近日，高峻峻教授（oIBP欧睿数据创始人&CEO、上海大学管理学院教授）受北大纵横邀请线上参与2025年中国管理五环峰会，并发表“企业数智化转型下的新质决策力内涵与最佳实践”的主题分享。
会上，高峻峻教授一针见血地指出：在全球化与数字化深度交织的今天，企业价值链的每个环节都亟须数字化支撑，而供应链的复杂性与脆弱性正成为最大挑战。
消费者偏好瞬息万变、渠道高度碎片化、传统刚性供应链模式失效——这一切催生了数智化转型的核心能力：新质决策力。
一、核心痛点：传统决策的“断裂带”
在分享过程中，高峻峻教授通过两个典型案例，让听众听到了据测失效的深层原因：
（1）制造端断层：某全球TOP3化妆品企业虽已完成ERP等基础信息化，但制造、物料、计划部门仍各自为政。订单交付、质量反馈、跨部门协调效率低下，柔性生产沦为口号；
（2）渠道端割裂：某食品巨头面临60+线上线下渠道，每个渠道的选品策略、上新节奏、质量成本要求截然不同。传统“销售归销售、供应链归供应链”的模式，导致质量问题处理滞后、新品上市脱节，直接造成销售损失。
本质矛盾在于：局部优化（如单个部门效率提升）无法解决全局问题，当供应链成为动态网络，决策必须跨越职能壁垒，实现全链路实时联动。
二、新质决策力三大内核
高峻峻教授提出的新质决策力，包含三个相互支撑的维度——实时、智能、主动敏捷：
（1）实时化：分层决策与秒级响应
1.1核心逻辑：构建“战略层－战术层－运作层－执行层”的分级决策体系，每层明确责任与响应时效。
1.2实践关键：
制造场景：执行层（产线开工）需秒级响应；运作层（生产排程）需分钟级调整；战术层（库存计划）需小时级优化。例如化妆品企业的“派工系统”，实时分发指令并秒级纠偏。
渠道场景：质量问题或突发促销需分钟级闭环。如食品企业需打通“研发－渠道－供应链”数据流，确保新品上市与库存补给无缝协同。
1.3底层支撑：全流程数字化映射（如物料搬运自动化数据、产线状态监控）、异常场景的数字化定义与自动化流程触发。
（2）智能化：全局最优而非单点精准
2.1核心逻辑：智能算法（规则模型、预测模型、优化模型、仿真模型）必须服务于全局业务目标，避免“局部最优陷阱”。
2.2实践关键：
>>破除“预测崇拜”：预测准确率非终极目标。需结合渠道特性（如高端品需高现货率、促销品需弹性产能）、库存策略、制造能力、采购柔性，进行动态策略组合，实现“总成本最优”或“服务水平最优”;
>>业务标签驱动：为产品（生命周期、毛利）、渠道（增长性、敏感性）、客户（忠诚度、规模）、供应商（可靠性、柔性）等打上丰富标签，使模型深度理解业务语境。例如食品企业需根据渠道标签（如“高端商超”VS“社区团购”）制定差异化的上新与补货策略;
>>模型适配场景：复杂度不等于优越性。关键在明确模型需达成的具体业务指标（如订单满足率提升X%、库存周转加快Y天）。
（3）主动敏捷化：重塑顶层设计
3.1核心逻辑：决策力提升的“天花板”在于战略层的前瞻设计，被动执行者无法构建真正的新质决策力。
3.2实践关键：
>>供应链顶层重构：主动参与企业战略制定，推动建立深度协同的伙伴关系（如战略供应商共建、客户联合库存管理）、探索产业链垂直整合;
>>模式创新先行：在化妆品企业案例中，从“规模制造”转向“柔性可重构制造”的模式变革，是底层实时决策得以实现的前提。
决策体系需建立在先进业务模式之上。
三、从理论到实践：如何构建新质决策力？
（1）打破“数据孤岛”，建立全链路数字神经
>>超越传统ERP/MES，整合IoT设备数据（产线状态、物流轨迹）、外部市场数据（渠道销售、舆情）、伙伴协同数据（供应商库存、客户预测）；
>>构建统一数据平台，确保“单一事实来源”，为实时决策提供燃料。
（2）组织变革：从职能壁垒到集成作战
>>设立“供应链指挥中心”或“集成业务计划（IBP）委员会”，统筹销售、产品、计划、采购、制造、物流。化妆品企业的“派工系统”与食品企业的“渠道－供应链－研发”三角协同，均需组织保障；
>>考核机制联动：避免部门KPI相互冲突（如采购降本VS生产稳定），设置跨部门联合指标（如“完美订单达成率”）。
（3）技术赋能：分层部署智能引擎
>>执行层：规则引擎（自动化派工、异常告警）、实时优化算法（动态排产）;
>>战术层：预测模型（需求感知）、多目标优化模型（库存－服务平衡）、仿真模型（策略预演）;
>>战略层：因果推断模型（策略效果归因）、长期网络优化（产能布局、伙伴选择）。
（4）场景化敏捷迭代
>>>识别关键决策场景（如新品首发备货、突发性缺货应对、质量危机处理），优先实现这些场景的“端到端数字化闭环”;
>>>采用敏捷开发，小步快跑验证模型效果与流程可行性，持续优化。
四、未来展望：新质决策力进化方向
（1）AI代理（Agent）协同决策：未来系统将涌现自主协作的AI Agent，分别代表销售、计划、物流等角色，基于预设规则与全局目标实时协商，处理复杂异常（如某地暴雨导致物流中断，销售Agent自动协商调货路径，计划Agent调整生产优先级）；
（2）因果AI驱动策略优化：超越相关性分析，利用因果推断模型精准量化决策对业务结果（如利润、市场份额）的影响，避免被数据噪音误导；
（3）生态级协同决策：新质决策力将突破企业边界，在产业互联网平台中实现供应商、制造商、物流商、零售商的实时策略联动，重塑全产业链效率；
新质决策力，本质是企业在数字洪流中的“动态博弈智慧”。它不追求静态的完美计划，而是构建一种能力：在复杂、不确定的环境中，通过实时感知、智能权衡、敏捷行动，始终让关键资源流动在价值最高的路径上。
当秒级响应的产线遇见分钟级调整的渠道策略，当全局优化的智能模型遇见主动重塑的供应链设计，企业方能穿透迷雾，在数智化深水区赢得“效率与韧性”的终极平衡。
这不仅是技术升级，更是一场从思维模式到组织基因的重塑之旅。