5月26号，商务部等8部门印发了《加快数智供应链发展专项行动计划》（以下简称“《文件》”），很快就刷屏了朋友圈和微信群。作为大宗供应链和供应链金融领域的从业者，政策利好的文件出来，群情激昂、奔走相告是可以理解的。
当天傍晚，一位供应链企业的领导询问笔者《文件》中的“供应链控制塔”该怎么理解。笔者有点惊讶，没想到政府文件竟然会把这么老掉牙的东西也挖了出来，赶紧去扫了一眼，发现第九条的内容是“建设数智供应链控制塔”。
供应链控制塔是现代供应链管理的集大成者，但至今业内尚未形成一致的定义。10年前，笔者在从银行组转去筹备非银金融组的间隙期，曾短暂的负责过供应链管理咨询服务和供应链管理软件的实施。期间笔者密集拜访了上汽大众、霍尼韦尔、西门子、宝洁等供应链领先企业，学习考察了供应链控制塔在大中华区的应用现状，也拜访过海尔、一汽、中国海运、沈阳机床、许继电气、上海电气、比亚迪等国内企业。
那段时间笔者的业绩很糟糕，一度怀疑过是否要及早结束自己的咨询生涯。后来发现几乎所有头部外资咨询公司的供应链管理咨询业务都不尽人意。既然不是最烂的那一个，笔者就选择死皮赖脸的继续留在咨询行业了。
在增量市场向存量市场的转变过程中，国内企业的思维尚未转变。在企业尚未建立以客户为中心的战略的情况下，企业很难主动追求供应链整体的协同价值。这种认知偏差导致价值链博弈思想太重、不愿意分享真实数据、对计划管理的关注不足、计划管理能力得不到足够重视等等。
需要通过激烈竞争抢市场份额的企业通常没有能力组建自身的供应链体系，而有能力组建供应链体系的企业大多占有非市场资源甚至是行业垄断地位，缺乏相应的动力去推动供应链体系的建设。加之供应链管理是典型的苦活累活，短期内很难出政绩和业绩，也很容易造成“前人栽树后人乘凉”，所以不受领导重视。
受此影响，围绕着供应链管理的咨询服务自然是很难发展，同时也是国内鲜有涉足to B供应链软件的创业公司的原因。用一句当下流行的俚语“山猪吃不了细糠”来形容这种情况，甚是形象。
回到《文件》，其中使用了数智化供应链的表述。数智化是数字化和智能化的合称，数字化是过程与方法，智能化是目标与结果。如果写数字化，有点隔靴挠痒，直接提智能化又有点过于超前。数智化的叫法很好的结合了现状和目标，很符合产业现状。
《文件》目标简单明确，无需解读。复杂的是包罗万象的内容，从四流合一，到原料采购、仓储物流、产品营销、供应链金融、技术赋能、供应链服务、网络货运，再到数智技术应用、数据资源共享、上下游协同等，几乎包含了供应链管理的所有领域，包括：
22个技术术语：人工智能、物联网、云计算、区块链、可视化、大数据、主数据、虚拟现实、增强现实、机器视觉、智能传感、视频识别、智能立体仓库、自动导引车、数字托盘、数字孪生、数据接口、数据交换、数据管理、成熟度模型、加密技术、零信任；
34个管理学名词：供应链战略、组织变革、流程优化、需求预测、自动排产、智能决策、风险感知、自我修复、韧性、前置仓、即时配送、库存动态管理、柔性化、管理决策、辅助决策、控制塔、决策系统、运行分析、风险预警、前摄性调整、数据确权、数据资产、深度嵌入、智慧高效、集成能力、供应链协同、集采集配、统仓统配、个性化定制、多式联运、网络货运、智能生产、智慧物流、可溯源。
任何一个术语和名词后面都是浩如烟海的书籍与论文。没有系统的接受过供应链管理的商科教育、或者在制造业和零售业从事过多年的供应链管理的经验，要完全读懂还是非常费劲的。
这些技术与名词，以及由此衍生出的管理方法与模型是如何作用于产业链供应链的？更进一步，《文件》背景是针对行业“供应链创新提升难点堵点”，那么行业供应链究竟遇到哪些难点堵点了？
