智慧供应链中台架构规划和治理研究

摘  要：随着《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》文件的发布，信息化与工业化深度融合，智能化网络化发展是企业必经之路，智慧供应链作为企业数字化转型的一部分，将会走进各大中小企业，而构建智慧供应链依托的系统众多，协调智慧供应链与各个系统之间的交互，是智慧供应链中台建设的重要内容。通过对智慧供应链功能与主要问题梳理，有规划性建设智慧供应链中台，清晰表达业务中台和数据中台之间的协同关系，同时给出中台治理策略，为企业的信息化建设提供有价值的方案参考。

关键词：智慧供应链;业务中台;数据中台;管理模式创新

中图分类号：TP311;TN948.61            文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）02-0114-05

Abstract： With the release of document of Development plan for the deep integration of informatization and industrialization in the 14th five year plan， the deep integration of informatization and industrialization， intelligent and networked development is the only way for enterprises. As a part of enterprise digital transformation， smart supply chain will enter major small and medium-sized enterprises， and there are many systems need to be relied on in building supply chain， coordinating the interaction between smart supply chain and various systems is an important part of the construction of smart supply chain middle platform. By sorting out the functions and main problems of the smart supply chain， build the smart supply chain middle platform in a planned way， clearly express the collaborative relationship between the business middle platform and the data middle platform， and give the middle platform governance strategy， so as to provide a valuable scheme reference for the informatization construction of enterprises.

Keywords： smart supply chain; business middle platform; data middle platform; management mode innovation

0  引  言

在疫情影响和贸易限制条件下，供应链的结构已然发生变化，供应链已经发展到与互联网、物联网深度融合的数字化新阶段，传统供应链SCM系统通过自身升级来实现智能预测补货等功能难度比较大，而通过智慧供应链中台方案，可间接方式解决供应链智能问题。智慧供应链是基于信息、智能技术实现智能化、网络化、协同化、集成化、自动化的技术与管理综合集成系统[1]。本文的主要研究对象是智慧供应链中台建设方案，并给出建设规划图、智慧供应链中台主要研究的问题、以及中台治理问题，通过规划图，有效串联起供应链业务系统，实现智能供应链全流程梳理，为企业信息化建设的架构师、技术经理提供参考。

1  智能供应链中台所在的中台生态系统

智能供应链的应用随着客户需求、产品制造、技术使用、流通模式和交付与结算的不同，呈现不同的应用层面[2]。要建设智慧供应链中台，首先要了解智慧供应链中台与中台的关系，

对于一家拥有研发、生产、采购、销售、物流的企业来说，一个抽象的智慧中台的生态如图1所示。

其中，智慧研发模块目的是创新研发产品，智能制造模块主要跟进产品生产及过程管理，智慧供应链系统负责订单履约及出库，智慧营销模块目标建立客户关系，形成销售意向。智慧供应链模块的出库量可以作为智慧研发模块产品研发是否成功的一个参考指标。智慧供应链的补货需求或者客户定制需求，可以将单据直接给到智能制造模块的MES系统，通过MES系统生产后，将库存信息反映给智慧供应链，同时，通过智慧供应链将客户的定制化订单进行订单履约出库。对用户而言，拿到了约定期限内的定制化产品，是良好的用户体验与履约过程;对企业而言，完成了一次销售过程，一个高效的智慧供应链中台系统，是降低物流成本，提高生产效益的终极武器;对IT系统而言，各个子系统进行了一次協同联动，是IT系统智能化的集中提现，构建一个高效的智慧供应链中台系统，首先要清晰了解智能供应链业务模型。

2  智能供应链业务模型

通过对物流供应链数据的搜集、整理和分析，进而对物流供应链中不同环节进行监管，从而提高物流供应链的整体运营效率，降低运营成本，这就是智慧物流供应链[3]。智慧供应链的建设围绕着需求、采购、研发、生产、物流五个环节进行业务分析与业务建模。

在需求环节，首先，做好需求预测工作。需求预测，是对未来市场需求的预估。通过预测未来某一时段内客户对于企业产品的需求，企业可提前购买原材料、安排生产活动，以应对客户的需求变化。因此，预测的准确性，直接影响了企业的生产计划、库存水平和客户满意度。需求预测是成功实现智慧供应链的第一步，它是制定需求计划的依据和基础。它的精确度越高，库存计划的可靠性和可行性也就越高。

在采购环节，为保证相互之间合作关系可持续发展，通过建立智能供应链，加强对技术利用，使得采购商与企业之间联系愈加密切。并依托AI技术辅助进行采购决策，可有效控制采购成本，实现采购优化决策。

在研发环节，建立研发管理标准，围绕着产品的生命周期，进行全过程管理，做好图纸、设计等资料管理，通过建模模拟的方式提前判断产品有无缺陷。

在生产环节，建立生产质量管理标准。为保证研发质量，要做好对产品质量、性能检测，排除产品潜在风险，实现生产制造全流程管理。

在物流环节，关注点在存储、分单、仓库选择、配送等环节，利用商品属性和仓库特点，选择合适仓库进行出库，利用智能配送算法，选择合适路径，保证物流实现自动化运转，提升企业对产品发货流程的控制。

