推動電子商務發展的 5 大供應鏈技術

介紹

隨著這幾十年的發展，出現了許多轉折點，導致供應鏈發生或大或小的變化。 無論是全球化還是互聯網擴散，新一輪的創新都是由新的供應鏈技術帶來的。

這些技術促使​​公司和企業家思考過去的新冠疫情鬥爭，正在為提高效率和彈性開闢道路。 閱讀本文，了解有關新供應鏈技術如何幫助電子商務品牌變得更好、更敏捷的信息。

新供應鏈技術：提高效率和彈性的途徑

供應鏈的未來建立在新供應鏈技術或自動化流程應用的基礎上。 這些技術改善了人類決策並增強了業務成果。 它們經過了世界各地的專家的測試，證明了它們的準確性、可靠性和功能，可以更快地獲得結果。

近年來，出現了許多此類技術。 最引人注目的包括人工智能、機器人技術和未來預測算法。 當企業在日常運營中採用這些技術時，就會提高供應鏈效率。

高效的供應鏈有助於產品按時在正確的地點流動，從而產生最低的成本變量。 大約 92% 的製造高管認為這些技術將為他們帶來競爭優勢和靈活性。

這是在大流行後恢復期取得成功所需要的。 他們可以實現地域多元化，確保端到端可見性，分析風險，並利用新的供應鏈技術應對勞動力短缺。

當今正在徹底改變供應鏈的 6 項技術

新的供應鏈技術為彈性、響應迅速且高效的供應鏈打開了大門。 下面我們討論六種技術及其在塑造供應鏈以適應新的配置方面的作用。

1) 數字孿生和控制塔

數字孿生是以虛擬形式複制物理供應鏈組件的計算機模型。 數字孿生是在虛擬現實中構建供應鏈模擬的多種技術的組合。 它涉及雲計算、高級分析和增強現實等。

同樣，控制塔是監控和管理供應鏈的程序。 數字孿生與控制塔相結合，模擬人類做出關鍵決策和溝通的能力。 此外，他們還通過端到端的可見性和可追溯性破譯複雜的模式並預測供應鏈瓶頸。

公司應該將其供應鏈孿生與控制塔合併，以進行端到端決策、測試供應鏈的新發展並預測數據。 如果他們做不到這一點，Gartner（諮詢和技術研究公司）的一項研究預測，到 2026 年，其中 80% 的公司將遭受重大損失。

2）機器人與自動化

在過去的十年裡，機器人技術促進的自動化極大地提高了倉庫效率。 當該技術於 20 世紀 50 年代首次開發時，僅限於工業製造。 然而，如今機器人技術在物流設施中已經變得司空見慣。

機器人和自動化的一些常見形式包括自動存儲和檢索系統、人工智能主導的分揀機和自動導引車。 這些系統可幫助降低 50% 的訂單揀選成本，並提高訂單揀选和包裝的速度和準確性。

自動駕駛卡車等自動駕駛車輛的開發也在進行中。 專家認為，自動駕駛汽車將有助於提高最後一英里的配送效率並解決司機短缺的問題。 Gartner 研究預測，到 2026 年，75% 的大公司將在倉庫運營中至少採用某些內部物流機器人。

3）雲計算和人工智能

供應鏈管理的一個主要問題是通過利用大量數據來提高決策和資源效率。 對此有用的新供應鏈技術是雲計算和人工智能。

AWS、Microsoft Azure 和 IBM Cloud 等雲計算系統可以幫助企業將其供應鏈存儲為數字數據。 企業可以部署數據科學算法來分析銷售數據。 他們可以隨時開發業務流程，並與跨地區的多個部門協作，而不必冒丟失業務流程的風險。

人工智能模仿人類行為的動態能力使其成為處理日常任務並自動運行這些任務的絕佳工具。 人工智能算法可以在幾秒鐘內處理數據，最終增強容量規劃。 應用人工智能，企業可以準確地計劃庫存、改善倉庫變量、計劃準時交貨等。

雲計算和人工智能的優勢使其在供應鏈管理中不可或缺。 據埃森哲稱，在疫情期間轉向雲計算的公司中有 52% 的彈性得到了增強。 他們的需求預測準確率還提高了 26%，收入增長了 5%。

4）區塊鍊和大數據

在為供應鏈注入透明度方面，沒有什麼比區塊鏈更好的了。 區塊鏈充當包含金融交易信息的“不可變賬本”。 交易記錄可以輕鬆追踪和驗證。

當應用於供應鏈時，它還可以跟踪信息流和庫存流。 通過區塊鏈，公司可以大大減少丟失的發貨情況、重複的付款情況以及庫存數據中的錯誤。 由於其準確性指標，區塊鏈被沃爾瑪、寶潔和 IBM 等軟件和零售巨頭積極使用。

與區塊鏈一樣，大數據分析具有通過分析所有形式的字母數字數據來改變供應鏈管理的潛力。 它具有驚人的能力，可以為運營效率提供重要見解。 通過大數據分析，企業可以評估供應商績效、監控隱藏成本、降低成本並最大化產量。

5）物聯網（IoT）

物聯網技術通常被理解為具有射頻識別 (RFID)、條形碼讀取器和 GPS 監視器等傳感器的技術。 物聯網技術最適用於製造和運輸，以支持生產、監控貨運和管理車隊位置。

物聯網傳感器非常適合創建跟踪數據鏈，這對於監控物流旅程中的資產流動性特別有幫助。 物聯網傳感器數據可用於監督錯位的庫存、檢查時間敏感貨物的溫度以及重新安排交貨路線。

