但是，盡管這些發展不斷推動社會向前發展，但它們并不總是一開始就受到歡迎。以條形碼為例。

　　當條形碼首次投入商業使用時，必須說服持懷疑態度的制造商將其印在產品上，并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。

　　作為商界領袖，我們必須始終克服最初的不情愿，利用變革性的新技術。能夠適應外部變化(從地緣政治到環境)的供應鏈，在當今動蕩的經濟氣候中是一個主要的競爭優勢。那么，哪些新技術可以為像您這樣的企業提高速度、支持可靠性和增強彈性呢?讓我們來看一看。

　　物聯網和5G將改變可見性　　

　　COVID-19大流行導致了經濟放緩，但現在最糟糕的情況可能已經過去，物聯網和5G可以發展到沒有大流行的情況下。

　　5G技術的好處顯而易見。它比4G快1000倍，可以處理1萬倍的流量。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米10萬臺設備增加。到100萬公里。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。

　　對于供應鏈來說，這使得跟蹤全球貨物流動的速度和響應能力達到了前所未有的水平。低價格的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位置，使管理人員能夠遠程監控產品的位置、標簽和狀態，并在出現延遲或中斷時立即開始計劃解決方案。

　　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。記住，注意人工智能和機器學習之間的細微區別很重要:人工智能使計算機系統能夠使用數學和邏輯“思考”并自主執行任務。同時，機器學習允許系統“學習”并根據其經驗改進其輸出。

　　機器學習驅動的供應鏈使組織能夠隨著時間的推移自動改進他們對產品需求的預測。這不僅提高了庫存和庫存預測的準確性，以防止“牛鞭效應”，而且開辟了新的零售機會，如動態定價。此外，數據模型可以突出顯示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的庫存訂購。

　　與此同時，通過人工智能，文檔處理和訂單挑選等瑣碎的后端任務可以自動化，從而使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的表現，從定價到可靠性，以進一步減少中斷并加強供應鏈。

　　這些也不僅僅是投機性的突破。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的成功，平均“物流成本降低了15%，庫存水平降低了35%，服務水平提高了65%”。

　　隨著成本的上升和中斷的升級，商業領袖應該努力利用人工智能驅動的供應鏈的好處——在速度更快的競爭對手遠遠領先之前。

　　下一代技術將使汽車行業經得起未來的考驗　　

　　雖然供應鏈需要變得更快、更安全、更有彈性，但真正經得起未來考驗的供應鏈也必須是可持續的。隨著我們慢慢走向凈零社會，綠色供應鏈將受到極大的追捧——特別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，各國政府開始注意到這一點，并為環保采購和分銷提供了可觀的激勵措施。美國最近通過了一項全面的能源法案，在未來十年投資約3700億美元用于各種低碳能源技術。研究已經表明，這項立法可以幫助美國大幅減少排放，實現凈零排放的目標。

　　與此同時，俄烏沖突及其對向歐洲輸送石油和天然氣的影響，可能會使歐洲大陸的國家效仿美國，在可持續能源領域投入巨額資金。

　　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，可以為歐盟節省超過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也闡明了該國將如何使用可再生能源，以確保到2030年95%的電力是低碳的。

　　目前，太陽能和風能發電的每瓦成本與化石燃料相當。但是，如果綠色能源投資取得成功，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，人工智能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，這是完全可能的。創新總是近在眼前，我們有責任做好準備，迎接技術可能給我們的供應鏈、企業和生活帶來的任何挑戰。