长期以来，供应链一直被认为是企业必不可少但非常简单的部分。供应链经理的工作围绕着一些基本任务展开，比如确保产品交付给客户，以及制造工厂有足够的原材料来维持运营。但随着物流软件开发的快速发展，供应链管理已经转变为一个复杂的流程，围绕着预测需求、建立有利可图的合作伙伴关系和最大限度地提高运营效率展开。

由于多种因素，这种智能供应链已成为一种重要趋势。首先，现代技术的日益普及凸显了一些供应链实践的过时;其次，客户期望值迅速增加，这实际上迫使企业思考如何更快地生产产品并简化 SKU 管理;第三，日益增长的环境问题、日益严格的交通法规以及疫情导致的旅行限制都需要采用新的方法来管理供应链。

简而言之，当前的商业环境迫使企业拥有更灵活、数字化、资源效率更高、更具弹性的供应链。在本文中，我们将探讨什么是智能供应链，以及将其与传统供应链进行比较，并讨论其关键组成部分。

什么是智能供应链？

智能供应链涉及使用包括大数据、物联网、区块链和 RPA 在内的许多新兴技术来简化运营。这些技术使供应链公司能够降低成本、缩短交货时间、减少负面环境影响并实现前所未有的自动化水平。

重要的是，真正的“智能”供应链是一个能够在不可预测的环境中运行的自我改进和弹性系统。智能供应链还涉及数据的无缝共享、部分依赖自动化，以及基于实时数据的工作流程的持续优化。为了更好地了解什么是智能供应链，让我们来看看它在现实生活中是如何运作的。

2021年3月，世界上最重要航运线路之一苏伊士运河被世界上最大的货轮阻断，导致数百艘船只无法抵达目的地。仅在阻断的六天内，贸易中断就累计损失了约400亿美元。

Blue Yonder 是一个人工智能驱动的物流平台，可帮助企业监控其供应链并不断优化运营。嵌入式人工智能系统考虑了公司过去的销售历史、全球天气状况、当地社会经济状况，以及无数其他可能影响供应链的因素。

通过分析来自当地媒体、天气状况和安装在集装箱上的物联网传感器的数据，Blue Yonder 成功预测了苏伊士运河堵塞造成的延误将如何影响公司客户的生产、销售和运营。通过准确预测货物何时到达预定目的地，客户可以估计潜在中断的影响，并采取措施减轻影响。2021 年 9 月，松下公司以惊人的 85 亿美元收购了 Blue Yonder。

传统与智能供应链

传统的供应链涉及有限数量的各方，这些各方主动相互沟通并交换资产。但由于这些供应链是在互联网和数字技术出现之前形成的，因此它们本质上是静态和线性的。

让我们来看一个简化版自行车供应链的例子。原材料首先供应给自行车配件制造商，在那里它们被加工成自行车零件。然后这些零件被运送到自行车制造厂，在那里组装成自行车。之后，自行车被分发给零售商，最后卖给消费者。如今，这种简单的供应链只有在小规模的本地企业中才能找到。

大多数现代供应链生态系统都涉及一百倍以上的参与者。大型供应链网络必须与数百家配件生产商打交道，并按照不同的监管要求运营，这导致网络参与者的数量呈指数级增长，大大增加了运营工作流程的复杂性。这就是为什么现代供应链需要一种不同的方法来在所有相关方之间进行沟通和协作的原因所在。

简言之，传统的供应链实践对于在高度可预测的环境中运营的小型企业来说已经足够。但在日益不稳定的时代，客户需求在不断变化，传统的供应链管理方法已经变得不适用，因此已经过时。

智能供应链构建模块

现在，让我们来讨论智能供应链的基本组成部分。

(1) 数字骨干

为了实现人工智能、物联网和区块链等先进供应链技术的巨大潜力，首先将生态系统数字化非常重要。构成智能供应链的所有技术都需要实时访问数据，即使是供应链网络中只有一小部分依赖于基于纸张的信息共享，集成智能供应链技术的好处也可能会被削弱。

