“Internet+”下智能供应链的新技术与“产业供应链+”创新_互联网+论文

“Internet+”下智能供应链的新技术与“产业供应链+”创新_互联网+论文

新兴技术与“产业供应链+”——“互联网+”下的智慧供应链创新,本文主要内容关键词为:供应链论文,互联网论文,智慧论文,产业论文,技术论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

      [中图分类号]F270.7 [文献标识码]A [DOI]10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2015.22.003

      近年来,全社会各行业都兴起了对产业互联网创新的探索和实践,特别是2015年李克强总理在《政府工作报告》中首次提出“制定‘互联网+’行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展”①后,全国掀起了互联网“+”各行各业、各种要素的热潮。然而“互联网+”的内涵究竟是什么?“互联网+”如何真正提升企业竞争力,尤其是在当今很多实体产业面临严冬的时候如何提升产业供应链能力?又如何实现“互联网+”,这是各行各业需要静下心来思考的重大课题。

      “互联网+”的本质——三大产业的智慧供应链

      互联网、物联网和云计算等现代科学技术为什么对实体产业具有如此重要的作用?如何去理解这些要素对产业供应链的影响?要解决这些问题,首先需要了解产业供应链的本质以及目前中国企业面临的挑战。产业供应链是一种系统论视角下的产业运营体系,其初衷在于通过打破组织内部及组织间业已存在的业务孤岛、信息孤岛,有效地规划和管理产业链上发生的供应采购、生产运营、分销和所有的物流活动,特别是产业链所有相关方之间的协调和合作,实现商流、物流、信息流和资金流的高效整合②。显然,这一目标的实现意味着在管理上要实现“四个有机化”,即“产业组织网络的有机化”、“产业价值网络的有机化”、“产业物流网络的有机化”以及“产业资金网络的有机化”。“四个有机化”是相辅相成的管理流程,相互影响、相互作用。

      显然,企业一旦实现了“四个有机化”,抵御风险的能力就会增强,核心竞争力就会形成。而问题的关键就在于“四个有机化”不会那么容易实现,主要原因涉及主观和客观两个方面。从主观上讲,一个单一企业无法及时、全面地掌握产业链的各种状况、各种活动和各类主体,即便有合作者愿意协调、沟通,也缺乏有效的互动和协调手段③。从客观上讲,今天的产业活动越来越复杂、越来越广泛,商业活动也越来越国际化、全球化,而因由空间、时间上的差异④,“四个有机化”往往难以实现。而“互联网+”却为这些目标的实现提供了良好的契机和途径,也就是说,互联网(包括移动互联网)、物联网、云计算、大数据这些新的技术创新和手段,一旦融合进产业供应链管理中,不仅可使得上述问题迎刃而解,而且进一步创造出高度智能化、服务化的供应链体系,也就是智慧供应链(Intelligent Supply Chain)。

      具体讲,智慧供应链对各个产业的影响是深刻而又全方位的。首先从第二产业、即工业制造业的视角看。目前中国制造业虽然取得了飞跃性的发展,成为了世界制造中心,然而能耗较大,此外产业链竞争力不足、高技术附加值不高、边际效益递减⑤等都是目前生产制造业面临的挑战。正是这样的一种状况,使得如何提升产业供应链竞争力成为了生产制造业发展的核心。而互联网、物联网和云计算等现代技术对产业的变革和影响主要表现为三个方面:一是形成信息数据嵌入式的全周期技术或产品开发与生产管理。即通过现代新型技术的运用,集成有动态数字存储器、感知和通信能力,承载着在整个供应链和生命周期中所需的各种必需信息,使得整个生产制造管理能实现智能化的全程有效控制和管理⑥。因此,技术和产品的提供不再是简单地实现其使用价值,而是透过产品和技术蕴含的信息和数据来实现全周期的管理,在能量消耗整体最小的状况下,使得客户能实现发展的价值。二是形成自组织的产业生产过程和生态化。即能集成所有的产业主体,形成跨条线、跨部门、跨区域,与政府、企业、行业协会等广结联盟,物联网和互联网相融合的产业共同进化的生产体系,既实现自组织的价值生产,同时又能提升整个产业网络的竞争力,最终实现产业可持续和可循环。三是拓展的产业服务化网络。以技术为核心、服务为节点,以工作量为缓冲,以直接或间接服务供应商、整合服务集成商、直接或间接服务客户为成员,包括水平结构、垂直结构、斜向位置三个维度,以及管理、监控、分解或集成流程链接四种方式建构的从初始供应商到终端客户的复杂网络⑦。在这一过程中,既能实现活动的高增值性,又能实现生产管理的标准化。

