來源 / Forbes，作者：Steve Banker

一些新的供應(yīng)鏈技術(shù)正在受到廣泛的關(guān)注。但是這些技術(shù)有多成熟呢？他們是否有可靠的投資回報率？它們值得一試嗎？還是相關(guān)企業(yè)可以放心地忽略它們？

也有一些很有前途的技術(shù)，我們期待它們將帶來巨大的價值。但此時我們還不能預(yù)知投資回報率或其他好處。

有些技術(shù)確實能產(chǎn)生很少有人聽說過的價值。

在這篇文章中，討論了供應(yīng)鏈管理中主要炒作的、有前途的以及可靠但未被廣泛采用的技術(shù)解決方案。

技術(shù)成熟度曲線

被炒作的技術(shù)

被炒作的技術(shù)得到了大量宣傳，但價值幾乎沒有被證實。這些技術(shù)似乎在尋找解決方案。

（1）5G

5G是第五代無線技術(shù)。有了5G，下載和上傳速度將呈指數(shù)級增長。延遲，即設(shè)備之間無線網(wǎng)絡(luò)通信所需的時間，也將大幅減少。對于想要在智能手機上下載電影并觀看的消費者來說，好處是顯而易見的。但這對供應(yīng)鏈有好處嗎？

隨著供應(yīng)鏈和制造過程中越來越多的設(shè)備成為“物聯(lián)網(wǎng)”的一部分，它們將產(chǎn)生極其豐富的數(shù)據(jù)流，并實時發(fā)送信號，觸發(fā)各種各樣的事件。例如，在使用5G網(wǎng)絡(luò)時，一個零件庫可以傳達這個庫存已耗盡80%的信息，這將觸發(fā)必要零件的再次訂購。這將是整個供應(yīng)鏈的一個觸發(fā)器，將導(dǎo)致倉庫中貨物的移動，可能是零擔(dān)貨運、合并，以及再供應(yīng)的最終分發(fā)和配送。

5G不像2019年那么受關(guān)注，但目前仍處于炒作階段。盡管電視廣告暗示5G已經(jīng)到來，但5G無線網(wǎng)絡(luò)仍在美國各地建設(shè)中，目前沒有聽到供應(yīng)鏈技術(shù)提供商利用該網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為客戶提供新的價值。

（2）區(qū)塊鏈

我們?nèi)钥吹揭恍┕驹诠?yīng)鏈領(lǐng)域推銷其區(qū)塊鏈解決方案。這些公司通常今天還在，明天就會倒閉。據(jù)說，區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N強大的可追溯性解決方案，可在供應(yīng)鏈合作伙伴的部分鏈接活動完成后，向其提供支付。

我們一直在向區(qū)塊鏈提供商詢問客戶的姓名，這些客戶每天都在使用他們的技術(shù)，這是他們新確立的經(jīng)營方式的一部分，但區(qū)塊鏈提供商并不能提供這些參考信息。這是一種明確的跡象，表明這項技術(shù)仍處于炒作階段。

有前途的技術(shù)

有前途的技術(shù)，似乎可以提供穩(wěn)健的投資回報率或其他有形的好處。承諾的好處將會出現(xiàn)，這是非常合乎邏輯的。但這些技術(shù)還很年輕，還無法驗證所承諾的好處是否真實。

（1）人工智能（AI）/機器學(xué)習(xí)（ML）平臺

這些平臺使公司可以攝取大量的歷史和實時流數(shù)據(jù)，清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，并查看將機器學(xué)習(xí)或AI算法和技術(shù)應(yīng)用于該數(shù)據(jù)，是否會為其業(yè)務(wù)提供有價值的預(yù)測。

在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，領(lǐng)先的供應(yīng)鏈軟件公司正在積極工作，在現(xiàn)有應(yīng)用中嵌入人工智能和機器學(xué)習(xí)功能。對于大多數(shù)公司來說，這是一種風(fēng)險更低、成本更低的獲取人工智能能力的方式。

