工品行赋能中小企业数字化升级

针对中小型企业数字化转型缺乏顶层设计和系统规划、数据孤岛、数据资产闲置、能力制约等痛点，工品行（苏州）数字科技有限公司（简称工品行）以“1+2+3+N”（一个数字化平台、两个产品矩阵、三种典型路径、多种交付模式）系统解决方案，累计为100多家中小型制造企业提供了供应链数字化转型升级服务。

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中小企业供应链数字化之困

作为数量庞大、最具活力的市场主体，中小企业是经济社会发展的生力军，是大众创业、万众创新的重要载体。相对于具有资金、人才、技术优势以及产业链供应链资源掌控和整合能力的大型企业，中小企业供应链数字化转型面临着缺乏顶层设计和系统规划、信息孤岛、数字资产闲置、能力制约等问题。

1. 缺乏顶层设计和系统规划

　　

不少中小企业对供应链数字化转型的认知停留在软件应用层面，缺乏顶层设计和系统规划，导致转型路径不清晰。供应链对外是企业连接产业链上下游（供应商、制造商、分销商、终端用户/消费者）的网络生态，对内是贯穿企业生产经营和管理活动的主线。

供应链数字化转型是一项系统工程，企业既要面对路径和方法选择问题，又要应对数字化转型带来的组织形式、商业模式、人力资源结构等调整变革，需要系统规划以及符合自身企业实际的实施方案的指导，而非应用一套软件即可一蹴而就的。

　　

2. 信息孤岛

　　

经过多年的信息化建设，企业内部一些部门、业务单元甚至功能模块都陆续应用了信息支持系统。由于这些信息系统搭建时间不一、开发平台和工具各异、缺乏统一的标准规范，规划和实施水平也参差不齐，导致各个信息系统之间难以集成、兼容，数据信息不能互联互通、共享，从而形成一个个信息孤岛。

　　

信息孤岛给企业带来的负面影响主要体现在三个方面：

一是信息数据的多口采集、重复输入以及多头使用和维护，导致企业信息资源、数据资产的碎片化，数据更新同步性差，从而影响数据的一致性和准确性，导致数据使用和管理效率低下，增加企业内部的沟通成本。

二是由于各个业务系统之间未实现功能交互与信息数据互联互通、共享，使得企业的业务流和信息流脱节，难以对业务过程和工作绩效实施有效监控和客观评价，导致产生无效劳动、业务暗箱操作、资源浪费和效益流失等问题。

三是各自孤立的信息系统产生的局部数据信息不能集成为跨部门、跨系统的综合性数据信息和提升为管理知识，导致企业不能及时发现和解决运营管理过程中存在的问题，从而影响管理决策、计划制订和执行效率。

　　

信息孤岛使得企业的信息化系统仍处于计算机辅助阶段，原本可以由机器和算力完成的许多工作仍然依赖于手工操作，无形中增加了企业的工作量，最终可能又退回到传统的全手工操作方式。

　　

3. 数据资产闲置

　　

企业从研发设计、原辅材料采购、产品制造、产品销售到售后服务等供应链各环节都会产生大量数据，但由于企业没有对这些数据进行实时采集、系统分析和维护，使得数据价值没有得到深度挖掘或充分体现，不同程度地存在数据资产闲置现象。

如在研发设计环节，历史项目的设计图纸等信息资料由于没有经过数字化处理存储而常常被束之高阁，导致可以被借鉴复用的要素在新项目中被重复设计；在产品制造环节，由于生产过程数据收集不及时、排产系统未与供应链相关方数据信息互联互通，导致生产端与上游供应端、下游销售端信息不同步、不对称，从而影响到原辅材料供应和产品交付；在采购和销售环节，由于员工离职等原因导致的历史数据缺失，使得企业对供应商、经销商以及原料采购、产品销售价格管理失控；在数据资源利用上，由于企业没有将自身拥有的数据与供应链相关方互联互通、共享，不能通过数据资源整合、交换来实现数据资产价值增值。

