長期以來，供應鏈一直被認為是企業必不可少但非常簡單的部分。供應鏈經理的工作圍繞著一些基本任務展開，比如確保產品交付給客戶，以及制造工廠有足夠的原材料來維持運營。但隨著物流軟件開發的快速發展，供應鏈管理已經轉變為一個復雜的流程，圍繞著預測需求、建立有利可圖的合作伙伴關系和最大限度地提高運營效率展開。

由于多種因素，這種智能供應鏈已成為一種重要趨勢。首先，現代技術的日益普及凸顯了一些供應鏈實踐的過時;其次，客戶期望值迅速增加，這實際上迫使企業思考如何更快地生產產品并簡化 SKU 管理;第三，日益增長的環境問題、日益嚴格的交通法規以及疫情導致的旅行限制都需要采用新的方法來管理供應鏈。

簡而言之，當前的商業環境迫使企業擁有更靈活、數字化、資源效率更高、更具彈性的供應鏈。在本文中，我們將探討什么是智能供應鏈，以及將其與傳統供應鏈進行比較，并討論其關鍵組成部分。

什么是智能供應鏈？

智能供應鏈涉及使用包括大數據、物聯網、區塊鏈和 RPA 在內的許多新興技術來簡化運營。這些技術使供應鏈公司能夠降低成本、縮短交貨時間、減少負面環境影響并實現前所未有的自動化水平。

重要的是，真正的“智能”供應鏈是一個能夠在不可預測的環境中運行的自我改進和彈性系統。智能供應鏈還涉及數據的無縫共享、部分依賴自動化，以及基于實時數據的工作流程的持續優化。為了更好地了解什么是智能供應鏈，讓我們來看看它在現實生活中是如何運作的。

2021年3月，世界上最重要航運線路之一蘇伊士運河被世界上最大的貨輪阻斷，導致數百艘船只無法抵達目的地。僅在阻斷的六天內，貿易中斷就累計損失了約400億美元。

Blue Yonder 是一個人工智能驅動的物流平臺，可幫助企業監控其供應鏈并不斷優化運營。嵌入式人工智能系統考慮了公司過去的銷售歷史、全球天氣狀況、當地社會經濟狀況，以及無數其他可能影響供應鏈的因素。

通過分析來自當地媒體、天氣狀況和安裝在集裝箱上的物聯網傳感器的數據，Blue Yonder 成功預測了蘇伊士運河堵塞造成的延誤將如何影響公司客戶的生產、銷售和運營。通過準確預測貨物何時到達預定目的地，客戶可以估計潛在中斷的影響，并采取措施減輕影響。2021 年 9 月，松下公司以驚人的 85 億美元收購了 Blue Yonder。

傳統與智能供應鏈

傳統的供應鏈涉及有限數量的各方，這些各方主動相互溝通并交換資產。但由于這些供應鏈是在互聯網和數字技術出現之前形成的，因此它們本質上是靜態和線性的。

讓我們來看一個簡化版自行車供應鏈的例子。原材料首先供應給自行車配件制造商，在那里它們被加工成自行車零件。然后這些零件被運送到自行車制造廠，在那里組裝成自行車。之后，自行車被分發給零售商，最后賣給消費者。如今，這種簡單的供應鏈只有在小規模的本地企業中才能找到。

大多數現代供應鏈生態系統都涉及一百倍以上的參與者。大型供應鏈網絡必須與數百家配件生產商打交道，并按照不同的監管要求運營，這導致網絡參與者的數量呈指數級增長，大大增加了運營工作流程的復雜性。這就是為什么現代供應鏈需要一種不同的方法來在所有相關方之間進行溝通和協作的原因所在。

簡言之，傳統的供應鏈實踐對于在高度可預測的環境中運營的小型企業來說已經足夠。但在日益不穩定的時代，客戶需求在不斷變化，傳統的供應鏈管理方法已經變得不適用，因此已經過時。

智能供應鏈構建模塊

現在，讓我們來討論智能供應鏈的基本組成部分。

(1) 數字骨干

為了實現人工智能、物聯網和區塊鏈等先進供應鏈技術的巨大潛力，首先將生態系統數字化非常重要。構成智能供應鏈的所有技術都需要實時訪問數據，即使是供應鏈網絡中只有一小部分依賴于基于紙張的信息共享，集成智能供應鏈技術的好處也可能會被削弱。

除此之外，基于云的數據存儲和交換方法也是擴展供應鏈運營的關鍵。一系列供應鏈活動，例如對突然的市場變化做出反應或擴展到新領域，都可以在云中更快地進行管理。

(2) 物聯網

在供應鏈環境中，物聯網有助于遠程識別設備故障，并為決策者提供有關設備狀態及其周圍環境的精細數據。例如，通過在貨運車輛上安裝物聯網傳感器，公司可以評估是否需要立即進行維護。更重要的是，相同的傳感器可以提供有關車輛位置的信息，這有助于確定替代路線。

