《中国电子信息工程科技发展研究 智慧供应链专题》系统构建了智慧供应链的“三链四智”分析框架与发展图谱，内容围绕“三链理论”(物流链、信息链、价值链)和“四智路径”(数字智联、运筹智控、协同智构、系统智升)展开，深入探讨了智慧供应链的理论体系、技术路径、关键能力及行业应用。《中国电子信息工程科技发展研究 智慧供应链专题》详细介绍了运筹优化、物联网、AI技术与大模型、数字孪生与区块链等前沿技术在供应链中的应用，并结合京东、菜鸟、中兴通讯、海尔、宁德时代等企业的实践案例，展示了智慧供应链在提升效率、增强韧性、实现绿色可持续发展方面的显著成效。

目录
《中国电子信息工程科技发展研究》编写说明
前言
序章 1
0.1 全球供应链的数字化转型趋势 1
0.2 智慧供应链的定义与核心特征 4
0.3 国家与产业政策支持 7
第1章 三链理论——智慧供应链的核心维度 10
1.1 物流链：供应链的动脉 10
1.1.1 物流链的内涵与价值 10
1.1.2 智能物流的关键技术 12
1.1.3 案例分析：菜鸟物流中间运输网络的稀疏设计与匹配 优化 14
1.2 信息链：供应链的神经系统 15
1.2.1 信息链的核心功能与价值 15
1.2.2 数据共享与透明化技术 18
1.2.3 案例分析：中兴通讯全球采购智能决策支撑平台 20
1.3 价值链：供应链的价值创造 26
1.3.1 价值链的协同创造与优势 26
1.3.2 柔性生产与生态圈协同创新 29
1.3.3 案例分析：海尔COSMOPlat工业互联网平台 31
第2章 四智路径——智慧供应链的升级方向 33
2.1 数字智联：供应链的数字化连接 33
2.1.1 什么是数字智联？ 33
2.1.2 IoT与数字孪生技术在供应链中的应用 36
2.1.3 案例分析：多点数智供应链数智化解决方案 40
2.2 运筹智控：供应链的智能预测与控制 44
2.2.1 运筹智控的内涵 44
2.2.2 运筹智控的优势 45
2.2.3 AI驱动供应链预测与决策 46
2.2.4 案例分析：美团实时智能调度系统的创新实践 48
2.3 协同智构：供应链的生态协作 50
2.3.1 协同智构的核心理念 51
2.3.2 协同智构的技术实现路径 54
2.3.3 案例分析：美的美云智数“T+3供应链协同” 63
2.4 系统智升：供应链的绿色与可持续发展 64
2.4.1 环境智能与绿色低碳供应链 65
2.4.2 弹性供应网络的智能构建 66
2.4.3 面向未来的智能系统进化 66
2.4.4 案例分析：宁德时代“零碳电池”全球战略 67
第3章 智慧供应链的技术支撑体系 70
3.1 运筹优化技术：智慧供应链的决策引擎 70
3.1.1 运筹优化技术发展历程 70
3.1.2 运筹优化技术实现路径 75
3.1.3 案例分析：沃尔玛直接采购与CPFR协同 97
3.2 物联网技术：智慧供应链的感知与连接 99
3.2.1 物联网的体系架构 99
3.2.2 物联网中的关键技术 101
3.2.3 案例分析：菜鸟基于IoT技术的物流无人车智能调度 104
3.3 AI技术与大模型：智慧供应链的智能化升级 109
3.3.1 定义和概述 109
3.3.2 AI驱动的智慧供应链 111
3.3.3 大模型赋能智慧供应链 115
3.3.4 案例分析：京东库存调拨和快速履约 117
3.4 数字孪生技术：智慧供应链的虚拟映射与优化 120
3.4.1 数字孪生的基本概念 120
3.4.2 数字孪生的核心逻辑 121
3.4.3 数字孪生的技术架构 122
