来源：企业网D1net
供应链技术持续推动全球商业变革，AI、物联网、区块链和自动化技术引领采购、运输和交付方式的革新。未来，供应链技术将实现从AI追踪到追溯的突破性进展，AI和机器学习将提升预测分析精度，助力物流公司优化业务。物联网提供实时数据访问，增强供应链可视化。同时，自动化机器人和区块链技术将分别提升运营效率与透明度，然而，技术进步也带来网络安全挑战，需要采取多因素身份验证、行为分析等措施加强防护。量子计算则为数字隐私和安全提供新解决方案。2025年的供应链将更智能、高效，但成功关键在于平衡技术创新与网络安全，确保供应链走向卓越。
随着我们步入2025年，供应链技术继续成为塑造全球商业的动态且关键资源。AI、物联网、区块链和自动化技术的发展，已经重新定义了商品的采购、运输和交付方式。在新的一年即将到来之际，供应链技术的现状带来了预期的技术进步、可视化的力量，以及亟待解决的网络安全挑战。
未来技术展望
明年，供应链技术有望实现从AI追踪到追溯的变革性进步。AI和机器学习(ML)有望将预测分析推向新的高度。DHL Supply Chain的首席信息官Mike Kreider表示，考虑到AI在供应链中的增长，预计未来五年内将有重大发展。这将对物流公司的以客户为中心的业务方法产生强大影响，因为在所有交易级别的众多工作流程过程中都发现了用例。
TradeBeyond的首席执行官Michael Hung表示，未来很明显，AI将发挥更大的作用，并且随着这些系统变得越来越复杂，它们不仅将帮助识别和减轻风险，还将根据可持续性标准和市场需求动态调整运营。
Crown公司自动化与新兴技术全球销售总监Jared Green表示，目前塑造供应链行业的一些最重要的技术进步包括操作辅助技术、实时定位系统和增强的远程信息处理解决方案。Green解释说，这些技术本身就可以成为强大的工具，但随着越来越多的供应商与客户合作，将这些数据流集成到其现有业务系统中，所产生的价值可能会呈指数级增长。
随着物联网(IoT)的普及，它提供了实时数据访问，以便准确了解供应链中货物和资产的位置。QAD的工程副总裁Jean-Luc Rominger解释说，这不仅基于庞大的数据源，还基于监控和在高级分析仪表板中查看细节的能力，从而可以自上而下地进行探索，很好地了解当前状态，更重要的是，凭借机器学习(ML)功能，现在可以根据多个标准和给定程度的不确定性来预测和/或评估多个可能的场景。
Rominger说：“虽然这里提到了三项重要技术，但如果要强调其中最重要的一项，我会说是云计算的能力，它使现在所有这些都成为可能，而且不仅适用于大企业，还适用于每一家公司，这是一个改变游戏规则的因素，因为它将强调供应链行业中的新兴企业和更多创新。”“增强的算法将提供更准确的需求预测、库存管理和路线优化。这些工具将通过预测市场波动，帮助公司减少浪费、管理成本并提高客户满意度。”
如今的机器人技术已不同于往昔。Swisslog公司集成系统销售副总裁Ben Lee表示，在供应链中，自动化机器人解决方案和软件技术支持市场增长，并提供对整个供应链的更强大、更可靠的控制和可视化，同时还提供了一个更稳健、更可靠的解决方案——最终用户可以基于此更有信心地制定其业务目标、质量控制和产能计划。此外，自动化解决方案降低了运营成本，提高了分销供应链的速度和效率。
Lee解释说：“我们将继续看到的一件事是，软件在最大限度地提高机器人生产率方面发挥着越来越重要的作用。机器人系统将不再通过机械方式进行优化，而是通过软件进行优化。例如，机器人的物理速度几乎已经达到了极限。为了获得进一步的提升，现在需要通过使用融入AI学习的软件来进行优化，并帮助更有效地利用数据。”
随着公司认识到区块链在安全、透明记录方面的潜力，区块链的采用可能会增加。增强的区块链网络将实现端到端可追溯性，让利益相关者对产品从原材料到最终交付的真实性充满信心。
Kreider表示：“区块链技术已经存在，并且适用于供应链中的许多环节，尽管程度不一定相同，然而，为了最大限度地发挥区块链的效益和实用性，公司需要正确的数据，因此需要各种数据收集方法。这需要在通常高度多样化的供应链生态系统中进行协调与合作。因此，今天为数不多的区块链实施可能需要再过几年才能成熟，才能在端到端供应链中实现有意义、全面的集成。”
实施策略与益处
从技术终结到实施开始，有几种策略可以让创新为你所用。找到最合逻辑的应用场景有时是决定哪个解决方案有效、哪个无效的关键因素。例如，Lee说，仓库中的AI可以创造更具活力、更敏捷、响应更快的空间。它使机器人能够从经验中自我学习，这意味着随着时间的推移，机器人的拣选能力会得到提高，并且会为新产品制定更高效的拣选策略。
随着我们深入探索AI，GenAI为供应链应用带来了一个新兴领域。Kreider解释说，通过GenAI，自动化某些后台流程以及支持运营流程的应用程序得到了扩展。
“这些应用包括简化IT帮助台请求、自动化简单的人力资源咨询或生成翻译。此外，我们相信，采用沙盒环境(sandboxed environments)的公司数量将激增，在这些环境中，公司可以使用GenAI工具来尝试新的想法和举措，”Kreider表示。例如，DHL已开发出自己的GenAI Hub，用于测试某些流程的自动化、内容开发和信息生成，所有这些都采用包括试运行期在内的产品漏斗法(product funnel approach)，该漏斗法中的两个用例包括：
