工业数字化整合：实时供应链优化带来效率提升和成本下降

从供应链上看，工业4.0推动了设计、生产、销售与服务等各个环节以及相关价值链、生态系统的变革与重塑。在生产的环节，需要通过物联网的实施及从生产系统到ERP系统的垂直整合，以及与CRM、SCM等系统的水平整合，实现生产的自动化、柔性化、智能化。工业企业通过获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

在工业4.0时代，与传统方式相比，制造企业除了内部的客户数据、生产计划数据、供货商数据、订单数据之外，还可以从新的数据源收集数据，以支持供应链管理与优化。主要的数据源有：

（1）客户在产品购物网站的行为数据，如点击流数据、购物篮数据、下单数据等。

（2）传感器数据，比如库存传感器数据（体现库存情况）、产品传感器数据（体现产品使用状况，是否需要换件了）。

（3）其他外部数据，比如气象数据、商场促销数据等。

制造企业可以利用这些新兴的数据了解客户对产品的需求情况、库存情况、供货商情况，甚至极端天气对产品需求的影响、商场促销活动造成的对产品购买需求的急剧攀升等，通过对这些数据的分析，企业可以有针对性地优化整个供应链上的所有环节，合理做出产品生产计划，以最有效率的方式满足市场对产品的需求。

1.市场需求预测

只有完美地理解了客户的需求，无论是产品数量需求，还是对客户愿意付钱的产品功能的理解，才能最大限度地实现市场价值最大化。因此，市场需求预测显得至关重要。然而，需求的波动一直是困扰制造商的一个关键问题。制造商一直以来都使用需求预测和生产计划来解决不确定性并提高运营效率。(www.xing528.com)

工业数字化整合产业链的所有数据，可以提供涵盖供应商库存、在途运输到下游客户需求的一系列详细的实时数据，以提高需求预测和供应链规划。利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。例如，利用大数据和先进的分析方法，陶氏化学公司把销售额预测的错误率从40%降至10%以内。

此外，制造商企业还通过整合从其他外部来源的数据，以便于更为准确的预测需求。比如从零售商的数据，如促销数据（如产品、价格、销售数据）、货架数据（如特定型号产品上市、退市计划的数据），以及库存数据（如每个仓库的库存数据、单店的销售数据等）。这样准确的预测，可以帮助制造企业更有效地使用现金，并提供更高层次的服务。一流的生产商也加快了规划周期的频率，使他们与生产周期同步。事实上，一些制造商正在使用实时需求预测数据来调整生产，也可以根据生产数据与零售商需求的匹配制定产品促销活动。

2.库存管理优化

库存过多，导致成本升高。减少过多的库存可以降低这些成本，如不准确的库存数量、不合理的安全库存规划或生产过剩。

生产制造企业可以实现对库存的自动监控和跟踪，可以实时掌握库存情况，根据供应商市场销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。

德国的制造商伍尔特公司（Würth）使用智能相机技术捕获供应箱的实际填充水平，确认供应箱是存放在货架上还是被移动到了生产线上。基于这些准确的填充水平信息对库存情况进行自动调整。通过这样的实时供应链优化，总体上减少了20%的库存成本。