（一）信息维度

传统供应链链条长，信息不对称问题突出，各部门之间形成 “信息孤岛”。在实际工作中，经常出现不同部门提供的数据不一致的情况，如销售部门与财务部门的数据存在差异，导致管理层在做决策时缺乏准确、统一的数据支撑，难以高效开展工作。

数字化供应链则实现了数据共享和实时信息互换。以中国能建为例，作为一家业务涵盖能源建设多个领域、拥有众多分子公司的大型央企，通过构建数字化供应链体系，实现了所有数据 “一元多用”，即数据来源于一个统一的源头，可在多个场景中复用，为管理层运筹帷幄提供了精准的数据支持，极大地提升了决策效率和准确性。

（二）效率维度

传统供应链的业务流程冗长，后台功能相对薄弱，导致整体运营效率低下，对市场需求的响应速度较慢。

数字化供应链强调端到端的可视化，从原材料采购到成品交付的全流程都能实时监控和管理。同时，数字化供应链显著提升了供应链的响应能力和柔性。如比亚迪在疫情期间，凭借数字化生产线的高度柔性，能够快速调整生产计划，从生产汽车相关产品转向生产口罩，充分体现了数字化供应链在应对突发情况、快速响应市场需求方面的优势。

（三）决策维度

传统供应链的决策多依赖于管理者的经验和主观判断，存在经验主义和认知天花板的局限，且往往是在问题出现后才被动做出决策，缺乏前瞻性和主动性，难以适应快速变化的市场环境。

数字化供应链以数据驱动决策，通过对海量数据的分析和挖掘，为决策提供客观、准确的依据，能够实现及时决策甚至主动决策。例如，在航空出行领域，当航班因天气原因取消时，航空公司借助人工智能技术，可自动向乘客发送短信，提供航班变更链接，乘客无需通过人工客服即可完成航班更换，无需层层审批，大大提升了问题解决效率，减少了乘客的不满。

（四）计划维度

传统供应链在计划制定方面，主要依靠人工进行能力分析，预测方式较为被动，多基于过往经验 “拍脑袋” 制定，缺乏科学性和精准性，且计划分散，各部门之间的计划协同性差，容易出现资源浪费、供需失衡等问题。

数字化供应链借助智能分析技术，能够对市场需求、生产能力、库存水平等多方面因素进行综合分析，实现主动预测。同时，数字化供应链强调协同计划，当需求发生变化时，相关信息能实时同步给所有参与方，各参与方及时调整计划，确保整个供应链的计划协同高效，减少资源浪费，提高供应链的整体运营效率。

（五）风控维度

传统供应链的风险控制主要依赖于管理人员的经验进行风险识别，风险防范措施多在业务过程中被动实施，难以提前预警和有效规避风险，一旦发生风险，往往会给企业造成较大损失。

数字化供应链通过数字监控技术，对供应链各环节的风险进行实时监测，能够及时发现潜在风险并发出预警，帮助企业提前采取措施应对风险。例如，通过对供应商生产状况、物流运输信息等数据的实时监控，可提前发现供应商供货延迟、物流中断等风险，及时调整采购计划或寻找替代供应商，降低风险对企业的影响。

（六）安全维度

传统供应链的安全管理主要依靠人工治理，在数据存储、交易结算等环节，安全性和可靠性较低，容易出现数据泄露、交易纠纷等问题，且人工治理效率低下，难以满足供应链高效运转的需求。

数字化供应链引入区块链等先进技术，在数据存储方面，区块链的去中心化、不可篡改特性确保了数据的安全性和完整性；在交易结算方面，实现了在线化交易结算，不仅提高了结算效率，还通过技术手段保障了交易的安全性和可靠性，减少了交易纠纷的发生。

当前，企业首先要实现数字化，在此基础上不断优化算法，进行数据建模，未来逐步向融合人工智能的智慧供应链迈进，进一步提升供应链的智能化水平和竞争力。