制造企业供应链数智化受困于数据孤岛、软硬脱节、协同不足与可视性差。本文聚焦全链路数字化、生态协同、国际化出海及AI赋能等四大实践抓手，提出“战略引领、业务驱动、技术赋能”三位一体方法论，并规划从数字基座到智能升级的四阶递进路径，构建可见可控的韧性供应链。

　　在全球价值链加速重构、不确定性已成为常态的宏观背景下，敏捷、韧性与智能的供应链化，正迅速从企业后台运营的保障性环节，跃升为决定制造业核心竞争力的战略高地。作为深耕制造业供应链领域的专业服务机构，德勤管理咨询基于对全球供应链演变趋势的持续追踪及与众多领先制造企业深度合作的一手经验，观察到数智化供应链建设已从效率提升的“可选项”演进为企业应对碎片化风险、实现可持续发展的战略“必选项”。

　　然而，在这场全行业的数智化浪潮中，供应链环节仍是制造企业数智化转型链条中最为突出的短板，数据孤岛内外叠加、软硬技术融合脱节、全链条协同机制不足，以及全局可视性薄弱，构成了制约供应链韧性生长的四大现实瓶颈。面对这一矛盾与挑战，制造企业遵循“战略引领、业务驱动、技术赋能”三位一体的逻辑，以全链路数智化、生态协同、国际化出海及AI新动能为核心抓手，分阶段构建起可见、可控、可预测的数智化供应链新体系。本文立足德勤在制造业供应链领域的深度研究与前沿实践观察，旨在为企业的供应链破局与进阶提供系统性的路径参考。

　　日前，世界经济论坛发布《2026年全球价值链展望》报告指出，全球价值链已进入“结构性不确定性”时代，企业须从“效率与控制”转向“敏捷与协同”，从而在碎片化、地缘政治不确定和技术加速迭代的环境中保持竞争力。

　　在不确定性加剧的环境下，传统的“低成本+规模化”线性供应链模式已不再适用，灵活、弹性和韧性的数智化供应链成为企业战略必选项。一是把不确定性纳入战略设计，提升自身适应不同政策环境的能力、快速调整市场与产品方向的能力和应对供应中断的能力；二是“可重构”体系，通过从集中化转向分布式，采用模块化、标准化设计，建立多层级供应商体系、能够迅速补位；三是动态数据，依靠数据实现物流、库存、生产、市场、政策与风险信号等方面信息整合，提升早期预警和快速响应能力；四是生态合作。企业不再追求“端”到“端”控制，而是搭建跨企业、跨区域、跨政策体系的生态网络，通过与供应商共享数据、与物流商协同规划、与政府保持沟通等，提高整体生态灵活度。

　　（1）我国制造业企业数字化转型取得阶段性成就，正从基础能力建设迈向更深层次的集成与智能协同

　　我国规模以上工业企业数字化转型已取得阶段性进展，但整体仍处于从重点环节改造向集成化、智能化升级的过渡阶段，近60%企业处于L1和L2阶段，达到L3及以上水平的企业约占40%。其中，L1（初始级）企业占比为10.4%，处于数字化准备阶段，实现生产经营规范化管理和关键工序自动化操作；L2（基础级）企业占比最高，达到48.4%，已实现重点业务环节的数据采集应用，能够支撑可视化透明化管理；L3（集成级）企业占比为29.1%，向跨环节集成贯通演进，实现跨环节数字化系统及设备的数据集成互通和网络化管理；L4（成熟级）企业占比为11.1%，迈入全业务流程综合优化阶段，能够基于数据进行网络化协同和智能决策分析，推动业务模式和商业模式优化创新；L5（领航级）企业占比仅为1.0%，实现全要素全面连接，正逐步向自感知、自决策的智能化阶段跃迁。

　　（2）供应链环节仍是制造业全链路数智化转型的短板。供应链涉及内外部多主体，除电子、汽车等少数行业，多数行业该环节数字化水平仍停留在初级阶段

　　此外，基于IDC调研的数据，制造企业供应链的数字化转型水平达到“复制整合阶段”及以上的，仅占24%。而同期，整体企业数字化转型达到这一水平的比例高达56.3%。这个数据也清晰地揭示了供应链数字化进程的滞后性。

　　（1）数据孤岛是制造业供应链数智化转型最核心、最普遍的痛点，表现为“内部孤岛”与“外部孤岛”双重叠加

　　一是内部孤岛。企业内部各环节系统相互独立，缺乏统一数据标准与接口，数据无法实时互通。多数制造企业的采购、生产、仓储、运输、销售涉及的ERP、MES、WMS、TMS 等独立系统，各系统自成闭环，数据口径不一、对接不畅，跨系统数据匹配错误率高，引发冲突；生产、仓储、运输数据互不同步，造成库存积压与物料短缺并存、物流调度无序；销售数据无法传导至生产端，导致生产与市场需求完全脱节。