      除了生产制造领域发生的供应链变革之外,智慧供应链同样发生在第三产业,特别是商业流通领域。传统的商业流通领域同样面临着诸多的问题,诸如媒介渠道复杂且不融合,流通渠道相对冗长、混乱,经营活动对应市场的变化相对迟缓等,而互联网和物联网却为改变这一状态提供了契机。事实上,伴随着这些年互联网,特别是移动互联网的发展,商业云端化的“产业生态链”正在形成、扩大,其商业化应用就是社会化商业新生态,即由社会化媒体、搜索引擎、电子商务、移动互联网组合而成的社交网络,即云平台+三屏(手机、电脑、电视)合一+SoLoMo(社交—位置—移动)的新商业生态系统。这一新的商业生态系统催生了商业智慧供应链的形成,商业智慧供应链具体表现为:第一,形成了跨媒体、多要素的无缝整合平台。亦即传统电脑(台式PC+笔记本)、平板电脑、手机、电视等,正在共享同一个媒介资源⑧。同时服务或商业中的多种要素,包括交易、物流、服务传递、信息和金融等要素高度融合。第二,C2B新商业模式的确立。C2B是迎合客户追求自我个性的一种商业模式,是云商业时代独有的创新商业模式之一,这种模式将高高在上的高级定制变成了普通消费者都可以体验、享受的服务。同时C2B将激发设计师、众包、消费者自我设计、粉丝团认同设计等多种创意形态得以转化为真实的产品及服务⑨。第三,营销/价值智能化。从商业智能(Business Intelligence,BI)发展而来的大数据技术里,逐步诞生的营销智能化(Marketing Automation,MA)技术,将搜索引擎优化(SEO)、网络营销、植入(插件)营销、社会化媒体、跨媒体数据源处理、CRM(客户关系管理)、社交化销售等市场营销及服务过程整合在一起,提供智能化的客户搜索、培育、筛选管理,为导向最后的交易和服务提供源源不断的“客户池”。

      智慧供应链还有一个更为重要的应用领域便是第一产业——农业。长期以来中国的农业是在三大产业中发展最为缓慢且挑战较大的领域,这包括农业生产的小农分散导致的农业经营效率较低、农产品经营模式粗放,忽略终端,远离农户、竞争同质化导致农产品价格和信息传导机制不畅等,因此,推动农业产业的现代化是当今中国经济发展最为重要的领域之一,“互联网+”能否真正结合农业产业的特点,通过智能化的方式贯通农业产前、产中和产后三大领域,涵括各种农产品的物流链、信息链、价值链、组织链四大链条,连接产前、生产、加工、流通、消费五大环节,形成农业的智慧供应链,这是未来产业发展的核心。具体讲,农业智慧供应链也应当体现为三个方面:一是优化农业供应链结构。即能充分弥补薄弱的次链,在单个环节上,打破小农生产模式,将次级链条中诸如农资采购、生产种植、播种灌溉、施肥收割等各个环节充分细化、专业化、智能化,提高整个农业供应链效率。二是农业组织的有机生态化。在各环节充分专业化的基础上,须以平台企业或有实力的农户组织为主,进行一体化经营,打通产业链五大环节,实现农工商、产供销的有机结合,利用互联网和物联网,疏通信息和价格传导机制,改变产业链各环节分散无序的现状。三是产业链聚合化、服务化。要将分散的农户组织化并嵌入产业链,这是发展壮大现代农业产业链组织系统的核心。一方面,可以有效改变单个农户在竞争中的弱势地位,降低风险,提高收益,提高产业链效率;另一方面,可以有效集中农户需求,促进专业服务,充分利用目前的移动互联网和小微金融的优势,服务农户。

