全球经济大环境下，不可控的因素因全球供应链复杂度的提升而越发受到重视，因为其会导致企业内部运营的稳态常常受到外部变因的冲击，可预测性下降。另一方面，工业4.0的一些关键技术，比如物联网，现今大火的AI算法，区块链技术等，使得我们抓取端到端中各个节点的实时数据，应用更复杂和匹配实际情况的模型算法等，有了技术上的可实现性。因此，在困难之下也有应对之法，数字化转型成为很多企业破局的关键战役。

01 大量底层高颗粒度的数据，提升效率

首先，如果能够抓取到不止企业自身的运营节点数据，也能取到上游供应商，甚至上上游，到下游客户的关键交易数据，那么，就基本实现了端到端数字供应链中的基础，即形成了数据的整合和共享，具备了打通全链路的基本条件。数据即信息，运用这些信息可以洞察出很多运营改善的空间。这是数字供应链的“数字”二字的地基。

02 从数据中改善预测

需求预测是企业和客户之间交互，输入给到供应链并启动后续运行的非常关键的数据，它的准确性一直是很多企业，尤其产品迭代速度较快，市场变动因素较多的行业，非常重视的业务改善内容。

提升需求预测的质量，涉及两大方面，即定性预测和定量预测。定性预测强调外部市场环境，竞争对手，产品市场发展趋势等外部数据源的影响；定量预测着重于从企业内部入手，如何从历史销售数据，产品迭代规划，淡旺季等信息中提炼关键信息。而对于数字化之路而言，这两者的改善是一体两面的，因为AI等技术手段的提升，高级的分析工具，强大的数据库，本身就给到了定性和定量预测分析非常有效的助力。

03 高效协同，改进决策流程和质量

在大量数据的基础之上，可以通过数据流的特点设计对应的框架，必要的话搭建高度自动化的运营流程、生产流程、库存管理流程，并且，数据流，业务流的变化会涉及进一步的企业的组织结构的迭代，最终极大提高企业的供应链运营效率，并将供应链多个利益相关者，部门之间的协作从原始的线性的低效的模式转换为高效的跨部门协同。

另外，在协同的过程中，上述的端到端的数据可以通过控制塔等技术手段实现有层级的可视化，辅助决策层通过可视化的数据呈现，前瞻性地看到潜在的风险和机会，不仅仅是“事后救火”的信息共享，更重要的是事前预警，综合分析，洞察问题和机会。

那么，供应链的数字化转型与提升对企业有诸多好处，如何有条不紊地实行数字化转型的落地呢？

01 清晰战略

首当其冲考虑的是供应链数字化转型的愿景和目标。首先，供应链数字化转型不是企业战略的下一步，而是战略本身，将企业的战略诉求描绘成供应链数字化转型的愿景，是转型路径的第一步。通过数字化转型成熟度的评估，了解企业的现状和与标杆企业的差距是一个不错的方法。

02 优化组织与流程

检查现有的供应链流程是数字化转型的重要基础。在您的企业中，流程是如何定义的，组织内的人是否能达成共识？如果存在脱节的地方，一定要解决这个问题。另外，如何改善流程以促进供应链数字化的进程也是重要的一环。值得一提的是，现在新的技术已经可以帮助我们做一些自动化的流程挖掘。

03 分解与设计数据采集点

我们需要考虑两个方面，首先，是否正在生成、收集和存储足够的数据来推动业务决策。其次，组织是否具有使用数据来提高供应链生产力和效率的技术能力也很重要。我们可以看到，“数据”在整个供应链中举足轻重，数据中台的使用能帮助企业打破数据孤岛，归集数据资源，沉淀数据资产，促进数据共享应用的价值。

04 系统选型

在进行了一系列的准备之后，系统选型反而显得没那么重要了？这个不予置评。不过，扑面而来的是AI、机器学习、数智化。当我们从不同业务的角度看供应链的数智化成果，生产制造、订单管理、电商计划、需求管理等，面对琳琅满目的系统，如何做整合，使其发挥最大的价值也是值得探究的问题。

05 落地与持续优化

众所周知，数字化转型并非一朝一夕之事，也非一蹴而就之事。随着技术的不断发展，供应链重要性的提升，对“人”能力的要求也在不断变化。企业的变革管理，供应链领导力，以及是否能在供应链层面的认知达成一致，是落地与持续优化的关键点之一。