供应链结构变迁如图2所示。

虽然供应链从点状到多维越来越复杂，但是从库存的角度来看，仍然可以清晰的体现出供应过程：可以通过总仓卖给客户，也可以从分仓卖给客户，也可以通过前置仓卖给客户。前置仓的数据来自分仓，分仓的数据来自分仓调拨或总仓调拨，总仓的数据来源也可以是供应商采购而来，也可以是总仓之间调拨。

针对上面供应链的四个环节及仓库特点，参考CPFR模型（Collaborative Planning，Forecasting and Replenishment）[4]，智慧供应链主要解决的问题可以汇总为需求预测、库存计划、供应链执行。如图3所示，其中，需求预测依赖于两部分数据，一方面是现有系统的出库数据，一方面是整个市场的出库数据，对公司而言，公司的需求预测主要依赖于BI系统，通过BI系统计算不同维度的出库数据，建立数据模型，进行预测;库存计划对接的是ERP系统;而供应链执行对应的系统包括ERP系统、WMS系统、MES（生产过程执行管理系统），SCM（供应链管理系统），TMS（配送系统），是业务中台系统建设的核心区域。

3  智慧供应链中台建设规划

基于上面的智慧供应链业务模型，供应链中台建设包括业务中台，数据中台，支撑业务中台和数据中台的技术中台，以及中台与周边系统的协同关系，其中，数据中台对接需求预测，业务中台对接库存计划和供应链执行，以及协同周边系统，技术中台为业务中台和数据中台提供技术支撑，图4为智慧供应链中台总体结构，以及与周边系统关系。

3.1  智慧供应链业务中台整体解决方案

这里面包括业务中台建设，以及业务中台对应的技术中台建设规划。

3.1.1  业务中台建设规划

业务中台建设是整个中台系统建设的核心，业务中台承接的功能也是智慧供应链的核心区域。

首先是供应链执行端，这里面主要是订单履约平台。订单履约平台包括履约承诺、履约中心、履约生产、履约系统配置四个模块。整个订单履约平台承接的是用户下单，进行订单分单、选择合适仓库进行出库、选择合适物流路径进行发运功能，如图5所示。

在配送模块，更好的路径选择，能够节省很多物流时间，是企业节省资源的重要环节，常见配送路径优化算法如图6所示。

在需求预测端，建立数据仓库，收集订单平台传过来的单据，库存变动信息，通过大数据预测分析平台，对销售数据进行数据分析，包括地区需求量，用户偏爱需求等，预测分析平台还有计算库存是否健康，财务是否正常，如果库存不足，生成调拨计划或补货计划，如果库存过高，生成促销库存计划，这些计划单交给库存管理人员进行二次审核，通过，方可进行库存补充或者促销。对于计划人员来说，通过预测分析平台，也可以做未来的销售计划和备货计划。

3.1.2  供应链业务中台对应的技术中台建设规划方案设计

技术中台架构，如图7所示。

根据图7所示的技术中台架构，技术中台由技术规范体系，开发运维体系，监控体系，微服务体系组成，其中微服务体系又包括注册中心，配置中心，网关，核心服务，基础组件服务，消息中心，任务调度中心组成，以及支持这些微服务的底层基础设施，包括数据库，中间件等组成。有能力的公司会以容器来部署这些微服务，但是，是否要用容器，要看公司的业务量而行，技术负责人和运维中心要评估好自身是否有足够的DevOps能力，方可实施容器部署微服务。

3.2  数据中台整体解决方案

3.2.1  业务架构方案设计

数据中台一方面是为运营提供数据支撑，另一方面，可以用来做企业需求预测，是销售预测和库存计划的重要参考指标，数据中台体系如图8所示。

其中，统一数据体系意味着数据要标准化，有元数据管理，数据变化要及时，统一实体体系，意味着技术驱动数据连接，业务驱动技术价值化，而统一服务体系，一是为了对业务中台形成统一规格的服务，另外可以跨数据源。基于这样的想法，故设计架构如图9所示。

数据中台系统技术架构的实现涉及技术组件的选型，本文中将这些技术组件分为三大类：采集、存储及计算。

数据采集阶段，分析数据来源，汇总物流销售数据，客户数据，系统運营数据，以及其他数据等，统一未来汇总的数据标准进行数据收集;在存储阶段，通过ETL工具，进行数据的抽取，清洗，转化，存储到数据仓库中。在数据仓库里面，建立元数据管理区域，建立不同维度的数据集市，基于这些数据集市，根据不同的预测需求，分析需求进行数据挖掘，挖掘得到的数据信息通过统一的服务存储到统一的一个位置，并对业务中台开放统一服务接入，这样业务中台可以拿到预测的计划单，或者分析结果，以便下一步的计划单转为真实补货调拨单。

