供应链韧性成2022工业产业热词 提升关键在于产业协同效率

　　2022年是充满变化与挑战的一年，地缘政治冲突频发、能源资源供应紧张、大宗商品价格上涨，疫情形势变化，工业企业持续面临经营压力。

　　面对种种不利因素，今年前11个月全国规模以上工业增加值依然实现了3.8%同比增长。

　　同样也是在2022年，中国空间站问天实验舱、梦天实验舱升空，国产大飞机C919试飞……大量超级工程的成功落地，再一次见证了中国工业在尖端技术领域的成长。

　　在一项项成果背后，产业链供应链作为工业经济的命脉，为工业产业发展提供了至关重要的支持。

　　从政策关注到企业实践 供应链成2022工业产业“关键词”

　　事实上2022年以来，工业产业对于供应链的关注就从未停止。年初工信部提出多措并举打通产业链供应链堵点卡点，建立重点产业链供应链企业“白名单”制度，加强部省协同和跨区域协调，确保重点产业链供应链的稳定畅通；二十大报告提出“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”；中央经济工作会议部署2023年经济工作时指出着力补强产业链薄弱环节……

　　具体到每一家工业企业，当实际面临库存不足、上游产能受限、物流循环不畅等困境时，他们不仅对供应链价值和韧性有了更加深刻的理解，也不断思考如何通过各种管理举措减小外部波动对于生产经营的影响。

　　全球知名测量仪器品牌福禄克的芜湖世福工厂，由于疫情影响，就启动了供应链“替代”行动。世福工厂相关负责人告诉记者，“当时生产物资运不进来，我们就积极寻找各种解决方案，比如从其他城市进行报关、更换物流公司、避开封控区进行跨地域供应。同时还通过各种渠道寻找供应商，进行关键生产物资的替代采购。”全厂上下员工都培养起了很强的供应链意识，计划、采购、物流部门坚持每天开会，在一项一项跟进物资交付进度的同时，针对部分单一供应物料及关键物料开展替代计划寻源，通过多储备2-3家供应商来降低“断货”风险。在该行动的支持下，福禄克在今年6月的生产计划便顺利恢复至5月份的2倍。

　　采取类似举措的还有中国四大汽车集团之一的长安汽车。在汽车零部件的生产加工过程中，需要使用大量不同类型的铣刀、球刀等刀具对模具毛坯进行精密加工。过去长安汽车模具生产车间使用的大量刀具源自进口。今年，为了有效规避不确定环境影响，长安汽车也开始储备替代供应商。

　　不过值得注意的是，在这一系列供应链韧性提升行动中，企业也逐渐意识到，这种举措不再是一时应对风险之策，已经成为企业供应链管理的常态，不能仅仅考虑供应商储备，还必须兼顾效率与成本。为此就必须要做到将供需关系及时、准确地传递至源头、扩大生产要素流通的空间半径，并对品牌商、代理商、渠道商、服务商等各环节实施科学调度，在保障商品及时到达生产现场的同时将成本控制在合适区间。而这些都不是仅凭企业自身就能完成的任务，需要从产业协同出发，加强各环节间的互联互通、提升产业效率。

　　提升供应链韧性 强化产业协同、提高产业效率是关键

　　回顾2022年，可以看到有越来越多的供应链技术服务企业沿着产业协同这一思路，为提升供应链韧性夯实基础。作为京东集团旗下专注以“供应链+技术+服务”助力工业产业发展的业务单元，京东工业早在2022年初就开展了内部名称为“工业履约神经科学（简称“IPNP”）”的项目，团队希望通过一系列技术产品将产业链上下游像“神经网络”一样紧密链接起来，将企业的供应链变成产业的供应网，通过提升工业产业效率带动工业企业供应链效率的同步倍增。

　　京东工业供应链及技术部总经理张利红表示，工业产业的协同是一项极其复杂的系统工程，不仅涉及上下游就标准达成共识，还需要整合大量的资源，既有很多细致、复杂的技术活，也要干大量到生产一线的苦活。为此，京东工业制定了三步走战略，先定标准、再聚合资源，最终通过智能算法实现最优的协同调度。

　　在定标准方面，京东工业致力于供应链的基础要素——商品描述和数据规则的统一。毫无疑问，交流和信息的传递是协同的前提。但在工业产业，受细分领域多、长尾商品多、规格型号复杂等因素影响，行业普遍存在着命名规则、数据标准不统一的现象，大大提高了行业沟通成本。为了给行业提供一份统一的“话语体系”，京东工业打造了墨卡托标准商品库，结合京东大数据和人工智能技术，以及各品类头部品牌商的专家经验构建工业品知识图谱，帮助行业建立更加完备的工业品标准化分类和商品体系。2022年，墨卡托已建设商品数据库标准模板超3000个，每个模板中包括了专业工业品的详细身份信息，例如型号、参数、专业属性、身份字段等，有效解决了企业客户因商品编码不一致而造成的寻源困难，可帮助企业将商品匹配准确率提升至80%。

　　产业协同还具有典型的规模效应，当聚合的资源、数据种类越多规模越大时，能创造的价值也就越大。因此，京东工业也从产业链上、中、下游各环节出发整合社会化资源，通过不断扩大供应链网络的覆盖半径，提高产业协同的规模效应。

　　面向产业链上游，京东工业重点整合品牌商及各层渠道的商品库存资源，为此推出了社会化库存协同平台——“布道”，通过API对接及SaaS化产品部署的形式，实现工业品全渠道库存数字化。截至目前，“布道”已实现超20万SKU工业品的社会化库存可视、可控、可用，服务工业企业采购智能寻源准确率提升至89%。面向产业链中游，京东通过末端履约服务平台整合了社会化物流资源超4000个网点，可在全国88%的城市提供企业级专属末端履约服务的同时，降低30%的履约费率。面向产业链下游，京东工业通过智能采购管理平台——京东工采连接超6000家大型集团企业客户，实现采购需求的高效归集。

　　在聚合了海量的产业资源之后，将这些资源进行最合理、最科学的分配，才是产业协同的最终目的。但面对这些数以万计的品牌商、渠道商、服务商，仅靠人力决策难以为继，必须依靠智能算法。为此，京东工业打造了“智能决策大脑”，从成本、库存、时效、服务、账期、商家评级等多维度决策因子入手，基于庞大的商品数据库、丰富的产业链资源以及算法优势为企业快速定制包括选品、交付、服务等供应链最优价值综合履约方案，帮助工业企业攻克资源调度的难题。

　　而在对社会化物流资源进行分配时，京东工业发现现有物流体系难以满足企业的个性化要求，于是京东工业还深入行业一线打造了企配中心、前置仓、京工柜等新一代基础设施，保障“最后一公里”履约交付体验。目前，这些新一代基础设施在全国已部署超500个，服务能力从配送清单、集单派送等13种提升到拆箱合包、保税区派送、防疫消杀、分批交付等23种。

　　行业专家认为，京东这样的新型实体企业在处理产业协同的问题上更加具有优势。一方面，相比于处于供应链某一具体环节上的企业，京东工业更能够站在“产业链”的整体角度观察上中下游的采购、生产、物流、交付、分销、存货和订单管理等连续过程，更好地整合产业链供应链上的信息和数据，另一方面，京东的大数据、物联网、人工智能等技术能力能够有效解决智能决策问题，并对突发状况快速制定应急预案，更好的保证供应链的安全稳定，应对短缺、价格波动、外在风险等冲击。