除此之外，基于云的数据存储和交换方法也是扩展供应链运营的关键。一系列供应链活动，例如对突然的市场变化做出反应或扩展到新领域，都可以在云中更快地进行管理。

(2) 物联网

在供应链环境中，物联网有助于远程识别设备故障，并为决策者提供有关设备状态及其周围环境的精细数据。例如，通过在货运车辆上安装物联网传感器，公司可以评估是否需要立即进行维护。更重要的是，相同的传感器可以提供有关车辆位置的信息，这有助于确定替代路线。

同样，当温度、湿度或光照强度超过允许的阈值时，药物或食品等环境敏感型商品上的物联网传感器可以通知管理人员。这样，公司可以减少浪费并确保产品质量。

丹麦工业集装箱运输提供商马士基必须监控30多万个冷藏集装箱的状况。在物联网传感器和 Microsoft Azure 云计算的帮助下，马士基可以即时调整某些参数，以确保产品以完美的状态交付给客户。例如，对于水果和蔬菜，员工可以调整集装箱中的氧气和二氧化碳水平，以加速或减缓水果的成熟。

(3) 人工智能

人工智能使供应链组织能够简化规划，并最大限度地减少不可预测事件造成的中断。Gartner 预测，到 2025 年，一半的供应链组织将投资于人工智能和高级分析能力。

一般来说，需求预测可能是人工智能在供应链中最重要的用例之一。传统上，资源规划人员必须评估许多不同的数据源，才能对需求进行预测。这种方法自然充满了许多瓶颈，其中最严重的是准确性低和人为错误。反过来，人工智能可以自动处理来自所有网络参与者的数据，并将其存储在一个统一的数据存储库中，并帮助做出基于证据的资源规划决策。

此外，当与物联网结合使用时，人工智能可以带来更多的价值。人工智能可以自动分析来自物联网传感器的数据流，并建议维护活动或路线和库存优化决策。

(4) 区块链

智能供应链是区块链大放异彩的完美场所。首先，区块链为供应链网络提供了一个不变的分类账，这保证了数据的可靠性并且不会被篡改。这使公司能够对其决策和 AI 模型输出充满信心。一般来说，区块链为公司和最终消费者创造了一个更加可靠和透明的环境。

例如，公司可以使用物联网传感器跟踪产品来源，并将这些数据记录在区块链上，为分销商提供有关产品状况的可靠数据。通过这种方式，公司可以快速确定变质产品，并准确确定谁应对变质负责。

其次，借助通常称为智能合约的可编程电子协议，公司可以自动执行合约。该技术的实施可以更快地完成合同，将人为错误的风险降至最低，并消除了中介成本。本质上，随着智能合约的实施，区块链不仅成为了一个强大的记录保存系统，而且也成为了一个自动化的交易平台。

例如，依靠智能合约，企业可以在满足某些合约条件时，自动在彼此之间转移资金。此外，随着人工智能或RPA的加入，智能合约还可以根据交付时间或其他因素自动调整价格。这有助于公司简化账户核对并缩短结算周期。

(5) 供应链控制塔

一般来说，对传统供应链生态系统最常见的批评点之一是参与者之间缺乏整合和连接性。这场疫情使无缝信息共享的价值变得更加明显。简化对信息的访问是真正智能和弹性供应链的另一个重要元素。

实现这一目标的一种方法是使用供应链控制塔，这个术语最初由 Gartner 创造。供应链网络参与者不是在各方之间线性共享数据，而是将所有相关数据发送到统一的数据存储库，相关合作伙伴可以在那里访问这些数据。

(6) 整体转型方法

通常，数字化转型计划的最佳方法是循序渐进，这意味着逐步实施新兴技术并力求快速见效。但在供应链运营方面，为了实现真正的智能化和自主，公司应该采用整体方法来集成技术，因为人工智能、区块链和物联网是如此相互关联，并以许多不同的方式相互补充。

嵌入在各种运输和货运中的物联网传感器使公司能够收集重要数据。反过来，人工智能和/或 RPA 允许公司处理来自数百个生态系统合作伙伴和物联网传感器的数据，以便每天做出基于证据的决策。区块链使组织能够确保数据始终保持安全和准确，而智能合约则允许公司通过自动化发票支付或保险管理等基本供应链流程来提高运营效率。

实施所有关键技术可以使供应链更接近自给自足、高效和日益自动化，而即使忽略其中任何一种工具，也会使智能供应链在效率方面稍逊一筹。