3.2.2  数据中台技术架构方案设计

为了支撑上面的数据中台业务体系，规划的数据中台技术架构如图10所示。

数据中台支撑技术主要包括平台展示、大数据存储与计算、数据采集、ETL、系统监控，至于是否要应用如此众多的中间件，图示的技术支撑架构提供参考，可有选择性的建设。

3.2.3  人工智能助力数据中台更智能

面向未来，人工智能 （ AI） 将成为供应链数字化重塑的战略武器[5]。人工智能技术会让供应链数据中台更加智能，通过智能算法，打造智能供应链产业生态，构建多方参与的智能供应链开放创新平台，推进智能供应链的发展和产业升级。将人工智能最前沿的技术，以共享、普惠、创新的理念，运用在供应链、物流、消费、生产等环节，最终为企业提供更准确的需求预测与库存计划，是智慧供应链中台的核心大脑。有了这样思想，智能供应链核心大脑也会逐步更加成熟，如图11所示。

4  智慧供应链中台建设过程中的治理方案

4.1  流程规范建设

智慧供应链中台建设过程中会遇到一些共性的问题，众多的中间件，众多的应用，必须一个好的方法论作为指导，同时，要定义流程规范，包括中间件开发规范，系统发布规范，需求管理规范，接口文档规范，建立数据运维文档，建立系统变更规范，建立脚本管理，建立自动化部署流程，实现自动化打包与部署。

4.2  人才建设

智慧供应链中台建设离不开专业人才，数据中台离不开数据架构师，业务中台离不开业务架构师，数据挖掘离不开BI工程师，中台的整体建设离不开公司领导的支持，需要公司的领导认识到智慧供应链中台建设的重要性，要向领导解释清楚智慧供应链中台带来的变化，这些变化不仅仅是技术的变化，还有业务模式的变化。此外，定期举办智慧供应链中台建设项目会议，围绕着数据维护、数据分析、业务架构、项目进展分别进行展开汇报，相关IT部门人员，集团计划采购部门人员也要参与，大家共享一个规划蓝图，将任务进行WBS分解后，各自领取对应的任务，这样才能高效处理业务，智慧供应链的中台建设速度也会加快。

4.3  组织建设

企业在建设智慧供应链过程中，也要建立数据智能部门，定期组织数字化运营培训，为企业培养数据人才，建立健全智慧供应链知识库体系。IT部门要确保支撑的技术具备高可用，高扩展性，具备复用的中台能力，运维部门要管理好服务器使用情况，保证系统的稳定性。这是为企业能够正常提供智能服务的重要环节，不可忽略，也是为了用户下单获得良好的用户体验重要保证。

4.4  部门之间协同与业务闭环式设计

智慧供应链的中台建设并不是闭门造车，预测分析平台的算法模型并不是一层不变，IT部门要走出去听一听业务部门的反馈意见，定期学习供应链管理的课程，只有充分理解业务，业务中台的建设才能更有针对性加强，而不是千篇一律的微服务划分几个大模块这么简单，智慧供应链的中台建设最终目的是形成模块之间协同，系统之间协同，人与系统协同的大协同体系，业务流程要形成闭环，这才能体现出智慧供应链的价值[6]。

5  结  论

在当今社会新冠疫情仍然持续，国际形势不稳定的情况下，产能过剩、个性化产品稀缺、生产资料未能得到有效配置、大型设备市场日渐饱和等，企业的供应链受到很大影响，降本增效成为企业盈利一个解决出路，在供应链环节，智慧供应链中台的建设，目的就是为了降低成本，提高企业运转效率。智慧供应链中台的建设需要先定义规划，然后排计划，接着去执行计划，并在执行过程中进行控制。而当前智慧供应链中台架构仍处于发展初期，尚未形成稳定、成熟的建设方案和建设路径，故需要梳理供應链业务特点，明确其选型方案及建设路径，规划业务中台、数据中台等多环节业务体系和技术体系，从而促进智慧供应链中台的快速平稳落地，使工业领域的数据能发挥更大的价值，加速整个产业的变革。

参考文献：

[1] 黄成成，叶春森，王雪轩，等.智慧供应链体系构建研究 [J].价值工程，2018，37（23）：121-123.

[2] 邱伏生，赵新阳.智能供应链的产业实践探究 [J].智能制造，2021（1）：43-48.

[3] 陈亮.智能制造背景下智慧物流供应链建设研究 [J].商业经济研究，2021（5）：104-107.

[4] 张建军.供应链管理的新模式协作计划、预测与补货 [J].商业时代，2010（35）：25-26.

[5] 唐隆基，潘永刚，余少雯.人工智能重塑数字化供应链 [J].供应链管理，2021，2（8）：32-50.

[6] 郑树泉，覃海焕，王倩.工业大数据技术与架构 [J].大数据，2017，3（4）：67-80.

作者简介：宋健伟（1990—），男，汉族，辽宁铁岭人，硕士在读，研究方向：智慧中台建设。