我们认识新事物的过程是从微观到中观再到宏观的过程，也就是先了解企业，再了解产业和行业，最后理解国家的宏观政策。因此，笔者觉得有必要写篇企业供应链管理的文章，以帮助读者更好的理解《文件》的精神与内容。
一、《文件》背景
与欧美跨国企业相比，国内企业的供应链管理起步较晚，大型企业对供应链管理的理解还处于非常初级的阶段，普遍将供应链管理理解为物流运输、仓储、采购和供应链等相关职能的成本压降，没有协同发展的理念，忽略了供应链作为企业经营管理的核心战略资产，影响着企业营收增长、盈利能力、资产回报和现金流等多项指标。
错误的理念导致链主企业没有动力去建设系统性、制度化的供应链管理体系，供应链内部缺乏有效的约束机制。链主企业非但没有发挥行业龙头带头制定供应链规则和标准的作用，反而利用自身优势地位来拉长付款账期、使用非现金支付工具等实现自身利益最大化，动辄以居高临下的姿态来压迫供应商接受成本目标，把成本管理简单的与降价划上等号，要求供应商增加存货、缩短供货周期、降低价格，严重损害了供应链上中小微企业的利益，最终导致整个供应链的团体非理性。近期闹的沸沸扬扬的比亚迪及其迪链，正是这种错误理念的典型产物。
反过来，成员企业对供应链的归属不强，供应链缺乏声誉效应，从而导致供应商/经销商的违约成本较低，供应链生态普遍松散和模糊，所谓的“强链固链稳链”始终停留在口号上。
供应链管理事关企业“增收、降本、增效”的方方面面。供应链管理早已从离散活动向复杂、集成、协同的生态系统演变，囊括了供应链上内外部协同集成一体化、风险管理、可持续性及营运资本优化等领域。因此，我们看到，虽然是供应链相关的文件，但内容涉及了“市场”、“智能制造”、“物资采购”、“需求预测”、“自动排产”、“库存动态管理”、“产品营销”、“供应链金融”、“再生资源循环利用”、“个性定制+柔性生产”、“智慧物流”等“产加销储运各环节”。
《文件》中明确提出要“发挥供应链领军企业作用”，“通过制定供应链战略、建立合作机制等方式，带动上下游企业协同转型......打造紧密耦合、高效协同的供应链集群”。这应该是首次在政府发文中出现“供应链战略”五个字。
供应链战略所关注的重点不是最终产品或服务给企业创造的竞争优势，而是整个供应链在产生产品和服务的过程中的效率和价值提升给企业增加的竞争优势。
因此，供应链战略的目标是实现端对端的协同以及建立供应链各参与方的互利模式。这里面有两个关键词，协同和互利：
协同：《文件》中8次提到了协同这个词，并以协同为基础衍生出了“高效协同”、“协同发展”、“协同创新”和“协同育人”。协同指的是供应链上参与各方共享信息流、物流和资金流数据，互相配合以实现营运资本的优化，并最终高效的服务终端客户。协同决定了供应链的效率及其服务水平；
互利：解决的是供应链上各参与方之间如何赚取利润并合理分配的问题。互利决定了供应链的稳定性和可持续性，这一点至关重要。作为链主企业，提高供应链整体绩效存在四种策略：降低库存、优化供应链结构、使用外包和延长应付账款期限。但由于供应链管理能力的不足，国内企业几乎无一例外的选择了延长应付账款期限这个零门槛的策略，逐步演化成了常态化的利用优势地位压榨和盘剥供应商，最终反过来损害了企业自身的利益。
因此供应链战略的一个重要任务是要厘清和建立供应链能力，这些能力包括财务绩效管理能力、运营计划管理能力、物流和配送可视化能力、采购和供应商管理能力。
