一、引言

区块链技术和实体经济的融合发展成为未来发展主流趋势。区块链技术在实际应用中拥有防篡改、可追溯、去中心化、安全可信等特征，能够为制造业的供应链管理全面创新变革提供更多发展机遇，尤其是人工智能、云计算、物联网和大数据相关技术集成应用中，能够促进供应链管理实现智能化和数字化建设发展。

二、新时期供应链管理发展趋势分析

供应链即围绕核心企业，促进分销商、制造商、供应商再到最终用户形成统一功能网链结构。供应链全面贯穿于原材料、配套元件、中间生产以及最终成品整个环节，最后通过销售网络负责将产品传递到用户手中的生产价值交付整个过程，也是企业顺利完成各项业务活动，支持价值不断增长的重要职能，会影响整个企业的生存和发展。在人工智能、云计算、物联网和大数据技术持续发展背景下，智能化为代表四次工业发展浪潮开始席卷全球。智能化和数字化等技术开始渗透到各个行业领域经营管理中。供应链管理决策需要综合考虑不同影响因素，对多种业务指标实施科学权衡，兼顾不同场景需求[1]。

三、基于区块链技术的制造业供应链管理策略

（一）需求预测和智能配货

针对备件供应链，可以将历史行业数据信息、大量行业专家为基础的模型算法作为基础支持，借助多种机器学习算法和优化运行技术帮助企业对供应链中的库存优化、需求采购以及网络规划等进行辅助快速决策。该方案能够联系对应生命周期位置差异，综合考虑季节、地域等大数据信息，实施精准预测。联系前代产品备件表现以及备件知识图谱，针对具体业务场景实施细则粒度预测。将模拟、分析结果进行可视化展示，实时展示详细信息和监控数据，为规划者提供有效决策支持。借助先进的人工智能技术，联系业务需求合理设计方案，促进相关业务实行自动化发展，全面覆盖，能够准确、快速进行需求预测，进一步触发全生命周期的备件分货补货、采购计划、分仓再平衡等多场景、多层级下决策支持，充分满足广大客户现实要求，优化用户综合满意度，帮助企业减少服务供应链的库存、采购和运输成本[2]。

全球产业观察家林雪萍在《供应链反脆弱，大国制造护城河》[3]一文中指出联想集团通过自主研发相关人工智能算法，进一步打造出智慧零售供应链引擎，面向零售领域实际需求和库存管理之间矛盾问题，利用先进的智能化措施，为企业提供相应的智能供应链决策，促进企业实现最大化利益，辅助企业进一步提高供应链管理的智能化和数字化水平，优化企业相关供应链管理、运营水平。相关供应链引擎能够提供以下功能服务，第一是未来需求预测，在历史销量信息数据基础上，合理应用人工智能算法对不同门店相关产品消费需求进行准确预测，同时提供各种需求量所占概率。第二是针对生产中的采购计划提供有效建议，在需求预测基础上，综合考虑产品库存积压和周转等状况，科学权衡库存指标和销售指标，可以联系相应的业务目标提供科学生产采购方案。第三是为生产中的分货和库存管理活动提供有效建议，利用智能化技术手段提出产品在不同门店、不同层级仓库中的分配方案，提升产品分配公平性与合理性，适当减少库存管理成本，优化零售经营效率。第四是交互式决策辅助，人工智能模型在全面吸收业务专家相关历史经验，针对相关分析结果实施科学修正基础上，促进人工智能分析和人工经验全面融合，促进实现人机合作的决策执行管理。第五是自适应方案仿真，可以在历史数据中针对AI策略和AI模型进行全面仿真复盘，突出不同优化条件下历史数据中人工智能策略的模拟表现，在持续深入学习基础上进一步提升整体决策水平[4]。

相关供应链引擎结合实际业务发展特征以人工智能算法为基础提供有效决策方案。结合历史销售数据，全面还原市场需求，准确预测各个门店未来产品需求分布，指导业务人员联系现实状况实施合理决策。结合因果对策，创建产品价格模型，借助较高精准度的概率性需求预测，对不同产品基于多种备货量下积压、营收风险，提供相应的选品、采购和定价策略，促进科学价格调整与备货选品全面融合，优化不同场景经营效果。借助操作便捷、可视化的交互界面能够辅助相关业务人员对各个门店进行直观、精细化管理和探查，了解产品实际需求和备货状况。借助可视化呈现以及仿真模拟，能够直观了解不同优化策略对应指标体现，能够方便业务人员实施综合比较选择[5]。

