工業富聯數字供應鏈轉型實踐
1.工業富聯介紹
富士康工業互聯網股份有限公司（以下簡稱“工業富聯”）作為全球最大的智能制造科技企業之一，掌握了數據的產生、傳輸、儲存到應用的全過程，憑借智能制造+工業互聯網的拓展，使公司成為打通數字經濟時代數據全要素、全產業鏈的行業引領者。公司2020年實現營收4317.86億元，同比上漲5.65%；凈利潤約為174.31億元，展望未來，公司將繼續致力成為全球領先的智能制造和工業互聯網整體解決方案服務商。
公司為全球領先的智能制造及工業互聯網解決方案服務商，主要業務包含通信及移動網絡設備、云計算及工業互聯網。 基于“數字經濟”及“新基建”的大趨勢，秉承“智能制造+工業互聯網”雙輪驅動戰略，同時特別強化“5G+”、“云服務及邊緣計算”、“燈塔工廠”解決方案的推動和發展。如同煤炭、石油和電力，數據已成為科技時代重要的生產要素，堪稱數字經濟時代的“新能源”。
工業富聯深耕制造領域 30 余年，服務于關鍵零部件制造、機構件設計研發、系統整合服務等制造業全流程，建立了高效的供應鏈系統。在先智能制造+工業互聯網雙輪戰略驅動下，工業富聯作為全球最大科技制造服務企業，引進自動化、數字化、智能化等先進技術，通過整合生產制造、設備連網、數據分析、云端存儲，建構涵蓋模具生產、CNC 加工、系統組裝等重點生產制程的智能化升級系統，志在創建適用于產業鏈的運營生態，提升行業的生產制造、設備、原料、人員管理等能力。
2.傳統供應鏈挑戰
當前，全球經濟發展正迎來數字化轉型熱潮，全球領5G、AIOT、汽車電動化智能化等新技術新應用大幅拉升電子組件產業需求，2020年以來半導體元器件、電子組件需求旺盛、產能持續緊缺，多種產品出現缺貨漲價，電子元器件面臨缺料產能不足、物價高漲、市場缺貨等多重挑戰。同時，疊加新冠疫情的影響，供應鏈不確定性及易變性已成為企業經營所處的新常態，供應鏈高效穩定運轉所面臨的形勢日益嚴峻。除此之外，制造行業本身還存在產能過剩、市場飽和、經營成本不斷上升、核心技術匱乏等諸多問題，這些問題的疊加都迫使傳統供應鏈進行突破升級。
數字化轉型將能有效打破精密制造行業傳統的封閉格局，通過對生產制造各個環節所產生的海量數據遷移至云端整合運用，利用數字化手段進行分析管理，可以幫助企業提升供應鏈韌性，變被動應對為主動防御，實現供應鏈效率、強度和韌度的最佳組合，全面提升供應鏈高效穩定運轉性能，保障企業生產無憂進行。
3.工業富聯數字供應鏈的實踐
3.1 總體應用架構
工業富聯數字供應鏈協同平臺通過多種人工智能技術和機器學習算法為旗下工廠提供從客戶訂單到交付的端到端解決方案。通過對接業務數據，將數據抽象進行智能算法計算，形成模組化的功能應用。
平臺以云原生的架構設計和開發。工業富聯結合自身特殊需求，在工業PaaS（側重于APaaS）和工業SaaS領域開展研發，沉淀富士康集團數十年的離散制造經驗，打造了一批具有深刻行業認知的、可復用的智能應用，在服務于自身數字化轉型需求的同時向外輻射，服務于產業鏈上下游的伙伴。
圖1 工業富聯數字供應鏈協同平臺架構
3.2 供應鏈孿生
供應鏈在采購、生產、交付的各個環節產生大量業務數據，但是業務數據因為離散、缺少統一決策而無法轉化為業務價值。數字孿生的出現恰好解決了這一問題。數字孿生是實體在數字空間的全生命周期的動態映射，通過把海量數據結構化、業務化，融合到業務層產生業務價值。
