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1、Inossem 2021.All rights reserved.推荐Recommendation=电力、轨道交通、石油石化等资产密集型企业供应链核心价值，在于以集聚的信息、资源和能力提高资源可得性，以数字化供应链增强企业价值增值能力。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书就像一座灯塔，以闪亮的灯光引领资产密集型企业驶向供应链新时代、创造新价值。东南大学经济管理学院教授 赵林度数字化供应链的打造为资产密集型企业进一步促进三化融合，提升信息化管理水平，提高效率和效益提供了广阔的空间和技术手段。扬子石化在2018年为此进行了有益的尝试，在仓储管理水平和效率上获得了极大的提升，资产密集型企业数字化

2、供应链发展趋势白皮书的发布清晰准确的描述了行业发展及应用的趋势，指引更多企业提升供应链管理水平。中国石化扬子石化物资采购管理专家 张建“序言Preface依据价值实现方式的不同，资产密集型企业的经营以及生产活动可以划分为三条价值链：资产价值链、产品价值链和管理价值链。资产价值链指的是（固定）资产的规划、购买/建设、运维、维修、退役等全生命周期的管理链路，也称之为资产全生命周期管理（或者叫全寿命周期管理），是资产密集型企业经营与生产的基础，决定了基本的生产效率与成本水平，也会影响产品的质量。常见的资产密集型企业，如：石油、电力、化工、装备制造、工程建筑、轨道交通、采矿以及冶炼等，通常拥有巨量的固

3、定资产（设备），由此，形成了对海量物资（包括备品备件、消耗性材料等）的需求。所以，数以万计甚至百万计的物资条目、庞大的供应商群体、或分散或集中的使用环境、既有“卡脖子的”也有“满地都是的”、大大小小固体液体气体形状各异，管理这些复杂的繁多的高价值的物资的能力是资产价值链的核心能力之一。我们的团队从二十年前开始专注在这个领域进行实践，一直在研究提升这种类型供应链管理能力的各种理论与方法。在数字化转型的浪潮中，我们充分结合了技术的发展以及管理的变革，探索出了一些创新的理论以及先进的方法，并且基于这些成果研发了全球领先的智能供应链平台（Supply Chain ONE）。在本书中，我们详细的阐述了对

4、行业的认知、业务的实践成果以及对发展趋势的展望。目 录资产密集型企业供应链特性驱动资产密集型企业供应链发展的因素资产密集型企业供应链发展方向与洞见技术驱动资产密集型企业供应链升级1.1 供应链核心价值驱动较为特别1.2 链路层级与环节构成复杂1.3 企业的物资管理难度大1.4 供应链基础设备设施较差1.5 供应链信息化管理程度不足2.1 政治因素2.2 经济因素2.3 社会因素2.4 技术发展因素3.1 探寻构建供应链平衡感3.2 着力打造供应链数字孪生体3.3 坚持发展绿色供应链3.4 更加重视企业资产健康3.5 挖掘小数据的大价值3.6 重塑供应链能力网4.1 加强数据获取4.2 深化数据

5、应用4.3 展现数据价值4.4 支撑操作执行结语Contents0102030405资产密集型企业供应链特性物资对于电力、轨道交通、石油石化等资产密集型企业来说尤为重要，相对于其他领域的企业，资产密集型企业的供应链有着如下特性：1.1 供应链核心价值驱动较为特别资产密集型企业的供应链核心价值在于保障供应，以及长期储存过程中的物资妥善保管、库存责任主体明确及物资安全保障，相对来讲，对于成本的管控则位列以上价值点之后。同时，资产密集型企业的供应链管理与政策相关度较高。例如，自2015年以来，国资委针对“两金”占用问题开展了专门的清理工作，加速了部分资产密集型企业物资存货消耗；同样在政策引导下开展的

6、阳光采购，也实现了外部供应链的规范管理。1.2 链路层级与环节构成复杂资产密集型企业多存在内部组织庞大、多层管理、业务流程复杂、多产品线共存的特点。根据国资委2020年底基于深化供给侧结构性改革开展的2016-2019年为期三年的压减工作数据来看，压减工作开始时，部分企业最多的管理层级为8级，管理层级超过5级的企业共34家，占全部中央企业的35%。从资产密集型企业多层管理的特点不难看出，在庞大的组织机构中，任务的下达与执行、审批与报备存在流程长、效率低的现状，这同样体现在资产密集型企业的供应链管理中，怎样调动和利用雄厚的资产实力在提升整体运营管理效率的过程中创造更多的价值，是资产密集型企业普遍

7、关注的议题。1.3 企业的物资管理难度大资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链特性保管要求苛刻等特性决定的管理需求千差万别，因此，管理人员需要根据物资的特性制定不同的管理要求，对管理人员要求较高。第二，由于物资的采办周期长、消耗慢，且受生产计划影响较大，极易导致库存资产积压，因此如何对长库龄的物资进行妥善保管，以及如何识别积压物资、促进积压物资的消耗就成了管理的一大难题。第三，资产密集型企业的物资身份不固定，经常会出现物资与设备之间的转换，当物资被领用出库后，通常会成为设备的组件服务于业务需求，当阶段性使用完成后，设备备件可能会出现降级使用等场景，再一次入库成为物资。这

8、样多元化的身份转换也对物资的全生命周期追溯及管理提出了更高的要求。1.4 供应链基础设备设施较差资产密集型企业普遍存在由于供应链精细化管理起步较晚，导致供应链基础设施较差的问题。例如，仓库老旧无法承接当前物资管理要求；运输设备老旧，难以实现在途物资的跟踪管理；生产环境杂乱，难以实现精益化生产或6s管理标准等。1.5 供应链信息化管理程度不足多数企业能够实现账务层面的全流程贯通，但是对于供应链各个环节业务的场景化支撑稍显不足，大多数一线人员难以体会到信息系统带来的直接价值，因此对于信息化工具的使用积极性不高。企业供应链在规划发展路线时需要充分考量自身特性，同时深度理解大环境带来的影响。下面我们会

9、从四个影响因素：政治因素、经济因素、社会因素及科技因素四个维度对当前环境进行分析。企业物资的管理难度主要体现在三个方面。第一，由于资产密集型企业物资种类繁杂、物资单价高及驱动资产密集型企业供应链发展的因素资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|驱动资产密集型企业供应链发展的因素2.1 政治因素政治和政策因素是资产密集型企业发展运营过程中必须密切关注的核心因素。基于国际政治局面的不确定性，以及国内政策环境的调整变化，在应对风险的同时，各国家及企业开始积极探索供应链的新布局。2.1.1 国际政治面临诸多不确定因素，全球化供应链布局开始发生转变国际方面全球地缘政治摩擦频发，2017年中美贸易摩擦首

10、先在高科技行业爆发，随即引发了各行业对于产业链的深度思考，地缘政治风险同样给供应链带来了巨大冲击，供应链进出口进入寒冬。许多企业已经着手降低对涉及风险国家和地区供应链的依赖程度。历经7年的 中欧全面贸易协定（ECCAI,EU-China Comprehensive Agreement on Investment）谈判于2020年12月30日收官，谈判涉及领域远远超越传统双边协定，谈判双方就市场准入承诺、公平竞争规则、可持续发展及争端解决进行了多轮磋商，谈判双方均致力于投资智能化与便利化，协议谈判的完成将惠及中欧双方企业及全球企业，这为双方企业带来了新的合作方向。为规避地缘政治风险危及各企业，全

11、球化的供应链布局悄然发生转移。例如，将供应链上、下游合作伙伴从高风险国家和地区转移到低风险国家和地区；考虑到风险和成本，原材料本地化也越来越多的被纳入到新的供应链布局策略中。2.1.2 国内政策制度侧重点转变，各大企业调整战略方向（1）增强供应链安全和自主可控2021年作为“十四五”规划开局第一年，“一稳三新为主体、两大战略为支撑”是各项工作的核心方向。坚持稳中求进是接下来工作的总基调；以处于新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的“三新”为核心要义；以推进科技应用及拉动内需“两大战略”来开启具有特殊重要性的一年。其中，供应链安全稳定是构建新发展格局的基础。在国内政策的带动指引下，逐步转移

12、并加重国内供应链业务连接，同时加大科技应用带动国内需求侧转动，会是明年企业供应链的两大主要方向。（2）对标世界一流，建设国际领先供应链党的十九大提出“培育具有全球竞争力的世界一流企业”，明确了新时代国有企业改革发展的目标方向，这不仅对国有企业发展意义重大，还将为我国的经济高质量发展提供强大的助推力。2020年7月29日，国务院国资委召开对标世界一流管理提升行动启动会议，明确 关于开展对标世界一流管理提升行动的通知 建议,推动各企业对标世界一流企业领先实践，全面提升管理能力。对应到供应链方面，众多资产密集型企业，如中国石油、中国核电等均开启了建设国际一流供应链的相关对标工作。2.2 经济因素受全

