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　　——访麻省理工学院Global SCALE Network中国中心主任、宁波（中国）供应链创新学院院长郭杰群博士

　　全球化与数字技术升级，倒逼传统供应链模式加速变革，全链路数字化已成行业必然趋势。本文围绕供应链全链路数字化核心定义、国际标准应用、AI赋能场景展开，深挖企业转型面临的数据、管理核心瓶颈，探讨效率与韧性平衡之道，为制造企业数字化落地给出务实可行的方向指引。

　　随着全球化深入发展与数字技术迭代升级，供应链的管理边界与内涵正在发生深刻变革。从最初的原材料开采到最终交付消费者，产品生产的组织架构日益复杂，传统的供应链管理模式已难以应对快速变化且个性化的市场需求。数字化不再仅仅是静态的技术应用，而是演变为一种动态的、流动的变革力量。作为供应链发展的必然趋势，供应链全链路数字化正通过数据贯通、流程可视与协同智能，重塑着制造业的竞争格局。这不仅是技术买球股份有限公司的升级，更是管理思维与商业模式的根本性变革。

　　然而，从概念到落地，企业面临着诸多挑战。如何定义“全链路数字化”？国际标准如何指引转型路径？在数据孤岛与组织协同的博弈中，企业如何寻找突破口？AI在复杂场景中如何真正发挥价值？在追求效率的同时，供应链韧性如何构建？带着这些问题，本刊记者专访了麻省理工学院Global SCALE Network中国中心主任、宁波（中国）供应链创新学院院长郭杰群博士。他长期致力于资本市场、供应链管理研究与实践，曾发表多篇关于数字供应链的相关论文，并深入研究数字化供应链国际标准。在本次访谈中，他从学术视角出发，结合丰富的行业案例，为我们解析了供应链全链路数字化升级的核心逻辑与实施路径。

　　麻省理工学院Global SCALE Network中国中心主任、宁波（中国）供应链创新学院院长

　　记者：您曾在文章中系统阐述过数字供应链的概念。从学术视角看，如何定义“供应链全链路数字化”？它与传统供应链、单点数字化改造的核心差异是什么？

　　郭杰群：实际上，数字化从来不是静态的应用。随着信息技术发展，数字的流动性特征日益得到体现。因此，供应链全链路数字化是供应链发展的必然趋势和目标。

　　我们知道，随着全球化进展，供应链条越来越延展，对产品生产的组织架构要求越来越高，这体现在企业需要更加精细地管理供应链各个环节，以应对不断变化且个性化的市场需求。然而，传统供应链以及不少企业正在推动的单点数字化改造，都不具有足够的智能和链接能力来应对这一挑战。

　　因此，供应链全链路数字化可解释为：为满足产品从最初原材料开采、零部件制造、产品组装、物流、分销，直至最终交付给消费者并实现使用反馈的全过程需求，通过数字技术实现数据贯通、流程可视、协同智能的系统工程。这一定义显然超越了单一企业的管理边界，强调的是跨组织、跨环节、全生命周期的信息整合与协同优化。

　　记者：有了清晰的定义，企业落地时需要具体的抓手。您在相关论文中深入探讨了全球首项关于数字化供应链的国际标准——ITU-T Y.4910（《数字化供应链成熟度模型》）。这套标准为中国制造企业制定转型路径提供了怎样的指导？企业应如何利用其进行自我诊断？

　　郭杰群：这个标准非常有价值，它构建了“体系设计、平台赋能、业务运营、效能效益”四个维度和“基础起步、单元优化、集成互联、全链贯通、生态智能”五个等级的成熟度模型。

　　它将抽象的数字化转型工作分解为具体、可测度的行为，让企业知道自己“在哪里”以及该“怎么走”。其应用为制造业企业提供了一套可评估的、系统化的数字化转型行动框架。不仅如此，该标准在上下游企业中的普遍应用，有助于实现端到端供应链的“全链贯通”转型，提升整体制造能力。

