数字化转型作为一个老生常谈的术语，其具体含义不尽相同。但从本质上讲，数字化转型指的是将数字技术集成到业务的所有领域。近日，ARC咨询集团(ARC Advisory Group)针对25家进行了最成熟数字化转型的制造商进行了分析，并发布了《工业数字化转型25强报告》。该报告确定了行业领导者并强调了最佳实践。报告指出，“领先的企业采取了战略方法，将数字技术整合到整个价值链中。设计和工程、生产运营、维护、物流、供应链、业务系统、客户、产品和组织结构都会随着企业检查和更新流程、部署新工具和技术而发生创新变化。”
大多数时候，当人们讨论数字化转型时，他们并不是直接指供应链的数字化转型。APQC(美国生产力与质量中心)对供应链和物流行业进行了研究，以帮助该领域的企业与同行进行比较并评估自己的流程和功能的表现。最近，APQC对数字化转型进行了最佳实践和基准研究。这种基于调查的研究收集了定量数据，以及有关实践或绩效驱动因素的信息。最终报告侧重于供应链管理数字化转型关键实践的现状，涵盖多个行业和1100多名受访者。
供应链中有许多领域需要进行数字化转型。本报告提供了物流数字化转型的跨行业视角，包括库存管理、运输、车队维护、安全和合规等方面的数字化成熟度。
APQC物流数字化转型成果
平均而言，受访者将14%的物流和仓储年度预算分配给了技术。在这些技术预算中，通常平均有30%用于数字化转型。让我们更深入地了解几个技术领域。
库存管理
受访者报告了库存管理中数字化转型举措的各种成熟度水平。从成熟度的角度来看，大多数受访者正在将数据和流程数字化。但是，从技术的角度来看，数据和流程的使用方式不尽相同。91%的受访者正在将数据和流程集体数字化;但是，只有31%的受访者在使用预测性分析，26%的受访者在使用人工智能。这意味着29%的受访者正在将数据和流程数字化，但却没有使用先进的技术使数据更具可操作性。只有6%的受访者正在使用预测性分析或人工智能将数据和流程数字化，并使用自动化来根据建议采取行动。
运输
对于运输行业来说，数字化转型旅程的成熟度表现大致相同。88%的受访者正在将数据和流程数字化。预测性分析在优化方面的使用明显多于人工智能，35%的受访者使用预测性分析，使用人工智能的受访者比例为17%。在这些受访者中，只有3%的企业正在使用预测性分析或人工智能将数据和流程数字化，并使用自动化来根据建议采取行动。这些数字显示了在优化和决策方面使用先进技术的显著差距。
仓库设备/设施管理
92%的受访者正在对仓库设备/设施管理中的数据和流程进行数字化。这些数字与上述数字化供应链转型的技术领域相吻合。31%的受访者正在使用预测性分析，24%的受访者正在使用人工智能进行优化。在这些受访者中，6%的人正在使用预测性分析或人工智能将数据和流程数字化，并使用自动化来根据建议采取行动。
数字化转型的另外两个问题是合规性和安全性。在这些方面，受访者仍处于成熟度模型的底端。在合规性和安全性方面，近三分之一的受访者没有任何数字化转型计划。此外，约三分之一的受访者仅对这些领域的数据和流程进行了数字化。与使用预测性分析优化数字化数据和流程的受访者相比，很少有受访者使用人工智能来优化他们的数据。
结语
APQC的调查对物流数字化转型进行了有趣的观察。目前，在库存管理、运输和仓库设备/设施管理方面的数字化转型举措方面，受访者处于成熟度模型的中端位置。然而，这些受访者表示，在合规和安全方面，他们的企业处于底端位置。展望未来，我们希望在物流数字化转型方面看到更多的兴趣、更多的投资和更多的行动。
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