（二）物料管理和生产规划

针对某些大规模制造企业而言，相关建设厂房和生产基地分布于全球各地，所需物料类型多样、数量规模大、整体变化较为频繁。为此，如果核心物料已经无法满足新时期不同工厂内不同类型产品现实需求，怎样进行高效、公平的物料分配成为新时期的重点解决内容。为进一步优化物料分配，企业结合自身相关业务经验，自主设计研发针对性人工智能算法，进一步研制出物料智能分配方案，该种方案借助先进优化算法以及求解引擎，能够实现多种价值功能。

支持多样时间粒度物料分配策略，结合离散制造业相关物料采购长周期特征，能够针对物料提供长期分配方案，并结合供应商的分批次供应特征，形成物料的短期分配策略[6]。

大规模制造生产中，定制化和个性化逐步取代了大批量、品种单一的规模化生产模式，以小批量、多品种为特征的柔性化生产逐渐转变为制造业核心竞争力，为促进相关生产规划流程实现智能化发展，进一步提升整体生产效率，充分利用各种生产资源，可以结合相关业务实践，综合应用数学算法优化、人工智能等措施，设计科学的智能生产规划方案，针对需求管理到智能排产提供有效解决方案。

智能生产规划涵盖下列功能，第一是做好基础数据治理，涵盖生产班次、生产日历、物料BOM、生产工艺、单位消耗、换产矩阵等数据信息的维护查询。第二是针对相关业务单据实施合理创建与维护，促进业务单据创建和企业信息系统全面对接，涵盖需求预测、需求订单、生产工单、主生产计划、库存计划等基础业务单据生成和对接。第三是形成材料供应计划，结合物料约束、产能约束面向企业净需求实施工厂全局优化分配，针对不同工厂形成科学均衡的生产规划订单。考虑交付日期以及最大化产能等多种KPI目标，形成科学供应计划。第四是形成物料计划，借助物料安全库存、物料BOM、物料库存、物料在途库存、采购提前期等信息数据，利用库存水位优化，提供科学物料需求规划。第五是快速全套分析，综合考虑物料、产品清单以及供货模式、库存条件下，优化匹配产品至在库物料，从最大程度上提升订单财务收益、订单交期以及订单达成率。第六是科学排产，联系工厂中相关生产资源实际安排状况，借助运筹优化和人工智能技术进一步优化智能化排产水平，基于多重生产元素限制约束下顺利输出最优排产方案。

从按照订单匹配相应生产物料到生产排程之间的处理方案如下，第一是在MES系统以及ERP系统内提取各种关联信息数据，设计待排产对应订单列表以及各种排程参数。第二是重点构建可视化控制平台，突出机型排列、产线产能状况、订单分布、订单完成进度、换线时间等基础信息，强化人机协作，辅助决策人员充分掌握产品整体生产状态。第三是利用数学优化算法以及人工智能技术，快速设计制定相应的排程方案以及物料齐套规划，辅助生产规划人员科学设计生产优先级、订单、物料和产品匹配[7]。全球产业观察家林雪萍在《供应链反脆弱 大国制造护城河》一文中指出联想集团从2017年开始构建智能供应链，其主要围绕两种类型信息，促进供应商相关信息实现透明化，创建相对完善的供应商图谱信息，其次基于图谱，针对下面各级供应商健全相关运营信息，可视化的发展能够辅助创建某种相对清晰图景。供应链管理持续下沉，从原本的一级供应商合作管理朝着四级、五级远端持续延伸。此外原本拥有5000多个合作关系供应商，在持续下沉过程中，系统越加复杂，信息数量级呈现出几何增加趋势。但如此才能把黑洞下级供应商、工作能力和工作状态投射到光线。提升整个供应链透明度，使风险控制更加简便。

上述方案在全面优化不用生产线中物料、设备、人员分配以及基础任务调度方面具有重要作用，能够支持企业实现优质、高效生产决策规划，帮助制造企业改善资源利用效率低以及排产耗时长等问题，减少对于人工经验的过度依赖，提升企业综合效益。借助敏捷性人机交互手段能够帮助解决计划人员过度依赖经验问题，方便那些经验不足计划员基于智能排程辅助下进行快速设计，改善整体排程质量。

原料库存优化管理中借助人工智能算法，共同打造齐套分析为基础的原料库存优化方案，面向制造产业的原料库存问题，借助智能化技术手段为企业提供科学的库存管理建议。进一步提升企业材料库存管理实力，在数据科学建模分析基础上形成合理决策计划。针对不同工厂库存材料状况和不同配料复杂BOM联系，为全面消耗库存材料提供人工智能技术和优化算法为基础的齐套决策方案，结合未来预测订单、当下产品订单以及历史订单等信息数据，提供库存储料的合理消耗方案。通过优化原料库存管理，能够扩大库存材料消耗，降低库存材料积压，提升整体销售业绩。为相关业务人员科学决策提供有效参考依据，优化决策科学性，降低人工经验依赖度。