　　首先，自我测评。对照四个维度和五个等级，评估自身现状，找出关键不足。比如，是业务运营的数据没有打通，还是平台赋能的架构缺失？

　　其次，规划路径。在知己的基础上，制定提升路径。例如，要从“基础起步”向“单元优化”转型，企业就需要聚焦具体业务单元的数字化改善，比如引入制造执行系统（MES）来提升生产过程透明化，达到降本增效的目的。

　　最后，动态调整。企业还应建立定期评估机制，结合行业发展与技术进步，定期开展复评，并对转型策略进行动态调整。

　　记者：有了标准的指引，企业在落地过程中仍面临不少现实挑战。当前中国制造企业在向数字供应链迈进的过程中，遇到的最大瓶颈究竟是什么？

　　郭杰群：在我看来，数据整合是当前最直观的瓶颈。但数据整合能否被突破，体现的恰恰是供应链各方对数字化的理念认知和战略能力。

　　数据孤岛背后，是一系列远比技术复杂的挑战：交易企业之间如何建立信任以协同数据？政府公共数据如何更有效地开放？商业隐私数据如何获得安全保障？这些问题归根结底都指向了“人”——从能提供解决方案的专家人才，到实施数字化的基础员工，但最关键的是掌握资源分配权的企业领导层。

　　当前，最大的挑战不在于技术，而在于企业领导能否与时俱进，对未来业务发展有准确的把脉。就我们的观察，具备这种战略思维高度的企业领导还非常稀缺。一方面，绝大多数企业领导被眼下的业务压力所困，疲于奔命于日常细节；另一方面，思维仍然停留在过去的商业环境里，试图用“更努力”来解决问题，却忽略了这些问题的实质是“新”问题，我们已经身处“百年未有之大变局”之中。

　　有了这个认知，当前企业普遍存在的“数据质量问题如何破解”就很容易回答了。解锁的钥匙就在于企业管理层对数字化转型在企业战略定位中的思维认知。只有当领导者下定决心，把数字化转型作为核心战略来推动，资源和组织协同才会到位，无论是数据治理、人才培养还是跨企业协同，才具备真正落地的可能。

　　记者：请您结合实际经验，谈谈作为当前重要赋能工具的AI技术，在实际应用中如何发挥作用？

　　郭杰群：AI在供应链链条中的应用场景极其广泛，需求预测、库存优化、风险预警等每一个方面，或者说供应链中的每一个节点，都可以使用AI技术进行优化。

　　以我们研究的跨太平洋海运ETA（到港时间预测）为例，跨太平洋航线路程过长，气候、地缘事件等影响因素极其复杂，这些都使得船只到港时间具有巨大的不确定性。到港时间的误判会导致一系列连锁问题：从运营成本增加、港口拥堵造成的环境污染，到客户体验下降乃至冷链货物因延误而失效。AI技术的核心价值在于，它能对各类复杂事件的实时数据进行全链路融通和计算，在海量变量中发现规律，做出比滞后的人工处理更精准的判断。

　　但这里我必须强调一个关键判断：目前AI应用的主要瓶颈不在于算法或算力本身，而在于如何将散落在不同企业、不同系统中的数据孤岛进行有效链接。没有高质量、全链路的数据“喂养”，再先进的AI模型也难以发挥应有价值。

　　记者：如果企业突破了领导力瓶颈，打通了数据链路，在价值层面能获得什么回报？您曾指出数字化正在推动微笑曲线发生变化，具体如何体现？

　　郭杰群：在数字化转型浪潮中，微笑曲线会更加陡峭；同时，制造业企业数字化转型是维持其供应链地位的重要且必要的抓手。这可以从富士康与苹果公司的合作看出。多年来，富士康一直大力推进数字化技术应用，并取得不凡成果。但其在苹果手机价值链中的比重并没有增加；从另一方面来看，如果富士康不推进数字化技术，则其附加值不但会更小，而且可能会出局“果链”。所以，制造业企业要提升附加值，必须从装配、制造环节向两翼延伸。一个好的案例是宁德时代，从电池制造商到材料研发技术的确立，其在产品附加值中的比重快速攀升。