财务绩效管理的精细化是企业从粗放型向集约型管理转变的核心议题。供应链战略对财务绩效的影响需要突破跨部门的绩效评估，不仅仅局限于从传统的营运资本管理能力的角度，还要从外部以多赢的视角评估整个供应链上的财务绩效，评估供应链活动的变化对库存及营运资本带来的影响，对现金流入和流出进行建模，从而更好的了解净融资需求。
运营计划管理能力，有些企业称作“集成业务计划”（IBP）或产销总体协同能力（S&OP），本质是一样的。运营计划管理能力的核心是集成战略规划-年度预算-财务计划-销售预测-需求计划-物料需求计划等管理环节，将年度预算与运营计划纵向打通、与产销计划横向打通，是打通端到端信息流以及计划协同与计划管理的关键所在。
运营计划管理能力是中国企业在供应链管理领域最薄弱的点，国内企业普遍对计划不够重视，企业文化上强于执行而弱于计划，计划控制与计划执行大都流于形式。对计划的认识还狭隘的停留在“可有可无”层面，尚未认识到其应是一个“协同管理平台”。
笔者所讲的协同管理平台其实就是《文件》第九条中的“供应链控制塔”，协同管理平台是一个覆盖计划和执行信息的数据中心，负责采集供应链各环节信息，并实时分享给相关参与方，实现灵活的、可视化的根据市场反馈对供应链进行实时的业务资源优化调配，以便公司能够在需求、供应和库存之间进行协调优化，以实现需求驱动的供应链端到端的控制。
至于物流和配送可视化能力、采购和供应商管理能力，此处就不深入了。
供应链关键能力的建设依托于供应链流程的标准化、供应链管理能力的提升、组织管控体系以及供应链相关基础设施的开发与应用。任何一项对中国企业来说都是重大的课题和挑战。
因为说到了供应链关键能力，笔者还得顺便提一句供应链金融。中国供应链金融的创新已经走在了全球最前列，但也走到了一个十字路口，受限于薄弱的供应链管理能力、基础软件与信息化水平，供应链金融在支持实体企业方面还存在规模较小、过于集中和渗透率较低等问题，行业从主体信用向数据信用转换过程中遇到了很多障碍，进展缓慢。供应链金融究竟能走多远，完全取决于供应链管理的深度与能力。
从供应链战略的角度讲，大型企业，尤其在“在产业链供应链中处于关键地位或具有核心竞争力的企业”，供应链管理应该要塑造产业级而非企业级的基础设施，需要建立一个高度集成的信息共享平台，专注于整个供应链的最优化，通过纵向一体化的协作，共享上下游各节点的库存状况、生产计划、需求预测等数据，共享企业信用，进而促进数据与资产在供应链上有效流转。
关于这一点，在《文件》的第六条“建设数智供应链实验室、数智共享平台，加速数据流转和信息交互，为链上中小企业提供技术赋能、市场开拓、融资授信等支持，打造紧密耦合、高效协同的供应链集群”、第十二条“依法开展数智供应链关键信息基础设施认定与安全保护”和第十四条“引导领军企业建设数智供应链统一公共服务平台，解决数据分散、重复投入问题”中都有所提及。
在夯实供应链管理已经成了一种“阳谋”的情况下，其本身的核心问题就在于如何打造一个协同互益的供应链体系，这就需要企业重新审视其供应链在发展中的战略地位，协同跨职能部门一起推动供应链一体化业务转型。通过结合战略导向、核心能力建设、组织绩效与管控和流程标准化实现供应链战略对业务发展无可替代的支撑作用。
二、供应链管理的概念
关于供应链的概念，是最能体现“盲人摸象”这个典故的。大多国内企业对供应链存在一些认知误区，有些企业将采购环节的供应商管理当作供应链，有些企业将物流当作供应链，还有些企业将订单管理当作供应链。事实上，正是这些支离破碎的概念共同组成了供应链。
供应链由直接或间接的满足客户需求的各方组成，覆盖了从“供应商的供应商”到“客户的客户”的端到端价值传递，包含策略、计划、寻源、采购、生产、仓储物流、交付等多个环节，环节间以信息、产品、资金进行连接。
