宋 华
(中国人民大学商学院，北京 100872)
供应链韧性(supply chain resilience)是一个多维度和多学科的概念，其根源于心理学和生态系统，逐渐应用到了供应链管理领域。在学术研究中，一般认为供应链韧性具备如下特点：第一，韧性是企业的一种应对中断风险时的动态能力，强调企业的响应能力。第二，韧性除了对中断风险发生时的响应，还具有抵御风险的能力[1]。另外，一些研究者认为具有韧性的企业不仅具有以上两个特征，并且能够更积极地预测事件，恢复并发展，使企业适应性更强[2]。由此可以看出，供应链韧性是供应链稳健性和可恢复性的综合体现，即面对中断时的抵御能力和快速恢复能力。这其中包含了两个因素：①抵御能力。在发生重大灾害和中断时，供应链系统能够完全规避风险或者以最小的损失平稳渡过，最小化中断造成的破坏；
②恢复能力。当供应链发生中断时，能够快速反应并找到有效恢复路径，恢复稳定状态的能力。
从上述供应链韧性的定义可以看出，供应链韧性是要在控制力和脆弱性之间寻求匹配，也就是需要根据供应链的状况通过相应手段实现风险可控。过于强调可控而不顾供应链实际运行的状况，会增加保障实施的成本，侵蚀企业利润。同样，过于强调供应链灵活而不关注风险管理，也将会增加供应链脆弱性，供应链中断的可能性会加大。因此，控制力和脆弱性匹配的区域是供应链韧性区域，在这一区域内，既能够形成抵御能力，又能够产生恢复能力。
如何形成供应链韧性？一般认为柔性和冗余是实现供应链韧性的关键因素[3]。柔性被定义为能够采取不同的立场以更好地应对异常情况，并迅速适应供应链的重大变化，诸如，灵活的运输系统、灵活的生产设施、灵活的供应基础、灵活的能力和灵活的劳动安排是柔性增强抵御能力的方式。实现韧性的另一种方法是在整个供应链中创建冗余。拥有多个供应商、安全库存、产能过剩和备用供应商都是供应链冗余的例子。究竟是采用柔性还是冗余来实现供应链韧性，往往取决于供应链风险的来源[4]。如果风险主要来源于运营性活动，即由于供应链运作所产生的各类风险，实现供应链柔性有助于降低运营性风险所产生的危害。相反，如果风险主要是破环性的，即来自于环境或外生性风险，或者说是供应链参与者控制力范围之外的因素产生的风险，冗余则更有利于抵御供应链脆弱性，实现供应链韧性。从战略姿态上看，通过柔性来实现供应链韧性，属于一种反应型的供应链风险管理，而通过冗余来实现供应链韧性，更加趋于一种前摄性的供应链风险管理[5]。无论是柔性还是冗余都需要借助数字技术来实现，这是因为没有数字化的手段，企业难以有效地感知或预见供应链中存在的各类风险[6]，同时也无法及时有效地采取措施应对风险，增强供应链韧性。然而，数字化技术与供应链韧性管理究竟是什么关系？数字化供应链韧性应当如何建立？支持供应链韧性的数字化技术是什么？这些都是需要探索的问题。
在实现供应链韧性过程中，数字技术发挥着至关重要的作用，这不仅是因为数字技术增强了供应链可视化[7]，而且描述型和预见型的数字分析，能够更好地预测供应链运营状况，及时有效地采取各种措施，以应对可能产生的风险[8]。诸如，佩蒂特(Pettit)等学者认为云计算和区块链等数字技术提高了供应链的可见性、预期性和适应性，从而促进供应链韧性[9]。具体而言，数字技术与供应链韧性的关系主要表现在两个方面:一是数字技术对供应链运营的影响以及对风险控制的作用；
二是在供应链韧性建设过程中数字技术能发挥的作用。
首先从前一方面看，一些数字技术显著地改进了供应链运营效率，降低了各类因素可能产生的潜在风险，增强供应链韧性。这些技术对供应链韧性建设的影响是多方面的[10]，主要包括由大数据驱动的先进分析能够提升促销质量，更好地实施需求预测，增强供应链透明度，从而降低需求变动，针对性采用一些权变计划，应对各种可能的风险，确保供应链高质量稳定运行。由IOT、智能设备、机器人、增强与虚拟现实等构成的工业4.0能够实现低成本的定制化生产、个性化的产品和更高的市场灵活性、缩短交货时间、更高效率的产能利用，从而能够有效组织供应链生产和流程、削减供应链层级、有效缩短供应链运营时间、降低需求风险。由增材制造驱动的3D打印能够增强供应柔性，有效控制零部件和原材料库存，降低传统采购中潜在的需求或供应风险。由射频识别、传感器、区块链等技术驱动的现代追踪与追溯技术能够实现实时识别、实时追踪流程状况，增强供应链运营中数据的及时性和真实性，从而降低信息中断导致的风险，更好地协调供应链各参与主体和环节，提升供应链运营效率和及时应对变异的能力。显然，各类数字技术对供应链运营的影响，都将是供应链韧性建设中重要的特征和要素。
