中国信通院:数字化供应链标杆案例汇编(2023).pdf

当今世界正经历百年未有之大变局,黑天鹅、灰犀牛事件频发,掀起了逆全球化的浪潮、加剧了全球产业链的物理性隔离,造成了全球资源的结构性短缺、多重挑战为国民经济韧性增长带来严峻考验。产业链供应链作为全球经济一体化的产物,已然受到上述时代发展问题的波及,“断链”、“缺链”现象时有发生。面对时代发展中的挑战,只有安全稳定的产业链供应链,才能有效应对复杂多变的国内外政治经济环境。

党中央、国务院高度重视我国供应链安全及产业链稳定,并作出一系列重大决策部署:“十四五”规划明确指出要“形成具有更强创新力、更高附加值、更安全可靠的产业链供应链”;党的二十大报告中也着重强调,“要着力提高全要素生产率,着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。

随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,以5G通信、云计算、大数据、人工智能、区块链等为典型代表的新型T技术正加速与产业融合,通过网络、平台、产业三大体系构建,正实现全生产要素、全产业链、全价值链的全面连接。新型T技术也正有力支撑企业在研发设计、采购供应、生产制造、物流配送、客户服务等供应链全流程的转型变革及升级,并助力产业形成敏捷化、智能化、柔性化的新型产业业态,有力提升我国供应链安全及产业链韧性。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所长期研究并关注数字技术赋能产业转型及变革的相关工作。前期,依托企业数字化发展共建共享平台(EDCC),联合政、产、学、研、用多方力量,凝聚行业共识,分别打造形成面向转型者及赋能者的数字化供应链标准体系,并以评促用,持续推动产业革新。

为促进我国供应链数字化转型技术创新变革,推动数字技术赋能传统产业链转型升级并形成更具韧性、更加安全可靠的新型产业链业态,同时打造一批具有产业引领与推广应用效应的供应链/产业链数字化转型应用示范案例,加速我国数字化转型进程。中国信通院云计算与大数据研究所特向社会广泛征集,并形成《数字化供应链标杆案例汇编-2023》(以下简称“案例集”)。本案例集汇集来自通信、金融、制造、政务、能源、消费零售、化工等10个行业的供应链数字化转型实践案例,重点从需求分析、内容方案、实施成效等方面展开详细介绍,以供各读者参考。

感谢各界人士对本案例集的支持与关注,并欢迎各界单位持续投稿,我们将共同探索供应链领域数字化转型工作,努力为企业数字化转型工作提供参考!

中国西电集团有限公司成立于1959年7月,是我国唯——家以完整输配电产业为主业的中央企业,是以我国“一五”期间156项重点建设工程的4个项目为基础形成的,集科研、开发、制造、贸易、金融为一体的大型企业集团。

MRD物料即工业用品,虽然采购值较少,但是MRO物料管理的采购流程极为繁琐,物料复杂性高、管理难度较大,实际占用采购人员工作量的709%。目前工厂在发放过程中一般采用手工登记录入系统,错记漏记风险高,审批流程繁琐,经常出现倾用不及时现象;OEM紧固件广泛应用各种机械、设备、车辆、船舶、铁路、桥梁、建筑、工具及仪器仪表等倾域。

制造企业在生产过程都需用到紧固件和MRO物料,品类众多,消耗量大,其生产管理苦遍存在以下问题:

1.领料随意无记录,浪费严重:据调查,部分工厂浪费比例高达20%。

2.找料盘点费时,效率低下:员工领取物料时,无法定位物料位置;仓管员需要定期盘点库存,

3.紧固件种类多,盘点过程长,费时费力。

4.无实时库存,存在缺料风险:仓库管理员只有盘点库存时,才能清超各物料的实际库存量,不能及时察觉到已经达到库存预警值的物料造成缺料风险。

5.数据分析缺失,无计到采购:不能通过数据分析,制定合理的采购计划,存在部分物料因采购不合理而造成库存呆滞。

西电作为国有电气制造行业的倾头羊,来持精益管理的理念积极寻求改善,拥抱工业数字化;面对复杂的OEM紧固件及MRO工业用品管理的管理痛点,最终选择了工业用品智能仓储解决方案。

案例介绍

2.1方案整体描述

工业用品智能仓储数字化解决方案基于工业互联网+物联网实时在线监测库存,根据不同MRO物料的应用特性,从线边的紧固件、个人防护用品、行政办公用品及辅料仓库,将MRO实现全面管理数字化。

硬件为智能仓储设备及留能无人仓,所配合的软件包括设备端APP,手机端APP、工业用品智能仓储管理系统等。其中智能仓储设备主要使用物联网相关技术,进行工厂数据信息的自动采集,并将数据传输到云端平台—工业用品智能仓储管理系统。自主研发的工业用品智能仓储管理系统,具有设备管理,统计分析、供应链管理,第三方系统集成等功能,并且结合大数据分析及人工智能算法,可以对物料消耗的实时趋势进行智能预测分析,从而高效精准的指导上游的供应链进行提前备货,大幅度地降低物料供应商的仓储物流成本,提升交付履约的效率;同时通过对物料消耗量及库存呆滞分析,结合智能推荐算法,可以对工厂所使用物料是否合适,是否符合当前生产现状做出智能推荐,赋能工厂的精细化运营。

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