3.4.4 案例分析：联想供应链控制塔的创新实践 124
3.5 区块链技术：智慧供应链的可信与透明保障 129
3.5.1 区块链的运行机制 130
3.5.2 区块链的技术特征 131
3.5.3 区块链在供应链中的应用 132
3.5.4 食品和药品溯源的案例分析 135
第4章 智慧供应链的行业应用 139
4.1 物流行业的智慧化升级 139
4.1.1 物流链全程优化与智慧化升级 139
4.1.2 无人化物流技术的规模化应用 142
4.1.3 全球化物流与跨境协同网络 146
4.1.4 案例分析：UPS系统优化配送路线 150
4.2 零售与电商的智慧供应链实践 152
4.2.1 需求预测与补货优化 152
4.2.2 库存布局与智能调拨 158
4.2.3 智能履约与用户体验提升 161
4.2.4 案例分析：亚马逊的供应链管理策略 164
4.3 制造业的智慧供应链转型 166
4.3.1 半导体车间AMHS发展历程 166
4.3.2 半导体车间AMHS问题背景与核心挑战 168
4.3.3 大模型+智能决策助力发展 170
4.3.4 案例分析：格创东智助力半导体智慧制造 173
4.4 汽车行业的智慧供应链转型 177
4.4.1 零部件供应链协同 178
4.4.2 整车生产柔性化 179
4.4.3 智能物流管理 181
4.4.4 案例分析：特斯拉智能工厂vs. 丰田精益管理模式 182
第5章 我国智慧供应链的热点和亮点 186
5.1 能源储运：智慧化供应链的新探索 186
5.1.1 能源智慧供应链的典型特征 187
5.1.2 能源智慧供应链的关键技术挑战 189
5.1.3 能源智慧供应链技术体系构建 195
5.1.4 能源智能化运营的案例分析 200
5.2 新能源汽车：智慧供应链助力产业转型 203
5.2.1 新能源汽车产业供应链智慧化转型基础 203
5.2.2 智慧供应链在新能源汽车领域的关键技术应用 206
5.2.3 案例分析：比亚迪智慧供应链变革 210
5.3 大模型赋能：智慧供应链的智能决策升级 211
5.3.1 大模型对需求预测的影响 211
5.3.2 大模型对库存管理决策的影响 213
5.3.3 大模型对履约决策的影响 214
5.3.4 大模型对供应链风险的影响 215
5.3.5 案例分析：京东时序大模型TimeHF的落地实践 216
5.4 高精度零部件制造业：智慧供应链保障产业链韧性 220
5.4.1 全链路特征与发展现状 220
5.4.2 智慧供应链在高精度零部件制造中的核心应用 221
5.4.3 案例分析：基于华星光电RTS系统的数智化突破 223
5.5 低空经济：智慧供应链推动新兴经济发展 225
5.5.1 智慧供应链支持低空经济 226
5.5.2 无人机和无人配送车在低空物流中的核心作用 227
5.5.3 低空经济带动产业链优化 228
5.5.4 案例分析：京东物流无人配送——打造行业标杆 230
5.6 我国智慧供应链的全球化实践 232
5.6.1 智慧供应链标杆企业的共性特征与发展模式 232
5.6.2 标杆企业的智慧供应链案例 234
5.6.3 智慧供应链的关键指标分析 240
第6章 智慧供应链的未来趋势 243
6.1 大模型 + 智能决策：智慧供应链的未来驱动引擎 243
6.1.1 大模型驱动需求计划升级 244
6.1.2 大模型驱动供应链的新型链路设计 247
6.1.3 大模型驱动库存模式升级 251
6.1.4 大模型驱动履约模式升级 252
6.2 智慧供应链系统2.0的演进方向 254