　　二是外部孤岛。企业与上下游主体存在数据壁垒，无常态化数据共享机制。供应商产能、供应商库存、交货周期，承运商运输轨迹、货物状态，经销商库存等核心数据均无法实时同步至制造企业，进而引发采购计划失准、物料供应延误、交付跟踪失效等问题，较为严重的是带来生产线平均每月停工待料，生产效率大幅受损。

　　（2）软硬脱节。供应链数字化转型离不开软硬件技术的支撑，但多数制造企业在技术应用过程中，存在“重硬件、轻软件”“重采购、轻适配”的问题，导致软硬件脱节，技术应用效果不佳，无法充分发挥技术的赋能价值

　　一是部分企业采购高端智能硬件设备（如AGV、智能立体仓库、智能分拣设备），但缺乏配套的软件系统（如WMS、WCS）支撑，导致硬件设备无法充分发挥作用，出现“设备闲置”“功能浪费”的现象。

　　二是部分企业采购的软件系统与自身业务场景、生产模式不适配，或不同软件系统之间接口不兼容，导致系统无法正常运行，甚至影响原有业务流程。例如，某制造企业采购了一套通用型WMS系统，但由于其生产模式为小批量多批次，系统无法适配个性化的库存管理需求，导致库存数据混乱、调度效率低下；部分企业同时使用多个软件系统，但系统之间接口不兼容，数据无法同步，过半企业的生产流程自动化覆盖率未能超过60%，即便建设了智能工厂，仍有大比例环节需要人工操作，技术与业务的融合度不足。此外，技术更新迭代速度快，部分企业缺乏持续的技术升级能力，现有软硬件技术无法适配不断变化的业务需求和市场环境，导致数智化转型陷入停滞状态。同时，技术人才短缺，无法对软硬件系统进行有效的运维、优化，也制约了技术应用效果的发挥。

　　（3）供应链数字化转型的核心是“协同”，但多数制造企业内部协同不畅、外部协同不足

　　一是内部协同不畅，企业内部各部门之间缺乏有效的沟通机制和协同流程，采购、生产、物流、销售等环节各自为政，缺乏全局意识。例如，采购部门为降低采购成本，盲目批量采买球股份有限公司购原材料，导致库存积压；生产部门为完成生产计划，忽视市场需求变化，导致生产与销售脱节；物流部门为降低运输成本，选择不合理的物流路线，导致交付延迟。各部门之间的利益诉求不一致，缺乏统一的协同目标，导致供应链整体效率低，资源浪费严重。

　　二是外部协同不足，企业与上下游主体之间的协同关系松散，缺乏长期稳定的协同机制，主要依靠传统的合同、订单等方式进行合作，数据共享、流程协同不足。供应商、经销商、物流服务商等上下游主体，各自追求自身利益最大化，缺乏对供应链整体利益的考量，导致协同效率较低。例如，供应商为降低自身成本，延迟交货、降低产品质量；经销商为减少库存压力退货；物流服务商为降低运输成本，擅自更改运输路线）可视性差。

　　一是中小制造企业普遍依赖基础报表，无专业可视化分析工具，完全不具备全局供应链态势研判能力。企业无供应链控制塔，各环节数据报表分散独立，需人工进行报表拼接整合。可视化停留在基础台账、静态固定报表层面，不具备数据钻取、趋势分析、场景仿真等深度分析能力，无法定位问题根源；针对库存预警、订单延迟、物料缺料等关键异常，无实时可视化预警机制，只能被动事后处理。

　　面向智能制造纵深发展与全球供应链竞争新格局，头部制造企业供应链数智化能力建设紧扣供应链全链路数字化、供应链生态协同、供应链国际化出海、供应链AI赋能新动能四个抓手。

　　（1）从订单到交付的全链路数字化闭环，补齐系统建设、强化系统集成。一是提高全链数智化水平，提高供应链计划APS、采购SRM、生产MES、交付TMS和WMS等业务活动的数智化运营水平，包括供应链计划与预测、多元化寻源与采购、智能化生产管理、订单精准交付等；二是强化各系统间的集成，业务流、信息流、数据流的有效拉通，实现订单流、实物流、信息流、资金流的实时映射与动态追踪；三是消除数据孤岛、实现数据融会贯通、拓展数据应用广度和深度，强化实时动态的数据处理，提高数据质量和数据标准。

