面向供应商入库、评价、筛选等业务活动，针对供应商 比选难、管控能力弱等问题，建立供应商库，应用供应商风 险评估、供应链溯源等技术，实现供应商精准画像和智能筛选，开展基于数据分析的供应商评价、分级分类、寻源和优 选推荐。
对于制造企业而言，供应商都是一直是一个关注点。有部分企业供应商甚至是其核心机密之一。很多小企业对于供应商并没有建立“供应商入库、评价、筛选等业务活动”，完全依赖于手机里的那个电话。建立基本的供应商库，不一定需要实现“供应商精准画像和智能筛选”，但是开展供应商评价、分级分类是很有必要的一件事情。我公司硬件产品也有其自己的供应商，每个硬件产品在设计、测试、集成等过程中，需要和供应商的相关人员进行多方面交流，而且一个物料一定会从多个供应商进行采买，在比较物料价格的同时，需要对物料的性能、稳定度、集成度等多方面做整体评估，然后才能确定产品的最佳物料供应，然后以此生产自己的产品。在这整个过程中，就需要对供应商的物料进行评价和分级，同时对物料进行特性分析。
面向采购计划制定、执行等业务活动，针对市场波动大、 交付不及时等问题，建设供应链管理系统，应用集成建模、 多目标寻优、数据跨域控制等技术，开展市场、采购、库存、生产等数据的综合分析，实现采购计划自动生成和动态优化，并实现上下游供应商之间紧密协同。
对于制造业企业而言，原料、物料的成本波动是企业面临的最为致命的风险之一。例如2021年全球芯片短缺，导致大量的芯片制造业企业无法生产，宁可进行赔偿也不进行生产；今年的贵金属、有色金属的大幅涨价也导致很多相关企业产品成本急剧上升。当然这种全球市场长时间的市场波动，绝大部分企业都无法抵抗其风险，但是对于短期的市场波动，的确可以采用“采购计划优化协同”的方案进行应对，如指引中提到的“开展市场、采购、库存、生产等数据的综合分析，实现采购计划自动生成和动态优化，并实现上下游供应商之间紧密协同”。但是就我个人多年和多位企业负责人沟通的结果来看，这里仅仅通过供应链管理来实现这种风险应对，仅限于绝对的头部企业才可以办到，例如：比亚迪。对于绝大部分企业，对于这种波动没有行之有效的解决方案。我前段时间在和某个企业进行时沟通交流的时候，他们或许可以算是某种方案。此企业为SMT行业的企业，其公司为LG的核心供应链公司，因此他们大部分原料都来源于LG的全球供应链，LG凭借其在全球的领导地位，给其所有的供应商提供了稳定的原料供应链路；也就是依托于LG，他们公司在2021年芯片极其短缺的时候，依然可以保持其产能不受影响。
面向供应链状态监测、风险识别、快速调整等业务活动， 针对供应链不透明、风险响应滞后等问题，打造供应链协同 平台，应用多源信息感知、风险评估预测等技术，实现供应 链风险在线监控、精准识别、提前预警；应用资源智能匹配、 预案模拟仿真、供应网络自动切换等手段，实现供应链的自主修复，提升韧性和安全水平。
供应链分享预警和调度这种虽然可以通过指引大概明白其想要解决的业务场景，但是可能对于绝大部分数字化建设公司来说，都很难遇到这种需求。很明显这种建设需求基本是绝对的头部高端制造企业才会有的业务场景。我公司暂时没有这种能力，也没有这种合作案例可以分析，因此这里大家可以自行阅读理解学习。我个人认为国内比亚迪、特斯拉等企业的这种供应链分析应该是这种业务场景的典型案例。
面向供应链上下游多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控等业务活动，针对物料和成品多点仓储、运输过程 监控难、配送周期长等问题，建设供应链物流管理系统，应用仓网规划、车货智能匹配、实时定位跟踪、智能路径规划、 智能驾驶等技术，实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警 和高效处理，降低供应链物流成本，提升准时交付率。
供应链物流智能配送是供应链的最后一个环节。目前国内物流运输极其发达，因此供应链物流在大部分企业并不会受到重视。对于部分需要特种运输，或是存在特殊运输需求的行业来说，供应链物流也是其供应链的重要一环。指引中提到的“供应链上下游多式联运调度、配送路线规划、运输过程监控”等，都是数字化建设应用的场景。在指引中也提到了相关的技术方案“仓网规划、车货智能匹配、实时定位跟踪、智能路径规划、 智能驾驶等技术，实现物流全程跟踪、智能调度、异常预警 ”；这些很多读者朋友应该都很清楚。最近城市道路上出现的越来越多的无人货运车，就可以看做是一种供应链物流智能配送的前瞻性应用。我在解读以前的内容的时候也说过，随着低空经济的发展，目前部分企业智能物流配送开始无人机配送尝试。我公司最近也是在和某厂商合作，实验无人机物流配送，通过智能调度，空域航线规划，无人机自助飞行，飞行势态全景监控、异常告警等多个功能，提高是产品物流配送效率。
本文是《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）个人解读》系列的最后一篇内容，我这里对整个指引所有的内容进行总结：整个指引包含了智能制造整个过程的所有场景，从工厂建设、产品设计研发开始，一直到最后的供应链管理，整个过程也为我们从事数字化系统建设的厂商指明了相关的业务方向， 因此我一直强调这篇指引是数字化系统的建设方略。虽然可能大部分中小企业都不可能完整印证这个指引中的所有场景，但是其数字化内容肯定都可以在这个指引中找到其解决方案或是数字化方向。 整个《智能制造典型场景参考指引（2025 年版）个人解读》内容分为四个系列，总计接近两万五千字。这个系列中我真针对指引中的每一点的内容逐条进行解读和分析，其内容不一定对，但是基本上都是都源于多年来我个人对于多家企业的调研、沟通和合作，希望能对各位读者有所启发。应某位读者朋友的要求，下一篇内容我将呈现一片技术性方面的内容：《“云边端”架构设计详解》，欢迎各位有兴趣的读者关注。
总结一下智能制造典型场景参考指引（2025 年版）里面所有的内容，其中提到的数字化系统包括：
