供应链数字化转型是指将传统的供应链管理过程和流程通过引入数字技术和数字化工具进行改造和升级，以提高供应链的效率、可见性和协同性。这种转型涉及到整个供应链的各个环节，包括采购、生产、物流、仓储、销售等，并通过数字化技术和数据分析来实现供应链的优化和升级。
供应链数字化是现时代发展的趋势，数字化改革是每一个行业都不可避免的，随着经济和科技的迅猛发展，数字信息技术将高度渗透到我们的日常生活，供应链数字化转型之路值得我们期待。
首先，数码化与数字化虽然在中文中看似相同，但在英文中代表工业革命的不同阶段。数码化主要指早期的数字化过程，如扫描和存储纸质文件，而数字化则涵盖了更广泛的范围，包括业务流程的自动化和互连。数字化转型则强调组织结构和业务模式的根本变革，以客户为中心，实现端到端的竞争力提升。
数字化转型是当前供应链方向的核心要素之一。随着信息技术的不断发展，数字化手段正在被广泛应用于供应链管理，如大数据、云计算和物联网等技术。数字化转型旨在通过实时数据交换和流程自动化来提高供应链的透明度和响应速度，进而提升整体效率和竞争力。可持续性是供应链管理的另一个重要方向。
信息化支持数字化：供应链的数字化建设需要大量的数据和信息支持。供应链信息化提供了数据采集、传递和存储的基础，为数字化转型提供了数据源头。数字化驱动信息流程：供应链信息化不仅关注信息的流动，还包括了如何通过信息流程支持业务流程。
D打印技术：3D打印技术已经开始应用于制造业，并在某些领域取得了重大突破。它可以在不同材料的基础上逐层构建物体，为企业提供快速、灵活和定制化的制造解决方案。3D打印技术有望在制造业中实现生产流程的简化、成本的降低和产品创新的加速。
供应链的数据分析2：供应链管理各类数据的价值分析 在供应链管理过程中，我们需要定义各种指标，收集和分析各种数据，以评估管理现状，找出差距，并制定行动计划。数据分析的目的是为了改善经营现状，为客户、股东和员工创造更多价值。在客户眼中，价值主要体现在是否增值。
在供应链的管理过程中，数据共可分为以下几种类型：商业数据 比如说供应商的报价、员工的工资以及像客户的不同价格，这些都是商业数据，商业数据主要有供需关系以及竞争关系决定。对于这些数据主要通过横向比较，调整供需，来满足自己的需求。
绘制产品、信息和资金流图，如供应链过程图与实体结构图，揭示不必要的浪费和可以减少的浪费。通过决策点分析，确定采用拉式或推式管理模式，优化价值流的流动。在寻找浪费环节时，识别出过度生产和运输等浪费形式，同时关注整个供应链系统的协同问题，如数据传输、准时配送和库存管理等。
供应链数据可视化是一个重要的环节，它可以帮助我们更好地理解供应链中的数据，并从中提取有价值的信息。以下是进行供应链数据可视化分析的步骤： 数据收集：首先，我们需要收集供应链中的各种数据，包括采购、生产、库存、运输和客户反馈等。这些数据可以来自传感器、ERP系统、仓储管理系统、物流系统等。
供应链数据分析是通过收集、整理和分析供应链中的数据，以获得洞察和决策支持的过程。以下是进行供应链数据分析的一般步骤：明确分析目标： 确定你希望从供应链数据中获得什么信息，比如成本优化、生产效率提升、库存管理等。数据收集： 收集供应链中涉及的各种数据，包括采购、生产、物流、库存等方面的数据。
供应链管理的目标在于不断提高顾客价值，因此，营销人员必须从顾客价值的角度来定义产品或服务的具体特征，而顾客的需求是驱动整个供应链运作的源头。
1、数字化供应链在传统供应链的基础上实现融合，主要基于以下几个关键因素： 技术进步：随着大数据、人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展，为供应链的数字化提供了强大的支持。这些技术可以帮助企业收集和分析更大量的数据，提高供应链的透明度和效率。
2、智能化：通过人工智能、大数据分析等技术，实现供应链的智能决策和优化，提高供应链的效率和灵活性。因此，数字化供应链并不是一个全新的阶段，而是传统供应链逐步演进的阶段。它通过引入数字化技术和管理方法，实现了供应链的全面数字化和智能化，提高了供应链的效率和灵活性。
3、智慧供应链在传统产品的基础上，实现“参数化”产品创新，聚焦跨境金融、在线融资等创新趋势，建立了更全面的产品体系；系统方面，融合大数据和互联网技术，开发了当前行业内最具领先优势的“智慧供应链系统”；定制方案，按国家政策导向和实体经济需求，定制最贴合行业特征的综合金融解决方案。
4、供应链数字化转型是指将传统的供应链管理过程和流程通过引入数字技术和数字化工具进行改造和升级，以提高供应链的效率、可见性和协同性。这种转型涉及到整个供应链的各个环节，包括采购、生产、物流、仓储、销售等，并通过数字化技术和数据分析来实现供应链的优化和升级。