6.2.1 智慧供应链系统2.0核心特征 254
6.2.2 确定性平台到AI交互的自进化平台 255
6.2.3 高效的企业系统协同 258
6.2.4 进化方向的意义与挑战 260
6.3 数字孪生与智能工厂：精准化供应链管理的未来 261
6.3.1 数字孪生技术的前沿突破 262
6.3.2 智能工厂的柔性制造与资源配置优化 263
6.3.3 数字孪生与智能工厂的深度融合 264
6.3.4 案例分析：格创东智苏州华星CIM系统升级 265
6.4 可持续发展与绿色智慧供应链 266
6.4.1 背景现状 266
6.4.2 行业特点与核心难点 267
6.4.3 解决路径 269
6.4.4 案例分析：蔚来用户共创闭环生态 272
6.5 智慧供应链未来展望 273
6.5.1 供应链出海的机遇与挑战 273
6.5.2 供应链风险的识别与应对 275
6.5.3 构建面向未来的智慧供应链生态 277
参考文献 279
附录 309
A.部分重要概念中英文名称对照表 309
B.数学模型及参数定义 312
B.1 京东智能仓库整数规划模型 312
B.2 美团实时智能调度模型 315
B.3 京东库存分配模型 316
B.4 ORION路由问题 317

序章
　　0.1 全球供应链的数字化转型趋势
　　1.新技术驱动供应链变革的背景
　　在全球经济格局不断发生变化的过程中，供应链体系也面临着需要向更高形态升级的挑战。造成这种变化有两个原因：一是外部环境的持续扰动，二是新兴技术的快速发展。近年来，地缘政治冲突爆发、极端气候出现、自然灾害频发、重大公共疫情等事件，在给各个国家带来前所未有的灾难的同时，也使得各国的传统供应网络的脆弱性和断链等问题普遍显现。疫情影响下的供应链出现断供脱钩、交通阻断、停工停产等各方面的问题[1]，再加上俄乌冲突给世界能源供应带来的影响，这就倒逼着各企业不得不在全球范围内加速寻找新的供应途径并重建区域性的供给网络。这些时常发生的应急信号提示着各领域内的企业要尽快建设具有更强韧性和弹性的供应链。面对错综复杂的外部环境，企业要及时开发和部署数字化平台及智能化技术，帮助自身提升管理水平和运营效率，以数字化平台为依托，推动跨域业务协作和协同管理，可提前发现潜在风险问题，从而更快、更有效地抵御突发风险。
　　不断变化的消费者行为加快了企业的数字化进程，现在消费者的诉求从单一的规模化、低成本化转为对定制化、多样化以及实时响应的迫切需求，然而很多以规模和成本效益为导向的传统供应链，很难快速适应这样的变化。许多企业加速推进柔性化生产体系，布局可以承接个性化订单的供应链。例如，耐克在数字化工厂和灵活物流的基础上搭建“NIKEiD”平台，生产能够个性化定制的商品；又比如电商平台积极推动“当日达”“次日达”等快速配送服务，将物流前置至销售终端附近，使商品具备高频次、短周期的供给能力。根据数据显示，现阶段消费者更加重视产品的可循环、服务的快捷化。因此，企业一方面需要加快退货、换货的速度，提高服务效率；另一方面要强化自身的碳足迹管理，并将环保融入企业的日常运营管理中，同时兼顾自身的经营效益，从而使得企业获得利益。