其次从后一方面看，供应链韧性建设中面临的挑战和障碍也可以通过数字技术来缓解。这些挑战和障碍包括：第一，由于单源供应使得供应风险增加，而建设多源供应或增加备选供应商会提升管理的代价、复杂性和成本。在此状况下，增材技术能够减少供应链层级和供应链数量。此外，先进的追踪与追溯系统能够实现实时的供应链协调，大数据分析则能增强采购流程的质量管理。第二，由于库存不足而导致供应链中断风险，为了应对这种情况就需要增加库存、转移风险，而这一举措又会增加企业管理的代价和成本。面对这种挑战，增材技术能够减少供应链中的库存。同时，先进的追踪与追溯系统又能够适时的控制和管理库存。第三，由于资源与能力刚性往往导致供应链及时响应外部风险、调整的能力不足，而延迟生产并非在任何条件下都能实现。在这种挑战下，工业4.0以及增材制造能够提升企业供需计划和生产的柔性；
第四，由于供应链的复杂性导致供应链协调管理成本上升，采用权变性的计划虽然能在一定程度上降低复杂性带来的挑战；
但是这类计划本身就面临着难以设计和制定的问题。而先进的追踪与追溯系统能够实现实时的协调，有利于权变计划的制定、实施，工业4.0技术更能够解决供应链复杂沟通协调问题。
当然，应当看到的是虽然数字技术有利于供应链韧性建设，或者说供应链韧性建设中数字技术是重要的手段和途径。但是，任何一种特定的数字技术在带来上述益处的同时，也会产生相应的新风险。诸如，伊万诺夫等[10]学者在叙述数字技术对供应链韧性的正面效应的同时，也指出了可能产生的风险(如图1所示)，这包括大数据分析有可能因为增加了协调的复杂度，加之数据安全问题，增加了供应链风险中的“涟漪效应”；
工业4.0也可能因为协调复杂度的增加和信息的中断，导致“涟漪效应”产生；
增材制造因为可能对数字技术的依赖而产生供应链风险。
图1 数字技术对供应链风险的影响
由此可以看出，供应链韧性建设不是应用某个单一数字技术来实现供应链柔性、强劲和冗余，而是需要结合产业情景和行业特点，综合考虑数字技术的采用、实施和拓展，从而使得供应链运营全生命周期能够有效地抵御和应对各种风险。为此，建立数字化的供应链韧性管理体系，就需要有系统框架来进行整合管理。
数字供应链韧性体系的建设不是简单地应用数字技术来降低供应链风险，而是将数字技术融入到供应链韧性体系的全过程，确立数字供应链韧性管理整体框架。克里斯托弗(Christopher)和佩克(Peck)为韧性供应链开发了一个初始框架[11]，这个初始框架包括了四个部分：①可以在中断之前将韧性建立在系统中(即供应链设计)；
②通过高水平的协作来识别和管理风险；
③建立韧性能力，对于不可预见事件能够快速反应；
④确立良好的风险管理文化。显然，这一框架为数字化供应链韧性建设提供了主要原则和指引方向，特别是在数字技术的渗透下，这四个方面共同构成了更为柔性、敏捷、实时地应对风险的供应链韧性管理体系。
(一)数字供应链韧性规划管理
供应链规划(supply chain planning，SCP)指的是企业根据内外部环境要素重新调整和安排供应链运营模式，在数字供应链韧性建设的过程中，如何将韧性管理纳入到供应链运营模式中至关重要，这不仅涉及确立供应链韧性的管理的领域和要素，同时也涉及采用什么样的战略姿态来建立、管理韧性。在管理供应链韧性的过程中，有三个层面是需要加以关注的：一是物理层面上的供应链模拟与调整；
二是网络层面上的供应链信息管理；
