數字化轉型作為一個老生常談的術語，其具體含義不盡相同。但從本質上講，數字化轉型指的是將數字技術集成到業務的所有領域。近日，ARC咨詢集團(ARC Advisory Group)針對25家進行了最成熟數字化轉型的制造商進行了分析，并發布了《工業數字化轉型25強報告》。該報告確定了行業領導者并強調了最佳實踐。報告指出，“領先的企業采取了戰略方法，將數字技術整合到整個價值鏈中。設計和工程、生產運營、維護、物流、供應鏈、業務系統、客戶、產品和組織結構都會隨著企業檢查和更新流程、部署新工具和技術而發生創新變化?！?/p>

大多數時候，當人們討論數字化轉型時，他們并不是直接指供應鏈的數字化轉型。APQC(美國生產力與質量中心)對供應鏈和物流行業進行了研究，以幫助該領域的企業與同行進行比較并評估自己的流程和功能的表現。最近，APQC對數字化轉型進行了最佳實踐和基準研究。這種基于調查的研究收集了定量數據，以及有關實踐或績效驅動因素的信息。最終報告側重于供應鏈管理數字化轉型關鍵實踐的現狀，涵蓋多個行業和1100多名受訪者。

供應鏈中有許多領域需要進行數字化轉型。本報告提供了物流數字化轉型的跨行業視角，包括庫存管理、運輸、車隊維護、安全和合規等方面的數字化成熟度。

APQC物流數字化轉型成果

平均而言，受訪者將14%的物流和倉儲年度預算分配給了技術。在這些技術預算中，通常平均有30%用于數字化轉型。讓我們更深入地了解幾個技術領域。

庫存管理

受訪者報告了庫存管理中數字化轉型舉措的各種成熟度水平。從成熟度的角度來看，大多數受訪者正在將數據和流程數字化。但是，從技術的角度來看，數據和流程的使用方式不盡相同。91%的受訪者正在將數據和流程集體數字化;但是，只有31%的受訪者在使用預測性分析，26%的受訪者在使用人工智能。這意味著29%的受訪者正在將數據和流程數字化，但卻沒有使用先進的技術使數據更具可操作性。只有6%的受訪者正在使用預測性分析或人工智能將數據和流程數字化，并使用自動化來根據建議采取行動。

運輸

對于運輸行業來說，數字化轉型旅程的成熟度表現大致相同。88%的受訪者正在將數據和流程數字化。預測性分析在優化方面的使用明顯多于人工智能，35%的受訪者使用預測性分析，使用人工智能的受訪者比例為17%。在這些受訪者中，只有3%的企業正在使用預測性分析或人工智能將數據和流程數字化，并使用自動化來根據建議采取行動。這些數字顯示了在優化和決策方面使用先進技術的顯著差距。

倉庫設備/設施管理

92%的受訪者正在對倉庫設備/設施管理中的數據和流程進行數字化。這些數字與上述數字化供應鏈轉型的技術領域相吻合。31%的受訪者正在使用預測性分析，24%的受訪者正在使用人工智能進行優化。在這些受訪者中，6%的人正在使用預測性分析或人工智能將數據和流程數字化，并使用自動化來根據建議采取行動。

數字化轉型的另外兩個問題是合規性和安全性。在這些方面，受訪者仍處于成熟度模型的底端。在合規性和安全性方面，近三分之一的受訪者沒有任何數字化轉型計劃。此外，約三分之一的受訪者僅對這些領域的數據和流程進行了數字化。與使用預測性分析優化數字化數據和流程的受訪者相比，很少有受訪者使用人工智能來優化他們的數據。

結語

APQC的調查對物流數字化轉型進行了有趣的觀察。目前，在庫存管理、運輸和倉庫設備/設施管理方面的數字化轉型舉措方面，受訪者處于成熟度模型的中端位置。然而，這些受訪者表示，在合規和安全方面，他們的企業處于底端位置。展望未來，我們希望在物流數字化轉型方面看到更多的興趣、更多的投資和更多的行動。