作者简介 刘理映、1990.1、女、汉族、江西省南昌市、工商管理硕士、现任南昌市燃气集团有限公司后勤事务管理员、中级经济师、研究方向数字经济，企业管理。