颠覆传统供应链管理的新技术

关于供应链管理，我们前面强调了流程的设计、组织的执行，但是未来大幅度提升供应链效率的是新技术的影响，新技术的使用将是企业参与竞争的基础条件，为此，我们特别整理以下十大技术内容供大家了解：
1.自动化技术
企业引入物理机器人、自动存储、检索系统等自动化设备，实现仓储、制造等环节的自动化运行。例如：拣货、打包机器人可以快速穿过仓库找到货物，完成货物整理。
完整的供应链流程自动化，需要综合机器人流程自动化（RPA)、光学字符识别（OCR）、机器学习（ML )和人工智能等等技术和工具。      
2.物联网（IOT)
物联网简单理解就是通过互联网把各种器具设备进行连接，传感器收集数据传输到云端，形成云端数据积累，根据积累数据进行分析、应用。
例如：企业生产过程中，通过生产设备上安装的各类传感器收集即时数据，跟踪装配和生产过程中设备的状况、运营时间等，既可以实时监控机器状况，还可以识别问题，并进行调整。
 例如：仓库管理中，通过传感器可以实时跟踪货物库存位置、库存水平以及进出情况。
3.大数据
对于企业而言，大数据可以这样理解：每个企业在销售、运营、生产等等环节都沉淀了大量数据，通过数据挖掘技术，从这些大量数据中提取隐含的、先前未知的有潜在价值的信息，这些信息有助于指导企业的经营决策。
例如：企业电商平台，基于浏览者在网站留下的点击行为数据，进行分析，可以判断潜在顾客的需求意向；销售端通过大数据分析，可以改善客户体验。
例如：供应链环节的采购数据、库存调拨数据、生产数据、出库数据等等，进行分析，可以了解存货的周转效率、积压原因等等；运营端通过大数据分析，可以提升运营效率。
4.人工智能
人工智能是计算机系统对人类智能过程的模拟，机器学习是人工智能的核心。
在企业应用方面，人工智能可以应用在：例如供应链物流中，帮助企业预测风险，分析计划的预期结果与实际执行结果的偏差，提出针对性的解决方案。有的物流企业，通过AI对车辆路径优化、需求预测优化、装箱优化等等。
这里特别要注意：数据是人工智能工程的“燃料”，只有更多的数据才能优化人工智能模型。所以，企业要高度重视数据积累。
5.ChatGPT
ChatGPT是使用自然语言处理技术，基于人工神经网络的深度学习算法训练出来的大型语言模型。
ChatGPT从简单的聊天机器人到复杂的应用程序开发，为人们提供了高效的获取信息能力及其他工作便利性，存在无限的可能性。
在企业应用方面：ChatGPT可以通过学习和分析市场趋势、客户偏好和销售数据等，预测产品的需求量和销售趋势，为生产商、批发商、零售商提供经营支持。当然还可以帮助员工收集各种供应链相关信息，如采购产品的相关信息、海关、税收、法规等的信息，以及对员工的培训，自动生成相关培训内容。还可以作为“优秀客服”及时解答客户提出的有关问题。以上只是列出了一点点应用，随着更多人使用，应用场景可能无处不在。
6.智能OCR
智能文档处理就是利用OCR、机器学习等AI工具，轻松实现各种单据、文件的自动化处理。
典型场景：供应链环节中大量的单据和纸质文件，如商业发票、装箱单、提货单、海运提单、报关单、签收单、形式发票等等，如果依赖人工来处理，耗时且易错，而通过智能文档处理系统，可以高效、准确的完成单据数据采集。
7.虚拟/增强现实技术
 通过计算机技术为人类创造出一个全新的虚拟视觉世界，人们带上特制的头盔和设备，就可以进入这个虚拟世界，并能够与其他虚拟角色进行互动。
一个典型的应用：AI眼镜在仓储领域的应用，用目光进行分拣货物，例如DHL，给仓库员工配备AR智能眼镜。另外，通过AR眼镜，可透过视频了解异地现场的问题，并给予指导，2019年北美宝马公司在宝马维护中心、4S店、车间等场景推行全套AR解决方案。
8.“数字孪生”
"数字孪生"本质理解就是真实空间的事物在虚拟空间的实时映射，包含3个部分：1.现实中的物体；2.虚拟/数字物体模型；3.现实与虚拟之间的连接桥梁-->主要是数据交换。
把现实场景通过虚拟空间的仿真，可以更好的对现实进行描述、分析、诊断、预测。例如美国GE公司，对发电厂打造数字孪生体，集成了发电厂内各部件的分析模型，并在实际发电厂内布置数万个传感器，将测量出的震动、温度和压力等参数实时上传到数字孪生体中，以预测核心设备的健康状态、磨损情况和性能，并通过上述信息预测合理的维修时间，实现故障前的预测与检测，降低非预期的服务中断，提升服务可靠性。
9.增强数据智能
数据智能是一种基于数据、分析和技术来提高决策效率的能力，涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，并利用人工智能和机器学习等技术提取隐藏的规律和模式的技术方案。目标是让数据变得“智能”。
传统BI(商业智能）是基于汇总、分析和展示数据来支持决策的工具；而数据智能是一种自动化的实现方式，可以根据数据自动生成报表、预测未来趋势等。例如UPS通过数据智能系统每周处理分析超过5.3PB数据，基于预测分析、机器学习和多模型预测为运营提供优化报告。
10.区块链
区块链的核心技术是分布式账本技术和哈希值，具备3个特点：1.去中心化：数据并不集中存储在中心服务器，而是分布在网络中的多个节点；2.不可篡改：使用密码技术对数据进行加密和验证，每个区块都包含了前一个区块的哈希值，形成一个链式结构，一旦数据被写入区块链中，就不可篡改。3.智能合约：自动化合约，可根据预设条件自动执行相应的操作。
应用场景：数字货币交易、供应链管理、票据结算等，减少人工干预，提高交易的效率和安全性。
例如百事可乐公司采用去中心化的区块链技术，使供应链中的各参与方可以共享实时交易数据，优化供应链运营效率。企业可以更好的管理原材料的采购、生产、物流等环节。沃尔玛基于区块链技术，实现食品供应链信息的实时共享和透明化，消费者可以更加了解其购买的食品。
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以上核心内容来自《场景化运用-物流供应链十二大创新科技及实战案例》