从数字化、数智化到数治化，快消零售供应链转型背后的技术支撑

易流科技副总裁曹方

大家下午好，我是易流科技曹方，我今天分享的主题是《快消零售供应链物流数治化转型》，这里的是“治”是“治理”的“治”。

物流企业货主天天打电话追问，“我的货物在哪里”，我们则需要不停给司机打电话再反馈给货主，这种方式不仅效率低，而且信息真实性也存疑。后来，我们发现在整个物流供应链驱动当中，货主才是有真正的诉求，随后车联网的出现解决了实时位置查询的问题。

货物本应销往湖北，但最终可能去了重庆，过程中即使经销商与物流商勾兑，但是也没有证据，于是易流科技开发了货物追踪功能，从而拿到数据证明服务商在服务中是有问题的。

通过物联网我们不断获取数据，同时结合业主服务做端到端服务及上下游协同，这就是易流科技一直在做的事情。

今天在舞台上分享的每位嘉宾，对于数字化都有各种各样的理解，我也分享一下自己的认识。讲到数字化，常常会跟随出现全链接、全场景、全智能三个词，这三个词很大，甚至很虚。作为一个一直从事与产品技术相关事物的技术人员，我认为技术的落地不能没有抓手，所以我们一直在寻找这个抓手。

雀巢单总在分享时讲到“供应链转型最终要回到企业经营本质降本增效、创造价值”，我认为，企业在经营过程中要不断去发现问题、解决问题，从而达到降本增效、创造价值的目的。在这个过程当中，企业经营的数字化必须回到治理话题。这就是我今天讲数字化、数智化之后，再去做数治化的原因。

从数治化方向来看，业务治理是目标，我们希望通过数据治理来找到发现问题并解决问题的办法。同时为了更好完成业务的治理，需要构建整个数据治理的框架。

如何去构建数据治理框架？我们站在行业角度提出了一张“构建供应链物流IoT基础设施生态图谱”。

供应链物流数字化（IoT）基础设施主要包括两个方面，一是我们需要完成“供应链物流业务数据化”，二则是“供应链物流数据业务化”。

回到今天的主题，很多人提到了“供应链控制塔”，我认为在供应链控制塔里面有两个挑战：数字孪生挑战和渠道融合挑战。

先看一下数字孪生挑战。到场各家企业都构建了很多信息化、数字化系统，这个过程积累了大量的数据，在实际操作中，我们原本指望用数据指导作业，但在落地时却变成了我们的双手要不断地通过电脑、手机等设备输入数据，这是我们在数字孪生过程中所遇到的尴尬问题，这也是信息搭建过程中所面临的内部挑战。

二是渠道融合。从传统渠道业务，到电商、直播带货业务，这种多渠道的销售模式改变，是供应链物流所面临的外部挑战？如何打破困局，我们提出了三个方向：一是全链路透明，二是全盘优化，三是全景视界。

1、全链透明：

物流订单交付履约过程中包含了实物流和信息流，实物流有工厂、仓库、车辆、门店司机，信息流里面有采购单位、销售单位、运输单运输任务、发运单，我们希望用数据去整合实物和信息流通过程，使过程透明化。

2、全盘优化：

全盘优化包括营销渠道优化、订单波次优化、分仓库优化、运输路径优化，运力结构优、签收支付优化等层面，希望不断发现更多场景，在场景当中用数据找到数据，再用算法解决问题。

3、全景视界：

全景视界可以从业务、绩效、成本三个维度来理解，举个案例，以前9点开会，货主的人、仓库的人、运输商的人等需要20、30人参与，他们都是通过自己的数据来证明运输过程我的环节没有掉链子，整个会议30分钟会花20分钟来说数据。而我们希望用一套数据来反映24小时运作过程当中目标是否达成，如果达成了这个会议就可以不用开，如果没有达成就可以找到某个环节出现问题以及责任方。

在了解供应链控制塔之前，我稍微花一两分钟讲解一下供应链控制塔背后的架构。

其技术架构的底座还是数据。一部分数据通过物联网手段获取人车货场仓的实时数据，另一部分则是包括了ERP系统、CRM、PNS、MRP、SCM系统等的信息流。有了数据之后，要有数据中台和数据中心，能够快速为各个应用进行数据分发。再从业务视角看优化引擎，这里一部分是业务建模部分，我们需要把物流的实物场景去抽象成数字化场景，这里面包括结点抽象、链路抽象、场景抽象等，然后将以前经验变成系统可持续计算的方法就形成了算法。有了这些之后，就可以把数据做到呈现，整个物流运作情况透明可视，最后进行预警和预测。以上就是我们对整个供应链控制塔的技术架构解读。

我们做物流的人在企业里面很苦闷，因为销售产品可以讲出我做了什么，物流似乎做什么都是理所应当的。但是物流能够反向推动业务的进展，例如通过订单预测让仓库运作效率、物流运作效率提升，甚至驱动销售，物流的价值同样非常重要。

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