　　

4. 能力制约

　　

受规模、资金、设施、技术、人才等条件所限，中小企业自主完成供应链数字化转型难度较大，且存在转型投入成本和收益预期等顾虑，使得不少中小企业对供应链数字化转型持谨慎观望态度。

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赋能之道：

“1+2+3+N”系统解决方案

工品行在服务中小企业供应链数字化转型实践中，针对上述痛点问题，逐步探索出独具特色的“1+2+3+N”（一个数字化平台、两个产品矩阵、三种典型路径、多种交付模式）系统解决方案。

1. 一个数字化平台（DSP）

　　

工品行运用大数据、云计算、人工智能等技术，将多种供应链管理和制造软件系统有机融合，组成一个可插拔、可组合、可定制的业务支撑数字底座——数字化平台（DSP）。

DSP首要功能是帮助客户完成供应链数字化的顶层设计和系统规划，各个细分行业的供应链数字化转型经验和知识可以数字形式在平台上不断积累和迭代，用户可结合所在行业特点和自身实际需要，在DSP的SCM Map模块定制供应链数字化实施路径。

　　

供应链数字化实施路径规划的要点包括：

公司核心竞争力是研发设计、生产制造还是销售渠道？客户黏性来自何处？公司供应链流程中的研、供、产、销、服等业务环节，哪个是价值密度最大的环节？沉淀有效数据最多的是公司哪个部门？目前供应链上下游企业间的信息通路现状如何？

　　

DSP通过系统梳理分析上述问题，帮助客户对行业和企业自身的供应链数字化现状进行全面深入了解。客户通常会对标行业最佳实践经验，从价值密度最大的业务环节入手，以业务流程优化和提质增效作为供应链数字化转型的短期验证点，通过多期迭代升级，持续推进供应链数字化转型。

　　

在顶层设计的基础上，DSP能够为客户部署量身定制的数字化环境系统，并通过账号系统、数据接口、敏捷开发套件、容器化部署、数据湖、数据智能引擎等系列要素，从技术上保障平台未来的可扩展性和调整的灵活性，避免平台功能迭代升级增加客户使用难度，以及给客户应用场景造成新的信息孤岛。

　　

2. 两个产品矩阵

　　

软件产品是数字化供应链的功能要素。工品行开发了适用于中小型制造企业的数字化供应链管理和数字化制造管理两类软件产品矩阵。

　　

数字化供应链管理产品矩阵由SRM、CRM、WMS、TMS等软件构成，主要作用于原材料或中间件以及产品流通环节，与传统的供应链管理软件相比，其更加注重各种软件之间的数据互联互通，旨在提升垂直行业的个性化柔性定制和产品交付能力。

　　

数字化制造管理产品矩阵由工品行全资子公司工博园（苏州）数字科技有限公司负责开发运营。工博园是在苏州工业园区管委会支持下，工品行与博世互联工业事业部战略合作落地的制造业“智改数转”赋能中心。

工博园借鉴博世“灯塔工厂”运营理念，集合苏州工业园区数十家智能制造企业及供应商的供应链数字化解决方案，以智能设计系统、智能制造管理系统、产线设备监控运维系统、智能仓储物流系统等系列产品组成的数字化制造管理产品矩阵，既可作为独立的数字化系统向客户销售，也可以作为功能组件与DSP融合，为客户打造数字化供应链控制塔系统。

　　

一个数字化平台和两个产品矩阵是工品行数字化供应链服务体系的核心架构，平台是骨架，两个产品矩阵是驱动引擎。

在制造端，基于精益管理价值流分析逻辑，为企业提供生产管理、设备管理、质量管理、能耗管理、仓储物流管理等软硬件系统，打通企业生产过程的流程孤岛、信息孤岛，实现生产制造过程的数据共享、流程互融和管理可视化。

在供应端，工品行基于自身拥有的百万级SKU库及近千家供应商多维画像数据积累，通过自主研发的面向离散型制造企业客户的供应链软件系统，可帮助企业高效构建数字化供应链。

