在企业发展的长河中，物流与供应链已从牢牢掌控前进方向的“隐形之手”逐渐变为显而易见的“有形之手”，现代制造企业之间的竞争，本质是企业物流供应链之间的竞争。当世界闯入乌卡时代，制造企业显然需要筑牢物流与供应链护城河，重塑核心竞争力，以平稳穿越转型发展的周期。
直面挑战，物流与供应链数字化转型正当时
自新冠疫情大流行以来，叠加地缘政治冲突与自然灾害频发影响，全球供应链频繁剧烈波动。2022年9月，由纽联储构建的全球供应链压力指数（GSCPI）续创2021年1月以来最低，全球供应链压力虽然有所缓解，但目前仍处于历史高位。截至2022年9月，中国制造业采购经理指数（PMI）过半时间位于临界值以下，制造业经营活动不够景气。面对难以预测的冲击，制造企业亟待搭乘新一轮科技革命和产业变革的浪潮，在价值链各个环节实现精细化管理，降低运营成本，敏捷地应对市场波动。
制造企业想要实现卓越运营，强化物流供应链管理是核心策略之一。现代供应链从“链式”转变为“网状”，制造商、供应商、客户、承运商等多方成员的加入，使供应链管理变得日益复杂。如何降低库存，实现物流管理的数字化和自动化？如何降低物流仓储和运输成本？如何实现制造企业、第三方物流企业和客户对物流信息的多方协同，实现及时配送？如何实现如何优化运输路线，降低运输成本？对制造企业而言，推进数字化供应链的建设至关重要。
精细管理，聚焦6大物流与供应链执行难题
数字化供应链建设分为战略层、计划层和执行层。战略层，实现多层级可视化、物流中心布局优化、多渠道供应网络、战略采购、运营模式变革、决策智能化；计划层，实现多场景需求计划、AI支撑的供应链计划平台、供需平衡计划的优化、应急策略优化等；执行层，实现业务流程数字化，互联互通，供应链上下游协同，快速响应。其中，供应链执行是制造企业当前最需要提升的重点和难点。细节决定成败，在物流与供应链的执行与交付过程中，落实精细化管理，破解传统管理困境，是确保企业业务可持续发展的关键。
供应链执行与交付六大难点
打破信息孤岛促进跨域深度协同
供应链是由众多利益攸关方共同组成，其全局效率的优化很大程度上依赖于各方的跨域深度协同。但是现实情况中，供应链上的各利益攸关方大多处于分散的信息孤岛状态，协同水平远远不够。云计算的发展，为企业供应链的协同打通了渠道。例如，全面整合入场物流、仓储管理、运输管理、出场物流等业务的供应链一体化云平台可实现对供应商、货主、仓配中心、承运商/司机、经销商/客户运营的全面连接，以全局可视化的方式促进供应链各方跨域深度协同。
以中联重科为例，中联重科主要从事工程机械、农业机械等高新技术装备的研发制造，其产品涵盖11大类别、70个产品系列、近600个品种，生产制造基地分布于全球各地，拥有庞大的物流网络和零配件供应体系。为提高仓储物流作业效率，提升管理精细化水平，促进供应链上下游间协同，中联重科携手科箭软件打造智能云仓管理平台，基于SaaS模式快速建立起中联重科及上下游仓库的全面数字化管理能力，强化了中联重科与供应商、渠道商及第三方物流园仓库之间信息共享和传递的能力，促进跨地域跨主体的资源协同共享，实现智慧供应链管理。
中联重科智能云仓与外围系统整合框架
分角色建立个性化功能视图
企业供应链管理涉及众多核心业务部门与岗位，而不同岗位的管理人员关注的信息又不尽相同。对于供应链上的不同组织以及各组织内部的诸如仓储、物流、生产、销售等不同岗位的员工和职能部门的负责人，可以根据权限，分角色建立起不同层级、不同岗位的功能视图。将正确的数据和信息汇总，及时、准确地以可视化的方式展现给需要的管理人员，使企业的供应链系统可以快速、高效地运转。
数据实时流转缔结业务纽带
为提高公司仓库、物流、生产、售后、质量等部门的协同，提升各环节业务处理效率和人员利用率，提高控制精度，降低错误率，需要利用条码作为纽带把物流过程及各生产环节的信息联接起来，利用条码自动映射实现数据实时流转，从而跟踪产品从采购、生产、成品下线包装、发送项目现场、售后支持的仓储、运输全过程及质量管控。
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集成控制化解软硬结合难点
企业在发展过程中逐渐应用了各种自动化物流装备与WMS、TMS等供应链管理软件，而软硬集成的一体化物流供应链管理系统可以帮助企业从总体上提升物流供应链各环节信息化水平。将供应链管理软件与ERP、CRM、APS、QMS、MES、SRM等企业内部信息系统集成，实现供应链与其他业务之间的信息流转；与AGV、堆垛机、穿梭车、输送线等智能物流设备的上位系统集成传递任务指令、设备状态和任务执行结果信息，实现仓储作业的自动化、信息化。集成控制可以将供应链上下游信息反映给不同环节去履行、核实，以实现物流供应链管理的数字化、智能化、可视化。
智能算法构建运输规划最优解
随着运输订单体量与运输协调资源的不断扩大，传统人力运输规划与自动分单模式存在误差大、效率低、成本高、协同难等问题，已经无法满足企业愈发精益化的运输管理需求。在多种约束条件下，运输调度管理需要借助人工智能与大数据等先进技术来摆脱“人”的经验和固定路线计划的限制，对货量、车辆、收发地、成本等现有信息不断分析计算，生成最优运输计划，提升整体效益。
在途管理确保运输执行全程可控