制造业作为供应链管理从理论到应用体系最成熟的行业，典型的供应链活动包括：
1、供应链策略：针对市场、客户、产品细分的产销衔接模式（MTS和xTO）、供应链网络布局、自制和外购策略、供应商协作策略；
2、供应链计划：产销集成计划（S&OP）、预测和需求计划、产能计划、主生产计划和物料需求计划（MPS／MRP）、生产排程计划、供应商协同计划、库存计划和仓储物流运输计划；
3、采购：采购策略、采购寻源、招投标、合同签订、订单协同、采购收货、供应商结算、发票校验与付款和供应商管理；
4、物流仓储：物流网络规划、仓储规划、库存与计划协同、收货、发货、转储、盘点、库内拣配、库外中转、退货。
当然，不同行业的供应链活动存在很大的差别。如果是零售业，供应链活动还包括品类组合、定价和促销优化等活动。如果是建筑施工行业，供应链活动还需要围绕着项目管理及项目计划开展。行业差异对供应链各环节及供应链管理的影响很大。但我们仍然能够抽象出一个从供应链计划、业务执行、管理控制到再优化的完整闭环的最佳实践，供不同行业的企业学习和提升。
三、从历史的角度看供应链管理的发展
供应链管理是管理学的一个分支，而管理能力在不同所有制企业之间存在代差。外企受益于全球化的分工，普遍在10多年前就已经初步完成了供应链管理的信息化建设。而国内企业在供应链领域可谓积贫积弱，尚处于起步阶段，大部分企业的供应链管理仍然局限于物流管理、采购管理等某个部分，没有上升到端对端的供应链体系上。
供应链管理是管理而非技术，管理依赖于流程的标准化、科学的组织架构与管控、以及系统的绩效体系，这种基本功很难在短期内建立。而技术上诸如预测模型、库存计划模型等大多相似，很难在不同企业之间拉开差距。
笔者基于实践经验，将中国供应链管理的发展历程划分为四个阶段，实际上也是四个层级。所有的企业都会严格按照第一个阶段到第四阶段依次发展，不存在跳跃式发展的可能。
图3-1 供应链管理的层级
（一）职能化、碎片化管理
物流管理侧重在企业仓库管理领域，关注库存账实相符、账账相符以及交付的准确性；采购管理的重点则始终是实现年度降价，只关注交易价格这个指标。而在供应链管理目标中，除了推动成本下降外，还包括促进产品品质改善、服务提升、交货准时、技术进步等众多目标。
物流管理或采购管理作用有限。供应链管理中，不管是库存、生产、仓储物流还是原材料成本，单个目标都比较容易解决，但这些目标分布在不同环节中，当掺杂在一起时，就需要全局性、系统性的来统筹决策。
此外，供应链管理目标由市场部、销售部、财务部和采购部等多个部门负责，每个部门在这些目标中都负有不同的责任，不同部门有不同的利益诉求，而且存在根本性的冲突。不同的利益诉求会驱动局部优化的行为，而局部优化往往是以牺牲全局优化为代价的，因此职能型的供应链管理无法实现全局性的供应链管理目标。
当然这一阶段也存在绩效管理，但指标是部门级而非企业级的，如产品合格率、合同履约率等。部门级的绩效管理仍然着重于局部优化，无法同时兼顾更好的客户响应、更短的交期、更低的库存投资、更好的质量以及更低的成本。
（二）最佳实践：内外部协同与业务一体化集成
供应链管理的第二阶段重点在于内外部协同，代表是集成业务计划（IBP）。国内企业供应链管理粗放，最大的问题体现在需求预测、库存计划和上游采购之间的相互脱节。
内外部协同与业务一体化集成是一个从需求输入、到产品/服务输出、再回到市场需求反馈的闭环。闭环的本质是对数据的分析与利用，通过基于数据的决策帮助企业优化供应链管理。这其中最核心的是产销一致性计划。
