06供应链决策平台应用效果

管理效率的提升

l 千万级别可落地成本下降

在已建成的规划层年度产供销模块，只考虑物流运输成本的情况下，就为公司找到近亿元的成本节约机会。经过进一步的可落地性核算，每年可为公司节省超过一千万元物流运输成本。在加入了生产制造费用后，每年可为公司实现的可落地成本下降更是高达数千万元级别。通过月度计划层的建设，逐步细化相应模块规则后，预期能够实现更大规模的成本节省。

l 工厂产能利用的全局统筹

通过智能算法模型的运算，总部供应链管理团队可根据公司经营战略目标，在保证运营成本最优的情况下，调整全国约60家工厂产能利用，并且调整后的方案具备高度的可执行性。从而使得总部供应链管理团队具备了对全国工厂产能利用进行全局统筹的有效手段。

l 服务时效提升

在成本下降的同时，供应链服务时效也得到了一定程度的提升。在年度产供销规划模块中，实现了工厂向城市大区平均服务距离10%的下降，使公司更加快速且合理地满足客户的需求。

供应链计划流程的提升

l 工作效率的提升

在规划层年度产供销规划模块上线之前，原本年度预算流程中供应链部分需要花费一周时间出具单一版本产供销预算方案。遇到需要出具多版本方案的情况，要花费更多时间，导致整个年度预算流程延期。使用了产供销规划模块后，总部团队可在2天时间出具初版本产供销预算规划方案，在1天时间内出具后续多版本调整方案。大大提高了团队工作效率，赋能总部团队在年度规划时充分考虑各种供需场景形成多套方案，支持公司制定更为完善的年度规划方案。

在月度供应主计划模块，增加了将原本依赖区域工厂才能制定的产能细平衡方案收归总部团队进行全国统筹的能力，还可以将原先大约需要一周时间完成的月度计划工作缩短至5天内完成，同时形成多套应对方案。另外，主供应计划得出之后通过智能决策平台进行拆解和转换，由主供应计划得出的库存管控计划、酒液酿造计划、物料采购计划等其他计划方案，缩短了其他相关团队在月度计划层的工作时间。

l 成本/参数可视透明

在传统的供应链管理中，成本和运营绩效往往是决策执行后的结果，供应链约束参数往往是需要遵从的规则。供应链部门的管理工作往往是被动的应对，出现问题后也只能单点的去发掘问题的原因，“头痛医头，脚痛医脚”。上线智能决策平台后，由于成本、绩效和运营参数以标准化的形式搭建在模型中，对于运营现状和问题的感知具有很高的可视度。总部团队不但可以通过智能运算系统化的解决当前的供应瓶颈，成本优化等问题，还可以清晰感知端到端供应链路上每一段的成本。在不同供应链路之间比较哪一部分成本显著突出，主动定位供应链路上的问题。同时，总部团队可以准确诊断出特定供应链路无法采用成本最优方式是因为哪些业务约束的限制，打破这些业务约束规则可以为公司节省多少成本。这样的分析可以为部门领导的决策和部门之间的协同提供明确的决策依据，提高决策效率。

l 推动上下游部门管理模式和数据质量的提升

通过供应链智能决策平台的建立，反向也可以促进和带动规划和计划决策上下游部门管理模式和数据质量的提升。

首先，对公司运营管理各环节的数据梳理过程中发现的问题和标准化成果反馈给规划和计划上下游，有助于提升兄弟部门的数据质量。另外，数据自动化对接要求上下游部门数据格式规范，也反向推动了上下游数据标准化的建设。

其次，基于智能决策平台生成的供应、库存、采购等规则，可以为上下游部门提供标准的业务规则，作为其他管理系统和管理工具的规则输入。例如供应规则发送给OMS系统作为订单寻源规则，降低手工处理例外订单的比例；对单产品端到端供应链路成本透视分析，识别成本显著过高的产品，推动营销端产品整合以及长尾产品的管理。

供应链敏捷性和韧性的提升

当前时代是高度不确定性的时代，突发事件频发，销售端可能因为不同渠道不同平台的促销导致需求激增，供应端也可能因为疫情、事故、政策等不同外部原因导致供应能受限甚至于供应链阻断。这样的时代对于企业供应链的敏捷性和韧性都提出了极大的要求。基于供应链决策平台快速场景功能和高自动化、高灵活性的特点。总部供应链团队发展出一套高敏捷高韧性的事件管理方案：

l 事件发生前

基于团队对不同事件（如需求激增、供应受阻等）的评估，利用智能供应链决策平台，生成事件在不同严重程度下的应对策略和对供应链的影响。例如，某一区域供应受阻时，采用哪些工厂支援供应是最合理的；需求增长工厂产能不足时，从哪些工厂调拨是最合理的。同时分析这些不同的应对策略对于成本和时效的影响分别是什么。通过将这些应对预案与各职能团队充分进行沟通，为事件发生做出充足的提前准备。

l 事件发生时

通过判断事件发展的严重程度，选择应对预案安排执行工作。由于先前就预案与各职能团队进行过充分沟通，可避免由于事出突然导致的管理团队忙于救火，执行团队无明确的应对指导方案的问题。接着，在事件过程中，代入实际数据重新运算，快速可得到调整方案，稳步应对突发事件。

