華為供應鏈數字化轉型實踐案例
一．本企業的基本信息
華為是全球領先的ICT（信息與通信）基礎設施和智能終端提供商。歷經三十多年的發展，華為目前業務遍及170多個國家和地區，服務全球30多億人口，在通信網絡、IT、智能終端、云服務、智能汽車解決方案、數字能源等領域為客戶提供有競爭力、安全可信賴的產品、解決方案與服務，與生態伙伴開放合作，持續為客戶創造價值。
華為供應鏈屬于集團職能平臺中的供應體系，為運營商業務、企業業務、云服務、智能汽車解決方案等多領域提供供應服務，其職能包括計劃、采購履行、訂單履行、物流和逆向等，實現供應鏈端到端的實物流、信息流和資金流的安全高效運作。
華為公司發展的歷程，是一個不斷變革的過程，華為供應鏈同樣如此。從1999年起，華為即開始與IBM合作，開展了集成供應鏈（ISC）變革，構建起了基礎的供應鏈管理的組織、流程和IT系統，具備了專業的供應鏈計劃管理、訂單管理、物流管理等管理體系，支撐了華為公司業務快速發展。隨著公司業務拓展到海外，華為供應鏈在全球逐步開展了全球供應鏈（GSC）和全球供應網絡（GSN）的變革項目，完成了全球的供應中心網絡布局，構建了面向全球市場的全球計劃管理、全球訂單管理和全球物流管理體系。
二．本企業傳統供應鏈中的問題及數字化轉型的意義
2016年華為公司刷新了公司愿景，致力于把數字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建萬物互聯的智能世界。同時，隨著公司業務的發展，以及工業互聯網等新技術的出現，華為供應鏈面臨新的挑戰，即如何利用數字化技術、跨界的領先實踐和思想，進一步降低供應鏈運作成本、提高存貨周轉率、改善訂單履行周期，面向客戶提供具備周期成本效率更好的供應解決方案，提升客戶體驗。在公司戰略和數字化技術雙輪驅動下，華為供應鏈開啟了數字化轉型歷程，致力于打造數字化主動型供應鏈，將供應鏈建設成為公司的核心競爭力之一。
華為成立了公司級ISC+（integrated supply chain，集成供應鏈）變革項目，來承載供應鏈數字化轉型目標，項目范圍涵蓋了供應鏈的各個領域，并延伸到與公司內相關的研發、銷售、服務和財經等體系的數字化集成，以及與客戶的數字化連接、與供應商和合作伙伴的數字化協同。在華為看來，供應鏈已經從傳統的鏈條結構轉變成了復雜的供應網絡，實現供應鏈的數字化轉型必須連接整個供應網絡中的客戶、供應商和合作伙伴，成為一個高度協同的數字化供應生態網絡。
ISC+變革聚焦于提升客戶體驗和創造價值，并以愿景為牽引，打造數字化主動型供應鏈，力爭實現六大轉變，即：
將華為當前以線下為主的業務模式轉變為線下、線上并重；
將原信息串行傳遞式的工作方式轉變為信息共享的協同并行作業方式；
將大量手工作業的工作內容轉變為系統自動化處理；
將依賴個人經驗和直覺判斷的決策模式轉變為基于統一的數據倉庫和數據模型的數據分析使能的決策支持模式；
將原來以深圳為中心的“推”式計劃分配模式轉變為預測驅動的“拉”式資源分配模式；
將原來的集中管理方式轉變為一線自主決策，總部機關提供能力支撐和監管的管理模式。
三．本企業供應鏈數字化轉型的過程
數字化供應鏈的整體架構
華為供應鏈的數字化轉型通過業務數字化、流程IT服務化和算法使能，來搭建數字化的整體框架，重構業務作業模式和運營模式。首先，通過業務數字化，將物理世界中的人、事、物、場轉化為數字世界中的業務對象，構建供應鏈業務的數字鏡像，實現全程全網的數字化連接。其次，通過流程IT服務化，將復雜的供應鏈業務解耦，形成相對獨立的服務，具備面向各種業務場景靈活組裝和編排的能力，敏捷應對業務變化。然后，通過算法使能，實現確定性業務自動化、不確定性業務智能輔助，大幅簡化業務環節，提升業務運作效率和效果。在業務數字化、流程IT服務化和算法使能的基礎上，傳統的供應鏈運作模式即具備了重構的條件，實現供應鏈業務創新發展。