同时，通过在平台嵌入“企数采-AutoBom”模块，可帮助客户提高采购业务效率，降低采购成本。

在客户需要时，上述两个赋能体系可以打通数据链路并在平台上深度融合，持续为企业供应链数字化建设提供保障。

　　

△ 工品行“机械加工行业多维数据治理平台”应用场景

3. 三种典型路径

　　

工品行为客户设计的供应链数字化实施路径可归纳为三种类型：全盘布局，先平台后功能；业务功能试点先行，小步快跑逐渐推进；打造企业知识图谱，提纲挈领精准施策。

　　

第一种路径适用于新建工厂或产线的企业，可以从工厂/产线设计或建设阶段就对标先进企业的成熟经验，对平台和产品的可扩展、可灵活调整等属性要求较高。

　　

第二种路径适用于已有成熟生产作业流程、以提升生产经营效率和直接经济效益为主要考核目标的企业。

这种路径既需要平衡供应链数字化建设各个阶段的投入成本与收益，又要厘清多期项目之间的递进关系。例如，工品行为江苏一家机械加工企业规划的实施路径中，将原造价约1400万元的“一步到位”数字化工厂改造项目，按照子系统之间的逻辑关系拆分为若干期几十万元投资的小专项，通过对落地项目收益进行量化考核，使得客户对每笔投资都有预期、有结果、有考核，有效降低了客户数字化转型过程的试错成本。

　　

第三种路径适用于基础业务数据量较大，但供应链全面数字化目标很难达成的企业（如工业贸易商）。

工品行帮助此类客户从维护知识库入手，建立企业运行节点、产品生命周期等要素属性、流程、规范及相应岗位的KPI，通过认知计算等AI技术将知识库和相关文档分解为知识图谱，从而建立企业的静态分析框架。静态分析框架可以与企业相关热数据（生产线、供应商或客户实时信息数据等）创建映射关系，逐渐形成一套数字化供应链实时感知和决策支持系统。

4. 多种交付模式

　　

柔性交付是工品行产品矩阵的另一大亮点。除新建项目外，工品行帮助客户实施供应链数字化转型项目时，为避免企业对生产经营项目造成较大干扰，在部署新系统时极少全盘推翻现有系统。

作为技术服务商，工品行向客户交付数字化产品的一个重要原则是：既不能影响企业生产经营和管理正常运行，又要使新系统达到立竿见影的效果。

因此，工品行设计开发了API、EDI、Punch-out、SDK等多种产品交付模式，可最大限度地兼容或嫁接客户企业现有信息化系统。除了灵活的交付模式外，工品行还研发了一套“交付仿真模拟机”系统，通过业务流程和数据的仿真试运行，优化客户体验，降低试错成本。

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客户案例解析工品行服务逻辑

2017年以来，工品行以机械加工等离散型制造企业为突破口，至今已累计为100多家中小型制造企业客户提供了供应链数字化转型升级服务。

1. 数据治理平台打通生产环节信息孤岛

　　

客户一：江苏造裕智能装备有限公司于2021年初在江苏盐城新建数控机床、注塑机、机械手、模具加工等专业设备制造基地，寻求适合自身实际的供应链数字化实施路径及方案。

　　

客户二：泰兴市康威塑业有限公司是一家主要生产塑料包装制品的企业，于2021年1月开始实施10万级净化生产线车间改造项目，需要进行供应链数字化升级。

　　

上述两家企业均面临着生产规模扩大、数据维度不断交叉叠加，而供应链管理滞后导致不同系统之间信息交互难等问题，主要表现在：

　　

（1）信息流通不畅

　　

研发设计、采购、生产、物流、销售、售后服务等供应链环节的各个信息系统保存了大量的企业运营数据，但这些数据往往因为各个系统相对独立而被碎片化，信息孤岛现象严重。

　　

（2）缺乏有效的数据治理

　　