      显然,上述三大产业领域的智慧供应链建设和发展才是当今中国产业发展的关键,“互联网+”的核心并不是简单的互联网、物联网、云计算等技术性的手段,或者将“互联网+”作为一种标签贴到所有的产业上,而是透过这些新兴技术和方式的运用,形成“产业供应链+”,亦即我们所说的产业智慧供应链。

      智慧供应链要素集合——六大能力体系

      智慧供应链作为供应链发展的新趋势,应当如何确立和发展?或者说智慧供应链的核心要素和目标是什么?探索这一问题,可以从供应链管理的核心三要素来加以分析。三要素指的是一种特定供应链的形成,往往是由三个方面决定的:网络结构、业务流程以及管理成份⑩。网络结构指的是供应链的组织方式,业务流程是供应链活动的状态,而管理成分指的是供应链中的核心要素或者能力体系。

      从管理成分或要素的视角看,“产业供应链+”形成的智慧供应链需要拥有六个方面的能力:一是能确实因应供应链客户的真实价值诉求。了解供应链客户真实的价值诉求是拉动式供应链的前提,而要能做到这一点就需要能真正洞察客户内心深处的经济和情感诉求,而不是外在的产品和业务需求(11)。要实现这一目标就需要通过新兴技术和手段把握我们称之为“价值雷达”的能力。“价值雷达”指的是企业供应链实现的利益和客户得到的价值,有三个层面:第一层也是最基本的层次,从供应商的角度能实现最高性价比的产品和服务,而需求方得到的是使用价值。第二层是供应商能实现供应链所有权成本降低,而需求方得到的是情感价值。第三层也是最高的层次是供应商不仅能够降低供应链所有权成本,而且还能帮助客户降低各种机会成本,而此时需求方得到的是发展的价值,即实现了客户自身很难实现的状态,获得了超额收益。显然,如何运用互联网、物联网、大数据等各种现代化的技术辅助企业实现从第一层面向第三层面的发展,及时追踪和捕捉到客户的真实需求信息和状态,进而灵活地提供相应的服务,是智慧供应链需要形成的核心能力之一。

      二是互联网使能下的供应链全程可视化。供应链全程可视化管理指的是供应链参与各方能够对供应链全过程、国内、国外市场的状态和运营及时地反映,以及追踪物流、交易的状态和活动,做到对供应链运营过程的及时监测和操控(12)。显然,这一目标在传统的产业供应链模式下较难实现,其原因在于供应链参与者复杂,信息系统不一致,人工干预较多,很难确定零部件需求和消费比率、监控和管理生产订单和处理,以及供应链运营的关键性能指标(KPIs),其结果容易产生供应链低库存周转,高安全库存、资源配置失调而造成浪费、缺乏制造有效性和高效性、供应商质量无法保障,以及过多产品召回。因此,如何实现供应链全程可视化成为智慧供应链的关键,而这一能力的形成,就需要借助物联网、物联网、RFID等技术建立真正标准化、规范化、可视化的供应链网络。

      三是建立模块化的供应链运营构架。智慧供应链追求的是充分应对真实的价值诉求,及时、有效地设计、建构和运营供应链体系,也就是说运用模块化方式进行供应链集成,能迅速地运用自身、外部第三方等主体或机构的能力建立起独特的供应链竞争力,在不破坏原有体系的基础上实现供应链服务功能的快速定制,具有良好的智能反应和流程处理能力(13)。也就是说智慧供应链的柔性组织,其能力更为强大。

