南京大学MBA讲座回顾 | 数智化供应链与物流决策优化

来源:南京大学MBA    作者:原编    责任编辑:周子丁    03/28/2023

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2023年3月23日晚,南京大学商学院MBA中心邀请了上海大学管理学院院长、二级教授、校经管学科学位评定分委员会主席、上海大学“管理科学与工程”一级学科博士点、博士后流动站负责人、上海高水平地方高校“智能物流与供应链管理”战略创新团队负责人镇璐教授向MBA学员们讲解数智化供应链与物流决策优化。讲座主要从若干典型数智化技术的角度,阐述企业在供应链与物流转型创新中如何充分利用好这些数智化技术,更科学地支撑企业在各个层面上的一些关键决策。南京大学商学院案例中心主任、工商管理系教授、博导徐小林教授担任点评嘉宾。南京大学21级MBA学生郭如昕担任主持人。



嘉宾分享内容回顾


1. 行业背景介绍

镇教授首先从供应链相关背景进行切入,提到了目前供应链韧性和安全不管是在国家层面还是在学界都是非常热门的话题。实际上,国家层面对供应链的重视很大程度上是由于供应链的发展水平、自动化程度跟企业的核心竞争力之间的强关联关系。虽然资本市场都在追寻一些新的商业模式,但是在商业模式创新的背后,企业的核心竞争力还是供应链和物流。除了企业之外,物流和供应链对于城市发展来说也至关重要。

今天我们所讲的数字化供应链,实际上是依托于当前的数字经济,数字经济的发展则依赖于产业的数字化和智能化。



一般来说,企业数字化转型的第一步就是数字化,而数字化的下一步必然就是智能化。物流供应链作为企业包括经济运行的一个主要活动,实现数字化和智能化转型也非常迫切。

在供应链和物流的场景下,数智化转型本质上就是在尽可能大的范围内对海量的订单进行全局的优化,实现潜能的提升,这也是最常见的供应链优化方向。

以京东为例,镇教授介绍了数字经济和实体经济融合所催生的新型实体企业是如何通过一体化的供应链创造价值的。



在谈到物流供应链行业的痛点时,镇教授在各个方面都给出了解释,并提出了供应链与物流系统发展的五大需求:运营无人化、安全韧性化、平台规模化、决策科学化和响应及时化。


2. 数智化技术


随后,对于如何在数智化背景下实现上述五个需求这一问题,镇教授用以下五种数智化技术进行了解答。


在供应链与物流系统中,人工智能技术是实现运营无人化非常重要的一个载体;区块链技术可以作为安全韧性化的支撑技术之一;云平台技术能够作为平台规模化的一个重要载体,对海量数据进行云端存储和共享;数据驱动技术则能够利用海量数据驱动决策科学化;边缘计算技术将用核心节点计算的问题放在叶子节点上进行计算可以实现响应的即时化。


(1)人工智能技术

智能机器人、自然语言处理、图像识别等典型的人工智能技术对物流供应链的影响是非常直接的。比如在仓储管理系统中使用智能机器人进行入库、拣货、存储等会涉及到非常复杂的VRP问题,包括订单如何分配、机器人如何调度、如何进行智能排产等。从更学术的角度来说,腾讯研究院、华为研究院等机构也在研究怎么把机器学习和运筹学结合在一起,实现双引擎的智能排产和物流优化,这里面涉及的问题非常多。



(2)区块链技术

区块链是一个分布式的可信的去中心化的数据存储或者信息存储网络,存储的信息可信且不可篡改。那么为什么要实现供应链和区块链的双链融合?原因之一在于区块链能够加快供应链上企业的融资效率提升。例如中小企业在进行信用贷款时,银行可以直接根据区块链上的企业货物流动信息进行自动决策,大大提高贷款效率。

资金链的韧性对于供应链来说是至关重要的,而区块链能够让供应链上的企业资金流动更加顺畅,所以说区块链技术能够作为供应链安全和韧性化的支撑技术之一。

除此之外,区块链的应用场景还包括智能合约、物流溯源、物流金融、物流征信等。



(3)云平台技术

利用云平台可以把供应链上各个环节、各个业务流程、各个伙伴、各个零部件的所有信息进行整合优化,实现全方位、多城市的信息化管理。例如在干线运输中多式联运方式的优化、众包配送模式创新优化等。



(4)数据驱动技术

在谈到数据驱动时,很多人可能会首先想到大数据,但是实际上基于小数据的驱动技术也有很多。大数据比较注重预测、寻找规律、整体感知和群体行为,而小数据注重于决定、数据的真实精准、因果关系以及个性化分析。



值得注意的是,数据驱动区别于基于数据的决策,它在反应型、描述型、预测型、指令型、认知型等方面的应用中存在很大的价值。



(5)边缘计算技术

边缘计算可以理解为在云平台上有很多节点结合在一起形成一个大的云存储网络,除了核心节点外,在边缘节点上也可以布置一些计算设备去进行计算以实现快速响应。


3. 若干研究思维


在介绍完五种数智化技术后,镇教授提出了几条相关的研究思路。其中重点提到了智能工厂中的智能决策系统如何进行优化、智能合约如何设计能够抵御供应链风险、基于云平台如何对仓配进行布局、如何利用数据驱动技术实现供需自动匹配和智能定价以及边缘计算如何进行节点部署等可能的研究问题。

最后,镇教授对本次讲座进行了简要总结。即数智化技术如何给供应链与物流模式带来创新,运用运筹优化方法论进而研究这些新模式衍生出的战略、战术和操作层面的决策新问题。在这些具体新技术背景下,供应链与物流决策优化新模型也有利于实现多种技术的交叉融合,形成一整套面向“数智化供应链优化”的决策新技术。这种决策新技术融入到具体的决策支持软件与平台模块中,才能帮助企业数智化真正落地,实现供应链数智化水平上的中国式现代化,贡献基于管理科学的系统性解决方案。


嘉宾点评环节


在镇教授精彩的讲座分享后,徐小林教授作为点评嘉宾为大家分享了他的讲座感悟。

首先,对于镇教授提到的目前MBA课程太“软”的看法,徐教授表示了赞同,在MBA的课程设置中,确实需要一些技术方面的课程,只有当我们对一些技术有所了解之后,才能够对一些新的商业模式有更深入的认识。

其次,徐教授也表示从镇教授对于数智化供应链的分析框架中受益良多。从ABCDE五个方面对数智化技术进行阐释,不仅易于理解,也能够帮助MBA同学们打开创业和商业方面的思路。

最后,徐教授结合自身经历举例说明了在供应链优化上数智化技术发挥的巨大作用,并发表了对供应链管理的看法。在数字化、智能化的技术加持下,供应链管理提升到了一个新的高度,传统的供应链管理理论和实践可能已经不太适用了,这就需要大家对供应链管理的技术和新的商业模式有更多的认知。


问答环节


在徐小林教授进行了简单的点评概括后,同学们纷纷和镇教授进行了问答互动。本次讲座吸引了数百名南大在校生与校友,讲座引发热烈反响。


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