13、球贸易紧张局势影响，2019年全球经济增速降至十年来的最低水平，而2020年世界经济在新冠疫情的冲击下更是陷入了严重的衰退，根据国际货币基金组织预测，2020年全球经济预计萎缩4.4%。经济全球化“退潮”议题仍然存在争议，在全球化贸易中，新冠疫情无疑又给全球供应链带来了更大的不确定性，供应链管理也面临更为严峻的挑战，尽管中国全力降低新冠疫情对经济的影响，但从全球经济的衰退来看，疫情之下的供应链仍然暴露了诸多弱点，未来供应链的强度及韧性将面临更高层次的发展需求。2.2.1 世界经济下行，存在全球化“退潮”风险，供应链重视韧性及强度2.2.2 中国经济逆势趋稳，规模宏大的新基建投资将推动国内供应链

14、重塑面对新冠肺炎疫情冲击，中国迅速统筹推进疫情防控和经济社会发展，在全国人民的共同努力下，我国疫情防控取得战略性胜利，经济发展稳步恢复。2020年，中国在全球经济规模萎缩的情况下逆势复苏，实现2.3%的增速，超出国际货币基金组织此前预期，GDP突破100万亿元，制造业规模连续11年居世界首位，中国成为2020年全球唯一实现正增长的主要经济体。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|驱动资产密集型企业供应链发展的因素图1：国际货币基金组织预测的2020年各国GDP增长（%）2020年政府工作报告首次提出“加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设充电桩，推广新能源汽车，激发新

15、消费需求、助力产业升级”，全国各省市陆续发布新基建投资计划，总投资计划超25万亿，远超原有的“四万亿”老基建。大规模的5G基站建设、特高压建设、城际高速铁路和城市轨道交通建设、新能源汽车充电桩建设等资产密集型行业建设将会直接考验我国的供应链能力，给供应链的研发、生产、仓储、物流运输等环节带来巨大需求动能，为我国供应链升级提供发展红利，将直接驱动我国的供应链转型升级，推动供应链的结构重塑。物流是链接供应商与需求方的实物流转方式，其时效性的高低将对整个供应链的物资流转速度产生影响。近年来，国内交通基础设施获得持续投入，截至2019年底，我国公路里程突破500万公里，其中高速公路近15万公里，公路密

16、度达52.21公里/百平方公里，居世界第一；2020年全国铁路营业里程已突破14万公里，其中高铁3.6万公里。交通基础设施的发展有效推动了物流速度的提升。同时，中国经济的高速发展又推动了工业品物流行业的不断壮大，截止2019年全国工业品物流总额达到269.6万亿元。对企业来说，物流基础设施的完善不仅意味着时效的提升，同时也将大大丰富供应链布局策略的想象空间。2.3 社会因素2.3.1 基础设施的完善将提升企业物流时效性图2：2014年-2019年全国工业品物流总额-4.3-6-9.8-10.6-12.8-5.3-9.8-7.11.9-10.3-3.4-4.1-5.9-9-5.4-4.3-8美国

17、德国法国意大利西班牙日本英国加拿大中国印度东盟五国俄罗斯巴西墨西哥沙特阿拉伯尼日利亚南非2020年世界产出年百分比变化196.9204214234.5256.8269.605003002014年2015年2016年2017年2018年2019年工业品物流总额（万亿元）社会环保理念的增强正在推动社会形成对企业绿色责任的更高要求，进而促进绿色供应链理念的落地。从公众角度来看，上海交大2019年 中国城市居民环保意识调查 中，超过80%的受访者表达了要为环保做出贡献的意愿；从企业角度来看，工业领域40家企业成为国家级绿色供应链管理示范企业，积累了成功实践经验。2018年10月，

18、由150多家相关企业、高校、科研院所、金融机构及行业协会组织成立中国绿色供应链联盟，进一步推动绿色供应链的发展。英诺森认为，未来绿色理念、绿色管理、绿色技术将越来越多地应用于供应链各业务环节，对环境保护和降本增效两个方面均产生重要影响。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|驱动资产密集型企业供应链发展的因素2.3.2 环保理念增强将促进绿色供应链2.3.3 人口红利向人才红利转移，推动企业人力资源策略变革90后比80后少出生了4800万，00后比90后少出生1200万。与此同时，老龄人口比重持续上升，预计2030年之后，中国将进入重度老龄化社会。劳动人口红利的下降趋势，使得企业不得不重新审

19、视劳动力资源的策略方向。统计局数字显示，2019年末全国16-59岁劳动年龄人口为8.96亿，占比人口总数的64%，已持续八年下降，其中年轻一代图3：中国老年人口数量变化及趋势预测单位一方面是通过自动化技术来实现对基层劳动的辅助，另一方面，则是通过智能化技术实现对基础劳动的部分替代。新技术的落地应用对员工素质提出了更高的要求，但人才红利的出现为企业推动这一变革提供了契机：教育部公布我国2020年在学总人数达到4002万，已建成世界规模最大的高等教育体系；人民日报报道我国现有1.7亿受过高等教育和拥有技能的人才资源，拥有世界上规模最大的科技人才队伍。如何变革人力资源策略以有效应对人口红利消失问题

20、，建设强有力的科技人才团队将成为企业关注的新话题。7%7.7%8.9%10.5%13%15%22.3%27.9%0.911.21.41.82.13.13.82000年2005年2010年2015年2020年2025年2035年2050年占总人口比重（%）65岁及以上老年人（亿人）资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|驱动资产密集型企业供应链发展的因素2.4 技术发展因素数字化已经成为企业供应链管理的重要抓手，在可预计的未来，数字化供应链将进一步成为企业供应链管理的主导模式。据德勤报告显示，创新技术在企业供应链管理中的应用占比将逐步提升。如下图所示，目前云计算和存储、库存和网络优化、机器人和

21、自动化技术、传感器和自动识别是在企业供应链管理中应用最多的技术，未来3-5年内，多项技术的应用将提升至80%以上。图4：创新技术在企业供应链中的应用占比5G网络具备高速度、泛在网、低功耗、低时延、大连接等特点。对于环境复杂，普通网络技术难以支持的工业场景来说，5G网络的应用具有极其重大的意义。以煤矿为例，矿山的生产环境往往较为恶劣，需要进行大量的环境以及设备监控，想要变革矿产资源的开采模式，向智能化转型，可靠的信息采集和传输网络必不可少。煤炭行业已经探索智能化多年，但一直面临诸多难以解决的问题，比如井下设备的远程操作、井下高清画面的实时传输、众多设备间的组网链接等，普通网络受限于速率、时效以及

22、链接数量等因素，无法满足需求。5G网络的出现，使得为上述难题寻求解决方案成为可能。2.4.1 5G网络的应用，让更广泛的智能化成为可能2.4.2 多技术融合应用，创造更丰富的供应链应用场景近年来，企业纷纷将各类新兴技术应用于供应链管理的过程中，随着管理模式不断升级与变革，单一技术的应用已经难以独立支撑越来越复杂的业务需求，因而多技术的融合利用，成为新的发展趋势。以预测场景为例，需要融合网络数据抓取、设备信息监控、智能算法分析等多项技术进行支撑。多技术的融合应用，为供应链管理创新提供了更多可能。2020年3月，国家发改委、工信部、能源局等8部委联合印发了 关于加快煤矿智能化发展的指导意见，提出了

23、煤矿智能化发展的阶段性目标：2025年大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，2035年各类煤矿基本实现智能化。2020年及未来创新技术于企业中的应用增长率3D打印技术区块链和分布式记账技术无人驾驶汽车和无人机人工智能技术可穿戴和移动技术工业物联网机器人与自动化技术预测和规范性分析传感器和自动识别库存和网络优化云计算与存储21%10%18%12%25%26%39%28%42%40%59%16%24%19%26%23%26%19%31%26%34%22%14%22%17%22%20%23%15%23%14%15%9%9%12%14%17%10%11%9%7%7%3%3%60%68%68%77%78