　　新兴数字技术的发展正在使企业的运行方式以及企业的供应链管理方式发生变化[2]。借助于人工智能(Artificial Intelligence， AI)、物联网(Internet of Things， IoT)以及区块链等手段，企业大大提高了生产的信息流转速度及操作透明程度。例如，AI驱动的需求预测模型能够迅速感受到市场变化情况；IoT能够实现对供应链中物理资产的全生命周期可视化；区块链使得产品合规管理更可信。由于技术进步和行业的演变速度不断加快，企业面临的转型压力也日益加剧。因此，企业不能只是被动地响应，应该主动去建设能够做到实时感知、实时调度的供应链，这样才能做到灵活应对、智能化地运转。在这种变革趋势下，现在的供应链也不能只作为一个后方服务系统，而应是企业提升风险应对能力、创造持续竞争优势的关键力量。目前，智慧供应链已经成为驱动企业战略转型的强大引擎。
　　2.新冠疫情后全球供应链的挑战与机遇
　　新冠疫情这一构成国际关注的突发公共卫生事件，是截至目前*为直接导致全球供应链格局巨变的因素之一。疫情带来的突然封控、交通中断以及严格的防疫措施等限制，都让全球产业链断裂开来，致使大规模的原材料断供、工厂停工、货运积压等问题集中爆发。在一系列巨大冲击下，全球经济受到沉重打击，并给全球经济活动今后的发展埋下了极大隐患，同时也让广大企业经营者开始思考在全球格局下应该作出哪些调整，以及如何应变等问题。
　　疫情期间，原材料和关键零部件的供应频繁中断，对制造企业造成直接冲击。尤其是东亚和东南亚等关键生产基地因封控停工，使得许多核心部件无法按时交付，严重影响整个产品装配进度。以半导体行业为例，芯片供应的短缺迅速传导至下游产业，导致汽车和消费电子制造商频频减产、延迟交付，甚至一度令部分工厂被迫停工。除此以外，跨境物流同样面临着极其严峻的挑战。港口长期拥堵、集装箱短缺，以及航运价格持续飙升，使得国际运输压力倍增。根据数据显示，截至2021年，全球集装箱平均运费较2019年上涨近十倍。同时，国际航班锐减导致航空货运运力骤降，不少企业面临着“运不出、进不来”的尴尬局面，由此造成效率骤降、成本飙升的严重后果。疫情发生后，消费市场的节奏也被彻底打乱。消费者需求在短时间内出现剧烈波动，一些商品瞬间脱销，另一些却长期滞销。以往依赖历史数据预测的模型在这种情况下几乎派不上用场，导致很多企业在库存管理和补货决策上陷入混乱。面对市场冲击，企业一方面需要全力调配资源，保障医疗用品和生活物资的供应；另一方面又要设法应对非刚需产品滞销带来的库存压力。许多企业陷入“缺货风险”与“库存冗余”的双重困境。
　　即使如此，这场疫情也在无形中加快了供应链向数智化转型升级的步伐。由于外部环境的变化使得大部分企业认识到——仅凭现有条件下的人力与物力远远不足以保证在提升整体效率的同时降低风险。因此，各企业都在加快引入并应用各类数字化技术工具，以全面提升供应链的可视性、应急响应速度和智能化管理等能力。云计算应用得到推广，很多企业开始搭建“数据中台”，实现全球数据统一管理和业务协同[3]。IoT和数字孪生技术实现了对供应链全方位、全流程的实时感知及动态仿真，企业可以通过实时、快捷的方式了解上下游企业及物流公司的情况，并对物流受阻或者需求猛增的情况及时进行预判和调整[4，5]。例如，疫情期间京东凭借成熟的数字化供应链体系快速做出灵活调整，及时调度生产资源，配合政府迅速做好物资保障，克服封闭运营、减员增产的压力，同时通过协同自营物流、智能仓储、无人配送等举措，保持民生物资不间断供应，由此可见，京东智慧供应链体系在重大事件下具有强有力的应急响应及调控能力[6]。基于此，企业也开始从过去追求成本*优、库存*小化的思路转向更看重供应链韧性的方向，通过推进多源供应、区域化供应以及调整库存等措施，提高自身整个系统的抗压能力[7]。例如，苹果公司逐步把部分产能转移到印度或东南亚等其他地区，使得苹果公司不会像以前那样对单个国家依赖度过高，可以在一定程度上规避因地缘政治造成的风险。后疫情时代下，供应链管理开始注重提高供应链的韧性和保障稳定高效，并不是单纯把目光放在提高供应链效率上。越来越多的企业将打造智慧型供应链作为未来可持续发展的决定性因素之一。