      四是实时的供应链计划与执行联接体系,即供应链计划与执行体系的联接能在数据和流程两个层面同时实现。供应链计划和供应链运营执行要行之有效,必须能够实现数据、信息同步化(14),并且有相应的组织和管理流程。无论是计划层面还是执行层面,所需要的数据和信息既包括历史的,也包括正在发生的和将要发生的。因此,同步化的概念在于进行供应链计划时运营层面的过往、即期以及可能的信息和数据能及时获取,并指导供应链规划;与此同时,在执行供应链活动时,又能根据实际正在发生的状况和下一步需要执行的活动,及时配置资源和能力,使得供应链执行过程稳定、有效。

      五是完善的报告与绩效管理,以及良好的供应链预警。即能运用供应链分析工具比较预期与实效,实现统计性流程控制,防范因供应链运行超出预计范畴,导致供应链中断或产生其他风险(15)。智慧供应链管理的核心是在实现高度智能化供应链运用的同时,实现有效、清晰的绩效测度和管理,建立贯穿供应链各环节、各主体、各层次的预警体系,能轻松实现供应链活动的持续进行、质量稳定、成本可控。

      六是建立、运营精敏化供应链。供应链精敏化指的是供应链智能敏捷化(即快速响应和服务)与高效精益化(即总成本最优)相结合。精敏化(leagility)这一概念最初是由Ben Naylor提出(16),以往精益(lean)和敏捷(agile)被认为是供应链运营的两种状态,两者相互独立,各自对供应链价值的四大要素(即效率、成本、服务和速度)产生不同的影响作用。也就是说如果产品业务多样性程度较低、市场变动较小,则可以建立高效率、低成本的精益供应链。反之,如果品种变异较大、市场波动性较强,则可以建立追求速度和服务的精益供应链。Naylor则认为在同一个供应链体系中精益和敏捷是可以同时实现,并不相互排斥,这里的关键在于如何根据市场的状况和产业运营的特点,设计和安排解耦点(decoupling point),也就是持有库存缓冲点。智慧供应链的建立就是要运用互联网、物联网和云计算等现代技术实现解耦点的前移,使得所有供应链环节,特别是终端客户的行为变化能够及时得到反映、掌握和分析,解耦点能够沿着供应链向上游推移,在保证服务质量和下游低库存成本的同时,也能实现上游生产运营有序、稳定和高效。

      智慧供应链核心结构——信息治理

      智慧供应链作为一种新型技术支撑下的供应链创新体系,需要在供应链结构上建立产生、形成和管理“智慧”的机制,亦即作为供应链服务的提供者,其所建构的不止是自身的信息化系统,更需通过内部信息化系统以及集成供应链系统,实现供应链全过程的信息收集、过滤、分析、管理、生成和传递,从而保证所有参与主体在交往过程中产生高质量的业务、流程、数据和行为,最终创新价值,这一核心实际上就是智慧供应链中的信息治理。

      信息治理(information governance)是一个全新的概念,它与IT治理有一定关联,但又有很大的区别。IT治理是公司治理的一部分,它是“一种领导、组织IT结构和流程,以保证组织的IT系统能维持和扩展企业的战略和目标”。由此可见,IT治理只是企业战略和IT整合的工具,而不能解决为实现供应链价值,信息产生、运用、处理和交换的方式。此外,IT治理过于强调通过对系统的控制来实现IT与战略的结合,忽略了信息化运用产生的创新性行为,或者价值重新创造的过程。2004年Donaldson和Walker创造性地提出了信息治理的概念(17)。信息治理涉及建立环境和机会、规则和决策权,以评价、创建、搜集、分析、传递、存储、运用和控制信息,以解答“我们需要什么信息、如何运用这些信息、谁负责”等问题(18)。显然,信息治理行为包括了交易管理、规则确立、信息安全、数据流管理以及信息的全生命周期管理等。