由於物聯網技術可以幫助企業應對庫存控制和收入損失，因此它們被大量部署在物流領域。 行業研究預計，到 2027 年，物聯網市場將增長 24.9%。

6) 預測數據分析

預測分析結合歷史數據和統計模型來得出未來的預測結果。 預測分析與深度學習算法相結合，可以深入了解供應鏈瓶頸和新出現的風險。

預測數據分析在供應鏈管理中有多種應用。 其中一些包括路線圖、倉庫優化、審核物流流程和供應商分析。

然而，最重要的用例是需求管理和預測。 預測分析結合了一系列數據挖掘、人工智能算法和統計模型來預測未來銷售並預測客戶需求。

已知比其他定性定量方法準確率至少高出50%。 事實證明，它可以將誤差範圍降低 30%-50%。 需求管理和預測是監督生產週期和庫存管理的關鍵領域。 製造企業可以部署預測數據分析來優化生產週期。

實施技術提高供應鏈效率的 5 種方法

以下是新供應鏈技術可以提高效率的一些方法：

1）提高訂單準確率和按需配送場景

訂單準確性和按需交付率是確認任何公司滿足客戶的能力的兩個指標。 如果不採用適當的技術，就很難確定所有訂單是否都正確分揀和包裝或按時交付。 人工智能算法和大數據分析可以找到正確的路線以按時交付訂單。

傳統的訂單揀選流程是高度勞動密集型的，需要使用笨重的設備。 手動挑選一批訂單可能需要大量的時間和成本。 然而，物聯網和機器人技術可以削減成本和時間消耗，最大限度地減少揀選錯誤並加快訂單履行速度。

2) 促進端到端可視性和敏捷風險管理

供應鏈由多個合作夥伴組成，因此，培育具有端到端可見性的透明文化有助於保持信任完好無損。 實時集成跟踪可以幫助所有利益相關者儘自己的一份力量，按時滿足客戶需求並控制風險。

物聯網、區塊鍊和數字塔等技術可以幫助改善連接性、管理物流流和監控訂單週期。 借助這些工具，公司可以限制庫存丟失、發貨錯位的風險並減少收入損失。 此外，其中一些技術需要最少的基礎設施，從而降低了擴大規模的風險。

例如，RFID 芯片等物聯網設備是智能標籤，可存儲產品信息以進行快速端到端跟踪。 大數據分析可以提供有關 EDD 預測的見解。 人工智能算法可以預測需求。

3）改善物流運作和需求響應能力

提高需求響應能力和物流運營準確性必須需要能夠遵循趨勢預測和容量規劃的技術。 自大流行以來，人們一直對消費者行為的扭曲和供需比率的不可預測性感到擔憂。

在這些不斷變化的市場條件下，機器學習 (ML)、高級數據預測和大數據已被證明特別有用。 這些技術提高了倉庫效率，升級了交付工作流程並增強了合規性指令。 例如，區塊鏈可以準確跟踪庫存流動並監控財務績效。

同樣，協作機器人等自動化小工具可以幫助員工加快生產工作站中的庫存存儲、檢索和移動速度。 雲計算和人工智能使供應商能夠跟踪庫存，以便快速補貨並防止缺貨。

4) 促進供應商之間的協作和溝通

抵禦供應鏈波動和供應波動的最佳方法之一是與多個供應商和供應商合作。 無論是本地供應商還是國際製造商，尋找快速完成工作的合作夥伴是解決未滿足需求的關鍵。

為了改善對供應商的搜索，公司可以分析潛在合作夥伴的業務能力並審查他們的採購策略。 採用快速、有效且可靠的技術可以將通信集成到單一通道中。 它可以進一步將零售商與合適的生產商配對，並促進合作夥伴之間更大的聯繫。

因此，技術可以改善供應商之間的協作，並創造一個每個運營元素都可見的整體氛圍。 借助數字孿生，公司可以分析潛在的挑戰和溝通差距，並防止任何供應商監督。

5）獲得準確的需求預測和預測

新的供應鏈技術可以預測警告信號，以便企業可以採取緩解策略來避免風險。 其中兩個風險是不可預測的客戶需求和前所未有的天氣。 這兩種情況都會擾亂和停止供應鏈。

大數據分析和機器學習可以分析過去的記錄並提供早期預警信號，例如預測需求下降或即將到來的颶風。

企業可以使用 Kinaxis、Logility、Oracle 和 Tableau 等工具來審查供應商行為並預測潛在的異常情況。 其中一個例子就是違反合同。 預測和預測工具可以讓零售商為高周轉率和客戶需求增加的情況做好準備。

結論

供應鍊是一個複雜的關係和流程網絡，控制著商品的生產和銷售方式。 在其廣泛的運營中，很容易失去對資產的控制，並導致效率低下。

這就是為什麼技術促進自動化、決策準確性和對供應鏈方面的控制很重要。 值得慶幸的是，多種新的供應鏈技術的出現將提高供應鏈的效率和彈性。

常見問題解答

1) 3D打印在供應鏈中有何用處？

3D打印在供應鏈中發揮著特殊作用。 它是一種幫助企業擴大生產規模的製造技術。 3D 打印可以降低昂貴硬件的成本，減少碳足跡，甚至允許在本地裝配中心進行生產。

2）實施新的供應鏈技術需要多少成本？

實施新的供應鏈技術可能成本高昂。 對於年收入低於 5000 萬美元的小型企業來說，升級配備數字孿生、控制塔和人工智能的 SCM 軟件的成本平均可達 30,000 美元。 然而，大企業可以將更多的技術定制融入到他們的 SCM 軟件中，平均成本可能為 171,000 美元。