三是分析决策层面联结物理与网络两个层级的供应链分析与优化体系(如图2所示)。
图2 网络物理供应链中韧性管理活动
物理层面上的供应链模拟与调整是立足于实际供应链运作，对运营活动和流程能够及时、有效配置、调整和管理，以保证供应链高效率运行，形成良好的柔性与强劲。显然，对供应链各个环节的资源、能力以及经济主体进行合理的协调、整合和配置，是实现这一目标的重要途径，因此，对实际供应链运营的情景进行规划，确立各种情景下应对的方式和资源能力调度非常重要。网络层面上的供应链信息管理则更加关注伴随实体运作而形成的信息数据管理，诸如采购供应环节中的相关数据、生产制造中的运营数据、物流服务中的商品数据以及销售活动中的销售数据、促销数据等。这就涉及如何通过行之有效的信息化系统和数字技术获取、清洗、整合、分享这些数据。分析决策层面的供应链分析优化则是供应链韧性建设的关键，它是将网络层面整合的数据以及物理运营的状况进行结合，预测、优化、模拟、实时控制运营流程和活动，以实现供应链持续、稳定、有效运行的目标。显然，这需要合理规划这三个层面的管理活动和要素，诸如物理供应链究竟涵盖了哪些环节、主体和活动？各自承担的责任是什么？相互之间的活动如何链接？供应链运营的具体流程是什么？同样网络供应链中具体需要关注的信息是什么？需要建设什么样的信息化系统和数字技术？通过什么样的方式来获取相应的信息和数据？数据如何清洗、整合？供应链分析中需要分析、模拟、决策的具体问题是什么？采用哪些技术和模型支撑供应链模拟和优化分析？如何有效地配置资源能力以应对潜在的各类风险？只有上述三个层面的要素都能合理规划，才能为数字供应链韧性建设指明方向。
(二)协同数字供应链风险识别与管理
在合理规划供应链韧性管理后，如何建立协同化的数字供应链风险识别和管理体系是建设韧性供应链的必由之路。这涉及供应链的风险识别和管理究竟有哪些来源？供应链韧性建设应关注哪些层级和领域？此外，数字化在韧性建设的过程中具体发挥什么作用？对此，很多研究和实践都提出了一些框架体系，以实现协同数字供应链风险管理。较为代表性的风险识别和管理框架是由罗曼(Norrman)和林德罗斯(Lindroth)提出的整合型供应链风险管理体系[12]，该体系涵盖了供应链风险管理的三个维度：一是风险分析管理的单元；
二是风险或不确定性的类型；
三是风险管理的流程阶段。第一个维度关注分析单元的复杂性，第二个维度则涉及风险和不确定性的类型(战略、运营、差略)，第三个维度涉及风险管理活动的层级，这包括风险判断与分析、风险评价、风险管理(包括通过分享、传递、削减、规避等各种手段来降低风险)以及商业持续管理。
尽管上述框架提供了一个整合性的供应链风险管理，但是仍然缺乏关注数字化对于风险管理的作用。为此，德国国家科学与工程学院发表了一项研究，提出了供应链工业4.0成熟化阶段[13]，即要实现有效的供应链风险管理，建设韧性化的供应链需要实现几个阶段的数字化，这包括计算机化(computerisation，通过IT系统的支持免除重复性工作的负担)、连接性(connectivity，系统是结构化的互联的)、可视性(visibility,能够获取数据并且管理决策是基于数字的)、透明(transparency，公司理解为什么事情会发生)、预见能力(preictive capacity，公司知道可能会发生什么，决策是基于未来的情景规划)以及适应力(adaptability，系统能够自主反应和适应)。在此基础上，施吕特(Schlüter)和亨克(Henke)提出在考虑数字化在供应链风险管理各个阶段作用的过程中，需要综合考虑技术和社会两个子系统的交互作用，即在进行风险识别、风险分析、风险评价、风险处理与风险监控的各个阶段，同时关注技术系统和社会系统在各个阶段所发挥的作用。这一框架无疑丰富和扩展了数字供应链风险识别和管理体系(如图3所示)。
图3 数字供应链风险管理框架
(三)建立综合性数字供应链韧性能力