      有效的信息治理,需要解决好四个问题:第一,如何建立起有效的信息源和信息结构。也就是说在供应链建设的过程中,要考虑为了实现供应链效率,并且为利益各方产生协同价值,需要什么样的信息?这些信息与大家共同追寻的目标是什么关系?这类信息从何而来?运用什么手段可以获得?这些问题的解答,需要处理好信息源、接收地以及信息管理三者之间的均衡关系,这样一组一组的三角关系构成了信息治理最基本的单元。例如,当金融机构向中小微企业提供融资服务时,需要掌握客户企业真实的物流信息。这一目标的实现就涉及了信息源、接收地和信息管理的三角关系。信息源可能是多种多样的,如借助于物联网形成的货物流动信息、海关形成的通关信息、商检发出的产品数量、质检信息等。而作为接收方需要的是关于货物价值的完整性、保全性的信息。这就需要从事信息管理或规制的组织将零散的、不同渠道产生的信息进行整合、挖掘并生成、传递给接收方。这种三角关系一旦失衡,就容易产生各种各样的信息盲区和障碍,使得供应链运行发生中断。

      第二,如何保障信息的可靠、安全和运用。信息可靠指的是信息可信、可以据此采取相应行动。如果供应链服务集成商根据客户企业的财务报表决定某项服务提供与否时,一定能确认这份报表是真实可靠的,而一旦信息失真必然导致灾难性结果。信息安全则是信息在生成、传递和使用过程中能被应该接收的主体获取,而不发生信息的泄露或外溢,或者违反了法律和隐私规定。信息运用则是说获取的信息是能用来解答挑战、了解状况、解决问题、做出决策。而信息的上述三个特征的实现,很明显的就需要在IT建设、信息形态、业务等级和流程规范管理上下工夫。

      第三,如何实现信息的持续与全生命周期管理,亦即信息能否持续地产生、推进和应用,并且能有更多的利益相关方参与到信息生成、分享的过程中。要实现这一目标,需要信息规制方处理好两个关系。一是,所有供应链参与方间通过分享、学习和沟通所建构的信息域,即供应链各方共同努力提升信息的质量、信息的处理和信息的应用。二是,供应链参与方与外部管理方之间的信息互惠和管理改进。任何业务信息都难免受到经济、政策和制度的影响,因此,要真正实现信息的可持续,就需要与制度管理方形成信息互动。

      第四,如何实现信息获取、处理的代价或成本可控。信息的获取是有成本的,诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格勒指出信息的获取程度是由边际收益和边际成本的均衡决定。在“互联网+”时代,如何通过更为有效的供应链参与主体的网络建构降低信息获取成本已成为今天信息治理的核心问题,或者说今天的网络建构是由信息化驱动的。阿里巴巴一达通与国外机构合作以实现有效的海外客户征信就是这种行为的佐证。因此,智慧供应链不仅通过网络管理信息,而且也根据信息的要求,推动网络的再创新。由上可见,信息治理是一个广义的概念,它是供应链所有参与方运用共同信息实现互动的过程,通过确立起规范性的行为基础,实现产业供应链的价值创造。

      智慧供应链流程实现——“四化”所对应的管理变革

      智慧供应链的实现在流程上有赖于“四化”管理,即供应链决策智能化管理、供应链运营可视化管理、供应链组织生态化管理、供应链要素集成化管理。这四个方面分别对应了供应链管理的宏观战略决策层面和微观运营层面,以及供应链管理主体组织层面和客体要素层面。这四个层面能够有效地落地并产生绩效,同时能够很好地结合,相互作用、相互促进,智慧供应链就得以确立,真正推动三大产业的发展和企业创新变革。

      供应链决策智能化。供应链决策智能化指的是在供应链规划和决策过程中,能够运用各类信息、大数据,驱动供应链决策制定,诸如从采购决策,经制造决策、运送决策,到销售决策全过程,数据驱动的决策制定(Data-driven Decision Making,DDD)指的是决策制定的执行是基于数据分析而不是简单凭管理者的直觉。数据驱动的决策制定对于企业的作用是不言而喻的。Brynjolfsson对数据驱动的决策制定对企业的绩效影响进行了研究,发现一个企业如果将自己标榜为数据驱动型的企业,那么他们对自己的财务和运营结果能做出更加客观的评价(19)。数据驱动型的决策使企业不仅能从数据分析中有所发现,就像沃尔玛发现啤酒和尿布的联系,还能提高企业决策制定的准确性。

