专家谈山东数据应用场景实践：数据进入供应链场景，助力提升协同效率

专家介绍：刘德胜，齐鲁工业大学经济与管理学部教授；李晔，齐鲁工业大学经济与管理学部主任、山东省科技发展战略研究所所长

供应链协同效率，直接关系到企业经营效率和产业链稳定运行。现实中，不少供应链问题表现为信息不透明、资源配置不精准、资金流转不顺畅、风险反馈不及时：市场需求变化快，生产端响应不及时；部分环节库存积压，部分环节原料短缺；物流交付过程不透明，异常情况难以及时预警；链上中小企业有真实交易和稳定订单，却因信用证明不足而融资困难。

国家统计局数据显示，2024年末我国规模以上工业企业产成品存货周转天数为19.2天，存货周转压力仍会占用企业资金、抬高经营成本。中国物流与采购联合会相关报告显示，2025年我国社会物流总费用与GDP比率仍处于较高水平，物流成本和协同效率仍是供应链运行中的现实压力。这些问题表面上表现为交付慢、库存高、成本高、响应弱，深层看则是供应链各环节之间的数据没有充分打通。

随着数据要素价值凸显，订单、库存、物流、交易、结算、供应商和客户反馈等数据正在被引入供应链管理场景。数据的作用不只是记录业务过程，重要的是让供应链运行“看得见”、资源配置“配得准”、资金流转“融得通”、市场变化“调得快”。部分企业实践表明，数据正在从企业内部管理工具转化为链上协同工具。让数据进入真实供应链场景，在解决协同难题中验证价值，正在成为提升供应链效率的重要路径。

一、数据打通信息流，让供应链“看得见”

供应链协同首先是让链上各主体能够看见同一条链上的运行状态。过去，订单、库存、物流、结算、信用等信息往往分散在不同企业、不同平台和不同系统中。上游不知道下游的需求变化，下游难以及时掌握货源状态，物流企业不一定了解真实货运需求，金融机构难以判断交易背景是否真实。信息不透明，带来货源匹配不准、运力调度低效、履约风险难识别。

数据进入供应链场景后，首先改变的是信息流动方式。订单数据可以反映市场需求变化，库存数据可以反映不同环节的供需状态，物流数据可以跟踪货物运输和交付进度，交易和结算数据可以证明业务真实性，企业信用和履约数据则有助于判断合作伙伴的稳定性。原本分散在各环节的信息，经过汇聚、治理和授权应用后，可以转化为供应链协同运行的共同信息基础。

以临沂商贸物流场景为例，临沂商贸业发达，市场主体多、货物流动频繁，过去商户、仓储、物流、采购商之间信息分散，容易出现货源不清、运力不准、履约过程不透明等问题。通过整合商贸交易、物流运力、仓储状态、交通通行和企业信用等数据，把原本掌握在不同主体手中的信息连接起来，服务于货源匹配、运力调度、履约跟踪和监管协同。商户可以更及时掌握订单和物流状态，物流企业可以更精准匹配货源和运力，监管部门也能更好掌握流通运行情况。

这类实践说明，数据提升供应链协同效率，第一步是让供应链从“各管一段”走向“全链可见”。没有信息透明，就难以形成真正的协同，有了数据支撑，企业才能更准确地判断需求、组织供给、安排运输、识别风险。数据也不再只是企业内部的经营记录，而是成为了供应链协同运行的基础支撑。

二、数据优化资源流，让供应链“配得准”

供应链运行中的很多低效问题，主要在于资源配置不够精准。一些企业库存积压、资金占用较高，另一些企业却面临原材料短缺；一些物流资源闲置，另一些环节却运力紧张；一些企业盲目备货，结果又受到价格波动和需求变化影响。这些问题背后，往往是需求预测不准确、采购计划不协同、库存状态不透明、物流调度不及时。

数据可以帮助供应链从粗放配置走向精准配置。在计划环节，企业可通过分析历史订单、市场需求、价格走势和客户行为数据，更准确预测需求变化；在采购环节，可以通过供应商履约记录、价格波动、交付周期和质量数据优化采购安排；在生产环节，可以通过设备运行、产能利用、工艺参数和质量检测数据调整排产计划；在交付环节，可以通过物流轨迹、仓储状态和客户需求数据优化配送路线和交付安排。

以卓创资讯大宗商品信息服务场景为例，大宗商品产业链价格波动快、供需变化大、上下游信息不对称，企业如不能及时掌握市场变化，容易出现采购节奏不准、库存安排失衡和交付计划滞后等问题。卓创资讯通过整合市场交易、产业运行、宏观经济和行业政策等多维数据，为产业链上下游企业提供行情研判、价格监测和供需分析服务，企业可据此调整采购节奏、库存安排和出货计划。

对上游企业来说，数据可以帮助其根据市场趋势安排生产和出货节奏；对下游企业来说，数据可以帮助其优化采购计划和库存水平；对中小企业来说，数据可以减少盲目备货和资源错配风险。数据从分散的信息资源转化为资源配置的决策依据，推动供应链从“被动响应”走向“主动调度”。

从这一角度看，数据让供应链资源配置更加精准。数据优化资源流的关键，是把信息转化为更精准的采购、生产、库存和物流安排。供应链协同效率的提升，正是在这些具体业务环节中逐步实现的。

三、数据连接资金流，让供应链“融得通”

供应链协同不仅取决于信息流、物流是否顺畅，也取决于资金流能否及时跟上。对链上中小企业来说，即使有真实订单、稳定交易和持续经营，也可能因为缺少抵押物、财务记录不规范、信用信息不足而面临融资困难。一旦资金链不畅，会直接影响采购备货、生产交付和订单履约，进而影响整条供应链的稳定运行。

