汽车工业作为整个制造业的集大成者，其整体管理、尤其是供应链协同方面有着深厚的积累。随着全球绿色发展和低碳出行政策的深化，以电动汽车为代表的新能源汽车，备受社会各界的关注。

然而，汽车行业绵密、复杂、冗长的供应链体系，一直是汽车产业发展不确定性的主要因素。原材料价格的波动、国际贸易政策的变动、关键技术部件的供应稳定性等，不仅考验着企业的应变能力，也对整个行业的稳健发展构成了挑战。

汽车供应链涵盖物料、信息及资金在车企与供应商间的流动，涉及汽车生产全过程，特点为高度集成、复杂多样且灵活。

“新四化”（短链化、本土化、内部化、透明化）趋势下，汽车融入了互联网、IT、能源、人工智能等多项技术，导致供应链需要涉及更复杂的技术环节，生产过程中需要更多的定制化和个性化，数据需要符合更加严格的法规和标准从而保证数据安全。同时，产业链利润池发生变更，主机厂在打造网状供应生态的同时也在追求垂直整合。因此，供应链核心领域的变革也导致了其复杂程度的与日俱增。

全球劳动力和航运成本上升、减碳和电动化趋势加速、地缘风险增加、整零关系转变为协同共生模式……，这些都加速了供应链的缩短重组。

汽车产业结合了多项新技术，使供应链更复杂，且生产更需定制化和个性化。同时，主机厂既构建网状供应生态，也追求垂直整合，加剧了产业链的复杂性。

彼得·德鲁克视汽车为工业中的工业，其供应链横跨多个行业，体现了复杂的协同配合，凸显效率和成本的重要性，但长期存在信息不畅、运营复杂、匹配度差和成本增加等问题。

国际环境、行业格局和产业链正在面临巨大变革，并且皆对供应链产生重大影响；而在众多影响因子中，主机厂供应链本身的问题最为强烈。

然而，根据麦肯锡2022年全球供应链领导者调查，约66%的公司只关注到外部风险而忽视了内部风险。所谓覆巢之下，焉有完卵，任何未将其供应链进行数智化变革的企业，都会逐渐发现自己处于产品、研发和其他核心组件的队列之末。数智化转型已经成为大多数主机厂提升竞争力的关键利器。

供应链数智化的本质是平抑上下游异常的供需波动。其能力模型聚焦降低波动影响和缩短恢复周期。

一方面，主机厂需要通过产业链的垂直整合提升把控程度，同时需要以上下游协同的方式共同应对外界干扰。另一方面，以全局思维考量人工智能、云平台等技术的应用可实现对于数据孤岛问题的未雨绸缪；建立柔性化的供应链机制，促进供应链与生产环节的同频也成为了建立灵活响应和快速恢复能力的关键。

供应链数智化能力模型

在明确供应链数智化转型的本质和厘清问题后，我们发现供应链稳定性、协同性、柔性化与智能化的能力模型可以在不同程度上解决企业的管理与业务问题，在追求成本最优和效率最大的基础上满足供应链韧性。

基于管理和业务问题的能力建设

产销协同体系的构建以ERP为核心，包括滚动预测、业财一体、计划协同、物流协同、供应商门户等核心应用场景。

 以准交为目标的产销协同全覆盖

EDI（ Electronic Data Interchange）采用标准格式的标准业务单据在计算机间的传递。而在汽车行业，通过 EDI 集成可以促进准时制 (JIT) 和准时制 (JIS) 流程，助力零件按时交付到正确地点。

U9 cloud 通过SEDI（半自动电子数据交换）支持滚动计划的快速导入，助力配套企业快速响应主机厂需求，通过滚动方式制定合理的生产计划，并可快速调整，在满足需求的同时控制库存水平。

U9 cloud基于动态安全库存分析的供货预测模型DISS（基于动态库存的供货预测模型），针对不同主机厂、不同物理位置的供应仓库和不同供应物料产品设置相应的库存参数。U9 cloud 供货预测模型会获取主机厂预测计划，进行模拟分析，并展示在未来不同时间点的动态库存水位，同时预警当前计划库存是否合理。

产销协同，其中很重要的就是供应商的协同。按不同颗粒度，我们要给供应商采购计划、日生产计划，让供应商能够按照我们的具体的日生产计划进行JIT供货。可以同时把这个信息同步给供应商的三方库或者物流，然后通过日供货看板同步供应商，供应商进行相应的备货、装箱和送货，主机厂扫码收货，形成紧密的协同模式。

对于企业内部而言，就是把客户（主机厂）的需求通过一层一层的转换，跟生产进行相应的协同。这个时候是要去考虑整个制造能力，得出整个生产计划。然后作为输入给到车间，进行相应的精细化的作业排程。之后，就衔接到供应商协同备料、配送。