柔性内核——生鲜集成供应链的核心能力构建
摘要
柔性供应链的核心价值在于通过动态适配能力破解生鲜行业供需波动、损耗控制与协同低效等核心痛点，其与生鲜行业的深度集成需依托多维度核心能力的系统构建。本文基于生鲜产品高易腐性、需求碎片化等特质，从需求感知、资源调配、协同管控、技术支撑四大维度，拆解生鲜集成供应链的柔性能力体系，剖析各能力的构建路径与运作逻辑，明确不同能力模块的协同关系。研究表明，生鲜集成供应链的柔性并非单一环节的弹性优化，而是全链路能力的有机融合，唯有实现“感知-调配-管控-支撑”的闭环运作，才能充分释放柔性价值，为企业构筑差异化竞争优势。
关键词
生鲜集成供应链；柔性能力；需求感知；资源调配；协同管控
一、引言
上一辑研究已明确，生鲜行业竞争格局的重构与传统模式的弊端，推动集成供应链成为行业转型升级的必然方向，而柔性化则是集成供应链的核心内核与关键竞争力。相较于普通消费品供应链，生鲜供应链的柔性需求更为迫切——高易腐性要求供应链具备快速流转能力，需求碎片化要求具备精准适配能力，产业链分散化要求具备协同整合能力。然而，柔性能力的构建并非简单的环节优化，而是涉及全链路的流程再造、资源重组与机制创新。本文基于生鲜行业的特殊性，系统构建生鲜集成供应链的柔性能力体系，阐释各核心能力的内涵、构建路径及实践要点，为生鲜企业推进柔性供应链集成提供可落地的能力框架，同时为后续标杆案例分析与本土化路径探索奠定理论基础。
二、生鲜集成供应链柔性能力的核心维度界定
生鲜集成供应链的柔性能力，是指供应链系统在应对市场需求波动、供应链风险、产品特性约束等不确定性因素时，通过动态调整与优化，实现供需平衡、损耗控制与效率提升的综合能力。结合生鲜行业特质，其核心能力维度可划分为四大模块，各模块相互支撑、有机协同，构成完整的柔性能力体系。
其一，需求感知与动态调适能力，是柔性供应链的前提基础。该能力聚焦于破解生鲜需求碎片化、波动性难题，通过精准捕捉市场需求信号，快速调整供给策略，实现“以销定产、以需定配”。与传统需求预测不同，生鲜供应链的需求感知需兼顾即时性与精准性，既要应对日常消费的细微波动，也要适配节假日、极端天气、消费趋势变化等突发场景的需求冲击。
其二，资源整合与弹性配置能力，是柔性供应链的核心载体。生鲜产业链上下游资源分散、环节繁多，柔性能力的落地需依托对采购、仓储、物流等核心资源的跨主体、跨区域整合，同时具备根据需求变化动态调配资源的弹性。该能力直接决定供应链对需求波动的响应速度与适配精度，是降低生鲜损耗、控制运营成本的关键。
其三，全链路协同与风险管控能力，是柔性供应链的保障支撑。生鲜供应链的柔性运作需打破上下游企业的利益壁垒与信息孤岛，实现从产地到终端的全链路协同，同时建立针对冷链断链、食材短缺、价格波动等风险的快速应对机制，确保供应链在不确定性环境下的稳定运行。
其四，技术赋能与数字化支撑能力，是柔性供应链的核心驱动力。物联网、AI、区块链等数字化技术为生鲜供应链的柔性化提供了工具支撑，通过实现全链路数据可视化、决策智能化、流程自动化，破解传统供应链响应滞后、协同低效等难题，推动柔性能力的规模化落地。
三、各核心能力的构建路径与实践要点
（一）需求感知与动态调适能力：从“被动响应”到“主动预判”
需求感知能力的构建核心在于搭建“多源数据整合+智能算法预测+快速反馈迭代”的闭环体系。首先，需拓宽数据采集维度，整合线上线下全渠道数据——线上涵盖电商平台订单数据、用户浏览偏好、评论反馈等，线下包括门店销售数据、会员消费习惯、终端库存数据等，同时补充外部环境数据，如天气变化、节假日安排、区域消费能力差异等，构建全面的需求数据池。针对生鲜产品的特殊性，还需加入产品新鲜度数据、损耗率数据，实现需求与供给能力的精准匹配。