供應鏈每個環節都會對下一環節行為產生影響，經過層層風險疊加，最后產生損失的范圍波及面太大，所以供應鏈的決策環節至關重要。而數字孿生可以用來尋找最優決策方案。例如，制造商與其下游供應商購買、拉料過程中的博弈行為，如果制造商采購決策行為偏差過大，會造成下游供應商的信任危機，亦或者內部生產停滯行為。而數字孿生可以通過模擬決策，使未來結果可視化，從而使決策結果最優化。
數字孿生從現實到虛擬，省下的是大量的人力資源和時間成本，從虛擬到現實，提升的是運營效率和抗風險能力。數字孿生是供應鏈的“雷達”。
3.3 供應鏈環節現狀
工業富聯應用現有框架，結合大數據、物聯網等數據，以計劃（含采購）、物控、生產、交付為切入點，建設制造企業最為關注的4個方面的協同平臺。
（1）計劃（含采購）
計劃是供應鏈的決策結果，深入供應鏈管理的每一個環節，執行的全部環節都可完全基于計劃來開展。目前供應鏈各個環節決策會因為組織架構的人為隔離，使原本對生產計劃的統一決策分割為各個部門的單點判斷，同時誤差在多層級計劃的疊加傳遞下迅速放大。
工業富聯在數字化轉型過程中創新性地提出供應鏈各環節計劃決策跨部門和跨時間周期統一兩個維度，建立統一的計劃視圖和周期管理。
（2）物控
物控是對物料需求、采購、到貨計劃執行結果的跟蹤。基于供應鏈的復雜的計劃和物控的流程進行人工數據準備往往需要耗費數個小時，到使用數據進行決策時，物料庫存或生產執行可能已經處于完全不同的情況。數字技術可以顯著減少數據延遲，幫助管理人員可以更好地了解實際情況。
工業富聯數字供應鏈協同平臺以細顆粒度的管理流程和準確、實時的數據全面管控物料。建立各種物料管控報表進行計劃到生產執行之間的緩沖管理機制，隔離預測或執行的偏差對最終出貨帶來的影響。
（3）生產
生產是對客戶交期的行為體現。根據客戶訂單，通過已有經驗和過往生產數據迅速估計自身產能，給自身車間建設提供寶貴時間。基于此，平臺提出生產的三個關鍵目標：滿足交期、生產柔性與生產細化管理。生產計劃通過自研的運籌優化算法，搭載AI引擎和運籌求解器進行求解，生成對應的排程方案，并能根據實際情況進行調整。通過排程因子的約束，規劃求解輸出基于目標最優的實際生產計劃，時間跨度與主生產計劃時間跨度保持一致。每日/每周實際生產排程計算調整與發布按需要快速調整與發布，通過設定系統計算策略，系統可以按既定策略運行與發布。
（4）交付
利用平臺已建好的創新模型及服務架構，提供生產管理人員可供選擇的“營收最大化、利潤優化、庫存優化”生產計劃，自動設定生產機臺達到產出最大化。平臺可以實現每天滾動地按班次制定計劃而不鎖定時間周期，甚至可在同一班次內進行緊急出貨滿足客戶的需求。產線具備極強的柔性可以快速應對變化而不產生大量的在制品或呆滯物料。
3.4 實施路徑
對接海量供應鏈數據，打破傳統 ERP數據煙囪孤島，進行每日TB級數據交換，以RPA自動處理相關數據并形成關鍵報告。數字供應鏈覆蓋需求、訂單、產能、交期、進貨、庫存、生產、追蹤、維修、成本十大業務場景，從業務流程而非信息化系統視角，以價值為導向開展智能生產計劃、需求預測、良率預測等智能應用場景，提升供應鏈管理的透明度和運營效率。
圖2 工業富聯數字供應鏈業務覆蓋范圍