24、%84%84%89%89%92%93%2026年后2023年-2025年2021年-2021年2020年资产密集型企业供应链发展方向与洞见资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见基于对大环境的分析与对资产密集型企业供应链特性的理解，英诺森结合行业实践经验，对于未来资产密集型企业的供应链发展趋势进行了前瞻性研究，得出以下六大供应链升级方向与洞见。随着各个行业在供应链管理领域的逐步深入探索，各类供应链管理理念层出不穷，而看似丰富的理念却给企业带来了如何进行选择的困惑。资产密集型企业从早期的快速复制快消、零售行业供应链理念，已经逐步进入到探索适配自身特色的供应链管

25、理模式的阶段。英诺森认为，资产密集型企业的供应链核心价值驱动与一般供应链存在较大差别，一般行业的供应链多由市场需求驱动，其供应链价值主要体现在卓越成本控制、快速存货周转、灵活短时供应。而资产密集型企业多由计划驱动，以生产为重，供应链工作重心体现在保障生产的同时全面控制长库龄库存。因此，对于资产密集型企业来说，仅仅追求供应链的精益化是远远不够的，如果不对精益化进行合理的程度评估甚至可能会导致难以有效保障生产；伴随着疫情的出现，资产密集型企业开始重视供应链的容灾能力，供应链韧性开始进入大家的视野，然而如果一味追求供应链的韧性，则有可能因为储备备件水平偏保守导致整体链路成本上扬，造成资源浪费。英诺森

26、认为在未来几年，单一的供应链特性优势将无法满足供应链的高速发展，从宏观角度通过平衡供应链各节点的核心发展特性，从微观角度通过平衡供应链的种种诉求，构建供应链的平衡感，将成为资产密集型企业的重点发力方向。（1）从企业发展角度来说供应链平衡感是为了更好地使供应链服务于企业整体发展，避免出现供应链某一特性过强影响综合链路表现。因此，英诺森认为供应链的平衡感应当能够通过差异化的供应链环节价值要求，形成能够相互制约、相互成就的链路环节平衡。例如，对于生产侧来说对供应链的要求应当是通过韧性保障生产，而对于物资管理侧来说则是通过精益管理实现库存控制，由于两个环节的价值要求不同，势必会产生两者间的相互制约，进

27、而自然达到基于企业核心业绩表现指标的宏观环节平衡，也能够有效避免一味追求单一特性导致的发展不均。（2）从供应链运行来说供应链平衡感是为了更好地服务于日常供应链决策。因此，英诺森认为供应链的平衡感应当能够平衡链路需求、供应与成本。此处对于需要平衡的三要素我们可以进行进一步下沉拆解，例如对于需求来说，就包含了需求物资、需求数量、需求时间等；同样对于供应来说也包含了供应渠道、供应时效、供应数量等；成本则更为复杂，包含了显性成本例如采购成本、物流成本，也包含了沉没成本例如储存成本、养护成本等。而供应链平衡则应当能够在下沉层面的各个因素间平衡各方利益，对于每个链路关键决策寻找出通盘考量的最优解。对于供应

28、链平衡感的理解需要在企业发展层面和供应链运行层面来进行拆解：3.1 探寻构建供应链平衡感从对于平衡感的理解不难看出供应链平衡并不是一个一成不变的绝对值，对于每个企业来说平衡感都会有所不同，而寻找平衡的过程也是持续探索的过程。在这个过程中我们需要回答的几个重要问题包括“如何构建对于企业发展来说平衡的供应链？”以及“通过什么手段能够支持落地供应链运行平衡？”（1）建立符合企业发展诉求的供应链平衡感供应链宏观平衡感的构建需要从企业战略开始进行拆解，从企业整体发展战略拆解到供应链发展战略，而后进一步明确支撑战略所需的供应链核心属性。并基于战略诉求及核心属性制定供应链各个环节的发展策略，在制定策略的过程

29、中需要特别注意在策略层面的平衡性。最后，通过制定部门的统一KPI保障链路的稳定运行，通过各个部门不同的差异化KPI实现供应链表现的相互制约，从而达成平衡。“孪生”一词源于美国宇航局“阿波罗计划”，最初的“孪生”是指物理实体孪生，即美国宇航局制造了两个相同的航天飞行器，其中一个用于执行太空任务，另一个则用来模拟执行太空任务的飞行器状态，直至2010年，美国宇航局首次采用“数字孪生”来描述其技术路线，“数字孪生”开始在诸多地区萌芽发展。根据 数字孪生白皮书（2020版）的定义，“数字孪生”指的是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提

30、供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。通俗来讲，数字孪生就是在虚拟的数字世界中创建一个现实物理世界实体的镜像。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见3.1 探寻构建供应链平衡感（2）切实落地供应链运行平衡感供应链运行平衡的落地相对来讲更加具体，也需要更强有力的数据及技术支撑。供应链运行平衡的落地主要依赖于每个关键决策过程的广泛因素考量。因此，为了更好地实现运行平衡，需要企业首先能够根据价值链识别供应链的核心决策有哪些，同时对于决策所需的数据进行整理与收集，基于丰富的数据对于决策影响进行模拟及预测，并评估决策对整体的影响是否正向，

31、各个制衡因素是否均达到平衡最优解，进一步优化决策。供应链的平衡感旨在避免过度重视单一环节或单一性质的表现而忽视整体供应链的核心价值实现，在供应链建设的过程中，需要客观评估阶段性与长期发展目标，不断寻找和调整供应链中的平衡感。数字孪生诞生之初受限于技术的发展并未引起重视，直至近几年来人工智能、5G、物联网等新兴技术的成熟，数字孪生在产品全生命周期仿真模拟的优势吸引了产学研各领域的关注，数字孪生的研究开始进入业务应用阶段。2017-2019年，数字孪生连续三年入选Gartner十大新兴技术趋势，原本被美国国家宇航局应用于飞行器研发设计、故障预测的“数字孪生”技术，逐渐被广泛应用于航空、制造、能源、

32、建筑等资产密集型行业，基于物理实体创建的数字孪生体在研发设计、参数验证、调试优化、预测性维护、故障诊断等领域为物理实体提供数据输入，降低物理实体性能优化的成本。3.2 着力打造供应链数字孪生体英诺森也曾在 备品备件智能供应链白皮书（2019）提到基于知识图谱技术重构备品备件主数据，丰富主数据各元素的内在逻辑关系，以形成结构化的物资数据知识库，并在此基础上结合区块链技术打造备品备件的数字孪生体，帮助资产密集型企业在物资管理领域实现对备品备件的全生命周期的信息追溯，帮助企业建立物资处置的信任关系，促进物资共享，减少积压库存。随着多种智能技术的逐步成熟，行业对于数字孪生的理解也在逐步深化，而资产密集

33、型企业作为数字孪生较早落地应用的行业，已经成为数字孪生技术实现应用场景突破的重要先驱。英诺森认为，未来数字孪生可突破其应用边界，实现两大应用边界拓展：（1）从单一物理实体孪生到多个物理实体组合的孪生越来越多企业在近年来开始尝试进行多个物理实体组合的孪生，例如打造物流园区的数字孪生，对于园区中的各类物理实体例如仓库，园区基础设施等进行线上化的刻画与管理，实现多实体组合的体系化孪生。（2）从物理实体孪生到业务流程与决策孪生数字孪生也在孪生对象上进行进一步拓展，从原有的物理实体孪生逐步拓展到对于与实体绑定的业务流程和决策的线上孪生，例如实现对于补货行为的线上化复刻，对于不同的品类进行补货策略的智能化

34、选择等。数字孪生理念边界的拓展对于资产密集型企业的供应链管理变革将会起到重要的推动作用。对于资产密集型企业而言，其供应链网络是复杂的，各节点互相关联、紧密交错，面对快速的外部环境变化，供应链网络牵一发而动全身，任何决策和调整都会对整个供应链产生无法预测的影响。即便是在现代供应链体系下，仍然无法做到在发生强烈的需求变动时，供应策略的调整对单一环节乃至对整个供应体系的影响的预测和评估，一方面供应存在系统性风险，另一方面供应链决策试错成本高。英诺森认为，未来通过构建供应链的数字孪生体将会极大降低供应链决策演练的成本。供应链数字孪生体，就是基于供应链体系的数字孪生系统，其中包括供应链中不同节点的实体结

35、构，也包括供应链中不同业务流程的决策机制和供应策略。由于数字孪生体与物理世界的实时互动，供应链数字孪生体在接受实体供应链的实时信息时，也同时驱动实体供应链，这种特性将能够帮助实体供应链突破响应时效滞后和响应成本高昂等瓶颈。通过供应链数字孪生体，仿真模拟各种策略调整、业务决策场景，在大数据、人工智能等使能技术的加持下，能够预测不同决策带来的影响，帮助供应链管理者做出最优规划，在规避决策失控的同时降低决策成本，提高供应链效率。在供应链的物流环节，运用机器学习、传感器和5G通信等技术建立仓配网络、司机、车辆、天气、交通等元素的数字孪生体，能够实现在配送跟踪、路径规划、货物监测、配送网络等方面的优化，

