实现自主智能供应链

大中华区业务联系人埃森哲大中华区战略与咨询事业部董事总经理、供应链与运营业务主管jane.zheng.pan@accenture.cn潘峥 作者麦克斯·布兰切特（Max Blanchet）埃森哲资深董事总经理、全球供应链与运营战略主管克里斯·麦迪威特（Chris McDivitt）埃森哲供应链与运营董事总经理、自主智能供应链全球主管斯戴芬·梅尔（Stephen Meyer）埃森哲商业研究院供应链与运营研究高级总监 实现自主智能供应链目录自主化征程：当下现状与未来十年前言0410-16 挑战催生变革，供应链亟待重塑05 何为自主智能供应链？引领未来：开创价值新高地2508-09 实现运营绩效的全面突破06-07 前言克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans）埃森哲全球供应链与运营业务主管 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%，生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。在打造自主智能供应链的进程中，领军企业通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后，重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行例行工作转变为战略性指导与统筹监督。在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主化AI（agentic AI）这类新兴系统而言，这一点尤为关键，因为它们并非简单遵循固定指令，而是需要统筹协调复杂的任务流程。其二，简化流程。那些善于精简运营、标准化流程的企业，将能更快地规模化应用技术，更迅速地适应变革，并加速AI的学习周期。在当今的市场格局中，这些无疑是一种核心的竞争优势。我们对全球1000名企业高管的调研进一步印证了这些关键战略举措的必要性。调研表明，自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应链的自主化水平。 挑战催生变革，供应链亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价值来源的迫切需求。与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变化的贸易环境，正迫使首席供应链官们迅速调整其运营网络。更为复杂的是，劳动力老龄化、员工在职年限的缩短以及技能短缺，正导致宝贵的组织经验不断流失。时至今日，仅仅追求成本效益已远远不够。供应链亟需在速度、敏捷与可持续方面实现突破，从而开拓新的价值高地。得益于快速发展的AI技术2，自主化正是通往这一目标的必由之路。我们的研究亦表明，这是企业缔造长远价值的全新战略。它将是工业发展的下一个阶段。从蒸汽机驱动的机械化时代到电力时代，再到计算与数据分析的早期应用阶段，如今 我们已经步入技术能够支持自主系统的新时代。供应链本身具备流程驱动和数据驱动的特性，使其成为自主化AI等技术的理想应用场景。这些技术能够以前所未有的速度和效率协调复杂的决策，众多供应链与技术领域的领导者对此深表认同。我们对1000名来自10个行业的首席级高管的调研显示，未来十年内，近66%的企业将致力于全面提升其供应链的自主化水平。其中更有约40%的企业期望达到高级自主化，即由系统处理绝大多数运营决策。那么，这对企业员工而言意味着什么？我们的研究表明，在自主智能供应链的生态系统中，人力依然是核心要素。事实上，最高效的自主智�供应链体系将实现人员角色转型⸺从任务执行者转变为系统决策的指导者与监督者。我们观察到，这一转变正通过“人机协作”的渐进式发展在企业中逐步实现，每个阶段都推动着效益提升。此外，通过将资深团队成员数十年积累的专业知识和洞察进行系统化梳理与编码标准化，自主智能供应链有助于确保核心知识的保留，并传承至下一代员工，即便在资深团队成员陆续退休的情况下，仍能维持知识体系的可持续性。 我们的调研发现，通过人工监督关键流程节点（即“人机协同”）来实现自主运营，能够显著提升效率、敏捷性和可持续性，这对于适应动态环境中的突发变化至关重要。这种方法既能充分发挥AI驱动系统的强大能力，又能保留人工监督，以进行战略决策与必要干预。例如，企业可以首先从财务成果入手，进而提升运营速度、敏捷性，并优化成本。我们的受访者预计，此举可将息税及摊销前利润提升5%、已动用资本回报率提升7%。除财务指标外，他们还预期在运营效率和生产力上取得显著收益。他们相信，自主化系统不仅能够将订单交付周期缩短27%、劳动生产率提高25%，从而使企业能够更快地响应客户需求，同时还可以将按时交付率提升5%。实现运营绩效的全面突破在不可预测的环境中增强运营可靠性，这对于那些将快速履约视为核心竞争优势的行业而言，更是重大利好。成果。近四成（39%）受访企业表示，得益于更优的再利用、再循环和资源效率，自主化运营将显著推动供应链的循环性。 可持续性的提升是另一项重要 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16%的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展目标。