在數字供應鏈協同平臺建設過程中，工業富聯根據自身經營特點和客戶行為，識別數字轉型需求，根據業務影響力和技術難點定義出最符合自身效益與成本的解決方案。同時充分利用云原生技術（公有云和Fii Cloud專有云的混合云架構），根據不同業務對計算、網絡、存儲資源的需求不同，可充分利用云資源的特性進行彈性配置，最大化資源利用有效性。
3.5 產業輻射
工業富聯在自身供應鏈數字化轉型取得成效的同時，利用產業影響力積極賦能供應鏈上下游企業，致力于共有、共享、智能化的供應鏈服務，通過打造采購、制造、客戶服務共享服務平臺，解決企業共同困難。目前共享服務平臺已累計用戶數量14000+，覆蓋核心供應鏈場景30余個，通過云原生的服務為企業實現業務價值轉化，典型場景如：
設計上云：幫助企業在接到客戶訂單時設計選料需求，依托于工業富聯在消費電子領域的物料數據資產，綜合考慮交期、品質、價格等因素幫助企業快速完成物料選型。同時平臺監控關鍵零組件的全球需求及采購情況，提前預警缺料和出貨風險，并為客戶提供替代方案建議。
供應商上云：平臺連接2500余供應商開展產供銷協作，打造富有韌性的供應網絡，共同應對后疫情時代全球供應鏈的沖擊。同時，針對消費電子領域碳排結構的特點，將供應鏈減碳作為產業整體減少溫室氣體排放的抓手。在完成供應鏈碳排計量的基礎上，進一步推行碳排計劃，在需求和產能計劃階段預測每一批次產品將會產生的碳排，并成為決策的重要考慮因素，結合碳配額制度以市場化手段推動企業主動進行供應鏈減排。
制造上云：將工業富聯的在消費電子制造領域的經驗和能力上云，為企業提供數字化生產管理服務。通過對接企業跨廠區的庫存管理數據，實現全球供給的實時可視化，并可依照大數據推薦調整的建議，從訂單、產能及交貨提供端到端的供給排配分析。
4.供應鏈數字化轉型的效果
4.1 供應鏈管理效率提升
工業富聯數字供應鏈協同平臺為各個制造事業處提供了有效決策與執行支持，提升了決策質量金和決策時效性。結合已有案例，平臺產生的典型效益如下：
提高50%生產計劃排配效率
降低人力成本50%
降低人員誤判風險30%
縮短主生產劃計制定周期50%
降低突發性市場風險損失30%
降低20%因庫存不足損失
提高80%庫存調動效率
提高100%采購、設計效率
提高20%產能利用率
4.2 供應鏈流程優化
供應鏈各部門基本已經形成了一套基于自身經驗制定許多決策的實踐方案，然而當系統性風險發生時（如嚴重缺料），需求、產能、計劃、物控都會受到影響，但決策者并沒有有效的方法在整個供應鏈中調整他們的決策。數字供應鏈協同平臺可以通過技術提升協同決策的有效性，例如使用更透明的數據的計劃版本記錄來全面了解因果關系，使得決策變得更加容易，并且大多數決策場景最終都可以實現自動化。
供應鏈數字化轉型的創新點
工業富聯供應鏈數字化轉型的愿景是提升供應鏈端到端的運營能力。供應鏈不僅涉及到多家企業（供應商、客戶）信息流、物流和資金流的橫向整合，也涉及到企業內部從頂層戰略、中層戰術到底層執行跨組織的縱向展開。只對供應鏈某個環節的修補或加強顯然難以系統解決多重風險挑戰下的供應鏈根本問題。所以針對企業內部各個流程環節進行數字化轉型，推動產業鏈上下游公司的共同數字化才可以產生最優效益。
同時工業富聯數字供應鏈協同平臺也旨在實現多場景多類型方案的輸出，實現提前模擬決策結果，降低現實風險的決策輸出。工業富聯在自身供應鏈數字化轉型的過程中涌現出一批優秀的用例，可為離散制造產業提供參考，例如：