36、进而提升物流配送的透明度；在仓储环节，建立库房的数字孪生体，模拟库房、货架、叉车等运行状态，通过将传统仓储管理系统的出入库、上下架等作业数据输入数字孪生体，能够实现对库存水平、作业强度的可视化，提升仓储管理的信息透明度，更便于仓储管理者进行作业决策。而对于企业整个供应链条，以供应链业务端到端的业务流程为基础，基于供应商、需求、采购、仓储、库存、物流等不同业务节点之间的业务逻辑关系，建立企业供应链管理的数字孪生体，由于数字孪生“先知先觉”的技术优势，能够实时洞察供应链内外部的不确定因素，突破实体供应链的响应速度限制，快速协同供应链的上下游，大幅提高供应链透明度，降低响应成本。同时机器学习、大数据

37、分析等技术与“数字孪生”的结合，能够帮助企业进行物资需求预测、物资消耗分析、智能补货、风险预警等决策，提升供应链的决策精度，减少人工经验决策的成本，尽可能降低供应链的不确定性。未来，随着数字孪生技术的应用场景逐步丰富，将会有更多的企业在流程体系优化、数据驱动决策、商业模式验证等业务场景展开数字孪生的应用探索。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见绿色供应链是以资源节约、环境友好为导向的供应链管理理念。随着全球环境与资源问题日益凸显，世界各国开始积极关注绿色供应链发展战略。中国作为经济高速发展的领先代表，出台了一系列政策和指导性文件推动建设绿色供应链体系，以

38、工业领域为例，目前已经打造出数十家国家级绿色供应链示范性企业。0各级政府通过支持性政策、资金奖励等形式，从实质上为企业构建绿色供应链提供保障绿色供应链示范城市、示范行业、示范企业的成功建设为发展模式提供了最佳实践榜样龙头企业逐步承担起引领作用，从理念上、行动上带动上下游企业共同发展绿色供应链绿色供应链联盟型组织相继成立，为整合产业链上下游资源、加强协作提供了平台支撑随着现代先进技术的快速发展以及诸多落地实践，构建绿色供应链体系的成本逐步降低社会绿色意识的增强，为坚持绿色供应链的企业带来声誉形象等无形价值并转换为订单和投资等有形价值打造绿色供应链，不仅是企业社会责任的体现，

39、也是推动产业持续高质量发展的重要抓手，尤其对于促进传统资产密集型企业转型升级、提质增效以及绿色协调发展起到了至关重要的作用。因此，我们建议企业应从当下开始推动布局绿色供应链建设。基于多年行业经验，英诺森认为绿色供应链建设应当从绿色供应商管理、绿色生产、绿色物流、绿色回收四个维度开展：（1）通过规范管理与赋能提升供应商绿色水平核心企业在推动绿色供应链发展的过程中起到了关键作用，一是通过构建标准化的管理程序，对供应商的准入和行为进行把控。以华为为例，华为通过公众环境研究中心（IPE）的蔚蓝地图数据库检索供应商的环境表现，并基于表现情况进行分级督促，推动供应商自我管理，与此同时，华为还与供应商签署劳

40、工标准、安全健康、环境保护等要素在内的“供应商企业社会责任（CSR）协议”，进一步加强供应商的绿色约束力。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见3.3 坚持发展绿色供应链绿色供应链在传统供应链的理念基础上做出了进一步升级，综合考虑环境影响与资源配置，在保障生存和利益的同时，注重资源利用效率的最大化以及自然环境影响的最小化。不可否认的是，部分企业在“经济效益与资源环境的平衡”、“短期利益与长期发展的平衡”中，难以做出有利于绿色发展的选择，这与企业自身现实状况有关。然而下图中所示的几个变化为绿色供应链的快速发展提供了契机：（3）通过集约共享与智能规划合力构建绿

41、色物流物流资源集约化，集成自有物流资源、商业伙伴物流资源、社会物流服务资源，形成内外资源的统筹利用；运输模式多元化，基于实际情况灵活切换运输模式，例如佳能中国公司将20kg以下货物从原来的公路运输变更为快递公司外包服务，既避免了运力资源的浪费，又提升了到货时效；规划设计智能化，综合考虑成本、效率、碳足迹，通过智能计算实现运力资源的最优配置、运输线路的最优选择。（4）通过生命周期末端管理向全周期延伸实现回收前置传统绿色回收关注的是产品、物资等的生命周期末端，即临近或已经处于淘汰状态。先进的绿色回收理念将管理向前延伸，通过电子标签、二维码等技术手段，提前跟踪可回收部件流向，甚至通过全周期监控进行回

42、收预判。综上所述，英诺森认为绿色供应链理念和实践即将迎来快速发展，通过建设绿色供应链，可实现上下游资源的有效整合和优势互补，为全产业链带来协同效益。英诺森将为具备绿色战略意愿的企业提供方案、技术以及合作资源多重助力。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见新技术：营造活跃的技术创新氛围，推动一线制造技术的快速迭代创新，从而持续提升生产水平及资源利用效率。国内目前除了自上而下科技精英们的前沿探索，还有大量自下而上涌现出来的基于一线实践工作产生的智慧结晶。例如“王阳阳静置检漏技术”，就是海尔的一线技师王阳阳从碳酸饮料中获得灵感创造出来的空调检漏技术，这项技术的应

43、用使得海尔空调实现了零焊漏。英诺森认为，此类通过一线人员探索新技术的模式值得在绿色供应链领域进行借鉴。新设备：企业需要能够合理衡量短期与长期业务表现，充分理解设备升级是保障生产可持续的必要投入，虽然新设备的引入与迭代往往价格不菲，影响短期财务表现，但从长远来看，其带来的产能提升、资源节约、废物控制所产生的价值将远远大于前期投入。新能源：资源替代是实现绿色生产见效最快的途径。近年来清洁、可循环能源的使用逐步得到推广，同时企业也更为重视生产过程中的能源循环使用，从而实现能源利用率最大化，进而提升其环保价值。二是将供应商的绿色水平与企业的采购份额形成关联。对于绿色资源投入大、环境保护意识强、节能减排

44、效果佳的供应商予以采购政策倾斜，从而激励供应商提升绿色发展水平。三是核心企业通过落实互利共赢的绿色供应链解决方案或项目，从技术和资金层面切实赋能供应商，实现多方在提质增效层面的互利共赢。（2）通过新技术、新设备、新能源助推绿色生产常见的企业资产按照其价值转移方式可分为流动资产和固定资产，按照资产的占用形态又可划分为有形资产和无形资产。物资作为企业流动资产，在资产密集型企业中因为其占比大成为决定企业资产健康的重要组成。若物资库存占总资产的比重过高，不仅会大量积压公司的资金，还存在由于外部环境变化导致的物资存货折价风险，影响企业盈利。因此，维持一个稳定且适当的物资存货占比，将有助于企业的长远稳健发

45、展。英诺森认为合理的物资存货资产占比是以不断提高企业物资存货周转效率、持续优化物资结构合理化、科学手段强化需求侧管理、实现“需求牵引供给”来实现的。物资存货周转率作为企业运营端考量物资资产健康的综合评价指标，其计算方式为：物资存货周转率（次）=销售成本/平均库存平均库存=（期初库存+期末库存）/2在销售成本一定的情况下，控制平均库存成为控制物资存货周转率的关键因素。英诺森通过深耕资产密集型企业物资管理经验，从如下三方面给出合理化管理物资存货的建议：资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见3.4 更加重视企业资产健康（1）物资新增视需而入“以需求牵引供给”是供

46、给侧改革的主旨，物资需求准确度即是保障安全生产的基础也是决定物资存货水位的关键因素，做好需求管理、由真实需求转换新增物资采购是打通供需脉络的关键。我们建议企业借由智能化的科技工具，充分利用好“数据”这个企业无形资产，做好基于历史数据、物资存货、未来预测以及结合供应商产能的多维度分析，对物资需求做长、中、短期计划，并定期复审计划准确度；同时遵循供应链一体化思维，做好物资按需消耗跟踪，使物资需求形成闭环管理，从而实现按需采购，为避免冗余物资存货建立第一道屏障。（2）物资存货良性运转我们提倡主动型管理优先于被动型补救，物资存货由业务需求端带动流转，健康的业务需求须具备准确的需求预测和如期按需履约的物