要有效应对供应链风险，建立综合性的数字供应链韧性能力至关重要，这种能力既能够迅速有效地应对各种可能风险做出调整，又能预见性地采取措施，抵御风险产生的负面影响，使得整个产业供应链运行既柔性又强劲。
关于供应链韧性能力，特别是数字化状况下的能力研究，是基于一个动态发展的视角。除了传统理解的韧性能力——柔性、冗余和恢复力之外，还有的研究认为在供应链韧性建设中数字化也是一种重要的能力[14]，诸如人工智能[15]、大数据分析[16]、数字孪生[6]、工业4.0[17]等都在供应链韧性建设中产生了巨大作用。基于上述各种理解，乔杜里(Chowdhury)和库德斯(Quaddus)提出供应链韧性能力有两种类型的能力[18]：一种是前摄性韧性能力，即能够在实际风险发生前抵御任何可能的潜在危害，保障供应链运行稳健，这种能力包含了资源冗余储备能力、柔性多样化能力、供应链运营和关系的稳健能力等；
第二种能力是反应性韧性能力，即面对实际发生的风险，迅速、及时调整的能力，这些能力包括反应能力和恢复能力。需要关注的是无论是前摄性韧性能力，还是反应性韧性能力，数字化都是能力建设的关键要素。
(四)建立以事件为基础的风险预警
供应链韧性框架体系建设需要确立供应链风险管理文化，良好的风险管理文化能够推动供应链韧性建设[19]。这种文化不仅是在企业以及供应链整体建设起对风险防范和管理的意识，而且需要有正式的机制、流程和体系，以随时随地观测、监控、防范任何潜在的风险，将风险管理意识渗透在日常的供应链运营活动中。这种常态化的风险管理意识和体系主要表现为基于事件的供应链早期预警体系(event-based supply chain early warning system，EWS)。EWS可以定义为通过各种来源数字信息识别影响供应链有效运行的关键事件流程，并将可能的潜在风险或建议及时告知主要决策者，将供应链风险可能产生的危害降到最低水平[20]。
EWS的基本流程包括了四个阶段：一是数据收集。在预警系统中，作为主要信息来源的市场数字需要同时考虑内部和外部数据源，数据摄取需要严格设计，根据行业、地理位置和公司的目标市场监控相关事件。此外，还需要对不同类型的事件及其影响进行评级，以确保向数据分析输入重要数据，并过滤掉冗余数据。二是数据评价。数据评估主要是在机器学习算法和人工智能的帮助下评估所有来源的数据并提供事件影响的预测，例如，预警系统的机器学习算法不断监控市场波动，了解特定事件如何导致商品价格波动，以及何时是购买特定商品的合适时机等。三是预警报告。主要是向主要利益相关者发送警报，以预测评估与之相关的风险。该预警能够让相关方有充足的时间采取措施，最大限度减少事件造成的损失。例如，遇到物流故障和质量问题时，可提前通知零售网点和配送中心，安排替代产品发货，确保填补供需缺口，不耽误客户服务。四是制定权变计划。风险预警体系不仅应能提前预知风险的发生和其影响，还应当推荐替代计划，对严重的情况立即启动风险缓解活动，对不太紧急的状况提供研究和建议，以确保事件的负面影响最小。
供应链韧性要保持柔性与强劲就需要建立一个综合性的基于数字技术的端对端供应链管理平台，这个平台不仅能够对供应链运营实时地反映和监控，而且能够根据获得的各类数据，优化决策，前摄性地调整供应链体系。这种综合性的数字管理体系便是智能供应链控制塔，这是产业供应链智能化、智能化运营的关键，也是整个数字管理的中枢体系[21-22]。
(一)智能供应链控制塔与供应链韧性
“控制塔”的概念在供应链中随着数字技术的发展越来越得到产业和企业广泛关注。关于什么是供应链控制塔一直有不同的理解。传统的控制塔是向直接贸易伙伴提供作业活动的可见性，而现代供应链智能控制塔是可视性、决策和行动的枢纽，基于可监测的实时分析，管理和控制跨职能部门和跨公司的决策和执行，以优化整个网络。显然，智能供应链控制塔的概念不仅仅是实现运营和作业活动可视性，而是能够借助各类数字技术帮助产业和企业实现实时决策，最优化整个供应链运营体系，实现产业和企业的高绩效[23]。因此，智能供应链控制塔是一个中央枢纽，拥有获取和使用数据所需的技术、组织和流程，为符合战略目标以及短期和长期决策提供更优、更广泛的可视性和决策支撑。
