在新冠疫情發生之前，技術已經開始重塑供應鏈，但這是一個緩慢而漸進的過程。當時，全球生產和供應網絡旨在優化成本和效率。

然而，這種供應模式的弱點在新冠疫情、蘇伊士運河堵塞以及隨后似乎永無止境的一系列供應鏈沖擊(尤其是俄烏沖突造成的沖擊)中暴露無遺。

這讓全球企業的高管意識到，他們的供應鏈需要重新規劃。當今的世界要求供應建立在相互連接的網絡上，而不僅僅在供應鏈上，而且容易受到政治動蕩和極端天氣事件、勞資糾紛以及新冠疫情導致供應中斷的一切影響。

技術是幫助企業重塑供應鏈的關鍵因素，以下是10種最重要的技術：

（1）3D打印

3D打印自從20世紀80年代初以來已經取得了長足的進步，當時它只是通過塑料生產。現在，它可以從金屬、混凝土、塑料、樹脂甚至食品等材料中生產各種成品。

希望縮短供應鏈和最小化風險的企業將3D打印視為一種通過限制全球貨物運輸來提高上市速度和降低全球影響的方式。3D打印技術允許企業按需創建原型和產品，減少交貨時間和成本

（2）5G

5G技術提供了更快、更可靠的網絡連接，使企業能夠改善整個供應鏈的溝通和協作。

在供應鏈運營中使用5G有助于提供可見性。如今，智能傳感器可用于近實時地收集和分析供應鏈數據。

首先，帶有支持5G的物聯網傳感器的產品應用在卡車和工廠中。由于5G有潛力大規模支持移動設備，因此有可能更準確地跟蹤企業的整個供應鏈。

在運輸過程中，經理甚至可以查看產品的確切位置，以及溫度或其他導致延遲的環境因素，幾乎實時地出現。

（3）增強現科普/虛擬現實

VR和AR技術幫助企業可視化和模擬供應鏈運營，改善決策并減少錯誤

AR可以通過將全息產品投射到貨架上，為組織創建虛擬倉庫。員工可以在不接觸實物產品的情況下查看顏色和尺寸等規格，并在下單時做出明智的決定，從而節省企業的存儲空間和購買不需要的產品的資金。

（4）自動駕駛汽車

WaymoUberFreight最近在選定的路線上部署了沃爾沃的自動運輸解決方案，從德克薩斯州開始。該解決方案還旨在緩解緊張的全球供應鏈，這是未來發展的一個跡象。通過整合車對車通信和基于雷達的防撞系統，卡車車隊很快就會普遍地以“排”的形式行駛，利用空氣動力學來節省燃料。車隊由基于云的網絡管理，該網絡通過移動通信和Wi-Fi連接卡車。基于云的監管將車隊限制在安全駕駛條件下的指定道路上。

（5）大數據

大數據是高容量和/或高種類的信息，能夠增強洞察力、決策制定和流程自動化。數據分析是一門分析原始數據以得出結論的科學。許多數據分析的技術和流程已經被自動化為機械流程和算法，用于處理供人類消費的原始數據。直到最近，圍繞可管理數據的能力的缺乏阻礙了更明智的基于價值的決策和積極的風險管理工作。但是今天的組織有許多新技術來幫助采購、供應鏈風險管理和S&OP。

（6）機器人流程自動化

機器人流程自動化可以自動化人工和重復的任務，使員工能夠專注于更具戰略性的任務。機器人技術正在徹底改變供應鏈，并帶來巨大價值。

它提高了操作的速度和準確性，特別是在倉儲和制造方面。機器人還可以提高工人的生產率，降低錯誤率，減少采摘、分類和儲存時間，并增加對困難或危險地點的訪問。

（7）物聯網

物聯網包括數十億個嵌入在各種設備中的傳感器，既包括供應鏈內部，也包括冰箱和汽車等更廣泛的世界。

物聯網允許在互聯網上進行系統內部和系統之間的數據交換，并可以利用供應鏈每一步的可操作數據。它現在被用于定位材料、維修設備和監控生產率和效率。

2013年，供應鏈中使用了2000萬個智能傳感器，將實時數據反饋給那些控制供應杠桿的員工。到2022年，這一數字將達到1萬億。德勤公司預測，到2030年，將部署多達10萬億個傳感器。物聯網技術有助于實時跟蹤和監控產品，使企業能夠對其供應鏈做出明智的決策。

（8）云計算

云計算技術允許供應鏈公司存儲和處理大量數據，使其可以在任何時間任何地點訪問。

人們經常將“云計算”術語與SaaS(軟件即服務)互換。盡管這些術語密切相關，但它們的含義卻不同。云計算是一個廣泛的術語，包括通過互聯網提供計算服務的各種模型，即使用即付模式。

SaaS是云計算中最著名的模型，其他兩個是平臺即服務(PaaS)和基礎設施即服務(IaaS)。云計算的真正力量在于它改變計算經濟學的方式。

（9）區塊鏈

區塊鏈正在極大地改變零售商和消費者包裝商品制造商運營供應鏈的方式。對安全交易的需求，以及對ESG和可持續性透明度的需求，正在推動買家如何與品牌建立聯系。區塊鏈通過保證商品的來源以及供應鏈交易的安全來滿足這些需求。

區塊鏈可以顯著改善供應鏈，供應鏈往往缺乏可追溯性和透明度。它提供了一個去中心化和安全的數據庫，記錄供應鏈上的每一筆交易。描繪產品的實時跟蹤和可追溯性，并定期更新每一段行程。

該技術提供了安全和透明的商品和產品跟蹤，降低了欺詐和錯誤的風險。

（10）人工智能和機器學習

人工智能和機器學習可以幫助自動化流程，降低成本，提高運營效率。根據IBM最近的一項認知計算研究，92%表現優異的制造業高管表示，人工智能和認知計算將提高業績。

人工智能的進步將把一切聯系在一起，包括供應鏈管理、企業資源規劃系統、智能工廠和自主倉庫。

供應鏈領導者及其團隊正在基于數據驅動的人工智能和機器學習解決方案實時做出復雜的決策。

人工智能可以做出基本的推斷，可以存儲數據，并從中學習。機器學習是人工智能的一個子集——它的一個應用程序，通常看到無監督的機器從數據中學習，沒有人類監督它們的一舉一動。

例如，倉庫，但也有非戰略性和耗時的流程，如發票處理和采購中的標準合同續簽。人工智能涉及供應鏈管理的每個領域:采購、制造、履行、物流、庫存和ESG合規。