　　（2）充分发挥技术与装备在数字化供应链中的支撑作用，将智能硬件与软件系统深度融合作为能力建设的关键着力点。技术与装备是供应链全链路数字化转型的核心支撑，贯穿仓储、运输、生产物流、分拣配送等全流程，是打通数据壁垒、实现效率提升的关键载体。通过布局智能仓储、AGV/AMR、智能调度等装备，配套WMS、TMS、MES、LES 等系统实现软硬协同。一是仓储环节，通过智能立体仓库、AGV/AMR机器人、RFID标签等智能装备与WMS、WCS等系统协同，实现仓储存取、盘点、调度数智化，解决传统仓储效率低、误差大的痛点，提升空间利用率与库存精准度。二是运输环节，以TMS系统为核心，搭配GPS定位、物联网传感器等装备，实现运输路线智能规划、货物状态实时监测、全流程可视化，降低空驶率、缩短运输周期。三是生产物流环节，依托AGV/AMR机器人、柔性输送线等装备，联动MES和LES系统，生产物料精准配送、实时补给，适配柔性生产模式，保障生产与物流同频同步。四是分拣配送环节，通过智能分拣设备与软硬件系统相结合，实现货物自动分拣、精准归类，提升分拣效率与准确率，支撑末端配送提质增效。在智能硬件的投入过程中，越来越多的企业意识到，需要对ROI进行有效评估和测算，实现智能硬件的价值最大化。伴随着企业内引入越来越多设备厂商，解决不同厂商的接口差异性和复杂性变得至关重要，如通过统一标准对接多厂商WCS/RCS，解决不同厂商接口差异性和复杂性，实现自动化仓库从信息管理、任务分派、作业调度到执行反馈的闭环管理。

　　（1）从局部协同到全链协同。按照“内部打通—外部联动—生态构建”的实施逻辑，打通企业内部采购、生产、物流、销售等环节流程与系统，实现内部高效协同；构建上下游协同平台，打通与供应商、经销商、物流服务商的数据共享通道；依托全链路数据实现智能预测、动态调度与风险预警，供应链全链条、全球化生态协同，提升供应链整体敏捷性与韧性。

　　打造工业互联网平台（国家级 “双跨” 平台），超10万采集点IoT全域感知生产脉搏，焊装车间千套 AI 机器人实现零缺陷生产，整体供应链高效协同。

　　（3）产业链生态协同，从“业务合作”向“体系共建”转型。在全球化语境中，国际运输和供应链协同是重要领域。对于“全球制造、全球销售、全球交付并行”的大型制造企业而言，真正决定供应链竞争力，往往不只是舱位和运价，而是能否把仓储、拖车、报关、配送、数据协同和库存组织整合为一个可持续运转的体系。

　　共建“区域枢纽+国家交付中心+前置仓”的三级仓网体系，让跨区域、多品类、多节点的供应链变得更加透明，共同合作把全链从订舱、运输、到港、清关、入仓、分拨、配送等原本分散的信息打通，提高对库存、交期和异常的掌控能力，共同实现供应链全链“可视、可控、可预测”。

　　在全球汽车产业加速变革的浪潮中，中国自主品牌的国际化征程正从单一的产品输出迈向技术、标准与体系的深度融入，但面临诸多风险。一是地缘政治风险，2025年美国对华电动车关税从25%飙升至104%；欧盟内部对华电动车关税争议，部分国家限制中国投资；二是监管和合规风险，欧盟反补贴调查与碳边境调节机制（CBAM）加剧出口成本压力；三是成本风险，全球汽车运输船运力不足（中国仅占2.63%），物流成本高企，依赖欧日韩船企，红海危机导致海运成本激增。

　　从“技术自主化+生产本地化+生态全球化”三重布局，从“产品贸易”到“生态扎根”的模式转变，规避越来越高的贸易壁垒以及更快地响应本地化需求。通过本地化生产抵消关税冲击，保持30%成本优势；自建船队物流成本降低20%，运输周期缩短15%。

　　充电网络布局：匈牙利计划建设500座光伏充电站，泰国带动50余家配套企业形成完整产业链；

　　自建滚装船队：自有8艘滚装船队，构成年运力超百万辆的自主航运体系，结合海运路径、装卸效率、交付周期等数据，实现对欧洲、拉美、东南亚市场精准交付。

　　数字化正在成为制造业企业国际化的关键赋能手段。在产业链韧性提升的框架下，数字化助力供应链“组团出海”，精准把握海外需求、融入全球竞争，显著增强企业国际化布局能力与供应链抗风险能力。头部企业通过构建全球供应链系统实现全球供应链可视化、协同与智能决策，助力企业在出海过程中走得更稳健、更透明、风险更可控，使其在全球供应链动荡中保持韧性。采用ERP+SRM+PLM一体化IT架构，实现订单、库存、价格三地实时同步；集团采购部统一管理战略物资，设置价格曲线、库存水位、供应商评级仪表盘，异常数据30分钟内推送决策层；非战略物资（如螺丝、线束）授权本地采购，提升响应速度。

