企业为何需要供应链技术：三大核心理由

尽管人工智能、物联网等技术备受炒作，许多供应链企业仍依赖纸质和电子表格完成关键任务。不同数字化转型阶段的企业难以有效协作。部分企业能实时追踪单个产品在供应链中的精确细节，另一些则因信息以不可共享的纸质形式记录而基本处于“盲区”。难怪供应商采用数字化转型成为首要关切。

部分企业可将特定技术作为合格供应商名单准入标准，但纸质和手工操作型组织无此选择。为实现采用，企业须通过展示时间和成本节约的ROI激励供应商。供应链技术价格曾是采用障碍，现正下降，使供应商更易证明投资合理性，但仍需大量工作才能全面拥抱新技术。以下是说服供应商采用供应链技术的三大核心论据。

传感器技术提升可视性与效率

拖慢供应链的最大因素之一是内外部可视性缺失。没有什么比简单的信息流缺失更阻碍高效协作。射频识别（RFID）、条码和扫描仪结合基于云的计算机化发货追踪，可简化流程，提供提升效率和准确性所需的可视性。

RFID标签可贴于货物追踪供应链全程，功能类似条码，但无需在读取器视线范围内，可嵌入被追踪物体。工人使用RFID读取器可瞬间获取区域内所有货物数据，而非逐个扫描。追踪设备通过实时检测异常大幅提升效率，易于即时纠错避免重大中断，促进更一致准确的追踪，最大化控制，改善各方整体可视性。

连接云软件和移动设备的条码和RFID扫描仪可整合标签或条码的追踪信息，实时提供数据。供应商掌握这些数据可数字化组织库存、监控追踪信息和发货、准备发票。这种跨供应商的可视性对提升效率、节省时间和金钱至关重要。

数据分析工具增强商业洞察

在任何业务中，知识即力量。对供应商而言，来自供应链的数据能带来更好商业洞察。RFID标签、条码和IoT传感器共同优势：收集数据。但数据要有用，必须被捕获和分析以得出可执行洞察。

采用高级分析的供应商可通过评估数据模式识别未来机会、缓解挑战。供应链各节点收集的数据可指向常见瓶颈，明确改进重点。例如，若大部分延迟发生在拣货环节，管理层知晓应重点改进。高级分析还部署于动态定价、质量检测、天气模式、销售数据等领域。

更进一步，AI解决方案可利用数据自动化供应链流程，执行需求预测、生产计划甚至预测性维护。供应商可能缺乏持续分析和处理数据的劳动力，AI可帮助优化交付、提升服务水平，如绕过天气变量优化配送，或预测设备故障以便在阻碍供应链前处理。

早期采用为长期价值奠基

传感器、数据和AI技术的普及催生可穿戴设备、机器人、无人机和自动驾驶车辆等更先进技术。虽尚未普及每个仓库，但不久将像条码一样普遍。

智能眼镜、手表等可穿戴设备可在行业面临严重劳动力短缺时提升工人生产力。语音拣选等类似技术已更频繁使用。为确保所有员工、供应商和合作伙伴能高效协作，多模块数据采集软件至关重要。这种数据采集能力将确保即使未来采用更多可穿戴设备，供应商和合作伙伴也不会遗漏信息。

无人机和自动驾驶车辆可在仓库快速移动，加速拣货、库存管理、叉车作业等任务。这种精准系统化自动化可减少任务所需资源、更快更准完成任务，提升生产力。但这些技术实施需部署管理人机共存协调的系统。例如，传感器、RFID标签等需部署在同一网络，使人机均能收集处理高效协作所需信息。现在为人类实施技术将简化未来机器和机器人集成。

技术促进可信合作伙伴关系。随着技术成本下降，不采用协作技术的供应商将被淘汰。更重要的是，从协作角度看，采用技术且目标一致——提升效率、生产力和成本节约——的企业将建立成功、互信的合作伙伴关系，为各方创造价值。供应链协作中，企业不只是需要供应商，更需要可信伙伴。

Jim Dempsey是Panasonic总监。