　　数字技术的全链路应用之所以重要，是因为制造业企业可以脱离原有的装配与生产孤岛，将品控、物流、用户体验等数据打通，产生新的业务模式，比如提供针对性的方案设计。

　　不过，制造业企业在不向两翼延伸的情况下，数字化技术在某些特定情况下还是可以帮助制造业提升附加值的。比如，当所涉及的核心企业的地位不太强势时。在这种情况下，制造业企业可以通过数字化应用来提质增效，直接降低单位成本；通过实现柔性生产（如小单快反），提升响应订单的能力，满足定制化需求。这些都可以提升利润率，而由于核心企业不太强势（即缺乏相应的定价主导权），制造业企业所提升的利润率不会被核心企业全部索取。

　　供应链韧性建设成熟度模型，涵盖数字战略、组织意识与文化、跨职能协作、流程整合等核心维度

　　无论路径如何，我们需要意识到，制造业企业若想依靠数字化提升附加值，首先需聚焦数据治理：打破内部数据孤岛，链接业务关联方；选择能快速见效的“小快轻准”方案，如设备联网等；同时培养员工的数字化技术素质和思维，将员工从操作者向数据操控师转变。

　　记者：追求价值升级的同时，企业还要应对复杂的外部风险，为此您提出“韧性供应链建设五步法”。那么，如何定义供应链“韧性”？效率和韧性之间如何平衡？

　　郭杰群：供应链韧性的问题一直存在，其定义也没有发生本质变化。只是在当前不确定的环境下，它变得尤其令人重视，并且在未来可视的时空范围内，还会保持这种重要性。

　　很多人认为，韧性和效率存在博弈，就像个人为防备未来住院而花钱买保险，影响了当前的资金效率。但这里的“效率”是基于眼下，还是更长远的时间范围，需要重新审视。从更长期的视角看，韧性可能恰恰提升了“效率”。

　　一个经典的案例是丰田汽车。丰田长期倡导精益生产，追求最低库存以提升效率。在疫情初期，很多人预测丰田会因此遭受重创。但事实是，2021年在汽车芯片供应普遍困难之时，丰田一举超越通用汽车，成为北美销量冠军。

　　供应链数字化转型五大价值——数据驱动决策、端到端客户连接、增强可视化与透明度、流程优化与效率、供应链韧性

　　原因很简单，丰田在供应链韧性建设上有着扎实的实践，虽然没有提出“五步法”，但实际上采用了类似的思维：自我认知、评估关键节点、模拟应对、补充机制、周期性重估。它对关键零部件——芯片，进行了这五步的完整评估与预案准备。所以，当竞争对手面临芯片荒时，丰田却拥有充足的库存。

　　这个案例给我们的教训就是：不要把韧性供应链挂在嘴边，而是要通过系统的方法论去建设。缺乏方法论的口号往往都是随机的、不完善的。

　　记者：展望未来3～5年，您认为全球供应链数字化的核心趋势是什么？对于正在推进转型的中国制造企业，您最重要的建议是什么？

　　郭杰群：全球供应链数字化的趋势非常明显，融合机器智能与人工决策流程，实现全链路的优化，这将是头部制造业企业的核心目标。在这个过程中，数据的获取、链接、整合、分析、决策建议等各环节都将面临深刻变革。而这一切的实现基础，都依赖于高水平的供应链人才。

　　第一，领导层需加强思维认知。要深刻理解“百年未有之大变局”下的商业环境变化，意识到旧有的工作方式不再能满足新形势的需求。

　　第二，不要为了数字化而数字化。切忌搞大而全的全面工程。要从业务痛点出发，选择能快速见效的 “小快轻准” 方案（如设备联网、单项应用），从小项目做起，在实践中逐步积累认知和能力。

　　第三，走出孤岛，系统协同。数字化转型不是企业自己的“独角戏”。要加强与上下游交易伙伴的协同，从封闭走向开放，通过系统化的共创，逐步打通全链路，最终实现业务附加值的整体跃升。即便是大而强的核心企业也要重视与中小交易方的协同。疫情期间，整车厂面临芯片短缺的困境就是一个案例。