      具体讲,供应链决策智能化主要是能通过大数据与模型工具进行结合,并通过智能化以及海量的数据分析,最大化地整合供应链信息和客户信息,有助于正确评估供应链运营中的成本、时间、质量、服务、碳排放和其他标准,实现物流、交易以及资金信息的最佳匹配,分析各业务环节对于资源的需求量,并结合客户的价值诉求,能更加合理地安排业务活动,使企业不但能够根据顾客要求进行业务创新,还能提高企业应对顾客需求变化所带来的挑战。显然,这一目标的实现就需要建立起供应链全过程的商务智能,并且能够将业务过程标准化、逻辑化和规范化,建立起相应的交易规则。

      供应链运营可视化。要实现企业供应链的优化,提高供应链运作的协调性关键是充分运用互联网、物联网等信息技术,实行供应链全程可视化。而供应链可视化就是利用信息技术,通过采集、传递、存储、分析、处理供应链中的订单、物流以及库存等相关指标信息,按照供应链的需求,以图形化的方式展现出来,其主要包括流程处理可视化、仓库可视化、物流追踪管理可视化以及应用可视化。而通过将供应链上各节点进行信息连通,打破信息传输的瓶颈,使链条上各节点企业可以充分利用内外部数据,这无疑增加了供应链的可视性。而供应链的可视化不但可以提高整个供应链需求预测的精确度,还能提高整个链条的协同程度(20)。

      从实现的路径上看,要实现供应链运营可视化,就需要从以下五个步骤入手:第一,能及时感知真实的世界在发生什么?也就是在第一时间获得、掌握商业正在进行的过程、发生的信息,或者可能发生的状况。这一目标的实现就需要在供应链全过程运用传感技术、RFID、物联网技术手段捕捉信息和数据,并且这些技术的运用和获取的信息应当覆盖供应链全过程、各类组织,以保证信息不是片段、分割的;第二,预先设定何时采取行动?即在分析供应链战略目标和运营规律的前提下,设定事件规则,以及例外原则;第三,分析正在发生什么状况?这需要分析者具备一定的能力,以有效地分析所获取的信息和数据。Tobias和Cheri(2015)的调查发现,预测(定量和定性的)、最优化、统计学(估算和抽样的方法),以及经济学(决定机会成本)的相关技能对于数据分析非常重要。除了这些相关学科技能外,数据操作以及沟通与人际交往的能力对于分析的运用也很重要,因为数据操作的技能要求数据科学家能从数据库和资料库中提取交易信息,并且还能从社交网站上获取顾客相关信息并与企业内部的数据进行整合,也就是需要数据科学家能够对结构性数据和非结构性数据进行整合分析。而对于沟通与交往技能来说,数据科学家不仅需要很好地处理数据,并且也需要将数据中获得的见解能有效地(诸如图形化的方式)传达给相关人员;第四,确定需要做什么?在获得商业应用型的、图示化的分析结果之后,供应链各环节的管理者需要根据此前确立的商业规则、例外等原则,知晓需要运用什么样的资源、优化工具如何对供应链运营进行调整,形成良好的供应链方案;第五,采取什么样的应对措施?即为了实现上述调整优化目标,具体采用什么措施实现供应链资产、流程的调整与变革。

      供应链组织生态化。供应链组织生态化指的是供应链服务的网络结构形成了共同进化的多组织结合的商业生态系统。商业生态系统(Business Ecosystem)最早是由James Moore(1993)在《哈佛商业评论》上发表的文章《掠食者与猎物:新的竞争生态》中提出。他结合生态学理论,指出商业生态是以组织和个人的相互作用为基础的经济联合体,它是商业世界的有机体。一个商业生态系统包括消费者、主要生产者、竞争者以及其他的风险承担者。其中主要生产者是商业生态系统的“关键物种”,在协同进化过程中起着重要的作用(21)。后来他进一步完善了商业生态系统的内涵,将其定义为“由相互支持的组织构成的延伸的系统,是消费者、供应商、主要生产者、其他的风险承担者、金融机构、贸易团体、工会、政府以及类似政府的组织等的集合。这些集群以特有的自发性、高度的自组织以及某种偶然的形式聚集到一起”。显然,商业生态系统理论认为众多的组织和个体都是价值创造的一部分,相互之间共同作用,有机地组织在一起,发挥不同的角色,推动商业网络的形成、发展、解构和自我更新。这种生态化的网络结构产生的结果便是供应链组织方式和行为方式发生改变,即从原有的双边结构(dyadic),经三边结构(triadic)向四边结构(tetratic)转化。