具体讲，智能供应链控制塔具有如下特点：第一，提供了供应链端对端的可视性。智能供应链控制塔实现的可视性不仅涵盖了供应链运营的各个环节和活动，而且也覆盖了所有参与主体和整个供应链网络。第二，能够迅速地响应供应链中断威胁，做出适当的反应和调整，亦即为特定事件或中断创建一系列解决方案，以接近实时的方式完成。第三，能够实现供应链多级流程协调与供应链整合，这是因为信息可以在各种设备中访问，并与供应链各个参与者共享信息。第四，最大化预测决策和动态供应链执行，智能控制塔通过供应链的统一模型诊断症状的根本原因，预测未来事件发生的概率，进而采取相应的措施。第五，促进供应链运营的自动化。智能控制塔使用各种技术(例如可见性、上下问协调机器学习和情景分析等)实现不同程度的自动化，从而促进供应链运营的智能化、自动化。
为了实现上述功能和特点，智能供应链控制塔需要有特定的功能结构。关于智能供应链控制塔功能框架有五层架构模型[24]和三层架构模型[25]。五层架构模型认为智能供应链控制塔的功能包括：①供应链感知层：即通过物联网技术实现实时感知和数据传输。②供应链业务层：即由供应链成员、流程、工作流组成的体系。③信息运行控制层：供应链信息存储和控制，包括控制原理和反馈回路，系统的存储和控制部分之间具有持续的交互作用。④信息服务平台：实现供应链运营实时化、透明化、可视化的追踪追溯，包括信息反馈。⑤信息人力层：供应链人力控制中心和决策中心，包括预警以及监控和应对风险。三层架构模型由埃森哲提出，他们认为智能供应链控制塔包含了整合性交易系统层、分析层和供应链执行层(如图4所示)。
图4 智能供应链控制塔功能框架
整合交易层的主要作用在于保持供应链可视性，它将供应链内外部系统所产生的信息和数据，以及从物联网所获得的实时数据进行连接与整合，经加工后显示于仪表盘。并根据风险数据生成供应链预警，告知管理者正在发生什么，以实现供应链运营全程的可视。显然，要能实现上述功能，需要用统一的规则，统一的定义，从数据收集、运算以及使用过程中的全链条数据治理体系，实现整个数据链接的完整性和相对的准确性。分析层是智能供应链控制塔的核心部分，它将基于整合交易层所获得的综合性、多源数据进行系统分析，确定造成某种风险的主要根源是什么，并且通过数据来模拟供应链特定场景运营，找出应对风险的手段。这一层需要关注怎样定义异常。通过分析旅程，探究发生异常的原因，进行相应的数字化分析，让数字告诉背后可能产生的原因，提供改善的建议。执行层是根据智能分析层所提供的分析结果和决策建议，启动和优化相应流程的执行。包括采取具体的战略措施和方法，保障供应链有效运行的关键绩效指标建立等。
(二)智能供应链控制塔代际发展与影响因素
智能供应链控制塔是一个不断演进发展的过程，每个企业和行业可以根据控制塔实现的功能以及部署或发挥作用的范围分为四个代际控制塔[26](One Network, 2021，如图5所示)。
图5 智能供应链控制塔代际发展
第一代智能供应链控制塔主要是通过数字化技术实时反映供应链运营的各个环节和活动，实现了企业内部或外部生产运营的完全可视化。这类控制塔的部署既可能是企业自身建立，也可能是由独立第三方技术公司搭建。如果是前者，控制塔主要是以特定企业为中心，而后者实现了网络化的可视性。例如，如果某公司自建控制塔，就能够清晰地把握自身业务的状况，包括物流运输状况，在途状况等，实现承运货物的实时追踪。而独立第三方平台建设，则可能整合了众多第三方物流公司，能够实时追踪和监控所有平台公司物流运输的状况。
第二代智能控制塔比第一代控制塔在功能上有了进化，即不仅是描述和可视化运营过程，而是在此基础上，还进一步延伸了预测与诊断分析功能。要使供应链运营能够有效抵御风险，就需要借助数字技术对获取的多来源数据进行分析，为供应链稳定、有效运营提供数据支撑和决策支持。第二代控制塔如同第一代一样，既可以是企业独立部署的，为企业自身经营服务，也可以是第三方搭建，为网络中的企业服务。