在供应链金融场景中，数据可为金融机构提供更加动态、真实、场景化的信用判断依据。订单数据可以反映企业是否拥有稳定业务来源，交易数据可以反映经营活跃度，物流数据可以证明货物流转过程，仓储数据可以反映货物状态，结算数据可以反映回款能力，供应链关系数据可以反映企业在链条中的合作稳定性和履约质量。这些数据可以为金融机构识别企业真实经营状况提供新的参考。

以万链数科的数字信用服务场景为例，平台可依托企业真实交易数据，整合工商、司法、贸易场景、经营行为等多类信息，形成企业动态信用画像。金融机构可以基于这些数据更加全面地判断企业经营能力、履约能力和风险水平，进而提升授信效率和风险识别能力。对于中小企业而言，过去难以被识别的经营能力，有机会通过订单、交易、结算和履约数据转化为信用依据。

这类实践说明，数据连接资金流，有助于增强供应链整体协同能力。资金流更加顺畅，链上企业才能更稳定地组织采购、生产和交付；金融机构能够更准确识别真实交易和经营风险，也有助于降低信息不对称。供应链金融不仅是金融产品创新，也是数据、产业和信用在真实场景中相结合的重要载体。

供应链金融场景对数据真实性、授权合规和风险控制要求较高。下一步，仍需完善数据授权、隐私保护、信用评价和风险追溯机制，让数据在安全可信基础上更好服务实体经济。

四、数据形成动态响应机制，让供应链“调得快”

供应链面对的市场环境越来越复杂。需求变化、价格波动、物流延迟、供应中断、产品质量问题等，都可能影响供应链稳定运行。如果企业只能在问题发生后被动应对，就容易造成交付延误、库存积压和成本上升。数据的进一步价值，在于帮助供应链形成动态响应机制，从事后补救转向事前预判、事中调度和事后优化。

在港航物流和大宗商品流通场景中，这种需求尤为突出。以济宁港航的相关实践为例，大宗商品与内河航运供应链涉及产销、仓储、运输、港口、客户等多个环节。过去，各环节数据分散，需求变化和物流异常难以及时反馈，运输调度和到港交付很容易出现衔接不畅。通过整合大宗商品产销数据、港口仓储物联感知数据、上下游客商经营数据等资源，将数据接入需求预判、备货安排、干线运输、到港交付和异常处置等环节。

这种数据闭环有助于提升供应链动态响应能力。一方面，平台可以根据产销和库存变化提前判断运输需求，优化运力和仓储安排；另一方面，物流和港口运行数据可实时反馈异常情况，帮助企业及时调整运输、交付和备货计划。数据由此不再只是事后记录，而是参与到供应链运行过程中的预判、调度和修正。

在数字化条件下，企业可以通过持续收集和分析反馈数据，不断改进产品、优化服务、调整库存、完善供应商管理。数据形成动态响应机制后，供应链可从完成一次交易走向持续优化关系，从被动处理问题走向主动发现问题，及时处置异常、优化后续安排。

五、数据进入供应链场景的三点启示

第一，数据价值来自真实场景。数据不是因为被汇聚起来就天然产生价值，而是在进入采购、物流、仓储、金融、风控等业务环节后，才真正转化为协同能力。临沂商贸物流等实践表明，只有把订单、仓储、运力、信用等数据嵌入具体业务流程，数据才能从“看得见”进一步走向“用得上”。

第二，供应链协同需要链上数据连接。单个企业数字化只能改善局部效率，不能自动带来全链条协同。只有推动上下游围绕订单、库存、物流、结算、质量、信用等关键数据形成连接，才能减少供需错配、运力闲置和账期信息不对称，提升供应链整体运行效率。

第三，数据应用要从“看板展示”走向“决策嵌入”。数据大屏只是第一步，真正有价值的是让数据进入采购决策、库存调节、物流调度、金融授信和风险预警。只有让数据参与事前预判、事中调控和事后复盘，才能真正发挥降本增效和风险识别作用。

六、让数据在供应链真实场景中创造价值

现代供应链的竞争，越来越表现为协同能力的竞争。谁能更快识别需求、更准配置资源、更稳组织交付、更好控制风险，谁就能在产业链竞争中掌握主动。数据要素的意义，正在于为供应链协同提供新的基础条件。

从山东若干应用场景看，数据正在供应链不同环节发挥作用：在商贸物流场景中，数据打通订单、仓储、运力和信用信息，让供应链运行更加透明；在大宗商品场景中，数据服务价格研判、供需分析和库存安排，让资源配置更加精准；在供应链金融场景中，数据把真实交易和经营行为转化为信用依据，让资金流转更加顺畅；在港航物流场景中，数据参与需求预判、运输调度和异常处置，让供应链调整更加及时。

这些实践说明，数据价值是在真实场景中被验证出来的。只有进入采购、生产、物流、金融、风控等具体业务流程，数据才能够从“看得见”进一步走向“用得上”，从企业内部管理工具转化为链上协同工具。

下一步，推动数据进入供应链场景，还需在数据共享、标准统一、安全合规和收益分配等方面持续完善规则。只有在安全可信的基础上推动数据有序流通，才能更好地发挥数据在提升供应链协同效率、增强产业链韧性和服务实体经济中的作用。

真正有价值的数据，是能够进入真实场景、解决真实问题、推动协同效率提升的数据。让数据在供应链真实场景中创造价值，正是推动数据要素价值释放和产业链供应链高质量发展的重要路径。