数智化供应链参考架构.docx
《数智化供应链参考架构.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数智化供应链参考架构.docx(27页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、前言3引言5数智化供应链参考架构61范围62规范性引用文件63术语和定义64缩略语75数智化供应链基本原则85.1 数智化战略驱动原则85.2 数智化系统设计原则85.3 数智化运营驱动原则85.4 决策智能化原则85.5组织生态化原则86数智化供应链整体参考框架86.1总体框架86.2基础设施层96.3业务运作层96.4 生态协同层96.5 管理保障层106.6 价值创造层107数智化供应链基础设施107.1 智能设备107.2 网络与连接107.3 数智化供应链工业互联网应用平台117.4 数据治理与智能算法127.5 信任与安全128数智化供应链业务运作141.1 数智化计划141.2
2、数智化采购151.3 数智化生产151.4 数智化履约161.5 数智化逆向171.6 韧性供应网络171.7 端到端数智化供应链智能运营189数智化供应链生态协同189. 1企业内协同189.2企业间协同1910数智化供应链管理保障2110.1数智化供应链战略设计2110. 2数智化供应链组织创新2210. 3数智化供应链企业人才建设23H数智化供应链价值创造2411. 1经济价值2411.2 韧性价值2411.3 可持续价值25参考文献26数智化供应链参考架构1范围本文件提供了数智化供应链的基本原则和整体参考架构,对数智化供应链的基础设施架构、业务运作、生态协同、管理保障、价值创造等给出指
3、导性意见。本文件适用于致力于数智化供应链建设的企业以及提供第三方服务的咨询机构。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T GB/T GB/T GB/T25103-201026337. 2-201136637-201838702-2020DB52/T 1652-2022T 11/AII 001-2017供应链管理业务参考模型供应链管理第2部分:SCM术语信息安全技术ICT供应链安全风险管理指南供应链安全管理体系实施供应链安全、评估
4、和计划的最佳实践要求和指南 数字化供应链业务管理指南工业互联网平台通用要求3术语和定义GB/T25013-2010,3.1.1、GB/T25013-2010,3.1.4、T11/AII001-2017,3.L1界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1供应链supplychain围绕核心企业,从采购原材料开始,到制成中间产品、最终产品,直至由销售网络把产品和服务送到消费者手中的流程,是包括供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终客户的一个网链结构。3.2数智化供应链digitalandinteIIigentsuppIychain以用户为中心且有效连接供应商、制造商、服务商、经销商、零售商等主
5、体的网链结构体,应用数字化和智能化技术赋能计划、采购、制造、服务、履约、逆向等全流程的业务数字化、决策智能化,实现降本增效、安全稳定、绿色低碳等价值创造。3.3工业互联网平台industrialinternetpIatform可集成工厂内部和/或工厂外部的各种数据、服务、用户等各类资源的平台,在此基础上提供工业数据集成分析、应用支撑能力和基础应用能力,以支撑各种工业互联网应用,是构建产业生态重要基础。3.4供应链业务参考模型suppIychainbusinessreferencemodeI一套标准化的流程及流程定义体系,用于描述供应链,使供应链管理的相关业务标准化。3.5数智化供应链利益相关方
6、digitalandintelIigentsupplychainstakeholders指参与或涉及数智化供应链的组织主体,包括但不限于供应商、制造分包商、物流服务商、经销商和客户等关键利益相关方,以及第三方数据服务商、工业互联网平台服务商、政府、金融机构、行业协会及其他生态合作伙伴等其他利益相关方。3.6数智化供应链人才digitalandinteIIigentsuppIychaintaIent指具有数智化供应链管理理念、理解数智化供应链的本质、拥有数字化和智能化技术的专门人才,包括数智化供应链战略管理人才、技术创新人才、建模优化人才、数据分析人才等。4缩略语下列缩略语适用于本文件。AGV