47、资消耗能力。当因外部环境影响导致需求计划不能如期执行、造成暂时性物资存货水位浮涨情况时，企业应快速调整到补救举措，以供应链整体执行力保障物资存货水位合理。为了更好地提升供应链整体的执行力，英诺森建议企业从两方面作出相应努力：首先，采购端探索与供应商深度协作模式，可将物资交期、存货位置、交易模式等多维度条款为切入点；其次，企业内部物资统筹管理，打通企业不同组织间物资集采、共存、分耗渠道，实现从信息层到实物流全链路透明可视。（3）物资存货结构合理资产密集型企业的物资结构有种类繁多的特点，每一类物资都有着自己的周转节奏和安全水位，我们建议按照物资占用金额、易购程度、紧急需求程度等维度为物资划分管理级

48、别，并按照级别制定相应的管理办法，做到物资资产结构合理清明。伴随着人工智能等技术在零售及快消等行业的供应链管理领域产生了巨大的影响，资产密集型产业在过去几年也开始了对于人工智能尤其是供应链需求预测等技术的全面探索与实践。然而，各大资产密集型企业却发现人工智能技术产生的价值远未达到预期，其主要原因在于，现有数据难以支持人工智能技术对于数据量以及数据质量的要求。因此，资产密集型企业开始越来越重视数据的留存与数据价值的挖掘，数据中台等各类数据管理工具及概念层出不穷，在一次次尝试和结果不尽人意的过程中，各大企业逐步意识到资产密集型企业的数据，与互联网、零售、快消等先行行业的差异。英诺森认为，在“大数据

49、”盛行的今天，资产密集型企业的数据积累相对其他行业仍然比较有限，因此，资产密集型企业供应链的管理升级与资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见3.5 挖掘小数据的大价值LOGIN:CODE:ADMIN LOGIN:ADMIN CODE:综上，企业资产健康是企业经营状态良好的表现，作为资产重要组成的流动资产映射到供应链端为物资存货管理，是需长期值守和付诸管理努力的领域。我们以物资管理为主线，从其需求、采买、库存以及消耗为管理节点做了物资流端到端梳理，旨在打通物资管理各环节，使物资流通顺畅，保障企业资产健康运转。优化仍需先从“小”数据入手，让“小”数据在逐步积累

50、的过程中优先产生业务价值并将价值最大化，实现数据业务价值的“以小见大”，将会成为2021年资产密集型企业供应链数据管理的主旋律。为了能够更好地让数据在供应链管理过程中产生价值，首先我们需要能够理解资产密集型企业的“小”数据。在多年的行业实践中，英诺森发现，资产密集型企业的供应链数据主要“小”在三个方面：（1）数据总量小相比较于电商、零售等企业，资产密集型企业的供应链整体反应速度较为缓慢，单独数据流的数据积累及产生速度远远不及其他行业，这就导致其数据量相对较小。（2）可用数据量小资产密集型企业受制于其库区建设场地条件限制，存在一定的网络覆盖度不足等问题，容易导致数据采集不及时，数据质量较差，数据

51、准确性不足等影响数据可用度的问题。（3）数据范围小资产密集型企业由其企业性质决定了企业对于供应链数据的安全性要求近乎严苛，因此其数据的可用范围及共享范围都做了严格的规定，同时对于供应链某一环节的数据的使用，往往仅限于产生该环节数据的部门，也就在一定程度上对于数据的范围进行了基于安全考量的缩小。“如何利用好有限的数据，让有限的数据产生最大价值”以及“如何拓展数据边界，稳步实现从小数据到大数据的积累与转变”是各大企业需要在提升供应链管理，推动供应管理变被动为主动的过程中需要思考解决的两个核心问题。英诺森对于这两个问题，基于过往实践经验进行了分析和预判，英诺森认为，企业可以尝试从以下两个方面进行尝试

52、：（1）以业务场景丰富数据洞见价值奇普西斯曾经提出过“大数据并不会激发深刻的见解”，其实不单是大数据，任何一类数据洞见的产生都需要与业务进行紧密的结合，通过业务逻辑、业务场景去突破“小”数据的局限，丰富数据本身能够产生的价值，就能够帮助企业快速的实现数据价值对于业务的支撑，同时也能够让业务人员更有动力在业务执行过程中进行数据积累。例如，英诺森一直以来都在探索的智能预测在备品备件管理领域的应用，2020年，我们通过将预测结果，结合某客户的备件管理业务逻辑与多样化的备件使用场景，全面实现了备件消耗预测的可用度大幅提升。这就通过业务场景，赋予了有限的数据更大的价值，也让数据价值最大化的反哺业务人员的

53、日常工作。（2）以行业数据积累补足企业数据短板数据作为企业变革基础及核心资源，仍是资产密集型企业打造数字化供应链的第一着力点，然而各家企业的数据千姿百态，资产密集型企业由于其业务特性决定的数据产生量少的问题难以改变，因此借力行业数据就成为了改变企业数据量不足的重要方式。+而想要在供应链领域借力行业数据则需要先有统一的“物”的数据标准，这里的“物”指的就是物资，各大物资供应商处于供应链的上游，具备一定驱动力的工业品供应商已经成为标准的制定前行者，例如京东的“墨卡托”标准等。同时，伴随着各家企业对于“物”的管理逐步精细化，各大企业也开始建立各自的企业物资标准，实现内部管理的统一。当供应商及终端用户

54、的标准双向建立完毕后，标准之间的映射及融合相对于无标准的现状来说，将能够更为快速的实现，届时人工智能工具也将能够更好的助力标准的映射，最终通过统一的数据打通各产业模块。英诺森基于多年行业经验，致力于通过打造及应用物资知识图谱，梳理构建行业规范及标准，通过行业数据补足企业数据，为企业产生更大的业务价值。综上所述，英诺森认为，未来几年资产密集型企业应当在供应链数据挖掘价值的过程中，充分利用现有数据，实现短期内数据对于业务的支持；同时，进行高质量、多维度的供应链数据积累，为迎接新的供应链数据价值时代奠定良好的基础。25%50%75%100%资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应

55、链发展方向与洞见资产密集型企业在发展初期更多关注自身发展，增设业务节点并开拓业务，随着企业规模逐渐扩大，企业逐渐面临产能过剩、成本过高、供应链流转效率低等问题。目前资产密集型企业的供应链优化仍处于关注内部供应链的阶段，控制采购成本、优化物流线路、提高产成品价格等。企业在逐步优化内部管理的同时对自身所需的供应链能力进行了取舍，从以前的能力全面自建走向能力生态协同，充分利用合作伙伴的供应链能力与资源，在实现供应链运行的降本增效的同时提升整体链路服务水平。因此，英诺森认为资产密集型企业供应链发展将会走向构建供应链能力网的方向。供应链能力网将原本的供应链环节进行多方向、多业务节点的上下游延伸，形成供应

56、链网络，同时对于各个节点的能力与资源进行提炼与挖掘，并以节点的能力及资源，赋能供应链网络，实现能力和资源的多元化组合。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见3.6 重塑供应链能力网同时，供应链能力网不再局限于资产密集型企业的内部供应链，供应链能力网应当能够横向实现打通并延长供应链各节点，通过跨单位、跨集团、跨行业、跨生态圈式的共享，实现资源的整合与利用；纵向增加对供应商及客户的利益相关体的关注，通过对市场的预测及新兴技术的应用，实现对内部供应链业务节点的优化。从策略层面，打破业务生态圈闭环，基于业务节点和产业结构的相似度，进行资源共享，构建更大更稳定的生态

57、圈，提高资源利用率，实现降本增效；从执行层面，通过新增未共享资源，扩大已共享资源，基于新增和共享两种资源共享模式，实现立体化供应链能力网的搭建，推动降本增效并增强供应链整体稳定性。供应商A 供应商B供应商C 供应商D供应商E 供应商FX公司Y公司Z公司采购采购采购物流物流仓储仓储配送配送配送需求需求需求客户 客户客户 客户客户 客户（1）横向延伸供应链业务节点能力及资源的覆盖广度针对供应链中企业之间需求类似的现状，可以对某企业的业务节点能力进行横向延伸，进而覆盖需求类似的其他企业。例如，部分企业拥有自有运输车队但是存在运输产能过剩的问题，企业可以考虑类似行业对运输条件的相似性，实现对物流业务能