智能打包管理方面，产品打包装载作为制造业的重要环节，会影响包装箱资源消耗。为此需要进一步提升包装材料利用效率，扩展运载空间，降低资源浪费对整个环境影响，成为物流产业节能、绿色发展的基础。智能打包管理中合理应用先进的人工智能技术手段实现绿色物流和绿色包装，借助智能化升级，提升整体流程效益，促进节能减排战略的全面落实，积极探索创建绿色供应链，从不同维度入手全面优化产品整体装载和包装，进一步优化货物密度权衡系数，适合多种应用场景。包装纸箱方面，结合发运订单的产品类型、数量，计算出配载最佳组合，设计最为贴合造型的包装箱，指导执行人员做好产品包装，实时监测包装平衡系数。托盘和栈板方面，借助自动化3D称重测量技术，得到订单发运各个包装箱的单体信息数据，借助云平台系统实施智能化模拟，通过科学计算得到包装箱的最佳码托组合，顺利输出码托指南，辅助操作人员合理包装相关产品，监控包装实际结果，从最大程度上降低包装的平衡系数。集装箱以及货柜层面，在对码托信息进行智能化采集、监控背景下，利用云平台系统实施智能化模拟，准确计算得到托盘装载最佳组合和集装箱最为经济选型，传输装柜指南，帮助执行人员顺利实施产品的发运配载活动，从最大程度上提高集装箱整体装载率。

多层智能模型、算法，机器学习为基础的强化学习技术，和运筹优化算法实施全面融合，促进整箱配给、箱型组合码托、散件装箱配载、托盘配载装柜等领域实现多层智能算法模型。支持端至端组合优化，以运单需求履约、出库包装组合优化、在库产品为基础，从初期拣选至装云端实现智能包装算法模型。

智能物流规划中，物流产业始终致力于打造多维度高效补货、配货体系，满足新时期准时送达要求。物流企业需要适当降低仓储成本和物流成本，优化客户满意度。物流服务针对多变的市场运行环境，需要进行快速反应。而仓储科学布局以及物流网络优化具有重要作用。促进物流网络智能决策选址，构成完善闭环模型，相关方案拥有多种技术特色，支持网络实时仿真分析，可以对网络表现进行全面量化，拥有多维度数据信息智能整合实力。涵盖库房成本、城市地区分布位置、物流网络流向和流量、供应商相关物流网络配合性、交通运输状况、气候特征、人力资源以及地区经济等。打造实用性强、高效化智能沟通流，能够促进专家团队全面参与决策仿真环节，支持灵活多样虚拟场景方案。借助人工智能平台，能够得到智能信息处理以及完善AI算法支持。

城市配送调度全面优化，城市中的物流末端配送因为路网交通、时效、货物重量、车辆配载、货物体积等因素影响和限制，降低了排班效率，增加了整体调度难度，从而对用户满意度和自身感知产生直接影响，造成物流链路中的成本消耗。城市配送调度优化借助人工智能和数据挖掘技术，综合考虑较为复杂约束条件以及多源数据，合理应用机器学习技术实施智能建模，形成最佳算法组合，涵盖成本最低、里程最优以及时间最短等多元化配送目标需求，提供合理的运输路径和科学调度策略，辅助企业从最大程度上降低运力成本，优化整体配送服务质量。借助智能管理技术能够进一步优化运力排班和综合调度工作，按照订单任务所属优先级，综合考虑运载条件、交通、时间以及运输距离等多种约束条件，借助运筹优化以及人工智能技术合理调节排班调度，提升运力资源综合利用率，提升订单满意度和完成率。对于改单和插单等状况实施快速调节，优化配送路径，联系实际运力、交通路网以及导入订单等信息，结合客户运输时效性、运输成本等多种要求，形成最优运输路径规划方案。例如，联想集团供应链中的智能控制塔，将渠道商、工厂以及供应商之间信息通道全面打通。

四、结束语

综上所述，在制造业相关供应链管理活动中合理融入区块链技术，激发出区块链技术相关优势特征，能够帮助弥补制造产业供应链管理传统模式下的协作意识不足等问题，提升资源整合效率，扩大相关信息共享度，降低系统运行成本，创建供应链加区块链经营模式，重点打造智能生态圈，提升制造业的供应链运行效率，促进制造业实现智能化转型升级。