表3-1 内外部协同与业务一体化集成的价值
优化领域
产销一体化
分析销售情况，作为优化销售行为、制定市场策略和生产指标的依据。
客户体验
能对可能出现的问题进行预处理，做到对客户的及时通知和与客户互动，使出现的事件得到及时处理，根据客户具体需求，调控运输和到货速度。
库存管理效率
借助供应链补货模型，制定补货和生产规则，协同上下游，在保证供应的前提下，优化库存率，减少不必要囤积，有效降低库存水平。
物流仓储
在从出货到交货保证和完成的整个阶段中，帮助用户实时便捷的掌握信息，对必要的文件记录（如交货证明）、签名和时间等进行存档。
绩效管理
将整个供应链流程标准化，也为企业制定关键绩效指标提供市场化的依据。
实现内外部协同与业务一体化集成的关键在于供应链计划。供应链计划向上承接企业年度预算和经营计划，向下引领产供销的衔接，事关企业短中长期资源分配。作为供应链管理的指挥中枢，供应链计划的重要性无论怎么强调都不为过。
供应链计划是一个笼统的概念，具体包括需求计划、供应商协作计划、生产计划、网络计划、分销计划、运输计划、客户协作计划和备件库存计划。
计划的本质是预测，预测的核心在于数据及数据共享。构成上述众多计划的数据包括订单数据、销售数据、补货数据、需求预测数据和安全库存测算数据五大类。
根据这五大类数据的共享程度，我们可以将供应链上信息流的集成程度由低到高分为四个层级：
1、最初级的是交易级，主要共享订单数据。但单纯分享订单数据并不能优化库存；
2、再上一级信息流共享的核心是库存数据的共享。需要共同制定库存计划，使每个节点从相互之间的协调性考虑，保持供应链各个节点的库存管理者对需求预期的一致；
3、第三级的共享核心是终端的销售数据，将终端销售数据分享给上游的合作伙伴；
4、在第三级的基础上，将各节点的补货信息也进行共享，能够使得整条供应链上的信息对合作伙伴具有极高的可视性。在这一级供应链参与各方可以共享订单数据、库存数据、需求预测、销售数据、补货数据。
不得不说的是，绝大多数中国企业的供应链管理水平尚未达到最初级。数据共享既是供应链协作的原因也是供应链协作的结果。对核心企业或者核心节点来说，供应链下游渠道经销商和终端销售的数据往往会受到优先的重视；而在供应链上游，供应商则会被忽视或者仅有较低的优先级。内外部协作和业务一体化集成覆盖了端对端的供应链流程，至少涉及三级供应商管理，这就需要建立一个高度集成的信息共享平台。通过这一平台，所有的节点企业能够迅速的掌握上下游各节点的库存状况、生产计划以及市场需求预测等信息，从而及时准确的调整自身的经营计划。
显然国家有关部委是很了解行业现状的，《文件》在23处提到了数据一词，是全文最高频的词汇。
从技术上讲，这些功能在以SAP为代表的ERP和以JDA为代表的专业供应链计划软件中都可以实现。但是供应链计划远不仅仅是技术问题，而是涉及运营管理、绩效管理和数据管理的复杂的全局性问题。笔者曾见到过已实施此类软件的企业里，销售和运营团队仍然在使用excel表格通过人工计算来做计划管理，员工花了大量的时间在做信息系统应该做的事，反而降低了企业经营和供应链管理效率。
（三）内外部深度协同
集成一体化的核心在于信息流在供应链内的传递。供应链管理的财务绩效及资金流长期被忽视，这一状况导致供应链管理的成本和效率潜力没有得到充分发挥，也影响了供应链管理的整体绩效。
内外部深度协同侧重于提高企业和整体供应链的长期绩效，需要改变传统的各方各自为政的现状，实现企业内各职能部门间跨部门系统的、策略性的协作，以及供应链上各企业间跨企业的协同策略和行为。
