最大化可见性、连通性和文化适应性
这一切听起来都像是健康的进步，事实也确实如此。然而，这些技术和新流程的实施确实需要思维转变。这也意味着改变许多组织在数十年相同的供应链模式之后所根深蒂固的现有做法。必须克服一些重大挑战。
第一个挑战是公司供应链对环境影响的内在缺乏可见性。由于缺乏有关间接碳排放（即范围 3 排放）的可靠数据，因此很难根据新投资或运营支点预测未来的影响。这里的答案是利用可见和可测量的东西，然后让人工智能做它最擅长的事情——利用相关数据集来开发诊断和优化网络，以消除浪费和碳排放。
第二个挑战直接关系到商业战略和可持续发展战略之间缺乏连通性，导致环境目标和功能利润目标之间发生冲突。为了克服这个问题，企业必须在公司目标设定和技术采用战略中开始调整和分析可持续性指标以及传统供应链指标。如果将环境决策与财务影响与企业目标和数字化计划结合起来，它们之间的关系将变得更加清晰。
最大的独立挑战可能是改变长期存在的组织思维模式。当谈到可持续性时，抵制变革不再是一种选择。顾客拥有的选择比以前多得多，而且在可持续性问题上他们也不惧怕表达自己的立场。也不再有任何藏身之处，法规迫使人们提高透明度并采取行动。通过更清楚地了解利润和地球之间的关系，决策者在进行可持续发展投资时意识到整个公司的价值不断增加。他们需要通过传达这一价值观来让整个文化融入其中。
重新定义供应链优化
供应链可持续性确实必须被视为一种商业决策、一种利润推动因素和一种业务增强因素。通过研究可持续性和供应链绩效之间的关系，决策者可以发掘出整个公司的最佳路线图。
这种更加一体化的方法可能会促使公司采用更加多样化的制造网络，包括替代来源、自主生产和购买选择或近岸外包的可能性。网络创新可以帮助企业更准确地平衡服务、可持续性和成本。
优化成本和更可持续的结果也可能促使公司探索具有本地仓储和运输替代方案的新分销网络，或包括替代本地和全球供应商的采购网络。在明确预期成本和环境影响的情况下，高管可以更清楚地考虑产品组合合理化和大规模配置、库存和产能缓冲以及整个合作伙伴生态系统的新合作。
一旦利润和地球交织到同一个商业战略中，优化的机会就会变得更加多样化和明智。
人工智能和云计算的改变游戏规则的价值
技术在统一可持续性和供应链目标方面的作用至关重要——特别是人工智能（AI）和数字孪生，它们可以加速实现可持续性目标的进程。
除了改进有关可用性和浪费的预测和优化之外，企业还可以构建整个供应链的精确数字孪生，以配合改进的规划和预测，同时打破通常潜伏浪费和成本的孤岛。安永的一项研究量化表明，数字孪生可以将现有建筑的碳排放量减少高达 50%，并将成本降低高达 35%。
通过使用精确的数字孪生以及人工智能和云计算的力量，供应链优化可以更加详细和协调，评估整个网络中更多可变的特征。这些因素包括交货时间、需求水平、供应可靠性、产品质量和产量。基于云的认知解决方案现在能够自动生成数百种场景。这些先进的解决方案围绕多个业务目标（包括可持续性）优化场景，然后使用人工智能挑选出能够带来最理想业务成果的场景。所有这些分析只需要几分钟，同时也丰富了劳动力及其在过程中的角色。
当未来的供应链将可持续性决策与传统供应链目标相结合时，它们将更具弹性和灵活性。通过利用人工智能和云计算，未来现在就开始。经过多年的混乱，利润和地球之间的联系终于得以建立。想要了解更多？立即与 Blue Yonder 联系。