（1）構建實時、可信、一致、完整的數據底座
數據是數字時代新的生產要素。只有獲取和掌握更多的數據資源，才能在新一輪的全球話語權競爭中占據主導地位。華為供應鏈充分認識到數據在生產過程中的重要價值，并從三個方面推動業務數字化，構建供應鏈的數據底座（如圖1）。
第一是業務對象數字化，即建立對象本體在數字世界的映射，如合同、產品等；第二是業務過程數字化，即實現業務流程上線、作業過程的自記錄，如對貨物運輸過程進行自記錄；第三是業務規則數字化，即使用數字化的手段管理復雜場景下的規則，實現業務規則與應用解耦，使規則可配置，如存貨成本核算規則、訂單拆分規則等。通過以上三個方面的業務數字化，華為供應鏈已經初步完成了數據底座的建設，未來面向新的業務場景，還將不斷豐富和完善數據服務。
圖1 從三個方面推動業務數字化
（2）通過流程/IT服務化,支撐業務能力的靈活編排
傳統的供應鏈IT系統是煙囪式的，隨著業務增長、需求變化加快，會出現用戶體驗差、重復建設、響應周期長等問題，不能適應業務發展的需要。通過對復雜的單體大系統進行服務化改造，讓服務化子系統融合業務要素、應用要素和數據要素，可以實現業務、數據與系統功能的銜接（如圖2）。
圖2 將復雜的單體大系統解耦為服務化子系統
目前，華為供應鏈共完成了80多個服務化子系統的改造和建設。 通過將業務能力封裝為服務并按場景調用和編排，可以快速響應業務的需求。例如，華為進入智能汽車解決方案領域后，供應鏈快速匹配新商業模式，按照價值流重新編排和改造服務化業務能力，快速搭建流程和系統，大幅縮短了新業務的上線時間。
（3）場景和算法賦能供應鏈智能化
信息流、實物流和資金流是企業經營的核心，而供應鏈是信息流、實物流和資金流的集成。供應鏈管理通過聚合信息流，指揮實物流高效運作，驅動資金流高效流轉，實現公司的價值創造。在數字時代，處理海量的信息依賴算法。Gartner認為算法供應鏈是未來供應鏈的發展趨勢之一，并將其定義為使用復雜的數學算法，推動供應鏈改進決策和流程自動化，以創造商業價值的方法。
華為供應鏈利用組合優化、統計預測、模擬仿真等技術，構建供應鏈核心算法模型，并應用到資源準備、供應履行、供應網絡和智能運營四大核心場景中，大幅提升了供應鏈運作的智能化水平。
比如，在資源準備的場景中，華為供應鏈面臨著千萬級數據規模，億級計算規模的復雜業務場景。但是華為基于線性規劃、混合整數規劃、啟發式算法等求解方法的組合，構建了從器件、單板到產品、訂單之間的雙向模擬引擎（如圖3）。在錯綜復雜的產品結構樹和供應網絡節點中，快速找到資源準備的最優解，在供應能力最大化的同時實現存貨可控。
圖3 基于算法的雙向模擬引擎
實施路徑
從2016年到2020年，華為用了5年的時間來實施ISC+變革。其中2016年-2018年是項目建設期，在此期間華為供應鏈優化了數字化使能的計劃、訂單、物流等領域的運作模式和流程體系，構建了堅實的數據底座和前中后臺解耦的服務化系統；2019年-2020年是項目運營期，華為供應鏈持續夯實數據基礎能力，實現存量系統的服務化切換，并面向場景通過算法應用將數字化供應鏈進一步推進到數智化供應鏈。華為供應鏈5年的數字化轉型成果顯著，不僅供應鏈各項業務指標明顯改善，支撐了這一時期公司業務的快速發展，同時也經受住了疫情等各種黑天鵝和灰犀牛事件的考驗，保障了公司供應鏈的業務連續性。
四．本企業供應鏈數字化轉型的效果
構建兩層智能業務體系