但是有一些非常大的全球性公司，年收入超過100億美元的公司，擁有卓越的數(shù)字中心。這些公司相信，可以構(gòu)建定制AI/ML應(yīng)用，在現(xiàn)有供應(yīng)鏈應(yīng)用未覆蓋的黑空間中提供價值。

此外，對于物流服務(wù)提供商來說，卓越的供應(yīng)鏈管理是他們脫穎而出的法寶。對于他們來說，構(gòu)建一個他們的競爭對手沒有的定制AI/ML應(yīng)用是很有意義的。

當(dāng)然，有幾家最大的第三方物流公司正在這里開展業(yè)務(wù)，并聲稱他們獲得了很好的價值。然而，很難知道這些聲明有多可信，就像自私的營銷信息一樣。

我們也正在轉(zhuǎn)向混合解決方案，其中一部分是應(yīng)用框架，一部分是AI/ML平臺。Anaplan是一家提供供應(yīng)鏈規(guī)劃（SCP）和其他商業(yè)應(yīng)用的供應(yīng)商，它推出了PlanIQ。PlanIQ從Anaplan中獲取數(shù)據(jù)，并自動測試幾種AI/ML算法，然后選擇優(yōu)化的模型，為客戶的獨特用例生成最強的預(yù)測。PlanIQ包括亞馬遜預(yù)測（Amazon Forecast）。亞馬遜預(yù)測是基于Amazon.com所使用的相同的ML技術(shù)。

（2）自動駕駛卡車

初創(chuàng)公司已經(jīng)在測試上投入了大量資金，但我們?nèi)孕枰獛啄陼r間，才能看到自動駕駛卡車車隊上路。

在某些情況下，面向這項技術(shù)的投資正開始枯竭。Starsky Robotics是自動駕駛卡車技術(shù)領(lǐng)域最知名的公司之一。它是自動駕駛卡車上路的先鋒，取得的成就是驚人的。

2016年，它推出了第一輛合法的街道交通工具，可以在沒有司機的情況下完成真正的工作。2018年，它推出了第一輛完全無人駕駛的合法街頭卡車。2019年，它推出了第一輛在高速公路上行駛的全無人駕駛卡車?，F(xiàn)在，即使取得了這些成就，但由于缺乏資金，這家公司今年還是關(guān)閉了。

最好的猜測是，在2024年，我們可能會看到自動駕駛卡車在沒有駕駛員的情況下接管貨物。這就是圖林未來（TuSimple）員工正在規(guī)劃的東西。對我們來說，他們似乎是坦誠的。但即使到了2024年，這些卡車也不會在全國所有車道上行駛。相反，它將專注于為特定的客戶提供跨目標(biāo)路線的服務(wù)。

不過，似乎可以肯定的是，自動駕駛卡車的投資回報率可能會非常非常高。

（3）數(shù)字孿生模型構(gòu)建器

River Logic正在使用AI專家系統(tǒng)來驅(qū)動圖形數(shù)據(jù)庫，以幫助自動化價值鏈數(shù)字孿生的構(gòu)建。 在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈計劃（SCP）解決方案中，必須逐步配置模型——這是產(chǎn)品的物料清單，這是工藝路線，這是生產(chǎn)機器的設(shè)置時間。

但是River Logic將其解決方案稱為：AI系統(tǒng)設(shè)計和建立圖形數(shù)據(jù)庫和關(guān)系，并基于可視化的拖放圖來選擇和應(yīng)用相關(guān)的業(yè)務(wù)規(guī)則和邏輯，從而使用戶能夠繪制出自己的價值鏈——這極大地加速了模型構(gòu)建和SCP實施，包括業(yè)務(wù)產(chǎn)生的財務(wù)情況完整表示。

此外，在后臺，AI專家系統(tǒng)可以構(gòu)成并生成客戶價值鏈的完整數(shù)學(xué)模型，從而快速制定和實施高級方案優(yōu)化。

Infor也為其多企業(yè)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)提供圖形數(shù)據(jù)庫，稱為Infor Nexus。Nexus網(wǎng)絡(luò)，將企業(yè)與整個供應(yīng)鏈連接起來——從供應(yīng)商和制造商，到中間商、第三方物流和銀行——為增強供應(yīng)鏈的可視性、協(xié)作性和編配鋪平了道路。