绿色供应链实践

虽然国内食品饮料行业对于ESG职能建设尚处于初期阶段，青岛啤酒也尚未建立一套完整的碳排放核算机制，但在智能供应链决策平台的运用中，模型给出的的优化方案在降低碳排放方面仍是起到了重要作用。具体体现在以下三个方面：

l 优化运输成本和运输时效

在满足业务约束和客户服务时效的情况下，采用更近的工厂进行发运，带来的运输阶段的碳足迹下降。

l 优化生产成本

在团队复盘后发现，生产成本占优势的工厂，往往是因为两个原因：1.工厂的生产管理效率高，工厂在一定碳排放量下生产更多产品；2.工厂使用了清洁能源或循环能源，如有些工厂的供电采用水电/风电，有些工厂酿造环节的加热使用城市发电或供热产生的热蒸汽。决策模型倾向于更多使用这类工厂，尽量避免使用生产效率低、能源价格高的工厂，这样的优化也带来了生产环节碳排放的下降。

l 循环经济的践行

月度/周度计划层后续会逐步建设旧啤酒瓶的回收计划和运输时使用的标准化托盘的循环计划，为公司赋能并优化循环经济的践行。

07智能决策平台实践中的亮点

真正盘活了数据资产

食品饮料行业企业经过近十年的信息化建设，大多都积累了一定的运营数据。如何正确使用这些数据为企业管理决策提供价值，是近些年来许多企业遇到的一个难题。在实践过程中，企业往往遇到数据不标准、不准确，数据处理和分析工作效率较低，数据分析缺乏科学模型结构支撑，数据分析结果难以解释、难以达成公司部门间的一致认可等障碍。为此，许多企业也尝试了不同的解决办法，如雇佣咨询公司梳理管理流程和团队架构、上线实施大数据中台项目、定制开发特定节点的软件解决方案等。这些方式有的取得了一定的成功，有的执行失败了，不仅没有达到预期的业务目标，反而使数字化成为日常工作的一个负担，变成了“为数字化而数字化”。

青岛啤酒通过智能供应链决策平台的建设，为行业探索出了一条可行路径。以“自上而下”顺序搭建的应用场景决策模块为目标指引，通过有范围、有目标的标准化数据中台搭建，形成一套“数据层支持应用层使用，应用层促进数据层完善”的有机体系。数据的标准化和应用场景决策模型的建设需要逐步推进，数据和决策场景应与团队的管理和执行能力对应，非毕一日之功可成。只有以正确的路径为指导，以正确的步调来实施，以实际情况出发并在实施过程中及时调整，才能够完成一套体系化、科学化、智能化的供应链决策系统。

智能算法赋能企业打破传统模式

青岛啤酒的供应链智能决策平台，其最显著的特点是，不单纯地将现有规划和计划的模式线上化，而是有效利用数字化技术的特点，优化传统供应链管理模式，赋能团队进行更全面、更智能化的供应链决策。

行业内企业谈及供应链管理，多会引用ASCM协会在1996年提出的SCOR模型，即从研发、计划、采购、生产、运输、售后看成是一个一维链条的管理模型。然而在2022年9月，ASCM提出了新的SCOR模型框架，新框架是以二维的网状结构将供应链条上的各个节点看作相互关联、有机结合的一个关系网，强调供应链管理中央统筹协同（Orchestrate）的功能。新的视野对于供应链管理提出了新的要求，传统流程驱动的线性管理模式需要被全局统筹考虑的中央统筹协同模式所替代。

提升供应链韧性和敏捷性

我们可以清晰地感知到，现今的时代，变化已成为新常态。如何在变化的过程中提高供应链的韧性和敏捷性，使整个供应链运在变化中能保证应对危机事件的能力，已成为企业供应链的核心竞争力之一。针对突发事件提前制定场景化预备方案，在事件到来时快速调整供应链规划和计划方案的能力，已成为企业供应链管理团队必须要具备的能力。

青岛啤酒结合供应链智能决策平台建立的事件管理模式，帮助供应链管理团队清晰预知事件的发生对于整个供应链的影响，在事件发生时能够及时调整供应链计划形成应对方案，大大提升了青岛啤酒供应链的韧性和敏捷性，助力青岛啤酒更好地在VUCA时代应对供应链遇到的挑战。

08未来发展机遇与挑战

全链条数字化集成供应链

伴随着整个消费品行业进入存量市场竞争的阶段，公司对降本增效提出更高的要求，而打通和优化整个端到端供应链链条的协同及优化，尤其是拉通供应商端和经销商端的协同，是下一步工作的努力方向，这将给整个产业链带来更大效益和柔性。

但打通整个端到端供应链链条同样面临巨大挑战。首先，公司内部各组织的数字化水平参差不齐，造成数据的连接和获取难以形成自动化；其次企业组织的责权及流程需要进一步升级优化；再有就是企业的上下游的协同需要设计一套多方受益的生态机制。

技术迭代促进供应链数字化决策

供应链决策的重要前提是数据的可获得性、准确性和及时性。在过去主要是依靠人工录入系统或线下维护数据的方式记录数据，其准确性和及时性给企业决策带来挑战，但随着IOT、5G以及自动化技术的发展迭代，将大大提升企业数据获取的准确性及效率，从而进一步促进供应链数字化决策。