通过供应链上下游诸多企业资金筹措和现金流的统筹安排，合理分配各个节点的流动性，能够实现整个供应链财务成本的最小化，最终使核心企业获益。
在这一阶段，供应链管理的重要性不仅仅局限于成本控制，它已经扩展到企业成长、盈利能力、现金流和资产利用率等关键绩效领域，进而辅助企业战略决策。此外，内外部协同和业务一体化集成还能有效减少总资产投入，进而增加整体供应链的净资产回报率。
供应链各参与方通过协作实时共享需求数据，能够极大的降低供应链上每家企业的安全库存水平和缺货风险，进而能够降低每家企业的流动资产、营运资本与运营成本，使得整个供应链上所有企业的财务绩效得到提高。
（四）智能化
智能化的目标是供应链管理的全局最优化，包括供应链策略的最优化、供应链计划的最优化和供应链执行的最优化。
智能化的前提是对大数据的分析与利用。企业可使用物联网收集数据、AI分析数据，再将决策反馈至物联网。对需求预测、补货计划、主生产计划、货场部署、仓库网络协同、物流配送等不同场景进行建模和仿真，并根据仿真结果选择方案，做到即时响应。系统自主监测方案执行，对识别的问题发出预警并采取行动措施，自动实现方案迭代，并监督执行情况以实现持续改善，最终形成闭环。
智能化仍然处于智能技术单点应用阶段，呈现离散化、局部化特征，多少带有验证的性质。这些应用主要包括：
1、基于AI的需求预测来提升供应链预测准确性；
AI预测引擎可以通过构建“数据收集-模型训练–模型应用”的全流程学习模型来提升销售预测精准度；
供应链库存计划是供应链管理的一大痛点，因为库存优化受“销售额最大化”、“毛利润最大化”等目标的约束，AI能够实现众多约束条件下的最优解；
2、仓储/车间红外、雷达、视觉识别等智能传感器的应用；
3、AGV提升搬运效率；
4、供应链管理流程的自动化，如RPA自动化工作流。
单点应用存在很大的局限。以日趋成熟的AI预测为例，AI赋能的需求预测能大幅提升预测的准确率、优化库存水位、降低库存成本。但是，如果供应链的时效性和稳定性不足，那再高的预测准确率都要大打折扣，既无法提升库存流向的精准度，也无法提升配送时效，更别提供应链全局价值的提升。
对现阶段的中国企业来说，智能化的概念过于模糊和遥远。千里之行，始于足下。国内企业当务之急是要实现第二阶段目标：内外部协同与业务一体化集成。供应链管理没有捷径可言，所有企业都要脚踏实地的跨过这道坎。
四、不得不提的供应链金融
《文件》在两处提到了供应链金融，一处是“增强批发业供应链集成能力”的时候提到了供应链金融这五个字，并未深入。另一处是第十四条：“加强部门信息共享，建立供应链信用数据库，提供公共信用评价和风险预警服务，发挥行业自律机制作用，规范发展基于真实贸易的供应链金融。引导领军企业建设数智供应链统一公共服务平台，解决数据分散、重复投入问题。”这一条的核心仍然是数据，虽然字数不多，但简明扼要的指出了供应链金融发展的痛点、趋势与路径。
供应链管理是供应链金融的基础，而供应链金融发展要以供应链为依托，重点围绕交易环节，以资金调配为主线，为整条供应链提供包括融资在内的整体金融解决方案。供应链运行的质量和稳定性，直接决定了供应链金融的规模和风险水平。
颇具讽刺的是，国内从事供应链金融的人士大多带有很深的金融烙印，却鲜有供应链管理背景出身。
在供应链交易中会形成庞大的数据，数据价值的大小取决于数据质量，而数据质量由供应链管理水平决定，只有业务流程实现规范化和标准化，从业务操作中产生的数据才是有价值的。经过第二阶段内外部协同与业务一体化集成后，供应链上的数据会形成有效可信的供应链数据资产，这个过程本质上是供应链实现数字资产化的过程。