在數據底座、流程/IT服務化改造和算法建設的基礎上，華為供應鏈進行了業務重構，形成了兩層智能業務體系，即基于“靈鯤”數智云腦的供應鏈智能決策和基于“靈蜂”智能引擎的敏捷作業。其中，“靈鯤”數智云腦是供應鏈的業務型大腦，在兩層智能業務體系中負責全局性的數據分析、模擬仿真、預案生成和決策指揮?！办`蜂”智能引擎則是面向作業現場和業務履行的智能作業單元，可以實現敏捷高效、即插即用和蜂群式的現場作業。
（1）“靈鯤”數智云腦使能供應鏈運營智能化
智能運營中心（IOC）是供應鏈“靈鯤”數智云腦的重要組成部分，其從三個維度推進供應鏈運營的智能化。
在業務運營層面，面向關鍵業務點，IOC設置了300+個探針，自動識別業務活動或指標異常，實現了從“人找異常”到“異常找人”，從“全量管理”到“變量管理”的轉變。
在流程運營層面，首先通過流程內嵌算法，自動實現流程運作過程中的管理目標，減少管理動作。其次，在正向流程設計中考慮逆向業務產生的原因，減少逆向業務的發生。最后通過流程挖掘技術，識別流程的瓶頸和斷點，再不斷優化和合并同類項，實現流程簡化。
在網絡運營層面，通過接入供應網絡數據，IOC可以快速感知和分析風險事件的影響，并基于預案驅動供應網絡的資源和能力，快速進行調配和部署，實現風險和需求實時感知、資源和能力實時可視、過程和結果實時可控，打造敏捷和韌性的供應網絡。
IOC打破了功能的“墻”和流程間的“堤”，實現關鍵業務場景下跨功能、跨流程和跨節點的合成運營，以及異常發現與問題解決之間的快速閉環。以華為深圳供應中心訂單履行異常管理為例（如圖4）：在變革前，訂單履行異常管理是一項高能耗業務，需要100多名訂單履行經理分別與統籌、計劃、采購等角色溝通，再進行分析和處理；構建IOC后，系統可以自動發現異常、定位、分析原因并提供方案建議，從之前的人工操作變成了系統自動處理加人工輔助確認，作業效率提升了31%。
圖4 IOC賦能訂單履行異常管理
（2） “靈峰”智能引擎使能供應節點內高效作業、節點間無縫銜接
華為供應鏈構建“靈峰”智能引擎實現敏捷高效的現場作業。
在全球的數百個物流節點，應用“靈蜂”智能引擎，通過數據集成共享，協同優化，實現內部高效作業。2016年以前，代表處供應鏈的本地倉庫基本依賴于本地物流服務商的能力，倉庫現場的收、存、揀、理、發及盤點作業主要靠人工紙面記錄，作業完后再到電腦前進行行為記錄和信息核銷，效率低且常出現操作質量問題。為提升倉庫運作效率，華為供應鏈構建了統一的倉庫管理系統WMS，并開發了能跟隨作業人員在作業現場移動作業的工具 iSupply, 經過持續的優化和迭代，iSupply工具已作為倉庫現場管理的必備基礎設施，支撐進度可視、任務超期提醒、在線盤點、無紙化作業、位置實時共享等日常運作，極大提升倉庫管理效率和賬實一致。應用算法使能，“靈峰”智能引擎構建了庫存分布、波次組建、AGV調度等12個算法模型，應用了AGV、密集存儲、自動測量、RFID等9種自動化裝備，實現了來料自動分流入庫、存揀分離智能移庫、智能調度、波次均衡排產、成品下線自動測量、自動掃描出庫的高效作業，將現場作業模式從“人找料”轉變為“料找人”。
在物流節點之間，通過數據共享，打通上下游作業環節及外部合作伙伴，實現全網集中調度，減少迂回、減少等待、減少集結，各環節之間無縫銜接，高效協同。在華為深圳供應中心和海外供應中心，每天有上千輛貨車提貨，發往機場、碼頭、站點、客戶倉庫等。以前經常出現車輛到達時間與貨物準備時間不匹配的情況，車等貨、貨等人、人等車，造成倉儲成本和運輸費用的浪費。