當今時代，基于不斷變化的市場需求、變化莫測的國際環境，以及疫情等“黑天鵝”事件的持續影響，傳統供應鏈正承受著過去幾十年從來未曾遇到的考驗和挑戰，供應鏈上的各方均面臨諸多困境。綜合近幾年國際國內較為有代表性的供應鏈問題（如美國零售商面臨的“黑色星期五”供應鏈危機，2022年美國遇到奶粉荒）來看，筆者認為困境產生的原因主要有三方面：

首先，供應鏈是有承載力的；其次，供應鏈的傳導很花時間，供應鏈不可能做到實時反應，而是通過鏈條中的各個環節彼此交易實現；第三，供應鏈當中的要素互相制約，例如又快、又好、又便宜，這三個指標便互相制約。因此，供應鏈升級對于社會經濟的影響是很大的，更別提對于企業的影響了。

雖然過去幾年物聯網、ChatGPT、供應鏈控制塔等新興技術不斷出現，但是實際在供應鏈數字化轉型中并沒有太多讓人印象深刻的應用范例。而青島啤酒通過和藍幸軟件（上海）有限公司（以下簡稱“藍幸軟件”）合作，使用供應鏈決策中臺幫助他們帶來了實實在在的成本節省和效率提升。

青島啤酒供應鏈現狀與挑戰

1.青島啤酒概況

青島啤酒股份有限公司（簡稱“青島啤酒”）是中國歷史悠久的啤酒制造廠商，目前品牌價值2182.25億元，連續19年位居中國啤酒行業首位，位列世界品牌500強。2021年青島啤酒廠成為全球首家啤酒飲料行業工業互聯網“燈塔工廠”。根據青島啤酒2022年年報，公司在國內擁有57家全資和控股的啤酒生產企業，及2家聯營及合營啤酒生產企業，分布于全國 20 個省、直轄市、自治區。

青島啤酒公司大廈外景

2.青島啤酒供應鏈需求

（1）從供應鏈承載力來看

首先，工廠和產線數量有限，產線能做什么產品都是有限制的。投資新的產線當然可以，但是需要時間和成本，且各個工廠產線的效率、成本都是不一樣的。不可能說想什么時候生產、想生產什么都可以，這都需要從成本和承載力角度加以考慮；物流資源也不是無窮盡的。也不可能說想什么時候運輸就運輸、想存儲多少就存多少。啤酒較重，運輸和存儲成本都很高。其次需求的傳導需要時間但又需要保障新鮮度。青島啤酒的品質非常之高，其工藝和品質全球領先。啤酒從準備生產到消費者手里是需要時間的。從糖化、發酵、儲酒、過濾、包裝，到運輸、經銷商入庫，再到銷費者手里，這個傳導過程需要時間，同時又需要保障啤酒的新鮮度。

所以如何平衡供應鏈當中相互制約的要素，在確保最高品質和新鮮度的同時，在當前供應鏈承載力范圍內，提高利潤率并以更加高效的方式運作，這是啤酒企業面臨的共性問題。

（2）從業務角度來看

管理人員的工作其實非常難，為了尋求這個平衡，到底哪個工廠什么時候產什么東西、產多少、運給誰、用什么運輸模式、東西存在哪里、存幾天? 這一系列的問題都會最終影響供應鏈的效率和成本。這些決策還需要考慮到營銷、生產、采購、物流、計劃、財務等諸多部門的訴求，靠人的經驗很難有效地制定出全局最優的方案，同時與各職能團隊、區域團隊，以及高層的溝通也面臨著巨大挑戰。成本要素拆解不清晰、約束要素考慮不全面、優化方案無法進行快捷有效的解釋，使得總部的管理工作往往付出了巨大的時間成本。

（3）從數字化角度來看

青島啤酒已完成了供應鏈執行層系統的數字化建設，建成了圍繞著ERP系統打造的，結合WMS、TMS、MES等眾多系統的執行系統體系，并逐步完善補足系統空缺。如何利用執行層系統積累的數據為業務決策提供價值，成為了公司供應鏈數字化建設下一步的重要任務之一。因此，對于一套具有智能化、自動化、科學化等特點的系統工具的需求也就應運而生。

供應鏈決策中臺在青島啤酒的應用

2022年，青島啤酒與藍幸軟件展開共同協作，借助藍幸軟件的智能化決策中臺產品，以青島啤酒供應鏈實際業務需要為出發點，共同打造符合青島啤酒業務要求，具有青島啤酒特色的智慧供應鏈決策中臺系統。

青島啤酒供應鏈決策中臺的建設目標和要求有四大要點：供應鏈決策數據的標準化、供應鏈決策數據工作流的自動化、端到端的供應鏈計劃和優化、供應鏈決策的可視化。

1.供應鏈決策數據的標準化

雖然說很多企業都有數據中臺，但是中臺數據大多是原始數據的集合，如何結構化的使用，如何將數據獲取標準化、供決策應用非常重要。

供應鏈決策中臺內置了完善的決策框架和Pass層

青島啤酒依托藍幸軟件的供應鏈決策中臺中所需要的決策框架，實現了以下功能：一是將供應鏈主數據標準化；二是對端到端供應鏈路上發生的各項成本進行了標準化；三是供應鏈上的節點，如產線、倉庫等的限制（比如產能、運能等）進行了標準化；四是業務規則的標準化，業務運營中的規則是供應鏈所有的決策、計劃制定的重要依據，業務規則的完整性與可靠性可以極大提升決策和計劃落地執行的可行性。

