智能供应链计划依托数据、智能化算法模型以及行业深度理解，立足全局层面，提 升制造企业的全流程各业务环节的运营质量，并通过这些环节下的智能化场景呈现 优化效果。
S&OP：智能产销协同计划尤其适用于个性化程度要求高、市场变化快的制造 领域。消费者需求将借助数字化手段被更加精确地洞察，并极大程度上做到实 时化。供给端将能够更加准确地进行预测和规划，实现前端思考，S&OP 的流 程也可根据需要进行拓展，连接更多的外部输入与反馈。例如：
需求与消费者信号洞察：企业在供应链上实时接收来自消费者、客户和渠道伙伴的需 求信号，并建立准确的视图，改善预测以及库存和产能的联系，提高收入。
会思考的供应链：当前企业在不同的供应链阶段一般采用独立的分析模型，不同的模 型之间缺乏动态关联。企业需要建立供应链的闭环分析模型，串联产品组合、应用场 景、使用价值和情景分析等，实现更合理的资源分配，推动供应链整体降本增效，优 化营销运营策略，推动产品创新。
供应：在供应环节的智能采购场景，头部企业将力求实现全球最优采购路径， 利用智慧化能力强化采购情报管理，实现供应商供应情况的动态监测，帮助企 业始终保持采购环节的主动权。例如：
采购情报：在更深的层次上了解供应商的能力，如设备、认证、产能、合规等，不仅 局限在其供货能力上，从而提高采购全域信息的可用性。当全球供应中断发生时，这 一点尤为重要。
供应商动态网络管理：当下企业掌握供应情况的最佳做法是基于 EDI 批量处理数据， 以减小供应商沟通协作的信息延迟。创建一个实时可视的“供应链数字孪生”网络， 将极大程度提升供应链运营效率、降低成本并提高成品准时交付率。
供应商供应情况监测：实时监测产品质量、产能利用、经营状态等供应商绩效，既能 实时看到正在发生的事情，又能在必要时采取改善行动，敏捷应对需求变化或供应限 制，提高产品准时交付率，提高客户满意度。
库存：智能库存优化场景将依托数字化库存情报监测，实现智慧仓储全流程管 理，特别是基于网络化库存进行库存情况精准预测，按照最优路径保障排产计 划顺利实施。从而实现全局的优化，在降低平均库存水平的同时，使整体生产 仍保持安全可控状态。例如：
库存情报：库存水平应是由企业经营活动及财务水平共同决定的，因此决定企业库存 水平的优化算法应加强与管理方面的关联，将库存项目和货架位置等在供应链视图中 提供实时需求、周转时间和季节性的准确表述，不断评估相对于需求、生产能力和供 应状况的库存位置，减少库存，降低管理成本。
智慧仓储：通过 SKU 分配和库存管理的结合，对于满足消费者和客户多样化要求来 说是低效的。最好的做法是数据驱动的过程自动化，将工作流程与物理自动化结合， 降低仓库的劳动成本和库存水平，并更准确地拣选库存。
生产：生产计划是整个供应链计划中的重要智能化实践领域。产能规划和产能 分配环节将纳入更多的内、外部环境输入以及市场波动情况，精确分配各阶段、 各区域生产任务，落实人员安排。生产过程将全面可视化，生产过程也将更多 地实现数字化管控。
智能产能分配：生产计划根据订单要求和精益库存计划综合设定，智能产能规划帮助 实现对多种生产资源的约束，最大限度地优化产品线的正常运行时间（包括小批量、 灵活性、模块化的产品线），实现柔性生产，提高库存弹性，减小产线人员变动。
物流：智能化加持的数字物流将基于 AI 运输图谱，优化物流管理过程，实现物 流路线最优，同时基于预测能力对车辆进行前置追踪，构建物流全过程可视化 管理。在全球化采购的过程中，缩短平均物流距离，对到货时间进行精准预测， 以更好地适配生产和销售行为。例如：
运输路线优化：综合考虑采购入库和成品出库等货品、时间、地点等需求，自动编排 运输路线（包括加急货运），并实现全链路的可视化。提高入库材料和出库成品的准 时交货率，平衡长期成本优化和近期服务水平。
预测性车辆追踪：关注及应对各层级客户需求，实现对交付准时率的精准预测，实时 追踪并可视化交付车辆的运输路径，提高客户满意度和留存率，并保障运输环节的安 全。
