从“互联网 +”战略的实施、到工业互联网和万物互联，都是数字技术的应用，核心价值都是在促进或方便协同作业。笔者一直认为：数字技术，是天赐的协同利器；只不过迄今以来这个利器还只是在“2C”（ 消费电子商务）上小试身手；我们有理由相信，这个利器大展鸿图的机会留给了“2B”即企业之间的电子商务，留给了供应链伙伴企业之间的协同作业。

就供应链而言，这个协同利器的打造，就是供应链数字化转型的过程，其中心任务是构建一套数字化系统；这套系统是否适用、称职，关键在于是否具有三大核心价值：一是赋能协同；二是支持决策；三是匹配数据。

赋能协同，是供应链成因和目的所决定的。如上所述，供应链本质上是伙伴企业之间的协同作业模式，数字化转型必须服务于此初衷也即成因和目的。同时，鉴于供应链“虽有团队，但各有所属各事其主” 的特点，数字化支撑高效率协同，必定是始于企业内部，继而延伸至外部即与上下游伙伴企业之间的协同。这不仅是一种常识性的认知，也应该是数字化转型的实操内容和步骤。

在企业内部，协同的方式通常是由工作流程决定的。工作流程决定了各个节点（ 具体岗位责任人）相互关系即层级次序。协同实现的具体路径是信息（指令）的传递、处理（指令的执行），以及处理结果的反馈。协同的效率很大程度上取决于信息传递和执行的耗时。如果以“知”指代信息（指令），以“行”指代对信息（指令）的处理（执行）和反馈，数字化系统应该是“知”“行”合一的在线系统，它支持整个工作流程各个节点在履行职责的时候，能够做到“即知即行”和“即行即知”。“即知即行” 就是在获得信息（指令）之刻，即可对信息做出处理（执行指令）和反馈；“即行即知”则表示一个节点对信息的处理（ 指令的执行），相关的节点即刻就获得信息已处理（指令已执行）的提示。“即知即行”和“即行即知”是供应链高效率协同作业必然要求，数字化技术使之成为可能。诚如施瓦布教授《后疫情时代：大重构》书中所说：“我们生活在一个飞速向前的时代，科技创造了‘即时’ 文化，一切都变得空前快速。”

为了应对疫情，企业内部的协同流程必定会做出相应的调整；由于供应链被冲击，上下游企业之间的协同方式也会被迫改变甚至被中断。支撑内部协同和上下游协同的数字化系统是否具备应对的灵活性？既有的系统该怎么调整？后续的系统应该如何构建？这些都是我们在后疫情时代数字化转型中的新课题。

支持决策，是因为供应链从构建、运行到管理和更新迭代，无时不需要做出决策。这些决策大到供应链战略，小到一次采购的定价。我们知道，决策的基础是了解相关的场景和现状，并对各种决策可能导致的结果进行分析和预判。在“即时文化”盛行的当下，情况瞬息万变，决策的时间窗口很短暂，因此支持决策的相关数据和信息是否充分、完整，此类数据是否弹指可得，对快速制定一项正确的决策，具有十分重要的意义。

笔者在调研中发现，支持决策所需要的相关数据和信息，相当一部分源自于日常的工作。因此，建设数字化系统时，必须采撷汇聚发生在日常工作流程的各种数据。沿用“ 知”“ 行” 的概念，数字化系统要做到“以行聚知”，即每一个处理信息和数据的功能， 同时具备采撷数据的功能。采撷汇聚到数据经过清洗加工，并根据各种决策需要进行匹配， 使之具备“可获得性”，确保各个节点在需要之时弹指可得。

支持决策还需要源自外部的信息和数据。对此则要视数据源对于使用其数据的要求，或是通过数据对接，或是购买数据服务等方式，构建“可获得性”。新冠疫情对供应链的冲击，极有可能导致既有的数据缺乏可用性；例如，某个供应商的数据还在，但该供应商因疫情而不复生产。因此企业势必要进行新的寻源，更新供应商资源。诚然，在当今的数据时代，企业都有数字化存在的形式；借助外部数据快速获得新的供应商资源，是一条便捷通途。从数字化的角度，一切皆为数据。利用大数据技术，通过“匹配数据”而达成匹配采供双方不仅可能，而且切实可行。

匹配数据，是为了让数据在决策的那个时间节点以及相关的特定事项发挥支持作用，“支持决策”是其中的目标之一，但并不是全部。要达成这样的目的，大数据技术的应用是题中应有之义。但是，技术是需要资源才能发挥作用。因此，匹配数据的前提是汇聚数据和确定数据源。当今世界的特点是相互依存，凡事皆有关联，在一个企业里更是如此。数字化之前我们缺少技术手段将相互关联的数据汇聚整合在一起，数字化技术使这事具备了可行性。需要强调的是，我们要汇聚的必须是“过程数据” 即在工作流程中自动生成的数据， 而不是带有人的主观成分甚至是人为加工后的数据，以避免数据失真。真正让数据在决策所需时具备“可获得性”，除了对数据进行按需加工，还要根据“供需”进行“匹配数据”，让正确的数据，在正确的时间， 出现在正确的地方。达此目的并非一日之功，更不可能一劳永逸；但是它必须在数字化转型时就要进行相应的规划，而落地操作的第一步是采撷节点数据；其次是必须打穿“数据孤岛”。