供应链及其数据资产最终会形成一个“信用管理的基础设施”，这个基础设施围绕着产业间和上下游生产与服务的交易不断的迭代完善。在其上：
1、可以绘制企业画像，并评估主体信用；
2、可以根据过往的历史数据来验证数据的真假；
3、围绕产业资源做整合，通过股债联动向产业两端演进，实现产业资源的高效再配置。
今天供应链金融行业所面对的一系列问题，诸如无法定制化设计匹配小微企业业务场景的产品、无法低成本持续获取小微企业的经营数据、无法对小微企业做画像、无法实现风险定价、无法低成本的实现实时的贷后管理等，归根结底都是由于供应链管理过于粗放，以及在供应链新旧动能转化过程中缺乏基础性的支撑。
因此，在供应链金融的架构设计中，不能简单的将供应链金融看作一个金融工具，而是应当将其融入企业供应链的三流集成设计，将供应链金融、采购管理、库存优化以及物流优化系统性的集成在一起，统筹兼顾，在供应有序、数量精准、质量可靠、可视透明的前提下，提升资金周转率，降低资产负债率，优化财务报表。
有人认为是我国的供应链金融超前了，恰恰相反，不是供应链金融发展超前，而是我国传统行业中的大中型企业的供应链管理过于落后，没有能力支撑现阶段的供应链金融业务。“数据信用”和“资产信用”的模式仍然需要更多的探索。
阐述了国内外前沿的供应链管理最佳实践，其实可以浓缩成一个简单的公式：
供应链管理= 供应链策略 + 供应链计划 + 供应链执行
供应链策略由供应链战略（理念和价值主张）和供应链能力决定。
供应链计划由上下游的协同能力和数据共享能力决定。
供应链执行的效率由企业的信息化水平决定。制造业企业依赖“WMS + VMS + ERP + MES + SCM”来完整执行供应链的任务。这些企业级的供应链基础设施能够支撑大型企业单一的供应链管理，但当供应链管理由职能型转向内外部协同一体化后，企业亟需将这些面向内部管理的企业级基础设施向面向产业的协同集成的基础设施升级。
无论是内外部协同还是供应链金融业务，其核心都在于数据的流转与共享。依托于产业级供应链基础设施的建设，数据共享的类型从初期的历史数据逐步转向实时交易数据和预测数据，实现从原材料到最终产品的全产业链全过程追溯。基于数据的实时共享，企业可以改善和加强生产、交易与物流的协同，从而降低供应链的总体库存水平，提升交易效率，优化现金流和营运资本。
供应链管理集约化、一体化、数字化、协同化的趋势不可逆，供应链金融也必将受益于这种发展趋势。结合供应链金融，链主企业可以组织、引导、控制金融资源在产业链上的流向。
① 组织：组织供应链上的数据（供应商画像、供应商征信、交易数据）、实物（存货、流动资产）等信用要素形成供应链资产；
② 引导：引导资本资产在供应链上流动，提升整个供应链的资产回报率；
③ 控制：量化评估产融结合的效果以及供应链金融业务对主业的影响，通过绩效精准提升企业价值。
同时，商业银行或其他金融机构也能更好的掌握动产和金融资产的风险状况。
近期笔者很大一部分精力放在了供应链金融数据信用产品的设计上，遇到了很多困难。主要的原因如链主企业开放程度低、信息化水平低、数据质量差等，本质都是链主企业供应链管理能力低下以及供应链管理基础设施落后。
供应链管理是一门实践性很强的学科，有其发展规律。我们要做好打持久战的准备，因此要格外重视顶层设计，重视长效机制的建设，不能奢望投点钱就能有大成效。公司上下一定要在短中长期不同阶段的工作重点与目标成效上达成一致。