企业各类自动化产线、仪器仪表、机器人等设备数据部分已经进入生产管理系统或制造执行系统，但用途仅限于在线监控和历史数据查询等，尚未建立数据分析模型，没有实现对数据资源的有效治理和整合应用。

　　

这两类问题使得企业过往数字化投资的边际收益明显减小：各系统和软件由不同的技术服务商提供，导致企业应用的系统越多，人员培训成本和跨系统协同作业成本越高，制约了企业生产经营效率、效益的进一步提升。

　　

上述两家企业分别于2021年2月和3月与工品行开展合作，造裕智能装备新建工厂采用“全盘布局，先平台后功能”的供应链数字化建设路径，康威塑业则采用“业务功能试点先行，小步快跑逐渐推进”的供应链数字化转型路径。

　　

工品行结合客户企业特点，在顶层设计和系统规划供应链数字化实施路径和总体方案基础上，围绕供应链关键环节的业务场景创建企业数据总线，合并不同子系统中重叠的功能模块，减少信息流转的人工操作环节；依托工品行“机械加工行业多维数据治理平台”，为客户量身定制数字化供应链系统。

　　

打通信息孤岛。“机械加工行业多维数据治理平台”按照业务流程梳理各类数据关系，创建企业数据总线，实现各系统之间信息数据互联互通与共享；以低代码实现数据关联、追加、合并、汇总，自动对数据内容进行分组、分段、过滤、替换等操作，增强系统柔性；各级管理人员通过平台权限定义的数字化看板，可实时掌握相应的经营管理数据信息，有效提高了企业决策的科学性和执行力。

　　

数据有效治理。“机械加工行业多维数据治理平台”具有软件应用二次开发能力和多维度异构数据管理能力，实现了对产线作业现场直接产生的一次数据和经过加工计算形成的二次数据无缝融合，同时盘活了过去散落在各个独立系统中的数据资源，提升了数据资源整合和调用效率，促进了数据资产的价值增值。

　　

2. “企数采-AutoBom”平台提升企业设计、采购、交付效率

　　

胜轶德智能科技（苏州）有限公司是从事智能机器人、智能仓储物流系统、人工智能硬件设备研发及应用软件开发、信息系统集成及运行维护的高新技术企业，客户既有中国中车、中国船舶、亿纬锂能、宁德时代等高端制造业龙头企业，也有年产值十亿元以下的中小型企业。

由于客户需求及应用场景差别较大，胜轶德设计部门需要从数万种备选料件中筛选出合适的物料清单提交采购申请，采购部门再根据设计部门提交的物料清单逐一向相关供应商询价，一个百万元级的项目订单从设计确认到物料进仓平均需要28天，严重制约了公司研发设计、采购、生产和产品交付效率。

2021年下半年，胜轶德业务量快速增长，设计和采购环节的瓶颈凸显，难以精确预测物料备货数量，加之上游原材料价格持续上涨而波及生产环节，导致公司毛利率下降。

2021年11月，胜轶德与工品行合作，借助工品行研发部署的“企数采-AutoBom”平台，将历史项目与物料清单的映射关系在AutoBom模块进行储存和认知计算，在新项目设计图纸确认后，AutoBom会自动生成推荐物料清单；设计师审核物料清单后仅需一键采纳或补充选择确认，采购人员即可依据AutoBom模块所关联的供应商管理软件接口，快速比价并确认下单，项目从设计到交付的周期因此缩短近一半（如图1所示）。

此外，设计、采购部门产能的释放使得胜轶德有较充足的时间未雨绸缪地筹划、执行新的项目物料清单，这些物料清单的潜在需求由“企数采-AutoBom”需求预测模块精准计算后，推送“备货下单建议”给采购部门参考执行，公司得以在原材料持续涨价的市场环境下提前锁定上游物料成本，整体毛利率企稳回升。■

作者单位

谢东平 李文 工品行（苏州）数字科技有限公司

邵明堃 国家工业信息安全发展研究中心