随着全球一体化的进程，以及我们开始关注下沉市场，开启内部流通时代，传统物流也需要向供应链系统转型，形成一个集工作流、物流流、资金流、信息流为一体的综合系统。为了更高效地运作，及时准确地将正确的产品以正确的价格交付给消费者，未来供应链管理与运营的5大数字化趋势可能会带来一些启示。

1.
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习目前处于供应链管理新兴解决方案的前沿，这些技术在需求预测、计划生产和预测性维护等领域可能被证明是有用的。机器学习将历史货运数据转化为预测。这些预测可以测量需求的季节性波动，并提供产品、商店或设施级别的预测，涵盖任何时间范围，每日、每月或超过。仓储和运输将特别受益于人工智能和机器学习，因为它们通过自动化提高了交付订单和服务的能力。例如，公司可以使用人工智能技术来确定最快完成订单的最佳方式。了解未来的需求可以让公司比以往任何时候都更可靠地计划生产和预测性维护。交货时间可以大大缩短，让客户可以快速收到他们的送货单。使用预测分析，企业可以提前知道何时以及是否需要修复系统中的组件，并创建替代生产计划来补偿。
2. 物联网
相互通信的设备越多，它们就会“相互交谈”得越多，网络就会变得越高效。先进的机器人技术和大数据的结合，为企业提供了对其供应链网络、合作伙伴和商品实时状态的全面而准确的视图。由于物联网连接引入数据，整个供应链的流程可以高度优化。许多公司已经在使用传感器来跟踪他们的集装箱或货物，以帮助他们更快地做出反应，预测甚至防止未来可能出现的任何问题。
3.车链
当网络中的参与者能够相互信任时，供应链才是健康的。然而，现实可能完全不同——供应链中有如此多不同层次的参与者及其接受标准，几乎不可能将所有这些信息集中在一起并集中管理。在供应链中采用区块链技术可以解决这些挑战。从记录原材料来源到支付给卖家的款项到版权到资产，区块链网络中的所有实体都可以知道任何交易的来源。由于不可能从区块链中删除一个事务，所以进行更改的唯一方法是添加一个新记录，从而增加每个事务的透明度，并确保整个操作的安全性。共享账本让每个人都有权知道发生了什么。随着事务的发生和添加，分类帐会实时更新和验证，使所有角色都受益。因此，区块链可以解决伪造问题，增强可追溯性，并提供更有效的安全性。
4. 深入的数据分析
高级分析使公司能够实时或接近实时地处理。这与动态定价和补充等领域直接相关。深度分析可以帮助业务人员从现有的数据状况推断和想象未来，使他们能够设计更科学的流程，创建高效的供应链。使用深度数据分析的最大优势在于，它在计划和执行之间建立了紧密的联系，使供应链既敏捷又响应迅速。它使管理人员能够设置标准化的过程和基准，以最大限度地利用资产和消除浪费。对于供应链领导者来说，这意味着释放锁定的资本、增加现金流和提高利润率。
5. 定制应用程序
标准化的应用程序可以满足企业的一般需求，但企业通常需要独特的解决方案来满足其业务和内部部门的特定需求。例如，Zoho Creator低代码开发平台使业务人员可以轻松地创建满足特定需求的应用程序。
定制应用程序是满足企业独特需求的最佳方式。它们使决策者和实现者同时获得更多的权力，例如商品的实时可见性，可以通过定制的应用程序随时定位;动态跟踪货物状态，提前发现问题，快速制定响应计划;电子系统还可以实现实时协作，打破时间和空间限制，实现顺畅沟通，消除不同操作人员之间存在的差异，并改善组织内的跨职能团队。

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