Infor指出，圖形數(shù)據(jù)庫推斷關(guān)系的能力有助于使模型保持最新。該公司可能會假設(shè)供應(yīng)商在中國武漢制造的零部件通過深圳港口，平均需要22天才能到達美國加州長灘港。但在現(xiàn)實中，這些部件往往會流經(jīng)廈門的一個港口，花上25天到達加州。

總之，圖形數(shù)據(jù)庫可以幫助保持供應(yīng)鏈模型的準(zhǔn)確性。這對于有效性能是至關(guān)重要的。

價值高，但未被廣泛采用的技術(shù)

（1）下一代控制塔

強大的供應(yīng)鏈控制塔，建立在供應(yīng)鏈的跨功能端對端數(shù)字孿生模型上。它包括可見性，以了解整個擴展供應(yīng)鏈中的事件，將如何影響滿足客戶訂單的能力。數(shù)字孿生模型對運輸、倉儲、生產(chǎn)中的限制條件進行建模，然后制定優(yōu)化的計劃，以應(yīng)對不可避免的異常情況。

過去，供應(yīng)鏈控制塔往往更側(cè)重于處理運輸異常，或者更側(cè)重于協(xié)調(diào)異常，而不是使用真正的優(yōu)化，以最低成本實現(xiàn)最大化服務(wù)。為了獲取數(shù)據(jù)，控制者會清理數(shù)據(jù)并對其進行規(guī)范化，這些現(xiàn)代控制塔中的大多數(shù)都使用數(shù)據(jù)湖來構(gòu)建。

（2）機器人自動存儲和檢索

在過去的幾年里，一種貨物到人的自動化形式已經(jīng)進入市場。這些“機器人穿梭系統(tǒng)”是傳統(tǒng)穿梭系統(tǒng)和自由漫游機器人的混合體。目前有一些供應(yīng)商提供符合這一分類的解決方案。每一家處理問題的方式都不一樣。

然而，由于機器人的動態(tài)移動，它們都提供了高存儲密度和高度靈活性的優(yōu)點。這種機器人的靈活性消除了吞吐量和排序的限制，提供了提高生產(chǎn)力的潛力。

這些解決方案符合許多行業(yè)的運營需求。然而，它們進入市場之際，在線訂單當(dāng)天完成的需求正在加速增長。這種需求的激增在電子雜貨業(yè)務(wù)中尤其普遍。這些解決方案可能會滿足你的下一次在網(wǎng)上訂購蘋果和面包的需求。

（3）機器人流程自動化（RPA）

機器人流程自動化是一種用于自動化大容量、可重復(fù)任務(wù)的軟件。隨著時間的推移，企業(yè)系統(tǒng)開發(fā)出更好的自動化功能，用戶可以更有效地完成工作。但是，使用遺留系統(tǒng)的公司可能有機會使用外部RPA解決方案來自動化遺留系統(tǒng)內(nèi)部的工作。

RPA通過執(zhí)行相同的計算機擊鍵，并打開人類執(zhí)行的相同模塊來做到這一點。我們知道，通過使用RPA來自動化與遺留運輸管理系統(tǒng)（TMS）中的規(guī)劃優(yōu)化相關(guān)的高度手動任務(wù)，第三方物流獲得了良好的回報。它也被用來檢查運營商網(wǎng)站的預(yù)約調(diào)度。

物流技術(shù)平臺笛卡爾公司將RPA嵌入其路線解決方案中。笛卡爾指出，除了最簡單的路線規(guī)劃問題外，創(chuàng)建最佳計劃并不像加載數(shù)據(jù)和點擊“優(yōu)化”按鈕那么簡單。相反，最好的規(guī)劃者要經(jīng)歷多個步驟才能產(chǎn)生最優(yōu)結(jié)果。從本質(zhì)上說，RPA可以模擬出最佳規(guī)劃者采取的步驟，以產(chǎn)生更好的結(jié)果。

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