7、AMR CRM ERP MES RGV SCM SRM WMS自动导引小车 自主移动机器人 客户关系管理 企业资源计划 制造执行系统 有轨制导车辆 供应链管理 供应商关系管理 仓库管理系统AutomatedGuidedVehicleAutonomousMobileRobotCustomerRelationshipManagementEnterpriseResourcePlanningManufacturingExecutionSystemRailGuidedVehicleSupplyChainManagementSupplierRelationshipManagementWarehouseMa
8、nagementSystem5数智化供应链基本原则1.1 数智化战略驱动原则从企业总体战略和供应链战略出发,制定与之相匹配的供应链数智化战略;以数字化战略为底座,以智能化战略为指引,绘制供应链数字化和智能化愿景蓝图;分阶段制定关键步骤、分析步骤优先级和关系,从而实现供应链数字化和智能化转型,支撑企业达成战略目标。1.2 数智化系统设计原则规划供应链数字化和智能化顶层架构,深化系统设计的业务架构、信息架构、应用架构和技术架构,促进供应链内部的职能集成、企业内部营、销、服、供、财等领域的价值链集成、以及跨企业的生态合作伙伴产业链集成。1.3 数智化运营驱动原则以客户价值为导向,全面采集、处理、传递
9、、存储供应链上下游关键环节数据,用数字化、智能化能力重塑业务,及时、有效地感知、评估与应对供应链潜在波动和风险,实现可预测、可追溯、可实时响应的供应健运营管理。通过提供差异化的供应链数据服务能力,实现供应链运营业务全流程对接和端到端集成;通过业务数字化和数字业务化提升供应链运营管理透明可视,实现数字化运营驱动供应链闭环。1.4 决策智能化原则采用人工智能、数字李生等技术,精准采集工业互联网与消费互联网的数据,预测客户个性化需求,在供应链多主体的计划、采购、生产、交付、退回等业务引入智能决策机制,实现供需两端精准智能匹配,供应链多主体在物流、资金流、信息流等方面高效协同,提升供应链相关决策的智能
10、化水平。5. 5组织生态化原则供应链生态网络合作伙伴共同创造价值,共同建设数智化供应链平台作为生态系统形成发展的基础纽带,连接并协调各种类型参与者在供应链各环节协同联动、共生共存,共畅生态系统中的信息流、物流和资金流,形成共享自治、能力互补和价值共创的供应链生态系统。6数智化供应链整体参考框架6. 1总体框架数智化供应链整体参考框架如图6.1所示,以数智化供应链基础设施为支撑,以数智化供应链业务运作为核心,制定数智化供应链管理保隙,赋能数智化供应链生态协同,实现数智化供应链价值创造。数即化供应缺价筑创ifa故W化供及融zLAUH%tXiZ图1数智化供应链整体参考框架6 .2基础设施层数智化供应
11、链基础设施层包括智能设备、网络与连接、数智化供应链工业互联网应用平台、数据治理与智能算法、信任与安全。智能设备是具备自感知能力的仓储、运输、质检等设备,网络与连接层提供网络互联、数据互通、标识解析服务,数智化供应链工业互联网应用平台通过网络与连接层将存在于智能设备和业务系统的数据进行采集、汇聚、处理与利用,赋能供应链的数智化。数据治理与智能算法从数据底座的建设出发,多维度连接智能设备、关键工序,构建设备、工序、人员多方的知识图谱框架,实现数据与管理人员的实时交互,进而有效提升数据质量。信任与安全层是整个基础设施体系有效、可靠运行的保障。6.3 业务运作层数智化供应链业务运作层包括数智化计划、数
12、智化采购、数智化生产、数智化履约、数智化逆向、韧性供应网络和端到端数智化供应链运营。数智化计划对物料、人力、设备、场地、运力等资源的供需进行优化配置和调整;数智化采购进行供应商管理和采购流程优化;数智化生产应用智能制造装备、智能系统、智能算法和系统工程技术提升制造业务效率;数智化履约对订单全生命周期进行数字化管理;数智化逆向对逆向源的识别、逆向业务执行、实物报废和价值恢复过程进行精准和有效的管理;韧性供应网络为企业各环节业务提供有效的供应网络决策支撑;端到端数智化供应链赋能供应链业务转型,实现端到端数智化供应链运营。6.4 生态协同层数智化供应链的生态协同层包括企业内协同和企业间协同两类。企业
