2020年供應鏈和物流十大趨勢

2020年供應鏈和物流十大趨勢

2020年已經到來，供應鏈和物流領域很高興能洞悉他們的商店。來年的十大趨勢方面反映了基于數據的技術，方法，解決方案和參數的混合。通常被認為是變革的最慢采用者，供應鏈利益相關者當然可以期待跨領域的超音速驅動，這得益于他們可以從這些趨勢引領者那里獲得2020年的收益。

因此，讓我們快速瀏覽一下2020年的游戲規則改變者：

在四壁之內和之外進行BOT化和數字化操作盡管標準化數據的硬件設備是司空見慣的，但現代需求驅動的供應鏈將尋求重量更輕，更靈活，最重要的可標準化數據的可擴展軟件系統，以使其可訪問，并支持將聚合數據有效轉換為性能增強信息。用于系統交互的臺式機的使用將逐漸減少，越來越多地被具有不同形狀和形式的移動設備所取代。聊天機器人將開始在日常操作和計劃中彈出。2020年將是“數據輸入結束”時代開始的標志。

供應鏈協作和可見性供應鏈可見性（SCV）越來越成為關注的領域。對于供應鏈，采用SCV不再是“精打細算”的選擇。SCV的采用率在各個行業中都在上升，其中制造業供應鏈以近20％的比例領先。2020年，知名度計劃將與業務驅動力和風險管理緊密結合，以提供重點并實現可觀的初始回報。指揮中心還將在2020年大舉進入物流業務。

智能數據，智能決策-管理大數據和非大數據業務商務智能工具已經存在了一段時間。但是，供應鏈利益相關者仍然被迫依賴受限的IT資源來訪問任何所需的報告。現代需求驅動的供應鏈需要易于使用的工具，這些工具可以使組織中的每個人都可以執行自己的分析，并使用從多個來源匯總的數據來創建自己的報告和儀表板。最終用戶自己進行靈活的報告和智能分析創建將在2020年扎根。

自動執行手動流程供應鏈的數字化無疑可以自動完成機器和系統之間數據收集，匯總和共享的艱巨任務。但是，數量驚人的供應鏈仍將電子表格用于其核心運營，計劃和庫存管理。現代需求驅動的供應鏈將在2020年以前所未有的速度使這些手動活動自動化，并從其技術投資中獲得更快的回報。擴展的跨企業范圍的可見性對于創新，競爭價值，同步活動，可追溯性和更多功能，所有級別的可見性變得越來越重要。隨著客戶和定制需求的增加，越來越多的現代需求驅動的供應鏈將依賴于價值流，供應鏈和擴展的企業級別的可見性來推動績效的提高。指揮中心將從地方和地區級別開始，整個生態系統的全球整合將在2020年開始成熟，以提供擴展的多企業級別可見性。在“共享經濟”的世界中，這是現在必須擁有的。實時通信流程單一版本的真相可生成更一致，精簡和無浪費的供應鏈。可以實現此目標的一個選項是可視化工廠信息系統，該系統可以連接到任何數據源并顯示可配置為單個用戶，工作中心，工廠或多企業級別的圖形可視化。每個人都可以隨時隨地訪問訂單狀態，系統警報，庫存緩沖區，KPI和其他詳細信息，從而提供單一的實時信息源。盡管可能要花費數年才能涵蓋大部分供應鏈，但2020年將實現這一夢想。所產生的收益將推動該領域的投資進一步發展。這個周期可能會在2020年啟動。合規性和可追溯性現代需求驅動的供應鏈需要嚴格控制使用序列化來跟蹤和跟蹤流程的法定義務。此類工作流系統需要高度可配置，以適應法定要求的變化進行調整，并需要數字化以輕松地從其他系統中提取數據，包括歷史記錄，資產管理和庫存管理。在這種情況下，不合規是任何企業都無法承受的風險；因此，自動化技術（目前在該領域尚不完善）將在2020年進入市場。可行的度量標準越來越多的現代需求驅動的供應鏈將其重點轉向以精益，約束管理和六西格瑪原則為基礎的可行度量。可行指標是可用于改善流量，吞吐量并最終實現完美交付的操作指標。數字化將在2020年推動這一領域的發展。?解決方案與系統隨著越來越多的技術選擇可用，更多的供應鏈似乎在為滿足特定功能要求的最佳解決方案的投資價值與大型多功能系統（ERP）的價值之間掙扎。基于解決方案的應用程序將推出大型ERP系統，而基于角色的集成解決方案將成為2020年客戶的首選。云技術和SaaS交付現代需求驅動的供應鏈已經在尋找云來擴展現有的舊系統投資或為其增值。供應鏈不會撕毀和更換大型系統，而是會提供高度靈活，可擴展且可互操作的基于云的解決方案來增強它們，這些解決方案可配置為完全按需工作，而無需支付高昂的定制費用。在2020年，這些混合云環境將成為驗證云計算價值主張的流行選擇。

供應鏈利益相關者當然對2020年充滿期待。但是，從機器人實施到啟用數據的可見性以及可行的指標等一長串的變革等待著整個格局，生態系統需要在這些領域擁有可靠經驗的值得信賴的技術合作伙伴，以幫助他們從良好過渡到最佳。時間幾乎用完了-請抓住您寶貴的技術合作伙伴，他們將幫助您在來年保持領先于這些趨勢。

祝您2020年旅途愉快，旅途中取得成就！

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。