数字化供应链解决方案分享
在业务快速发展的背景下，许多企业都会面临库存、采购与数据协同的挑战。我们提出的数字化供应链解决方案，旨在通过构建统一的数据底座，打通系统壁垒，实现数据驱动的智能决策。以下是该方案的核心内容分享。
一、 项目背景与核心痛点
当前业务中的关键挑战主要集中在三个方面：
- 库存割裂：OMS系统（如聚水潭）与WMS系统（如通天晓）的库存数据相互孤立，无法形成全局可视，这常常导致“一边缺货、一边积压”的困境[[供应链]]。
- 采购滞后：采购计划高度依赖人工经验，难以快速响应市场变化，导致紧急采购频发，成本高昂[[供应链]]。
- 数据不一致：业务系统与财务系统（如金蝶）的数据口径不统一，造成对账困难、效率低下[[供应链]]。
为解决这些问题，构建一个能够打通ERP、OMS、WMS集成，并支持智能决策的统一数据底座势在必行[[供应链]]。
二、 整体系统规划：两阶段推进
我们规划了“两步走”的战略，以数据中台为核心枢纽，实现从系统集成到数据资产化的价值跃升。
▶ 第一阶段：ERP & OMS & WMS 系统集成
本阶段的目标是打通OMS（聚水潭/勤策）、WMS（通天晓）、财务（金蝶）等系统，建立统一的库存数据中心[[供应链]]。其核心架构体现了“业务平台 - 数据中台 - 管理系统”的三层逻辑，数据中台作为枢纽实现数据的融合与治理[[图†1|供应链]]。
关键动作包括：
- 通过连接器自动同步各系统的实时库存、在途、销售及出入库数据[[供应链]]。
- 统一SKU编码规则，清洗并标准化多源数据[[供应链]]。
- 构建可视化库存看板，支持按仓库、品类、库龄等多维度穿透分析[[供应链]]。
- 设置安全库存阈值，自动触发缺货或呆滞预警，并及时通知责任人[[供应链]]。
此阶段不替换现有系统，而是通过“数据桥梁”实现无缝集成，确保业务零中断[[供应链]]。所有业务模块，如退货、盘点、签收、收货等，其数据都汇聚并经由核心的“数据集成平台”进行交互[[表†3|供应链]]。
▶ 第二阶段：数据资产化与智能采购决策
在集成的基础上，本阶段旨在将数据转化为资产，并构建智能决策引擎，实现供应链的自动化闭环[[供应链]]。
关键动作包括：
- 引入智能算法模型，综合历史销量、在途库存、供应商交期、促销计划等因素，每日自动生成采购建议[[供应链]]。
- 采购建议可一键推送至金蝶云星空，审批后自动生成采购订单[[供应链]]。
- 最终实现从“预警 → 建议 → 采购 → 入库 → 财务核算”的全流程线上化与自动化[[供应链]]。
这标志着数据从静态信息转变为可执行业务动作的关键跃升，真正做到了“数据驱动决策”[[供应链]]。整个数据处理流程遵循从“数据集成平台”到“AI智能分析平台”，最终支撑“数字化建设”的路径[[表†2|供应链]]。
三、 核心平台支撑与能力
该方案的核心支撑平台确保了各系统能够“各司其职、数据互通”[[供应链]]。该平台具备以下关键能力：
无侵入集成：无需改造现有ERP/OMS/WMS系统，通过标准API连接器即可快速对接[[表|供应链]]。
高可靠同步：支持定时或实时的数据同步，保障数据的一致性与时效性[[表|供应链]]。
灵活扩展：未来可快速接入BI、CRM、TMS等新系统，支撑企业持续的数字化需求[[表|供应链]]。
低代码配置：流程、字段、规则均可进行可视化配置，对IT的依赖度低[[表|供应链]]。
平台作为“数据总线”，处理来自不同来源的数据，经过“统一数据仓库”的整合，进行“数据标准化”和“数据资产化”[[表†4|供应链]]。
其核心是围绕“定规则-自动聚数据”、“定数据表-根据业务需求”以及“用数据分析驱动经营”三大能力来展开，最终输出各类业务报表与应用[[表†4|供应链]]。
四、 方案价值与展望
通过实施该方案，企业将获得以下核心价值：
- 全局库存可视：消除信息孤岛，实时掌握全域库存动态。
- 智能采购决策：告别经验主义，通过算法模型实现精准、高效的采购计划。
- 流程自动化：打通系统断点，实现从业务到财务的端到端自动化流转，提升运营效率。
- 数据资产沉淀：将分散的数据转化为体系化的数据资产，为持续的业务创新提供燃料。
我们期待通过此方案，助力企业构建一个敏捷、智能、一体化的数字供应链体系，让数据流动起来，让决策快人一步[[供应链]]。
