這些技術都有可能改變全球供應鏈。總而言之，他們有能力通過第一個真正的“自主”供應鏈徹底革新這一過程。要了解綜合影響，重要的是要檢查每個影響。
物聯(lián)網
一般來說，供應鏈中存在三種物聯(lián)網用例 -
通過預測性維護改善供應鏈可視性，自動補貨流程以及最大化設備正常運行時間。制造商正在大力投資物聯(lián)網，該行業(yè)預計將在2018年花費近1900億美元 - 與B -
在物聯(lián)網解決方案上。
那么，物聯(lián)網設備和服務如何幫助監(jiān)控“連接”的貨件?物聯(lián)網傳感器可以測量冷凍或易腐貨物在供應鏈中移動時的溫度，測量脆弱貨物移動時的G力沖擊水平，當然還可以通過全球定位系統(tǒng)(GPS)跟蹤昂貴的貨物，如汽車。
)，因為它們出口到世界各地的不同市場。監(jiān)測這些情況可以幫助確保防止腐敗，損壞和被盜。有一點可以肯定，物聯(lián)網已經為基于RFID的傳感器注入了新的活力。數十億傳感器已被引入供應鏈，以監(jiān)控其運營的各個方面。
憑借數十億的新數據輸入，企業(yè)現在面臨著解決大量數據的挑戰(zhàn)，以找到有助于簡化和優(yōu)化供應鏈運營的見解。這是大數據分析，更具體地說，AI進來的地方。
AI
今天許多公司正開始探索分析，機器學習和AI在整個供應鏈中的使用。常見的使用案例包括優(yōu)化庫存管理系統(tǒng)并監(jiān)控貿易伙伴社區(qū)的績效。美國一家領先的零售商使用貨架掃描機器人來識別放錯位置的物品，評估庫存水平，并全天候監(jiān)控價格和需求。通過將這些常規(guī)采摘任務釋放給員工，零售商可以將員工集中在更有價值和更復雜的任務上。在整個供應鏈中采用人工智能將帶來改進預測的能力;
觸發(fā)和自動化采購流程; 并更能響應客戶的需求。