　　0.2 智慧供应链的定义与核心特征
　　1.从传统供应链到智慧供应链的演进
　　传统供应链通常是线性的、层级制的，包括按订单生产(Make-to-Order， MTO)和按库存生产(Make-to-Stock， MTS)两种模式，主要是通过规模化生产和快速精准配送，来达到降低企业总成本的目的。此时，供应链中的企业都是通过合同联结在一起，在这一阶段，所有企业关注的重点在于如何做好物流和库存的管理工作。然而，此时信息的传递依然是依靠人工处理或者是小批量的数据交互，并不能很好地跟上物流和资金流的变化，所以造成整体协同效率并不是非常高[8]。当工业化时代的规模化生产、控制成本可较为顺畅地实现时，传统供应链模式可以满足企业发展，但是在当前经济全球化、世界大变革和融合化的背景下，面对新经济形态下复杂多变的环境，上述模式的局限性逐渐突出：一是各环节的信息孤岛问题；二是整体响应慢；三是缺乏协同与透明，这些都会阻碍全球供应链网络系统的全局调控。
　　随着数字技术不断创新及广泛应用，供应链由原来分散孤立转变为如今互联互通、智能的发展新模式，作为新的发展范式的智慧供应链也由此产生。智慧供应链*根本的特点是以数据驱动为基础，结合IoT、AI、大数据分析、区块链等技术促进信息流、价值流与物流的高效协同与动态调整(见图0-1)。这一新模式打破了传统供应链各环节之间长期存在的信息壁垒，并借助智能预测、自动决策与灵活调整机制大大提高了供应链的整体可视化程度、响应速度以及抗风险能力。
　　
　　图0-1 现代智慧供应链立体架构[9]
　　与此同时，供应链管理理念也在不断发生变化，由原来的注重企业的内部分工协作，更多地转为面向外部的需求协同以及客户体验，同时原本的封闭式供应链开始走向开放、平台化的网状结构。像亚马逊、阿里巴巴(简称“阿里”)这些领先企业，其供应链系统都能够根据实时的数据反馈来自动地优化库存，从而实现生产、配送等各个环节的动态调配和流程衔接，以及企业之间的资源共享与风险分摊。
　　总的来看，从传统模式转变为智能化模式不仅仅是在技术上进行升级，而是对整个供应链体系底层范式的一次全面重塑。未来，AI、区块链及量子计算等技术将会不断进步，进一步推动智慧供应链在预测准确性、灵活性和生态系统协同深度等方面不断延伸，为企业发展提供重要的支撑作用。
　　2.智慧供应链的“三链四智”框架
　　为了对智慧供应链的演进路径与发展进程进行全面剖析，本书构建“三链四智”的分析架构(见图0-2)，该架构在分析智慧供应链的同时，清晰地反映了结构要素和发展道路两部分内容。
　　图0-2 “三链四智”框架
　　“三链理论”具体指的是以物流链(实物流)来贯穿采购、生产、仓储、运输及分销环节的物料或产品的流动；借助信息链(数据流)采集、传输、处理与应用供应链网络中的全部数据；基于价值链(价值流)展开的面向客户与利益相关者的端到端的价值创造和传递行为。“四智路径”则揭示供应链智能化升级的过程与趋势：数字智联是各节点全部实现数字化、网络化的阶段；运筹智控阶段全面提升智能预测、智能优化与自主决策的能力；协同智构阶段构建多主体无缝协同的工作生态；系统智升阶段形成持续进化与自我优化的韧性体系。该框架将为企业的数字化转型提供全面有效支撑，并形成企业数字化转型的路线图。Lee与Shen在有关“一带一路”供应链创新的研究中提出，技术要取得革命性的变化就必须要与战略相结合、与生态系统相结合[10]，这就需要实现智慧供应链管理的技术和组织同步进行改革。