其次，依托AI算法构建动态预测模型，提升预测精度与时效性。传统预测模型多基于历史数据进行线性推演，难以适配生鲜需求的非线性波动，需采用机器学习算法，结合实时数据动态优化预测参数，区分常规需求与突发需求。例如，针对预制菜、网红生鲜等爆款品类，可通过实时监控销量增速、社交平台热度等数据，实现需求的提前预判；针对季节性果蔬，可结合产地气候、种植周期等数据，优化采购与上市节奏。同时，建立预测误差反馈机制，定期对比预测数据与实际销量，迭代优化模型，将预测误差控制在合理范围。
最后，构建快速调适机制，实现需求与供给的动态匹配。一方面，针对小批量、多频次的终端需求，推行“小单快反”模式，优化上游采购与中游配送流程，缩短从需求确认到产品交付的周期；另一方面，建立需求分层响应机制，对核心品类、潜力品类、长尾品类分别制定差异化的供给策略，核心品类保障稳定供应，潜力品类灵活调整库存，长尾品类采用定制化采购模式，最大化提升需求适配效率。
（二）资源整合与弹性配置能力：从“分散运作”到“集约协同”
上游采购资源的整合是柔性配置的基础。针对生鲜上游小农户分散的现状，企业可通过“契约种植+直采基地”模式，整合优质产地资源，建立标准化种植/养殖体系，既保障食材品质的稳定性，又提升采购的灵活性。同时，搭建多元化供应商储备体系，针对核心食材筛选2-3家备选供应商，明确不同供应商的供货能力、响应速度与应急保障方案，应对产地自然灾害、产能波动等突发情况。例如，针对果蔬品类，可在南北不同产区布局直采基地，实现错峰供应与应急补库。
仓储与物流资源的弹性配置是降低损耗、提升效率的关键。在仓储布局上，推行“中心仓+前置仓+产地仓”三级仓储体系，中心仓负责统筹区域库存与批量存储，前置仓贴近终端市场保障即时配送，产地仓承担初加工、预冷与源头存储功能，通过三级仓联动实现库存的动态调配与快速周转。针对生鲜不同品类的存储需求，优化仓储设施配置，配备多温区冷库、保鲜设备，同时采用动态库存管理模式，基于需求预测调整各仓库存占比，减少库存积压与损耗。
在物流资源配置上，构建“自有物流+第三方物流+应急物流”的混合物流体系，自有物流保障核心线路与重点品类的稳定配送，第三方物流补充运力缺口与覆盖下沉市场，应急物流应对极端天气、物流管控等突发情况。同时，优化物流调度策略，通过路径规划算法实时调整配送路线，推行多温层共配、拼单配送模式，降低物流成本，提升配送效率。针对小批量终端需求，采用“即时配送+定时配送”结合的模式，适配不同场景的履约需求。
（三）全链路协同与风险管控能力：从“各自为战”到“生态共荣”
全链路协同能力的构建需依托机制创新与信息共享。在协同机制上，建立“利益共享+风险共担”的战略合作伙伴关系，上游与农户、合作社签订长期合作协议，明确收购价格、品质标准与利益分成比例；中游与物流企业、加工企业协同制定温控标准、包装规范与配送流程；下游与终端门店、线上平台共享库存数据与需求信息，实现联合预测、联合计划与联合补货。例如，通过建立协同利润分配机制，将供应链效率提升带来的收益按比例分配给各参与主体，激发协同积极性。
在信息共享上，搭建一体化数字化协同平台，打破上下游企业的数据孤岛，实现订单、库存、温湿度、物流轨迹等数据的实时共享与可视化。依托区块链技术实现生鲜产品全链路溯源，确保食材品质可追溯，同时提升供应链各环节的信任度。通过信息共享，上游可精准掌握市场需求，优化生产计划；中游可提前规划物流方案，提升调度效率；下游可实时监控库存状态，避免缺货或积压，形成“上游-中游-下游”的协同闭环。