標準化來源于藍幸軟件供應鏈決策中臺中已經預制好的決策框架，而這個決策框架基于藍幸軟件團隊過去20年數百個世界500強企業供應鏈決策框架的積累以及產品化（把這些框架濃縮在了一個軟件產品中）。

供應鏈決策中臺示例圖：自動化數據流程（非青島啤酒實際情況）

例如以往其他類似項目上，項目組在實施項目的時候，一定要進行大量的調研，問詢業務人員在決策中會考慮哪些因素并以此為基礎收集數據。但這些開放性的問題往往很難回答。而借助于藍幸軟件的決策中臺，這個過程則變成了一種選擇題，即業務應該考慮哪些要素，是否本次項目中要考慮，應該如何考慮。比如對于啤酒行業很重要的貨齡/新鮮度要素，藍幸軟件的決策中臺直接就有這一字段框架，那么問題就變成了在決策中應該如何考慮貨齡/新鮮度的要求。

2.供應鏈決策數據工作流的自動化

在建立了供應鏈數據標準化庫之后，需要通過自動化工作流的搭建，提高常用的計劃類決策場景的決策模型搭建效率。

3.端到端的供應鏈計劃和優化

在絕大多數企業中，多采用人工或者利用一些國內外的計劃系統由粗到細的方式進行決策和計劃。以月度供應計劃為例，首先總部統一制定主生產計劃；接著，由區域工廠結合產線、庫存與訂單分別制定更細的生產計劃；再以詳細生產計劃方案為基礎依次制定采購、發運等計劃。

這樣的方法有很大的問題：雖然能制定出來相應的生產計劃、采購計劃、發運計劃，但是基于一個計劃做好了，再做下一個計劃，每個計劃其實是基于單個職能部門的考慮而制定的，然后傳導到下個職能部門。處理效率不夠高，且沒有考慮供應鏈端到端成本最優的計劃。

而結合供應鏈智能決策平臺，不僅可以高效精準地保證供需平衡，也可以綜合考慮端到端供應鏈路上生產、物流、原材料采購成本等相關成本，直接形成端到端成本最優的計劃方案并協同各部門達成一致。

供應鏈決策中臺示例圖（非青島啤酒實際情況）

4.供應鏈決策可視化

端到端成本拆解與優化可視加快了協同效率。基于系統制定的優化方案，快速分析端到端鏈路成本中的不同成本項。基于數據的支撐，部門間的溝通更加高效，決策速度也隨之提升。另外，端到端鏈路成本拆解也可以支持企業開展持續優化。供應鏈團隊可以非常清晰地找出總成本明顯偏高的供應路徑，迅速定位過高的成本項，支持運營過程中成本的分析、比較和持續優化。

自上而下場景路徑示意圖

效果與建議

青島啤酒的供應鏈中心供應計劃負責人表示：“青島啤酒依托于藍幸 SCATLAS供應鏈決策中臺，統籌成本最佳的產銷計劃并落地，有效提升了青島啤酒供應鏈運營效率。”除了優化成本以外，青島啤酒還利用決策模型的優化方案有效降低了碳排放，因為決策模型優化了運輸模式和運輸距離，這樣的優化也帶來了運輸環節碳排放的下降。

除了業務價值之外，還有一點很重要：青島啤酒的智慧供應鏈決策中臺系統切實地響應和履行了國家“十四五”規劃中產業數字化轉型的呼喚和使命。作為行業的先行者，藍幸軟件將生產制造、經營管理、智慧物流等的數字化協同到一個平臺當中，優化決策。

回顧藍幸軟件供應鏈決策中臺在青島啤酒的成功應用，我們認為主要是基于以下幾方面因素：

首先，我們看到各行各業企業其實在供應鏈數字化以及數智化方面做了很多探索，也嘗試了不同的解決辦法，如雇傭咨詢公司梳理管理流程和團隊架構，上線實施大數據中臺項目，定制開發特定節點的軟件解決方案等。這些方式有的取得了一定的成功，有的收效不顯著，不僅沒有達到預期的業務目標，反而使數字化成為日常工作的負擔，變成了“為數字化而數字化”。

其中的一個重要原因是：指望一上系統就要滿足所有的訴求，“既要、又要、還要”。這多是因為在過程中對項目目標和現有資源匹配情況的判斷出現偏差，產生了不切合實際的預期。

而青島啤酒和藍幸軟件的合作從一開始就確定了基調，即決策中臺的建設應該使用自上而下的應用策略，從大的層面入手，先做整體的規劃，再逐步向下深入。

在進行供應鏈數字化轉型的過程中，先解決規劃層的問題，比如對年度產供銷規則的智能化決策。規劃層問題可充分考慮最完整的可能性，對于詳細規則約束可以不必完全考慮。對于業務規則的改變，要大膽假設，并通過模型運算論證，最后得出各種情況下的“指導規則”。注意，這里得出的是“規則”。

月度計劃層承接規劃層制定的指導性規則，結合月度的實際情況，制定出接下來一個月或幾個月的一般性規則。此時月度的需求計劃、生產計劃、供應計劃、庫存管控計劃、物料采購和備料計劃、酒液釀造計劃、運輸資源計劃等都需要逐一落實。但仍需要注意考慮約束條件和業務規則的細節程度，避免過度考慮一些日排程才應該考慮的問題。

只有通過這樣“自上而下，逐步細化”的方式，才可能促進公司的供應鏈戰略成功落地，并帶來真正的收益。