再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。自主化系统仍处于发展的初期阶段，大多数企业也刚刚踏上这一征程。我们深入研究了领军企业为获取初步成功所采取的有效行动，并总结出以下几项关键举措。 1.构建坚实且安全的数据基础2.投资关键AI技术，加速规模化战略布局3.重构人与技术的协作模式这些策略并非必须按顺序执行，但对于那些在迈向自主智能化系统的过程中践行了其中一项或多项的企业而言，初步成效已经显现。我们将在后面的章节中详细阐述每一项 举措。 何为自主智�供应链？供应链的完全自主化不单单指孤岛式的自动化。传统的自动化系统遵循预设指令，且需要人工监督。以普通汽车的定速巡航控制功能为例，它能自动保持设定速度，但仍需人工干预转向和刹车。相较之下，自主化系统虽包含一定程度的自动化，但其内涵远不止于此。它们由自主化AI驱动，可在无需人工干预的情况下自主决策并执行任务。例如，已在部分城市投入使用的全自动驾驶汽车，具备自主驾驶能力，并能完全掌控车辆，几乎不需要驾驶员介入。 真正意义上的自主智能供应链包含两大维度（见图2）：任务自动化与决策自主化。在任务自动化层面，机器将取代人工执行具体任务。例如，订单处理自动化可以让机器完成验证订单、检查库存、创建货运标签以及处理异常情况等工作，从而将人力解放出来，专注于更具战略性的事务。在决策自主化层面，机器则会取代人工进行决策制定。正如供应链经理会响应突发事件，指导团队成员完成特定任务一样，机器也能够规划、执行、纠正并改进各项活动，以达成既定的绩效标准。即便自主智能供应链具备任务自动化与决策自主化能力，但至少在目前阶段，仍离不开人的参与。人与技术各有所长，协同合作方能取长补短。在双方能力领域的交汇处，便形成了“人机协作”的劳动力形态，现场及远程员工与自主智能体、智能机器人实现无缝集成。3在最高效的自主化系统中，人类的角色并不仅仅是作为“执行环”（in the loop）来完成任务，他们更应处于“监督环”（on the loop），在诸如设计、测试与验证等流程的关键节点上发挥监督与把控作用。换言之，自主化系统负责感知与响应，而人类则通过提供反馈和优化输出来实现持续改进，从而提升整个组织的集体智慧。 自主化征程：当下现状与未来十年我们的调研显示，大多数企业才刚刚开始探索和部署自主化能力。尽管约25%的受访企业已开启自主化征程，但在从0（完全人工）到100%（完全自主）的指数体系中，供应链各项活动的自主化成熟度中位数仅为16%（平均成熟度则为21%）。预计在未来五到十年内，该成熟度中位数将大幅提升至42%。为了更深入地理解如何向更高自主化水平迈进，我们将典型的供应链流程划分为9个集群和29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集群便涵盖了生产加工、产品组装以及包装等活动。随后，我们将受访企业各项活动的当前状态及预期的未来状态，映射到了既定的自主化发展阶段（见图4）。调研明确显示，没有任何一项供应链活动能够在这场变革中置身事外。AI将在不同程度上赋能所有这些活动（见图5）。目前，大多数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平，但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精准控制来提高生产速度并减少错误。回顾国内供应链近十年的发展历程，大部分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划自主化能力与落地探索。 实现自主智能供应链End to end supply chain activities have been segmented into28 activities grouped in 9 clusters of similar nature of task按相似特征划分的活动集群图3端到端供应链活动被划分为29项具体活动，并根据任务相似性归入9个集群 运营采购预警、风险、改进供应商合同签订采购到付款异常或风险检测及预警评估与根因分析内部及与供应商共同执行改进计划客户支持现场服务订单到回款客户与现场支持 生产控制质量控制生产制造生产/制造产品组装产品包装设置、维修与切换质量与生产控制产业化（初始设备设置、规模扩大）切换（包括清洁）维修 设计、研发与战略采购1.创意构思/创新2.新产品/新服务的设计、测试与验证3.采购寻源、供应商选择及合同磋商4.供应商发展与关系管理计划与排程5.供需集成计划6.生产排程/物料需求计划（MRP）7.运输计划8.维修与备件计划运输仓库拣选与处理原材料与零部件补给运输准备（包装与装载）运输（货运）产品搬运 9.10.11.12.13. 20.21.14.15.16.17.18.19. 22.23.24.25.26.27.28.29. 实现自主智能供应链图4大多数活动集群将在智能系统的驱动下经历重大转型，部分集群未来将迈向高度自主化自主化成熟度[全球专家组观点]预警、风险、改进5运营采购8设置、维修与切换9质量与生产控制1生产制造2客户与现场支持36运输7计划与排程设计、研发与战略采购4