　　在构建韧性供应链的过程中，AI技术发挥着至关重要的作用。AI技术增强供应链应对不确定性的能力，AI自主分析系统能够根据外部环境的不确定性，自动调整效率和韧性的平衡点。在稳定时期，系统会追求效率最大化；在波动时期，则会增强韧性，确保供应链稳定性。

　　AI推动供应链全链突破。研发范式从传统的经验驱动转向“数据+知识+ AI”驱动，加速产品开发，促进产业链协同创新，缩短科技成果产业化路径。制造层面，支持多元化需求的快速响应，实现全流程资源优化配置；工业智能技术工程化落地，成为制造体系的内生能力；具身智能、工业智能体等原生智能产品推动制造体系向自治与协同演进。物流领域成为AI机器人落地的重要场景。例如：亚马逊已部署了第100万台机器人，作为一支与人类协同工作的多样化车队的一部分，其DeepFleet AI系统负责协调整个机器人车队，使仓库内的运输效率提升了10%以上。宝马正在将AI自动化整合到其全球工厂中，宝马利用其自动驾驶技术，借助传感器、数字地图和运动规划器，生产下线的汽车能够自主完成长达数公里的生产运输路线（装配线－测试区－入中心库），全球无需人工协助。

　　作为全球供应链权威榜单Gartner Top 25中唯一入榜的亚太高科技制造企业，在复杂多变的全球环境中展现出超凡韧性、创新实力和领先管理水平。该企业打造了端到端整合的全球运营体系，形成“自主制造+外包生产（ODM+）”模式，在全球11个市场设有30多个自营或合作的制造基地，形成“中国+N”的战略布局，构建“全球资源，本地交付”的运营模式，能够迅速响应不同市场需求，有效抵御区域性风险。

　　AI则显著提高了规划的准确性和可追溯性，实现更高效、更具成本效益的供应链运营。早在2017年，该企业开启数字化转型1.0征程，2023年开始迈向数智化转型2.0，其中AI成为核心驱动力，聚焦“互联互通、协同智能”，其搭建供应链智能控制塔SCI+智能体iChain，整合了全球180多个国家的供应链数据，覆盖800多个数据源，通过AI和大数据分析实现全流程可视化与实时决策，打通ERP、MES、SCM与核心供应商生产系统，订单状态、库存数据秒级同步，引入AI动态安全库存算法，结合市场预测与生产进度，自动调整物料采购与库存策略，库存周转天数大幅下降，年节省仓储费用上千万，交付准时率达到99%以上。

　　随着时代背景变化及数字化与AI浪潮席卷，越来越多的企业在寻求供应链升级转型，而供应链建设绝不是一蹴而就的，供应链数智化转型是一个系统性工程，需要立足于公司现状基础，根据公司的战略规划和发展方向进行整体性规划，从而制订出符合业务实际的发展路径。

　　供应链数智化转型的建设与升级，需以公司的战略规划作为指引，将供应链核心定位从传统制造中的“成本中心”、被动响应式链路管理，升级为“智造”时代的“价值中心”、主动预判式全业务流程价值链条，从“以生产为中心”向“以用户为中心”变革，成为企业核心竞争力。基于战略指引精准定义供应链数智化转型的总体框架，统一技术平台与设计标准。

　　基于企业决策层和管理层的视角，以业务核心目标为起点，根据业务模式和业务流程等自上而下纵向深入理解业务，层层递进分级梳理供应链全链业务实现指标量化。供应链数智化转型的建设与升级，以全链路业务场景为牵引，覆盖全场景，打通“研发—产—供—销—服”的核心能力，打通订单全链路闭环、优化智能调度与仓储运营、统一数据底座，实现供应链上下游的高效协同与透明化管理，支撑全球化多基地业务扩展。

　　企业数智化供应链应遵循整体规划、分步实施，按四个阶段递进实施，各阶段形成能力闭环并持续迭代升级：

　　建立数据治理体系：制定数据质量标准，构建涵盖时效、成本、质量三维指标体系；

　　智能算法工厂：部署机器学习、运筹优化等算法库，实现动态策略生成与自动调优；

　　自主决策系统：结合AI技术，构建包含需求感知－方案生成－效果评估的闭环决策机制；

　　自动化执行体：集成RPA、AGV、智能分拣等自动化设备，实现“决策—执行”无缝衔接。

　　综上，制造企业供应链数智化转型整体规划、分步实施，同步配套人才培养、组织变革与机制创新，形成可持续迭代、具备核心竞争力的数智化供应链体系，支撑企业在智造转型与全球竞争中行稳致远。