為了解決“車輛到達時間”與“貨物準備時間”不一致的問題，華為供應鏈早在2014年就實施了車輛預約提貨制度，但是往往“計劃趕不上變化”，由于道路擁堵或者貨臺發貨延遲等原因“車等貨、貨等車”的現象依然時有發生，根本原因在于車輛實時狀態“看不到”、車輛和貨物狀態信息未“實時聯動”、各貨臺分散調度且業務規則不清晰。通過不斷的數字化實踐，實施多通道的車輛GPS可視方案，解決車輛狀態實時可視的問題，構建統一的車貨協同平臺，解決車輛、貨物狀態信息聯動問題，建立集中調度中心，明確協同規則，提升溝通及協同效率。隨著5G技術的應用和算法能力的提升，以及車貨協同模式的持續推廣，車輛等待時間縮短了1.5小時，倉庫平均發貨服務周期縮短0.4小時，人均發貨異常處理效率提升了30%。
應用數字化引擎建設的“靈蜂”智能物流中心使人、車、貨、場、單等資源達到最優配置，使收、存、揀、理、發的作業實現集成調度（如圖5）。在業務量翻倍的情況下，保持人員和場地面積不變，持續提升客戶體驗和服務水平。
圖5 “靈蜂”智能物流中心作業方式
供應鏈抗風險韌性提升
在疫情期間，供應鏈數字化能力有效保障了供應連續性。疫情影響下，市場空運運力曾一度下降80%以上，部分航線甚至熔斷。華為供應鏈與國際航協合作伙伴協作，集成市場空運資源數據，基于華為業務特點，充分利用大數據和最短路徑算法、網絡流、混合整數規劃、AHP等科學算法，構建點-線-面-體的空運網絡基礎原型，并結合資源動態變化，快速進行智能分析和方案推薦，及時識別資源風險，生成區域、國家應對資源風險的策略，并在線對任務進展進行閉環跟蹤，形成一張空運資源全面管理的“天網”。天網實現空運資源可視，增強多節點、多路徑、多梯次的物流空運網絡韌性，提升空運網絡的韌性能力，并能基于智能推薦和what if模擬仿真進行資源動態調整和快速切換，實現了針對疫情期間頻繁出現的運能短缺、運價上漲、空班、跳港等風險的有效應對，保障了面向客戶的有效供應。
供應鏈數字孿生實現業務閉環
數字孿生是物理對象或流程的數字鏡像，其隨物理對象和流程的行為不斷發展，并用于優化業務績效。
通過數字化變革，華為供應鏈基本完成了供應鏈數字孿生的構建（如圖6），首先通過業務數字化和流程/IT服務化，實現了從物理世界到數字世界的鏡像；然后，通過場景和算法建設，從數據中提取信息，形成智能業務指令，指導物理世界作業；最后，基于智能業務指令對業務現場高效作業的驅動，實現數字世界到物理世界的閉環。
圖6 供應鏈數字孿生
五．本企業供應鏈數字化轉型的創新點
數字化轉型對華為供應鏈帶來的變化是多方面的，以上只是冰山一角。通過對業務流程的重構和算法的應用，供應鏈業務作業活動減少了30%，訂單履行過程中確定性業務自動化率達到70%以上，不確定性業務中50%以上實現了算法模型覆蓋。在數字化能力的支撐下，華為供應鏈在業務量增加40%的情況下，人員未顯著增加，存貨周轉率提升一倍，而面向客戶的供貨周期改善30%以上。
華為的供應客戶服務水平穩步提升，支撐了華為政企、云、智能汽車解決方案等新業務的快速發展，助力華為收入規模增長。在這個過程中，華為供應鏈也實現了從被動響應到主動服務、從保障要素到價值創造要素、從支撐市場發展到營銷要素和競爭要素的轉變，成為華為的核心競爭力。
六．未來發展機遇與挑戰
數字化轉型將不斷提升企業的運營水平，使變革從提升企業運營效率的“賦能”向模式創新和價值創造的“使能”演進。供應鏈的數字化轉型也不應止步于數字化、數智化，面向未來，供應鏈還需思考如何用數字化技術重構供應鏈業務模式，包括管理模式、運作模式和組織模式，持續深化與生態伙伴的協同，即數治化，以提升客戶體驗，支撐公司經營，真正實現供應鏈生態的可持續發展。
在數字化轉型路上，華為供應鏈永不止步。
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