58、力及资源的共享，即实现一个企业对多个企业运输服务的输出。这样一来，一方面实现了运输产能转化，创造收入，另一方面，对合作的企业，可以减少支出。对于共享业务节点的企业界定范围，一方面可实现基于集团内部下属单位间的业务节点的共享，实现降本增效的目的；另一方面，对于不属于同一集团下但需求相似的企业，也可以实现能力及资源的共享。（2）纵向延伸供应链供需端数据收集资产密集型企业往往仅关注直接供应商和直接客户，不会对供应商及客户的上下游利益相关体进行关注，进而导致资产密集型企业对市场敏感度偏低；当前资产密集型企业是基于客户需求进行生产制造，再通过供应链反馈给供应商进行采购，然而由于客户最终直面市场，一旦市场

59、形势发生变动，就会导致供给与需求不相符的情况发生，例如2020年市场对石油的需求因疫情影响大幅降低，同时国际油价暴跌，石油企业不得不调整油田开发计划，但由于部分备品备件已经采购入库，却无法进行消耗，供大于求，导致库存积压，最终都转化为企业库存成本；随着全国性复工复产，新疆某企业作为电力企业的备品备件供应商，通过对供应链终端客户的供需匹配及差异分析，对提供给电力行业的备品备件实现动态管理，通过保障备件供应确保电力系统运行顺畅，进而保障复工复产有序进行。通过对纵向供应链进行延伸，增大对供应商及客户利益相关体的关注，增加信息收集范围，将其纳入资产密集型企业的供应链管理范畴；通过对上下游利益相关体的信

60、息收集，并结合人工智能等新兴技术，实现对市场的预测，通过对内部供应链中业务节点的调整（如：库存水平调整、采购前置等措施），实现对库存成本的控制、物流的优化，降本增效，促使资产密集型企业更加灵活的应对市场波动，实现精细化管理。（3)强化多元资源的丰富与落地多元资源的概念最早起源于日本连锁便利店7-11，多元资源主要是基于企业的核心业务，完成跨业态、跨行业与跨环节的三种不同类型的资源应用场景拓展与整合，进而辅助主营业务的快速增长。以7-11为例，为了能够让日本居民方便的在便利店进行取款，7-11开拓了整个银行业务条线，进行了跨行业的资源调用；为了能够实现7-11集团层面的资源最大化利用，便利店条线

61、充分利用跨业态的商超业务数据，实现两种业态数据的共享互通；同时，7-11也在供应链路环节上进行了多元资源的扩展，如向生产端进行扩展打造自有品牌。反观资产密集型企业，多元资源的构建与应用还存在较大提升空间，而伴随着供应链一体化进程，英诺森认为充分构建与应用多元资源将成为构建供应链能力网的核心内容。对于资产密集型企业而言，英诺森认为可以考虑通过供应链金融或工业品电商等载体，拉通跨环节、跨行业、跨业态的资源池，最终实现资源最大程度的多元化整合。以物资电商为例，由资产密集型企业作为电商核心载体，整合集团内部各个下属单位的需求，实现跨业态的扩展；进而以大带小，推动同行业体量较小的需求方使用电商平台，同时

62、实现跨行业的商业模式扩展；同时通过电商整合供应链的全链路，实现跨环节的拓展。从以上举例可见，以物资电商为载体，能够实现多元资源的全面整合，与资源的全面利用。总体来说，供应链能力网的扩展与建立能够帮助企业搭建生态，同时提升生态的粘性与稳定性，帮助企业在激烈的行业竞争中取得优势地位。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|资产密集型企业供应链发展方向与洞见技术驱动资产密集型企业供应链升级资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级4.1 加强数据获取从对于以上观点的分析我们不难看出，供应链的业务创新、理念升级需要强有力的数据支撑，数据将会成为打造一流供应链的制胜关键

63、之一，英诺森认为各资产密集型企业在未来几年应当围绕数据获取、数据应用与数据价值产出进行全面深入的数据资产管理与建设，同时应当能够全面探索新技术的落地场景，实现对于一线作业人员工作的最大化支撑与支持，进而应对人才结构的变化时期。物联网技术（Internet of Things,IoT）到智能物联网AIoT为物理世界通往虚拟世界建立了通道，不同的用户和终端通过各制式的物联网连接协议实现互联互通，然后将虚拟化的“现实世界”向信息系统进行实时进行反馈，进而推动各领域业务的效率和效益提升。智能物联网时代不仅在改变我们的生活方式，也在改变我们的工作方式。物联网以无处不在的末端设备和设施，包括内在的传感器、

64、移动终端、RFID标签、RFID感应设备等，通过无线或有线的长距离、短距离通讯网络实现互联互通，移动终端向信息化系统实时传输数据，信息化系统可以向移动终端输送指令及信息，再配合大数据分析、云计算、人工智能、机器学习和信息安全体系，帮助企业实现如生产设备健康管理及远程维护、生产物资最优库存建议及风险预警、仓储物流的智能管理，以助力增强企业竞争优势。对于资产密集型行业来说，现阶段行业供应链面临的主要业务挑战是：如何降低生产设备的管理与维护费用，以及如何改变供应的断点式物资管理现状。因资产密集型企业生产设备存在生命周期较长的特点，以制定设备维修计划、设立合理备品备件储备量、延长生产设备寿命、减少生产

65、中的关断现象为基础，是否达到提高产能和优化费用的双目标，成为企业对于生产设备管理的主要考量；针对如何改变供应的断点式物资管理现状，由于资产密集型企业有着企业体量大、管理多层级、业务单元及产品线多线共存的特点，决定了其物资种类繁多、业务单元自治，且业务单元内的需求与供给、业务单元间物资联通缺少联动性，从企业组织层面看，存在企业物资重复采购、物资存货水位高、物资积压的潜在风险；为解决上述问题，需从企业层面形成至上而下的统筹管理，拉通供应链端到端联动物资管理将成为资产密集型企业物资管理的发力点。英诺森结合多年在资产密集型行业的服务实战经验，结合物联网技术成果实施落地的项目经验，对行业供应链面临的主要

66、挑战给出如下建议：4.1.1 设备健康管理通过物联网技术对物资设备的基础数据如工程建造、工艺设计和业务数据如监测、检测、设备运行工作状态、失效维修的截取和追踪，结合在线检测的实时数据及影像数据，构建全面完整的物资设备数据池，并通过对数据池数据的进一步分析，建立健康度模型，实现对高价值设备及关键零部件的远程监测、健康度评估、故障预警分析、专家诊断等数据服务，降低被动维修或预防性维修次数，由被动管理转向主动管理、预知管理，延长物资设备的使用寿命、提升设备整体健康运营指数。4.1.2 数据驱动的物资管理实现供应链物资全链路可视，是提升整体物资管理水平的基础。基于资产密集型企业物资种类繁多、管理分散、

67、缺乏联动性的现状，真实且适时共享的物资信息是解决问题的根本，它包含物资需求数据、运输数据、库存数据及消耗数据，通过对如上数据的统筹、联通管理，形成信息，以控制物资新增、促进物资消耗为着力点，拉动物资整体流转，从而达到物资周转率向好、物资结构合理、在库物资资金占比合理的目标。英诺森以数字化带动供应链革新、业务管理推动数字化进程为出发点，建议资产密集型企业供应链的数字化革新中加强物资数据的收集手段，加大物联网技术在物资管理环节中的应用，如仓储作业中的RFID技术应用，使物物连接、形成业务全程可视、可追溯，在有效增加及时、准确性高的物资业务数据；其次，通过对物资业务数据分析后以管理者桌面可视化形式发

68、送给不同层级的管理者，满足不同管理层及不同视角的管理决策需求。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级案例展示通过物资供应链一体化管理实现降本增效某大型石油石化企业存在物资供应链管理系统多，数据分散、数据采集范围有限等问题，导致问题追溯困难，决策欠缺数据支撑。企业虽然通过某ERP系统实现了流程拉通及账务管理，但是一线人员工作欠缺终端及系统支持，整体仓储管理水平精细化程度有限，作业难度较大。项目背景方案及成果亮点一：通过流程追踪实现全局可视统一数据源头、追踪流程节点，借鉴电商物流的展现形式直观展示各项物资从需求建立、采购执行，到物资到货、仓储管理、领用消耗等的所