第三代智能控制塔相较于第一代和第二代控制塔有了很大的改变，即智能供应链控制塔的作用不仅仅是让过程可视，或者提供数据分析和决策支持，而是能够将多元化的主体协同起来，开展供应链活动，并且有较为体系化的绩效指标能够反映、监测供应链活动的完成情况，实时调整业务和作业活动。显然，第三代控制塔能够实现供应链执行功能和活动责任的追溯与管理。正是因为如此，第三代智能供应链控制不可能由某个特定的企业来建立和管理，需要网络的建立和多利益主体之间的协同。
第四代智能供应链控制塔通常被称为智能控制台，与之前几代控制塔不同，第四代智能控制塔具有如下特点：第一，能够实现端对端的可视性和风险管理，即能够实现全局供应链数字化监控和追踪，同时能够管理各个环节的风险。第二，能够实现认知与自动化决策和控制，即通过交互式学习，提升分析能力，提高对供应链运营活动的认知，自动优化供应链决策和业务活动。第三，能够通过供应链孪生分析支撑供应链优化决策。第四，能够实现全渠道管理，线上线下渠道和业务能够高度整合。第五，能够通过协同信息分享，实现业务的实时追踪。第六，能够更好地建立供应链预警体系。显然，第四代智能供应链控制塔是数字化供应链发展的结果，其建立无疑对于供应链的高质量发展以及韧性供应链的建立具有至关重要的作用。
从上述四个代际的特点和进化可以看出，有效地发挥智能供应链控制塔对韧性供应链建设的促进作用，需要充分考虑三个方面的因素(Vlachos, 2021)，即系统间的协同、社会与技术系统的交互以及企业内外部利益相关者之间的信任。系统间的协同强调的是不同信息系统之间能否有效地衔接和整合，特别是网络层面的供应链控制塔涉及对整个网络业务的端对端可视和洞见管理，要有效地防范或抵御各类供应链风险，就需要将所有利益相关者的系统在同一规范和标准化接口的支持下，实现一体化的数字化体系。社会与技术系统交互关注数字化技术与行为主体之间的相互作用和相互影响，亦即建立具备韧性的数字供应链，既需要数字技术的赋能，也需要各类企业或组织能够有效地组织起来，共同推动管理模式和流程的变革；
同样，企业或组织发展所产生的挑战和问题，也需要数字化技术的合理组合和应用，针对性地解决相应问题。智能供应链控制塔涉及企业内部和外部流程的动态管理和重塑，各类主体之间的信任建立是供应链控制塔有效运行的前提。
数字供应链韧性体系的构建过程是伴随着数字化技术发展而重塑供应链韧性的过程，是数字技术与供应链韧性建设的结合过程，其宗旨在于打造能够抵御风险、具备强劲、柔性和冗余特征的综合供应链韧性体系(如图6所示)。从上述数字供应链韧性的分析中可以看出，塑造强劲的数字供应链韧性体系，需要关注如下方面。
图6 数字供应链韧性建设整体框架
一是数字供应链韧性不是单纯地将某项或某几项数字技术应用于供应链韧性建设，任何数字技术对于供应链风险的降低，既有积极的作用也会有消极的影响。因此，数字化的内涵在于充分了解对供应链安全、持续运行构成的威胁或风险，进而综合性应用数字技术，将之融入到全生命周期的供应链韧性体系建设中。
二是数字化供应链韧性体系建设是一个持续的过程，涉及如何合理地规划数字供应链韧性(包括物理层面、网络层面、供应链分析层面)、协同识别和管理供应链风险、培育兼具反应性和前摄性的韧性能力，以及建立以事件为基础的风险预警体系。这四个方面既反映了韧性建设全过程，同时也是数字化作用于供应链韧性的核心活动或领域。实现供应链韧性所要求的强劲、柔性或冗余，没有这些环节数字化、高质量的运行，很难达到这一目标。
三是打造良好的供应链韧性，建立智能供应链控制塔是任何企业或行业必需之为，特别是网络层面，以透明追溯和智能控制为特质的三代和四代智能控制塔是实现数字供应链韧性的基础设施。然而，在智能控制塔的建设过程中，需要关注促进和阻碍智能控制塔建设的因素，真正消除阻碍因素，从而促进供应链韧性的数字化之路更为高效。
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