- 一款用于业务开发的GenAI应用，通过快速分析客户需求来提供见解。由GenAI处理数据，业务开发同事可以专注于客户的挑战，这使得业务开发团队能够快速创建更准确、更个性化的提案。
- 一款用于解决方案设计的GenAI应用，为同事提供数据清理工具。通过GenAI快速清理和排序数据，解决方案设计同事能够更快、更有效地提供解决方案。
在这些AI可以取代重复性手动流程的高影响力领域，集成真正变得至关重要。
“多企业平台作为中心枢纽，允许部门、供应商和物流伙伴之间无缝交换数据。通过在这些平台上整合数据，公司可以访问实时信息，从而做出更快、更明智的决策，并确保整个供应链的协同一致。”Hung表示。
Rominger描述了公司集成新兴技术的两种主要方式：
1. 它们要么依赖第三方，如SaaS软件提供商，这些提供商已在其解决方案中启用了这些功能
2. 要么利用更容易访问的原生云服务，构建最适合其特定需求的解决方案。
“在这两种情况下，目标都是更好地控制供应链，提高可见性，降低成本。在我的职位上，凭借我与客户的经验和互动，我只能在通过第三方SaaS软件的情况下提供切实的好处，”Rominger解释道。“我们主要看到的是服务水平的提高，同时库存和可能的废料减少。他们能够从短期投资中获得回报，并且在变革管理或可能失败的项目方面风险较低。”
强大的可见性和透明度
最终，据Hung称，成功集成AI的公司能够更快地响应市场变化，提高合规性，并增强准确预测和规划的能力。可追溯性解决方案提供了一个自动化的监管链，帮助企业验证产品来源和合规标准。这节省了审计时间，并为公司提供了一种可靠、透明的方式来跟踪产品从原点到目的地的全过程，从而支持运营效率和可持续性目标。
2025年，供应链可见性仍将是首要任务。组织正在部署许多专门用于此的技术，包括物联网传感器、区块链和AI，以提供对供应链每个环节的实时洞察。
“区块链与传感器的记录相结合，提供了作为可信、不可篡改账本的产品更大可见性。供应链专业人员和客户可以通过界面访问区块链账本，查看每个产品的发货状态，并准确确认产品属性，如是否本地生产、有机种植或获得认证，”Kreider表示。“此外，利用区块链技术，公司可以快速识别产品未经授权移除或插入的点，从而有助于调查盗窃、欺诈和伪造行为。最后，鉴于有数百项国际贸易法律法规，区块链支持的透明度水平使供应链组织能够确保供应商和分销商合规。”
透明度加强了与合作伙伴和客户的关系，使企业在日益注重道德的消费者市场中脱颖而出。它还确保了符合监管标准，如环境、社会和治理(ESG)要求。
ESG创新也在重塑公司对待社会和环境责任的方式。如Hung所解释，在整个供应链中映射和评估环境和社会影响的工具正在帮助企业更有效地实现其ESG目标。例如，TradeBeyond基于AI的监管链解决方案可帮助公司验证并跟踪产品在供应链每个阶段的来源。此类解决方案不仅有助于监管合规，还使文档编制更高效，从而在要求可持续生产商品的消费者中建立信任和透明度。
“新技术的实施往往需要对可见性和透明度有更高要求。具体来说，如果客户正在开展持续改进计划或部署新技术，就需要深入了解运营和支持流程，以确保成功。像Crown那样的无线车队和操作管理系统一直在不断发展，以捕获和更好地管理这些信息。技术提供商开始利用模拟和高级报告工具，帮助客户完成技术之旅。”Green解释道。
网络安全威胁
虽然技术正在彻底改变供应链，但它也带来了漏洞。2024年，针对供应链的网络攻击频率增加，手段也愈发复杂，它们瞄准网络中的薄弱环节以破坏运营。
Rominger表示，首先，基于现代多因素的单点登录(SSO)身份验证用于连接到软件和系统，可以确保每个连接的安全和识别——这一点至关重要，然后，幕后使用的软件和基础设施的安全级别应由同类最佳的专用第三方系统(实时更新)进行保护和监控，并结合最低权限访问层策略。
“在不同的认证中进行外部评估也很重要，这既可以确认已实施的良好实践，也可以在不断变化的世界中找出可能的改进之处。数据隐私协议、传输中和静态加密是另一种增加安全性的标准做法。当涉及AI时，另一个非常重要的因素是确保向GenAI提出的问题中任何敏感的内容都将保留在某种私人空间中，不会被用于扩大可在预期使用范围之外重复使用的公共知识。”Rominger表示。
如今，公司正在使用AI和机器学习(ML)来识别表明潜在网络攻击的异常模式和反常现象。Kreider表示，为了减轻损害，这些技术可以快速适应新威胁并自动化响应操作。公司还可以使用行为分析来监控用户和网络行为，检测偏离正常活动的行为，这些偏离行为预示着潜在的安全漏洞。
“量子计算还可以提供额外的数字隐私和安全层来对抗黑客攻击。例如，可以利用量子力学原理创建几乎无法破解的加密密钥，并确保安全通信渠道能够抵御量子攻击。量子计算可以加速用于异常检测、模式识别和实时威胁分析的ML算法。此外，量子计算机可以更准确、更快速地模拟复杂的网络安全场景和潜在威胁，帮助公司实现主动防御策略。”Kreider表示。
2025年的供应链技术将比我们目前所见更加智能、互联和高效，然而，要取得成功，不仅需要采用适合您的尖端解决方案，还需要致力于提高可见性和透明度，以减轻网络安全问题。在保障网络的同时拥抱这些进步的企业，将引领供应链走向卓越。