同樣，當溫度、濕度或光照強度超過允許的閾值時，藥物或食品等環境敏感型商品上的物聯網傳感器可以通知管理人員。這樣，公司可以減少浪費并確保產品質量。

丹麥工業集裝箱運輸提供商馬士基必須監控30多萬個冷藏集裝箱的狀況。在物聯網傳感器和 Microsoft Azure 云計算的幫助下，馬士基可以即時調整某些參數，以確保產品以完美的狀態交付給客戶。例如，對于水果和蔬菜，員工可以調整集裝箱中的氧氣和二氧化碳水平，以加速或減緩水果的成熟。

(3) 人工智能

人工智能使供應鏈組織能夠簡化規劃，并最大限度地減少不可預測事件造成的中斷。Gartner 預測，到 2025 年，一半的供應鏈組織將投資于人工智能和高級分析能力。

一般來說，需求預測可能是人工智能在供應鏈中最重要的用例之一。傳統上，資源規劃人員必須評估許多不同的數據源，才能對需求進行預測。這種方法自然充滿了許多瓶頸，其中最嚴重的是準確性低和人為錯誤。反過來，人工智能可以自動處理來自所有網絡參與者的數據，并將其存儲在一個統一的數據存儲庫中，并幫助做出基于證據的資源規劃決策。

此外，當與物聯網結合使用時，人工智能可以帶來更多的價值。人工智能可以自動分析來自物聯網傳感器的數據流，并建議維護活動或路線和庫存優化決策。

(4) 區塊鏈

智能供應鏈是區塊鏈大放異彩的完美場所。首先，區塊鏈為供應鏈網絡提供了一個不變的分類賬，這保證了數據的可靠性并且不會被篡改。這使公司能夠對其決策和 AI 模型輸出充滿信心。一般來說，區塊鏈為公司和最終消費者創造了一個更加可靠和透明的環境。

例如，公司可以使用物聯網傳感器跟蹤產品來源，并將這些數據記錄在區塊鏈上，為分銷商提供有關產品狀況的可靠數據。通過這種方式，公司可以快速確定變質產品，并準確確定誰應對變質負責。

其次，借助通常稱為智能合約的可編程電子協議，公司可以自動執行合約。該技術的實施可以更快地完成合同，將人為錯誤的風險降至最低，并消除了中介成本。本質上，隨著智能合約的實施，區塊鏈不僅成為了一個強大的記錄保存系統，而且也成為了一個自動化的交易平臺。

例如，依靠智能合約，企業可以在滿足某些合約條件時，自動在彼此之間轉移資金。此外，隨著人工智能或RPA的加入，智能合約還可以根據交付時間或其他因素自動調整價格。這有助于公司簡化賬戶核對并縮短結算周期。

(5) 供應鏈控制塔

一般來說，對傳統供應鏈生態系統最常見的批評點之一是參與者之間缺乏整合和連接性。這場疫情使無縫信息共享的價值變得更加明顯。簡化對信息的訪問是真正智能和彈性供應鏈的另一個重要元素。

實現這一目標的一種方法是使用供應鏈控制塔，這個術語最初由 Gartner 創造。供應鏈網絡參與者不是在各方之間線性共享數據，而是將所有相關數據發送到統一的數據存儲庫，相關合作伙伴可以在那里訪問這些數據。

(6) 整體轉型方法

通常，數字化轉型計劃的最佳方法是循序漸進，這意味著逐步實施新興技術并力求快速見效。但在供應鏈運營方面，為了實現真正的智能化和自主，公司應該采用整體方法來集成技術，因為人工智能、區塊鏈和物聯網是如此相互關聯，并以許多不同的方式相互補充。

嵌入在各種運輸和貨運中的物聯網傳感器使公司能夠收集重要數據。反過來，人工智能和/或 RPA 允許公司處理來自數百個生態系統合作伙伴和物聯網傳感器的數據，以便每天做出基于證據的決策。區塊鏈使組織能夠確保數據始終保持安全和準確，而智能合約則允許公司通過自動化發票支付或保險管理等基本供應鏈流程來提高運營效率。

實施所有關鍵技術可以使供應鏈更接近自給自足、高效和日益自動化，而即使忽略其中任何一種工具，也會使智能供應鏈在效率方面稍遜一籌。

總結

在當今快節奏的商業環境中，智能供應鏈的重要性不容小覷。在過去的幾年里，各種各樣的經濟干擾對許多企業造成了嚴重的破壞，然而，那些擁有成熟且日益數字化的生態系統的企業不僅能夠克服挑戰，而且還能夠在挑戰中茁壯成長。