      双边结构是一种传统的供应链关系,即以产品交易为基础的供需买卖关系。而三边结构供应链运营的核心不再是产品,而是服务。三边关系是由Li和Choi(2009)提出,他们认为在服务品牌创造的过程中存在着三种不同的主体间互动和价值协同行为,一是组织(或企业)与客户之间的互动,即做出承诺(making promise);二是组织(或企业)与组织中的成员或网络中成员之间的互动,即促使或促进承诺(enabling and facilitating promise);三是组织中成员或网络成员与客户之间的互动,即保持或支持承诺(keeping or supporting promise)(22)。四边结构是在三边结构基础上的延伸,这一概念由Chakkol等学者提出(2014),在供应链服务化过程中,服务的品牌和价值不仅是由供需双方,或者三方(即企业、客户、企业网络中的成员)的相互行为所决定,同时也受到他们同其他利益相关者的关系影响(23)。这是因为利益相关者能帮助企业(服务集成商)、需求方和微服务供应商带来合作中的合法性或者新的资源,继而促进各方合作关系的发展。因此,如何协调和整合四方关系和行为是生态化运营的核心。

      供应链要素集成化。供应链要素集成是指在供应链运行中能有效地整合各种要素,使要素聚合的成本最低、价值最大。这种客体要素的整合管理不仅仅是通过交易、物流和资金流的结合,实现有效的供应链计划(即供应链运作的价值管理)、组织(供应链协同生产管理)、协调(供应链的知识管理)以及控制(供应链绩效和风险管理),而且更是通过多要素、多行为交互和集聚为企业和整个供应链带来了新的机遇,有助于供应链创新。Tan等学者(2014)就认为企业可以通过互联网、物联网实现的大数据,即结构性和非结构性数据的整合,而获得新的想法或者更好的理解企业顾客、市场以及产品,并提出基于演绎图技术的分析构架,有助于企业将自己的能力集和其他企业的能力集进行整合,从而加强供应链的创新能力以获得整体的竞争优势(24)。

      具体讲,智慧供应链下的要素集成主要表现为通过传统的商流、物流、信息流和资金流等诸多环节的整合,进一步向几个方面的集成拓展:一是供应链与金融的结合与双重迭代,即将金融机构融入供应链运作环节,为供应链注入资金,解决了供应链中的资金瓶颈,降低了供应链的运作成本,提高了供应链的稳定性。而这一创新和产业供应链运营分不开,因为如今像物联网、云计算以及大数据分析等高新技术的广泛运用使金融机构能掌握供应链交易过程中产生的“大数据”物流、交易信息,将物流、交易管理系统产生的数据实时反映到供应链金融系统中,以达到对交易过程进行动态监控,降低供应链金融运行风险。同时又通过产业供应链运营,创新和拓展金融产品和管理,使得金融的物种(即业务形态)和金融组织(金融活动的参与者)日益多样化;二是消费活动、社交沟通与供应链运行的集合。消费活动和社交沟通作为一种人际交流和沟通的方式,已经开始融入到供应链运营过程中,这不仅是因为消费活动、社交沟通使得信息传播的方式和形态发生改变,从而使得供应链信息交流的途径多样化,而且社交沟通也改变了产业运营的环境和市场,使得供应链关系的建立和组织间信任产生的方式发生变革;三是互联网金融与供应链金融的结合,即将以依托于互联网产生的资金融通(如P2P、众筹等)、第三方支付等金融业务创新,与产业供应链金融(如贸易金融、物流金融和供应链融资等)紧密结合,既通过互联网金融降低供应链金融运营中的融资成本,拓展资金来源渠道,又通过供应链金融来有效解决互联网金融产业基础不足,风险较大的问题。

       ①李克强:《2015年中央政府工作报告》。

      ②Handfield R.B.and E.L.Nichols,Introduction to supply chain management,1999,Upper Saddle River:Prentice Hall.