69、有状态。同时，通过智能大屏实时展示当前仓库的作业、待办、库存等信息。亮点二：结合智能硬件实现数据自动采集与校验引入RFID技术，基于库存实况灵活选用普通标签与抗金属标签，实现物资出入库、上下架操作的自动识别与校验，从而降低操作难度，有效减少人为失误。与此同时，实现物资自动过账、数据自动采集、流程自动衔接。亮点三:通过系统深度集成实现仓配联动一方面升级技术架构并协调多部门联合支持接口开发，成功实现众多业务系统的顺利集成，另一方面在仓储与物流的流程与数据衔接角度进行重点设计，充分考虑业务特殊需求，从而实现仓储与物流的有效联动。亮点四:深化技术应用场景，提高整体精细化水平将技术的应用与人物角色、物资

70、角色以及实际仓储业务进行深度融合，提供更切实、更高效、更智能的仓储解决方案，为供应链各环节提供自动化的作业工具和智能化的决策建议，从而提高企业的供应链整体精细化水平。4.2 深化数据应用随着企业信息化建设的逐步深入，“数据”作为各企业的无形资产列入重点应用范畴，数据管理的时代已经全面到来。资产密集型企业中大多是非数字原生企业，其存在信息化系统繁多，业务交互流程复杂，数据多态存在无准绳等问题。杂乱的数据是制约智能化战略有效落地的最大障碍，企业急需安全且高效易行的方式治理现存数据，使数据最大限度释放其价值。根据英诺森在资产密集型行业供应链数据管理领域的深耕经验，对于供应链物资主数据的管理我们建议从

71、这两个方面着手：4.2.1 治理低质量的现存数据在资产密集型企业中，物资数据普遍存在数据冗余、一物多码、数据孤岛等一些列问题，是企业数字化、智能化进程的桎梏。高质量的物资数据应具备数据同源、准确、真实、及时、完整的特性，这也是数据治理的目标。企业需要简捷且高效的智能数据管理平台针对低质物资数据做统一治理，在数据标准统一的基础上建立物资数据对应关系，梳理数据类别、完善缺失信息补足，盘活低质量物资基础数据，为深入挖掘数据价值夯实基础。4.2.2 数据的全生命周期管理针对物资数据进行的数据全生命周期管理，将持续保证数据的完整性及有效性，数据全生命周期管理过程中，细分多个确认环节，如物资数据归类、有效

72、性分析、物资属性规范、物资清洗及查重、无效物资退出等。对数据全生命周期的管理将有效利用数据资产价值，使其持续为企业管理决策提供科学依据。无论是低质量的物资数据治理还是物资数据全生命周期管理，传统的人工管理显然不是海量数据管理的优选方案，企业需要贴合业务需求且简单易行的物资主数据管理平台，它可以支持高阶的智能数据管理基本诉求，包含：在安全可控的环境下结合AI、OCR等新技术对数据进行获取、识别、标准、清洗等批量管理工作；同时可以按照业务需求建立对应的数据全生命周期管理程序，提供基础数据的高质输出，为数据应用提供保证。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级案例展

73、示通过需求和库存策略测算优化现有库存某大型公用事业企业为了进一步优化库存结构，急需完善备件BOM关系与分类，以设备分级和备件分级为基础，开展备件需求和库存策略测算，逐步建立采购策略和库存标准，分析优化现有库存。项目背景方案简述基于AI智能数据清洗引擎，进行历史业务数据清洗，根据词意相似性提取关键词，根据监督算法并结合业务规则，建立并持续完善关键词库，实现数据检测与标准建立，最终实现规范化数据库。基于自然语言处理技术，抽取、匹配、整合，最终结构化输出备件关系数据，辅助企业立体化掌握备件生命周期。通过结合计划周期滚动预测与异常场景概率预测，打造备品备件的场景化预测模式。同时，通过融合备件关系网，参

74、考备件之间的消耗关系，进一步提升整体预测的可用性和前瞻性。备件BOM关系完善备件智能分类占比现有库存优化建议80%+80%+70%+资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级4.3 展现数据价值企业业务发生过程中内部会沉积大量数据，如何从无用的数据中挖掘价值，如何将沉积的数据转换成决策支撑，基于英诺森对行业的理解及积累，众多数据收集整理并归纳，下沉形成独有数据库，推送至AI人工智能并配以算法，相比较于简单数学模型，提供更精准、更全面的供应链各节点预测，为业务管理及优化提供决策支撑。4.3.1 实现业务节点可视，监控业务健康水平供应链的优化并不是单纯的一步到位式优

75、化，而是循序渐进式优化，因此如何形成优化的循环，且便于企业实现对供应链的自我优化尤为重要，通过工具对业务节点数据进行分析，并整理反馈业务节点信息，实现实时业务节点监控，便于企业直观的检测业务健康水平。例如，对企业的库存水平进行监控，基于企业对库存结构及水平设定的范围进行库存健康水平监控，实现实时库存水平预警。4.3.2 实现业务节点需求预测，提高业务效率对企业来说，降本增效是目标，但是究竟如何实现，缺少的是手段及优化的方向，相比较于简单数学模型，使用人工智能并配以算法，可容纳更大数据量及数据范围，进而实现预测结果精准化。例如对企业来说实现增效的手段之一可以是采办前置，出于管理制度需求，采购的流

76、程不可以删减，但是针对某些特定的物资，可以实现采办前置，而实现采办前置的前提是对需求的明确，即何时需要何物的更加精细化需求管理，基于具备预测功能的智能化工具，就可以极大的提高对需求端的把控，进而实现在采购端的采办前置，而提高整个供应链的效率。4.3.3 实现管理决策分析，为管理优化提供支撑基于对海量数据的收集及分析，产出支撑对各个业务节点优化的决策建议。例如通过对海量库存数据收集分析，进而形成采购点预测，同时对库存结构进行分析，可根据库存价值、库存周转率等衡量指标，实现整体库存结构展示，并对库存结构进行建议反馈，客户可根据业务衡量指标及管理策略的制定，实现对库存的管理优化。资产密集型企业数字化

77、供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级案例展示通过智能化管理平台实现数据质量提升优化某大型煤炭企业经过多年信息系统建设，重复、非标准、呆滞数据等逐渐成为影响业务运行效率以及运行质量的障碍，需优化主数据管理系统，提供主数据审核功能提高主数据清理效率，减少主数据管理所需人员，清理重复、非标准、呆滞数据。项目背景方案简述实现人工智能技术在主数据标准化及清洗方面的应用，借助人工智能的技术实现部分替代人工进行主数据标准化及主数据清理方面的工作。实现更高效的主数据统一管理，通过对接目前互联网成熟的数据源，以及利用OCR等自动识别手段，实现企业工商信息的标准化清洗，查询和录入。实现更灵活的主

78、数据管理平台系统架构，运用先进且成熟的开发技术，实现一套部署更加快速、拓展更加灵活的智能编码管理系统。关键成果数据量压缩数据准确度提升数据审核效率提升管理工作量降低20%30%35%30%资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级实现更简洁易用的主数据管理，通过运用知识图谱等技术，使得主数据的查找与创建过程更贴合普通人的使用习惯，让主数据管理更加简单易上手。4.4 支撑操作执行由于劳动力成本的节节攀升，新冠疫情爆发前许多企业就已经着手提升对于低产出价值、高作业频次、高重复度工作人员的资源释放，此次新冠疫情的全球大面积爆发，驱动了数字员工在企业中的应用进程。任何成

79、功企业都将实现团队部门之间的顺畅协作作为长期发展的核心要素。当下,企业员工和工作场所都在经历巨大的变化,这不仅来自高科技的快速发展和不断提高的全球化进程,还有做好迎接瞬息万变的外部环境的准备。企业必须通过投资下一代科技技术及工具来保持领先地位,确保灵活性、可持续发展性、多模式等优势,以应对当下以及未来的工作场景及用户行为变化。4.4.1 减少非主观决策的人工交互在新技术及工具中，流程机器人是在数字系统中模拟和集成人类行为以优化业务流程的软件机器人，应用的目的之一就是尽可能地取代非主观决策行为。非主观决策行为，其行为的结果往往可以通过外接的反馈来衡量，比如一个人力资源的主管，是否批准一个员工的请

80、假。这个行为有章可循，人力资源的审批往往是一种形式上的审批，用于掌握企业劳动力的变化情况及衡量个体对整体工作进度的影响。流程机器人的发展可以划分为两个阶段，第一个阶段是处理规则化的非主观决策，第二阶段会发展出来更深度的人工智能。比如帮助客户选择性价比更好的商品或是帮助医生来推荐可替代的治疗方案。对于资产密集型企业而言，流程机器人在供应链领域应用中，自动化订单是很有代表性的尝试。自动化订单管理的第一步是对订单管理中所有子功能执行详细的过程映射。其中包括接收和验证订单，生成收据以及跟进订单。然后，制造企业需要确定哪些过程可以立即自动化。这些简单、重复的任务将不需要人工干预，并且可以由流程机器人进行