智能主計劃：在產銷協同的基礎上進一步優化S&OP，將產能和設備的評估納入評估的因素，并動態評估四大系統性風險（缺料、人力、品質、機故），以最大化訂單履約達成率。基于創新的業務流程，平臺封裝了28個AI智能算法模型，覆蓋30000余個生產配置場景。
全球物料共享：建立電子零件資料庫，快速推薦相似、替代物料并提供零件工程在產品上的快速建議，實時反應全球物料庫存狀況、達成物料全球調度。對各倉庫的庫存情況進行在線分析，對廢棄庫存、呆滯物料進行根因分析，并支持倉庫間的缺料支援。通過物料共享智能應用提升工業富聯全球物料快速調度、替代物料智能決策、零件工程快速設計的核心能力。
智能核價：根據所提供的產品BOM，基于歷史數據和當前的市場洞察直接完成核價的預估，極大縮短報價的周期。智能算法同步考慮元器件種類、購買批量、歷史價格趨勢等因素，綜合分析當前上游的信息和加工成本預估，核算出每一個元器件的成本供制造單位參考。同時借此建立起供應商資源平臺，對價格和競爭力進行多維度分析，為精準尋源提供依據。
未來發展機遇與挑戰
數字經濟電子元器件產業市場波動疊加疫情因素，為企業供應鏈發展帶來了前所未有的挑戰，同時，有挑戰就會有機遇，如今，在數字化、智能化技術日益成熟的今天，供應鏈也迎來了全新技術賦能。工業富聯正在加大運用新一代信息技術，圍繞供應鏈進行賦能升級，針對供應鏈上各環節物料以及產品全生命周期各個環節所產生的數據進行全面而及時的采集、匯總、處理與分析，實現對供應鏈的數字化轉型，保障生產制造有序進行。
隨著信息技術的日益成熟，在供應鏈領域運用物聯網、云計算、邊緣計算、大數據、人工智能、5G通信等最新行業技術與制造業融合發展的場景也會逐步擴大，未來，集團將運用更多相關數字化、智能化技術賦能產線，形成完整的供應鏈賦能解決方案，將經驗與技術對外賦能，為中國制造業的發展貢獻更多力量。
在不斷利用物聯網、云計算、大數據等新技術賦能供應鏈數字化轉型升級的過程中，我們發現當前技術領域仍存在一些技術問題，供應鏈數字化轉型歸屬于工業互聯網范疇，而工業互聯網本身并不是某項單一的技術，而是眾多在賦能工業場景的數字化技術的集合，因此，要想實現供應鏈數字化轉型，其不是依靠突破某一技術就能一蹴而就。具體到數字化供應鏈，其包括感知層、傳輸層、平臺層和應用層等，供應鏈數字化轉型成功缺一不可。而工業場景十分復雜，如在感知層包括RFID 、傳感等技術，在平臺層包括大數據、云計算等，這些技術整體而言并沒有迎來突破性的爆發，就此而言，數字化供應鏈的底層技術仍在積累階段，至完全實現數字化轉型尚需要一定發展周期。
另一個不容忽視的挑戰就是行業標準尚未統一，工業生產涉及元器件眾多，過程中上下游廠商都有各自方式與標準，造成數據孤島現象，而完整的數字化供應鏈必然要求打通上下游企業。這里面具體又分技術問題和組織問題，具體到技術方面，行業缺乏通用標準，各個廠家、系統的數據標準不一，供應商技術能力參差不齊，技術上難以實現供應鏈數據協同。另一方面就是組織問題，供應鏈上企業管理水平、業務模式、數字化轉型意愿存在大量差異，導致產業鏈企業供應鏈數字化轉型意識存在差距，這一方面仍需要政府、企業、社會共同努力，拉齊認知，積極擁抱供應鏈數字化轉型黃金浪潮的到來。
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