13、内协同是企业内各机构部门在供应链业务、规划、资源、财务等方面协调运行的一种模式,以进度、质量、成本的数字化和可视化为特征,共享企业内部资源,实现企业内部灵活调整。企业间协同是供应链各部分整合业务范围内价值、产业、产品、创新、知识的一种模式,建立数智化战略目标、组织架构、业务流程、信息共享以及物流支撑为一体的新型组织体系,实现供应链上下游企业业务统筹衔接、供应链跨区域资源集聚和资源调配。6.5 管理保障层数智化供应链的管理保障层包括战略设计、组织创新和人才转型三部分。战略设计要求企业立足于自身实际状况,建立战略执行保障体系,为数智化供应链战略目标的有效实施创造有利条件、提供有力保障。组织创新需要
14、供应链企业审视自身战略、找到战略薄弱点及未来突破口,不断创新数智化运营的组织功能,推动数智化战略落地。人才转型需要企业组织培训和考核,培养员工的数智化供应链理念、技能及业务能力。6.6 价值创造层数智化供应链的价值创造层包括经济价值、韧性价值、可持续价值三部分。数智化供应链的经济价值主要体现在企业自身经济价值、生态伙伴经济价值两方面,降低成本、提高收入,从而创造利润;数智化供应链的韧性价值主要体现在计划韧性价值、寻源韧性价值、制造韧性价值、物流韧性价值四方面,从全业务流程防控风险,保障安全稳定;数智化供应链的可持续价值主要体现在绿色环保价值、产业创新价值、社会发展价值三方面,促进环境、产业、社
15、会层面的可持续健康发展。7数智化供应链基础设施6.7 智能设备智能设备是指运用于从供应商、制造商、分销商、零售商到用户以及逆向的物资流通过程中的各类具有自感知和自执行能力的设备,包括但不限于以下设备:a)智能仓储设备:如立体货架、堆垛机、移动货柜、箱式仓储机器人、盘点机器人等设备;b)智能运输设备:如无人货车、无人传送站、无人配送车、无人机、AGV.RGV、搬运机器人、AMR等设备;C)智能包装设备:如包装机器人、自动贴标机等设备;d)智能分拣设备:如智能亮灯拣选设备、直线分拣机、环形分拣机、分拣机器人等设备;e)智能加工设备:如智能剪切等设备。6.8 网络与连接7. 2.1网络互联网络互联,
16、即通过有线、无线方式连接数智化供应链上人、机、料、法、环等多要素,支撑业务发展的多要求数据转发,实现端到端数据传输。网络互联根据协议层次由底向上可以分为多方式接入、网络层转发和传输层传送。a)多方式接入包括有线接入和无线接入,通过现场总线、工业以太网、TSN等有线方式和5G、WiFi,WIA等无线方式,将人员、机器、材料、环境等工厂内的各种要素接入工厂内网,将用户、协作企业、工业互联网平台、安全系统、标识系统等工厂外的各要素接入工厂外网。b)网络层转发实现工业实时和非实时数据转发、网络控制和管理等功能。c)传输层的端到端数据传输功能实现设备到系统的数据传输。管理功能实现传输层的端口管理、端到端
17、连接管理、安全管理等。7. 2.2数据互通数据互通实现数据和信息在各要素间、各系统间的无缝传递,使得异构系统在数据层面能相互连接,从而实现数据互操作与信息集成。数据互通应包括但不限于以下功能:a)应用层通信通过OPCUA、MQTT、HTTP等协议建立、维持、关闭数据信息传输安全通道,管理支持工业数据资源模型的装备、传感器、远程终端单元、服务器等设备节点;b)信息模型通过OPCUA、MTConnectYANG等协议,提供完备、统一的数据对象表达、描述和操作模型;c)语义互操作通过OPCUA、PLCopen.AutoML等协议,实现工业数据信息的发现、采集、查询、存储、交互等功能,以及对工业数据信
18、息的请求、响应、发布、订阅等功能。7. 2.3标识解析标识解析应包括但不限于以下功能:a)标识数据采集,主要定义标识数据的采集和处理手段,包含标识读写和数据传输两个功能,负责标识的识读和数据预处理;b)标签管理,主要定义标识的载体形式和标识编码的存储形式;O标识注册是在信息系统中创建对象的标识注册数据,包括标识责任主体信息、解析服务寻址信息、对象应用数据信息等,并存储、管理、维护该注册数据;d)标识解析能够根据标识编码查询目标对象网络位置或者相关信息的系统装置,对机器和物品进行唯一性的定位和信息查询;e)标识数据处理定义了对采集后的数据进行清洗、存储、检索、加工、变换和传输的过程,根据不同业务
