技術一直在顛覆和改進我們管理供應鏈的方式——從古絲綢之路上綁在駱駝上的新式輪式手推車，到今天由人工智能驅動的超精確零售補貨需求預測。

但是，盡管這些發展不斷推動社會向前發展，但它們最初并不總是受到歡迎。以條形碼為例。

當條形碼首次投入商業應用時，必須說服持懷疑態度的制造商將其打印在產品上，說服猶豫不決的超市購買掃描儀。但在短短幾年內，條形碼被廣泛認為改變了整個零售生命周期的效率和準確性。

作為商業領袖，我們必須始終克服最初的不情愿，并利用變革性的新技術。 能夠適應從地緣政治到環境的外部變化的供應鏈是當今多變的經濟環境中的主要競爭優勢。 那么，哪些新技術可以提高速度、支持可靠性并增強像您這樣的企業的彈性? 讓我們來看看。

物聯網和 5G 將改變可見性

COVID-19 大流行導致經濟放緩，但現在最壞的情況可能已經過去，物聯網和 5G 可以推進到如果沒有優先考慮大流行的情況下它們本應達到的水平。

5G技術的好處顯而易見。 它比 4G 快 1,000 倍，可以處理 10,000 倍的流量。 它還將延遲從 10 毫秒減少到不到 1 毫秒，并將設備連接從每平方公里 100,000 臺設備增加到 100 萬臺。 簡而言之，它促進了可以同時互連的設備和應用程序數量的爆炸式增長。

對于供應鏈，這在跟蹤全球貨物流動時實現了前所未有的速度和響應水平。 低價5G芯片可以實時收集和分析供應鏈數據。 然后，支持 5G 的物聯網傳感器可以放置在供應鏈的不同點，使管理人員能夠遠程監控產品位置、標簽和狀態，并在發生延遲或中斷時立即開始規劃解決方法。

5G 還將幫助組織優化其運營并最大限度地減少低效率，例如使用地理定位技術來避免交通擁堵。 通過將 5G 與物聯網組織相結合，組織可以確保產品在正確的時間以完美的數量進入倉庫和貨架。

人工智能和機器學習將優化性能

另一個有望徹底改變供應鏈管理的技術領域是人工智能 (AI) 及其機器學習 (ML) 子集。 請記住，重要的是要注意 AI 和 ML 之間的細微差別：AI 使計算機系統能夠使用數學和邏輯為自己“思考”并自主執行任務。 同時，ML 允許系統根據其經驗“學習”并改進其輸出。

機器學習驅動的供應鏈允許組織隨著時間的推移自動改進他們對產品需求的預測。 這不僅提高了存貨和存貨預測的準確性以防止“牛鞭效應”，而且開辟了新的零售機會，例如動態定價。 此外，數據模型可以突出產品需求中的異常情況并自動設置控制機制，例如客戶購買限制和額外庫存訂購。

同時，借助人工智能，文件處理和訂單揀選等瑣碎的后端任務可以自動化，讓員工能夠承擔更有影響力、更有成就感的工作。 人工智能還可以幫助管理人員評估供應商從定價到可靠性的表現，以進一步減少中斷并加強供應鏈。

這些也不僅僅是推測性的突破。 麥肯錫的研究表明，人工智能和機器學習的早期采用者已經取得了巨大成功，“物流成本平均提高 15%，庫存水平提高 35%，服務水平提高 65%”。

隨著成本上升和中斷升級，企業領導者應努力利用 AI 驅動的供應鏈的優勢，以免移動速度更快的競爭對手遙遙領先。

下一代技術將使行業面向未來

雖然供應鏈需要變得更快、更安全、更有彈性，但真正面向未來的供應鏈也必須是可持續的。 隨著我們逐漸走向凈零社會，更綠色的供應鏈將受到極大追捧——尤其是因為它們可以避免化石燃料價格和可用性的波動，并吸引具有生態意識的客戶、投資者和員工。

幸運的是，政府開始注意到并為環保采購和分銷提供可觀的激勵措施。 美國最近通過了一項全面的能源法案，在未來十年內向各種低碳能源技術投資約 3700 億美元。 研究已經表明，該立法可能有助于顯著減少美國的排放量并實現凈零目標。

與此同時，俄烏戰爭及其對向歐洲輸送石油和天然氣的影響，可能會讓歐洲大陸的國家效仿美國，向可持續能源領域投入巨資。

研究表明，到 2035 年，將可再生能源發電量翻兩番并建設電力基礎設施可為歐盟節省超過 1 萬億美元，并為氣候、健康和能源安全帶來額外好處。 同樣，英國的能源安全戰略規定了該國將如何使用可再生能源以確保到 2030 年多達 95% 的電力是低碳的。

目前，太陽能和風能獲得的每瓦電力成本與化石燃料相當。 但如果綠色能源投資成功，我們可能會看到從化石燃料中獨立出來，從而徹底改變供應鏈中的采購、運營和過度浪費。

與此同時，其他新興技術讓我們得以一窺不可思議的未來。 十年后，AI 甚至可以設計生物體嗎? 一個由機器人專家和科學家組成的研究小組已經證明這當然是可能的。 創新總是指日可待，我們有責任為接下來可能給我們的供應鏈、企業和生活帶來的任何技術做好準備。