风险管控能力的构建需聚焦生鲜供应链的核心风险点，建立“预防-预警-应对”的全流程风险管控体系。针对冷链断链风险，部署物联网传感器实时监控温湿度，建立异常预警机制，一旦出现温控偏差，自动触发应急措施，如调整配送路线、更换冷链设备；针对食材短缺风险，通过多元化供应商储备与战略库存设置，提升应急补库能力；针对价格波动风险，建立价格监测与对冲机制，通过长期协议锁定核心食材价格，降低市场波动影响。同时，定期开展供应链风险演练，优化应急响应方案，提升供应链的抗风险韧性。
（四）技术赋能与数字化支撑能力：从“传统运营”到“智能管控”
数字化技术的深度应用是柔性能力规模化落地的关键。物联网技术为全链路数据采集提供支撑，通过在冷藏车、冷库、货架、包装上部署传感器，实现温湿度、震动、位置、新鲜度等参数的实时采集，为需求预测、库存管理、品质管控提供数据支撑。例如，通过在果蔬包装上粘贴智能标签，可实时监测产品新鲜度变化，提醒终端及时处理临近保质期产品，降低损耗率。
AI与大数据技术推动供应链决策智能化，除了优化需求预测模型，还可应用于库存优化、路径规划、品质分级等场景。通过AI算法自动计算最优库存水平，动态调整各仓储节点的库存分配；基于实时交通数据与订单信息，优化配送路径，缩短配送时间；利用机器视觉技术实现生鲜产品的自动化分级，提升分级效率与准确性，降低人工成本。
区块链技术为供应链信任体系构建与溯源管理提供保障，通过将生产、加工、运输、销售等各环节数据上链，实现数据不可篡改、全程可追溯，既解决消费者食品安全焦虑，又便于在出现品质问题时快速定位责任环节，提升问题处置效率。同时，数字化平台的搭建需兼顾易用性与兼容性，适配上下游不同规模企业的使用需求，尤其是针对小农户、小型终端门店，提供简化版操作界面与培训支持，确保全链路数字化协同的落地。
四、结语
生鲜集成供应链的柔性能力构建是一项系统工程，需以需求感知为前提、资源配置为核心、协同管控为保障、技术赋能为驱动，实现四大能力模块的有机融合与协同升级。相较于传统供应链，柔性化集成供应链更能适配生鲜行业的不确定性，通过动态调整与优化，有效破解供需错配、损耗过高、协同低效等核心痛点。然而，不同规模、不同业态的生鲜企业，其柔性能力的构建重点与路径存在差异，需结合自身资源禀赋与市场定位精准发力。下一篇将聚焦世界500强企业的标杆实践，通过剖析典型案例，具象化展示柔性供应链在生鲜行业的应用效果与变革路径，为行业企业提供可借鉴的实践经验。
参考文献（第二辑）
[5] IoT-based Fresh Produce Supply Chain Under Uncertainty: An Adaptive Optimization Framework[J]. arXiv, 2025.
[6] 生鲜供应链柔性能力评价体系构建与实证研究[J]. 中国流通经济, 2025(03):45-54.
[7] 数字化转型背景下农产品供应链协同机制创新[J]. 农业经济问题, 2025(02):112-120.
[8] Global Fresh Food Supply Chain Flexibility: Lessons from Multinational Enterprises[J]. Journal of Operations Management, 2024, 58(4):289-307.