81、自动化完成，对没有编程基础的业务用户的友好性将大大提升，无需IT干预即可自行完成。4.4.2 提升无人技术在仓储领域中的应用仓储作为供应链的物资存储及流转中心，在整个链络中扮演着核心中台的角色。人员在整个仓库工作系统中扮演管理、决策、操作的角色；实体物资流带动信息流与资金流同步流转；新技术系统及工具协助人完成物资流转的信息流以及物资搬运。实现人、物、工具有机组合，打造信息透明、操作简捷、运作高效的仓储作业环境是接下来供应链仓储环节的主要发展方向。英诺森通过对供应链仓储领域的深入研究和实践经验，对于无人技术在仓储领域的应用有如下见解：（1）一体化的解决方案系统如今，全球化、区域化、行业生态化已经

82、重新定义了商业模式，企业间联系互动更加紧密。随之，企业供应链不断向上游与供应商、向下游与最终客户端拓展延长，在扩大影响力与构建共同生态系统的同时，各企业信息化互联互通也成为必要因素，这对企业间信息系统的兼容性与交互稳定性提出了挑战；再者，因为企业信息化规划和信息化系统迭代更新而带来的企业内信息化系统多系统并用、各司其职，甚至存在相互冲突的情况普遍存在，严重制约了供应链革新进程。基于此，英诺森认为，具有信息化系统间高兼容性、交互稳定、同时可与多种新科技手段、多种类型通讯网络互联互通的信息化系统可以帮助企业解决上述问题，同时也是企业供应链革新的坚实基础，它应该具备如下特质：支持智能仓储升级解决方案

83、：标准化接口可与主流ERP、WMS系统、与IoT设备以及网络集成兼容，可支持物联网仓储及智能化仓储解决方案。支持物资管理全流程跟踪解决方案：提供面向物资材料、备件的采购、验收、存储、领用的全流程跟踪方案。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型企业供应链升级第二步是执行更复杂的任务，并部署智能自动化以简化它们。这将包括自动化订单接收，因为可以通过许多不同的渠道来实现订单。在许多情况下，供应链流程需要处理发票或订单等数据。通过将人工智能与流程机器人结合使用，系统可以自动从这些文档中提取和处理数据，包括手写文本和签名。资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|技术驱动资产密集型

84、企业供应链升级（2）物联网技术在仓储的应用对于资产密集型企业物资的品类杂、数量多、单价高等特性，RFID库房包含RFID读写器、标签、智能托盘、电子通道门、可穿戴眼镜等物联网技术及设备在仓储系统中的应用，助力于仓储作业操作、仓储作业环节数据同源且实时及时共享，在减轻仓储工作人员劳动强度的同时帮助企业实现供应链运营管理效率提升。（3）自动化设备在仓储中的应用人机协同到逐步解放人力的无人技术及工具应用是智能仓储的一个重要标志。自动化设备如AS/RS、AGV、自动分拣机、机械手臂、智能拣选车等在仓储系统中的使用会大大提高仓储作业效率，高度自动化仓库可实现7*24无间歇工作时长，在满足多元化市场及客户

85、需求的同时，也为应对外部环境的超预期变化做好准备。通过以上应用，英诺森认为资产密集型企业可以考虑通过打造数字化员工来实现对于不同业务岗位工作的强有力支撑，同时最大程度上减少人力成本以及人员更迭过程带来的学习成本。以电子品类经理为例，电子品类经理应当具备正常品类经理的基本工作职能，构建初期以支持品类经理工作为主，进入中后期电子品类经理则应具备在部分品类独立进行管理的功能。虚拟品类经理品类经理岗是推动供应链一体化，打破环节壁垒的核心岗位之一。对品类进行贯穿全链路的管控，实现品类供应表现、成本表现的双提升4.4.3 打造数字化员工岗位职责以品类采购策略为主，综合进该品类的供应商管理、仓配管理、物资全

86、生命周期管理负责跟踪品类市场情况，合理作出品类管理决策，提升品类整体表现核心表现评估核心表现应主要围绕该品类降本增效进行评价:采购资金利用情况、供应商关系维护 履约及内部供应情况，库存情况管理功能 品类的市场数据与采购历史数据全面捕捉，复现市场概况分析与细分市场监控行为通过数据分析支持品类在采购过程中所需做的业务决策近年来随着外部市场的多变、企业增产的需求以及安全环保要求的进一步提升，在给企业内部供应链带来更多挑战与压力的同时也为企业供应链转型提供了动力。新时代的供应链不应当仅仅追求保障供应而一成不变，而是需要将更全面的内外因素纳入考量，从而更高效敏捷的调整供应链的每一个环节。根据英诺森多年与

87、各大行业头部企业在供应链领域的合作与研究，我们相信新时代的供应链要靠高质量数据驱动，依托新技术打造敏捷、平衡、绿色的供应链。英诺森总结了在该领域的研究成果，并对供应链的未来发展进行展望，希望会给企业带来供应链数字化转型新的视角。结 语 英诺森供应链产品部总经理 陈哲资产密集型企业数字化供应链发展趋势白皮书|结语尾注Reference1 中央经济工作会议解读，长江商学院，2020122 世界经济展望，国际货币基金组织，2020103 2020-2025年中国物流行业发展潜力分析及投资方向研究报告，华经产业研究院4 中国城市居民环保意识调查,上海交通大学，20195 中国发展报告2020中国人口老

88、龄化的发展趋势和政策，国家统计局6 德勤MHI全球数字化供应链2020年度行业报告，德勤7 数字孪生白皮书（2020版），工信部，2020118 数字孪生供应链白皮书，京东物流&中国物流与采购联合会，2020089 数字供应链孪生研究报告，罗戈研究，20200710 备品备件智能供应链白皮书（2019），英诺森，20191211 工业绿色发展规划（2016-2020年），工信部，201612 中国绿色供应链发展报告（2019），中国绿色供应链联盟，20200613 痛点-挖掘小数据满足用户需求，马丁*林斯特龙14 零售心理战7-Eleven便利店创始人自述，铃木敏文15 中国智能物联网(AIo

89、T)白皮书，艾瑞咨询，2020025.结语总结来看未来五年将是资产密集型企业构建供应链竞争优势的核心五年，供应链的发展情况将在很大程度上将会决定企业的行业位置。而供应链的升级将从管理理念升级开始，以数据为制胜关键，以技术为落地抓手，以生态为竞争优势，最终输出更为适配资产密集型企业特色的最佳实践，带动资产密集型企业走入新供应链时代。编辑团队Editorial team作者：赵晔、黄小木、戴宗江、崔亭亭、吕康设计：翟培、卞君雅校对：张雅萱、汪帮宇感谢在整体编制过程中协调支持的唐瑷琼、提供思路输入的陈哲、姜世锋及供应链产品团队。About us关于我们英诺森是一家立足中国面向全球的企业应用解决方案提

90、供商，致力于实现 AIoT技术 在企业复杂业务场景中的落地应用，实现人、物和业务流程的智能化连接，支持企业的数字化转型，让组织内部运转更加高效，让产业链协作更加顺畅，让业务创新更加容易。市场市场、交付运营交付研发、交付、市场市场、交付南京运营、交付、研发北京产品、市场、交付沈阳研发、交付深圳市场、交付上海市场、交付蒙特利尔奥斯汀爱丁堡迪拜市场（合作伙伴）多伦多波士顿新加坡Supply Chain ONE供应链一体化管理平台英诺森Supply Chain ONE供应链一体化管理平台，以切实有效解决企业供应链管理痛点为目标，将AIoT技术与业务需求深度融合，为资产密集型企业提供基于行业know-h

91、ow的端到端企业内部供应链管理专业服务。智能仓储管理物资数据管理通过智能化物资数据管理工具，实现物资数据的智能审核，存量数据的快速清理需求计划管理通过物资超市模式需求提报界面，链接物资供应渠道与需求，实现统一提报和高效响应智能配送管理支持配送资源的合理调配、过程的全面监管、业务的线上管理以及承运商的高效协同提供物联网及自动化仓库解决方案，推进仓储管理精细化，实现账务实物一体化管理智能需求预测根据物资领用情况及物资之间的需求关联性，实现对于物资消耗的预测供应链协同从协同管理到智能决策，携手全链路端到端的供应主体，构建透明高效的供应网络Inossem 2021.All rights |南京|北京|沈阳|深圳|上海|蒙特利尔|奥斯汀|爱丁堡|迪拜|波士顿|多伦多|新加坡