当今的供应链和物流团队正面临着发展的关键时刻。传统的卓越标准——成本效益、准时交付——虽然仍然很重要，但在这个充满波动性、复杂性和政治变化的时代，这些标准已不再足够。
我们正在见证对供应链管理卓越性的重新定义：对每一次破坏性事件做出良好反应，并找到在日益复杂的市场中领先于竞争对手的方法。风险很高，在之前的博客文章“新关税即将出台”和“全渠道履行和退货的压力越来越大”中。
人工智能和数字网络技术的融合正在从根本上重塑我们的运营模式。这种融合正在创建与传统方法根本不同的供应链：
数字网络时代要求我们重新思考供应链和物流管理的三个基本方面。首先，我们正在从顺序规划和执行转向并发规划和执行。传统供应链遵循从预测到计划再到执行的线性路径，每个步骤通常单独完成，然后再进入下一步。当今的数字网络能够实现持续的实时优化，需求信号可以在所有节点即时更新，库存位置可以动态调整，运输和仓库计划可以根据不断变化的情况自动重新配置。
其次，可见性正在从以企业为中心扩展到整个生态系统。传统系统通常会在公司直接运营之外产生盲点，但数字网络现在可以提供供应商产能和库存、物流合作伙伴产能甚至货架级需求模式的实时透明度。这种全面的可视性使得对中断的响应更加协调和有效。
第三，决策正在从以人为主导向以人工智能为辅助演变。现代供应网络的复杂性已经超出了人类单独能够有效管理的范围。新模型将人工智能处理数百万个数据点的能力与模拟结果的数字孪生相结合，使人类专家能够专注于战略例外而不是常规操作。
传统供应链以顺序、孤立的流程运作，而现代数字网络则能够实现持续的、整个生态系统的优化。这种转变不仅仅意味着工作速度更快，还意味着在互联的合作伙伴、系统和数据流网络中更智能地工作。
物流服务提供商 (LSP) 行业中最先进的组织及其制造业和零售业客户正在从简单地把事情做得更好转向做全新的事情：在中断发生之前进行预测、自动重新配置整个生态系统中的流程以及平衡服务、成本和可持续性目标。
这一转变的核心是五项关键能力，它们定义了人工智能和数字网络时代的供应链卓越性。第一是生活需求智能化。仅基于历史数据进行月度预测的时代已经一去不复返了。现代系统采用了人工智能模型，利用实时数据、天气模式、社会趋势和其他外部因素来生成不断更新的预测，并在贸易伙伴之间共享和完善。
库存管理同样从静态计算发展到自主编排。领先的公司现在不再依赖固定的安全库存公式，而是在其网络中使用动态库存定位，在节点之间进行自动转运，并采用适应不断变化的条件的自学习补货算法。这种方法使一些组织能够大幅减少库存，同时实际上提高服务水平。
交通网络或许经历了最明显的转变之一。从固定路线指南和合同车道向行业领先的运输系统的转变代表着效率的飞跃。当今最先进的网络具有实时数字货运匹配、自主承运人选择和由数据流驱动的持续路线优化等功能。结果不言而喻——使用这些系统的组织通常能够降低运输成本并提高可靠性。
仓库运营也正在经历类似的革命。仓库管理系统曾经孤立运行，而现代仓储则实现了跨劳动力和机器人的共享劳动力池、仓库间自主库存平衡以及从网络范围模式中学习的资源和机器人系统。例如，物流服务提供商效率很高，但他们仍然在服务水平和吞吐量方面取得了显著的提高，并降低了劳动力成本。
或许最具变革性的是数字网络的出现。传统的中断管理流程依赖于问题发生后的人工干预。今天的系统可以提前预测中断，自动激活替代采购和路由策略，并通过数字网络促进供应商协作。影响是巨大的——一些公司将重大中断后的恢复时间从几周缩短到几天甚至几小时。
未来属于供应链和物流团队，他们可以超越渐进式改进，重新想象当人工智能与数字网络连接相遇时会发生什么。这不再是从现有流程和方法中挤压生产力，而是在日益复杂的世界中创造更好的方法来设计和运营供应链和物流网络。
在后续的博客系列中，我们将探讨在这个新时代取得成功所需的技术基础和组织能力。这些见解来自于现实世界的实施，其中公司在弹性、响应能力和端到端供应链优化方面实现了阶跃式改进。
领先的组织如何实施这些转变以实现新的绩效水平？在下面的视频中寻找答案。
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