19、场景,依托数据模型来实现不同的数据处理。7. 3数智化供应链工业互联网应用平台7. 3.1应用平台架构为实现供应链数据流闭环,工业互联网平台提供供应链数据接入、数据管理与服务、建模分析与服务、应用开发创新服务、资源集聚与优化配置等关键能力,与网络、安全等共同支撑数智化供应链体系构建,主要包括边缘层、平台层及应用层。平台架构见图7.2。数智化供应链工业互联网应用平台应用层数智化供应链创新应用应用二次开发集成平台层资源管理数据管理与服务建模分析与服务应用开发创新服务边缘层数据接入协议解析数据预处理边缘智能分析边缘应用部署与管理图2数智化供应链工业互联网应用平台架构7 .3.2边缘层边缘层应包括但不
20、限于以下能力:a)数据接入能力,包括接入智能工艺装备、工业控制装备、智能检测装备、智能物流装备等供应链相关智能设备数据的能力,实现对工业现场各类供应链数据的大范围、深层次采集和连接;b)协议解析与数据预处理能力,将采集连接的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析,并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端;O边缘分析应用能力,面向高实时应用场景,提供实时分析与反馈控制、边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能。8 .3.3平台层平台层应包括但不限于以下能力:a)资源管理能力,包括通过云计算PaaS等技术对系统资源进行调度和运维管理,并集成边云协同、大数据、人工智能、微服务等各
21、类框架,为上层业务功能实现提供支撑;b)数据管理与服务能力,面向海量供应链数据提供数据集成(支持WMS/SRM/ERP/MES/CRM等供应链相关业务系统数据接入)、数据存储与计算、数据治理(包括元数据、主数据、数据标准、数据模型、数据质量、数据开发、数据资产等)、数据服务、数据安全等功能,为上层建模分析提供高质量数据源;c)建模分析与服务能力,融合应用仿真分析、工业机理建模、统计分析、机器学习等方法深入分析工业和供应链大数据,构建供应链计划、采购、制造、交付、逆向采购、运营等模型;提供模型融合(不同类型模型互通、数据传输等)、模型调用(包括调用机制、接口、授权、审批策略等)等模型服务功能;d
22、)应用开发创新服务能力,支持集成CRM.ERP、SRM.WrMS.MES等已有成熟工具,提供低代码开发、图形化编程等技术,支撑业务人员独立开展数智化供应链应用创新;提供人机交互支持(包括数字季生、AR/VR等)、平台间集成框架等功能,提升用户体验和实现平台间的互联互通。9 .3.4应用层应用层应包括但不限于以下能力:a)提供数智化供应链创新应用的解决方案,针对计划、采购、制造、交付、逆向及端到端运营等业务流程的数智化供应链需求,提供各类创新应用解决方案,如集约采购应用、智能排产应用、风险预警应用等,帮助企业实现可持续发展的供应网络;b)应用二次开发集成能力,赋能开发者基于平台供应链相关数据、模
23、型及微服务功能定制化改造己有工业APP,以适配特定供应链数智化应用场景或满足用户个性化需求。1.1.2 治理与智能算法a)应利用5G、物联网、大数据、云计算、区块链等一系列数字化技术,帮助企业搭建管理指挥中心,存储企业核心数据,构建企业动态数据模型,并结合行业大数据的高效环比,洞察经营短板,及时预警异常数据,降低企业发展风险。b)应利用运筹优化模型算法、人工智能、机器人等一系列智能化技术,对复杂系统进行有效的全局控制,实现广义问题求解,并具有较强的容错能力;采用开闭环控制和定性决策及定量控制结合的多模态控制方式,从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统,以实现预定的目标。O数字化技术为数据
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数智化 供应 参考 架构

链接地址:https://www.31ppt.com/p-5323534.html