      ③Thomas D.J.and P.M.Griffin,"Coordinated supply chain management",European Journal of Operational Research,1996,94(1),pp.1-15.

      ④Ila M.and T.M.John,"Global supply chain risk management strategies",International Journal of Physical Distribution & Logistics Management,2008,38(3),pp.192-223.

      ⑤陈清泰:《经济转型与产业升级几个问题》,《中国软科学》,2014年第1期。

      ⑥陈志文:《“工业4.0”在德国:从概念走向现实》,《世界科学》,2014年第5期。

      ⑦宋华:《服务供应链》,北京:中国人民大学出版社,2005年。

      ⑧⑨阿里研究院:《互联网+:从IT到DT》,北京:机械工业出版社,2005年。

      ⑩Douglas M.Lambert,Martha C.Cooper."Issues in Supply Chain Management",Industrial Marketing Management,2000,29,pp.65-83.

      (11)Vargo S.L.& Lusch R.F.(2008),"Service-dominant logic:Continuing the evolution",Journal of the Academy of Marketing Science,36(1),pp.1-10.

      (12)(20)Bob Heaney,"Supply chain visibility:A critical strategy to optimize costs and service",Aberdeen Group,2013.

      (13)Ro Y.K.,Liker J.K.,Fixson S.K.,"Modularity as a strategy for supply chain coordination:The case of U.S.Auto",Engineering Management,IEEE Transactions on,vol.54,no.1,pp.172,189,Feb.2007.

      (14)Hahn C.K.,Duplaga E.A.,Hartley J.L.,"Supply-chain synchronization:Lessons from Hyundai Motor Company",Interfaces,2000,30(4),pp.32-45.

      (15)Gunasekaran A.,Patel C.,McGaughey R.E."A framework for supply chain performance measurement",International Journal of Production Economics,2004,87(3),pp.333-347.

      (16)Naylor J.B.,Naim M.M.,Berry D.,"Leagility:Integrating the lean and agile manufacturing paradigms in the total supply chain",International Journal of Production Economics,1999,62(1),pp.107-118.

      (17)Donaldson A.and P.Walker(2004),"Information governance a view from the NHS",International Journal of Medical Informatics,73,pp.281-284.

      (18)Kooper M.N.,Maes R.,Lindgreen E.E.O.R.,"On the governance of information:Introducing a new concept of governance to support the management of information ",International Journal of Information Management,2011,31(3),pp.195-200.

      (19)McAfee A.,Brynjolfsson E.,Davenport T.H.,et al."Big data:The management revolution",Harvard Business Review,2012,90(10),pp.61-67.

      (21)Moore J.F."Predators and prey:A new ecology of competition",Harvard Business Review,1993,71(3),pp.75-83.

      (22)Li M.and Choi T.Y."Triads in Services Outsourcing:Bridge,Bridge Decay and Bridge Transfer",Journal of Supply Chain Management,2009,45(3),pp.27-39.

      (23)Chakkol M.,Johnson M.,Raja J.,et al."From goods to solutions:How does the content of an offering affect network configuration?",International Journal of Physical Distribution & Logistics Management,2014,44(1/2),pp.132-154.

      (24)Tan K.H.,Zhan Y.Z.,Ji G.,et al."Harvesting big data to enhance supply chain innovation capabilities:An analytic infrastructure based on deduction graph",International Journal of Production Economics,2015,165,pp.223-233.

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“Internet+”下智能供应链的新技术与“产业供应链+”创新_互联网+论文
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