供應鏈新質生產力發(fā)展趨勢

供應鏈新質生產力的發(fā)展趨勢供應鏈新質生產力的發(fā)展趨勢技創(chuàng)術新管創(chuàng)理新組創(chuàng)織新可性持創(chuàng)續(xù)新

數(shù)術據創(chuàng)技新供應鏈的新質生產力告別傳統(tǒng)的供應鏈，奔赴新質的未來供應鏈告別傳統(tǒng)的供應鏈，奔赴新質的未來供應鏈新及質其生優(yōu)產化力組是合由的技質術變革為命基性本突內破涵、，生以產全要素創(chuàng)生新產性率配提置升、為產核業(yè)心深標度志轉。型升級而催生的當代先進生產力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象智庫:生產力變革歷程蒸汽機時代動力：水、煤材料：鐵動力機器：水輪機、蒸汽機主機：紡機、機車輪船系統(tǒng)：運河、鐵路網應用：制衣、郵政時代特征：機械化早期物流蒸汽動力車輛貨車道(早期鐵路)電氣化時代動力：電、石油材料：鋼、化學物質動力機器：發(fā)電機、電動機，內燃機主機：電器、汽車、飛機系統(tǒng)：電網、路網、機場，油管應用：電報電器、化工、藥時代特征：自動化早期傳統(tǒng)供應鏈供應加速（運輸，越庫）物流標準化，倉庫，托盤物料需求計劃（MRP）計劃信息化時代動力：電材料：晶體管、芯片動力機器：顯像管、交換機CPU主機：電視、計算機、電腦手機系統(tǒng)：電視網、固話網、光纖網、windows、Android應用：媒體、軟件、互聯(lián)網、APP時代特征：網絡化、信息化傳統(tǒng)供應鏈時代數(shù)字化的智慧供應鏈供應鏈的生態(tài)系統(tǒng)人工智能，數(shù)字孿生超級自動化，人型機器人供應鏈控制塔，區(qū)塊鏈…低/零碳供應鏈新質生產力時代動力：算力、新能源材料：大數(shù)據、新材料動力機器：芯片、超圾計算機主機:智能奪戴設備、智能網聯(lián)汽車系統(tǒng)：

5G/6G網絡、物聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、AutoPilot應用：

AIGC、自動駕駛、元手畝、具身智能、腦機接口、量子通信、可控核聚變時代特征：數(shù)字化，智能化，低碳化新質供應鏈時代智庫:生新產質力生的產典力型相特對證于傳統(tǒng)傳統(tǒng)生產力主要受自然資源、勞動力和資本的不斷投入等驅動動力來源新質生產力的發(fā)展推力通常源目科技創(chuàng)新傳統(tǒng)生產力的發(fā)展較為緩慢隨著現(xiàn)代科學技術的進步速度遠超摩爾定律的想象與定義，新質生產力能夠在其驅動下實現(xiàn)來躍式、跨越式發(fā)展傳統(tǒng)生產力的發(fā)展要消耗大量的資源、能源新質生產力以科技創(chuàng)新為支撐，能夠防止對資源和能源的過度便用，減少對生態(tài)環(huán)境的過度干擾，走資源能源節(jié)約型和環(huán)境友好型的可持續(xù)發(fā)麻道路傳統(tǒng)生產力追求經濟規(guī)模的擴大新質生產力服務于有助于實現(xiàn)當前利益與長遠利益相協(xié)調，經濟效益、社會效益和生態(tài)效益相統(tǒng)一的高質量發(fā)展發(fā)展速度發(fā)展模式發(fā)展目標來源：/research；羅戈研究供應鏈管理（1982）多式聯(lián)運(1960)EDI(1960)，JIT,TQM,ERP傳統(tǒng)制造業(yè)供應鏈。。。供應鏈的新質生產力：技術創(chuàng)新--供應鏈戰(zhàn)略性技術趨勢G每a年r發(fā)tn布er8從大供20應1鏈8年戰(zhàn)開略性始技術趨勢G8大ar供tn應e鏈r從技2術0趨21勢年已開經始不再是只關注單個的技術，而是聚焦在集成的技術趨勢上。而技術主題則是更為廣泛的技術趨勢，每個主題可以包括多個技術趨勢的組合。從高德20納2以2年技術開趨始勢目標將其分成2-3個大類，例如今年8大供應鏈戰(zhàn)略性趨勢被分成兩大類:控制和保護供應鏈，另一類是人類和機器新生產力2大0供24年應鏈技術趨勢都是新的面孔，它們都是非常綜合的新興技術，其中人工智能是一條主線來源：

唐隆基，2024年最新供應鏈技術趨勢和新質生產力，羅戈研究，2024-04-25供應鏈的新質生產力：技術創(chuàng)新--2024供應鏈戰(zhàn)略性技術趨勢趨勢網絡勒索端續(xù)到供端應可鏈持復合 人視工覺智系能統(tǒng)的人工智能增勞動力的聯(lián)互強下工一作代機人器形人機器客戶 數(shù)供據應治鏈理頂級技術2024年人G類a和r機tn器er頂級供控應制鏈和保技護術趨勢供應鏈新質生產力的生產關系新型供應鏈勞動者隊伍新型供應鏈生產工具培打育造供新應型鏈供新應質鏈勞生動產者力隊的伍內；涵：?用好新型供應鏈生產工具；塑造適應供應鏈新質生產力的生產關系來源：

唐隆基，2024年最新供應鏈技術趨勢和新質生產力，羅戈研究，2024-04-25供應鏈的新質生產力：技術創(chuàng)新--人工智能它將多種人工智能技術，其它技術（如決策智能），和/或模型（如LLM）結合起來，創(chuàng)建一個全面且強大的人工智能系統(tǒng)復合人工智能是一種新興的變革性的方法與依賴單一算法或模型的傳統(tǒng)人工智能 通過利用不同人工智能的優(yōu)勢，系統(tǒng)不同，復合人工智能集成了各種人 復合人工智能能提供更準確的工智能組件，例如機器學習，自然語言 預測，更好的決策能力，并提處理，計算機視覺和機器人過程自動化， 高跨不同領域和應用程序的自以解決復雜的問題或任務 動化程度來源：

唐隆基，2024年最新供應鏈技術趨勢和新質生產力，羅戈研究，2024-04-25供應鏈的新質生產力：技術創(chuàng)新--人工智能

TRiSM惡意使用4%知識產權侵犯18%重要隱私數(shù)據泄露48%不合規(guī)4%幻覺16%不可解釋性風險7%歧視/有偏見的回答2%其他1%0%10%20%30%40%50%60%對GenAI應用的擔憂人工智能TR全iS管M理（）人的工四智大能支信柱任、風險和安Gartner

調查顯示，一半的供應鏈組織計劃在未來

12

個月內實施

GenAI。2024

年平均供應鏈預算的

5.8%

將分配給該技術Gartner預測：到2026年，GenAI將導致保護它所需的網絡安全資源激增，導致應用程序和數(shù)據安全支出增加15%以上。AI

TRiSM能增加收入。到2026年，投資TRiSM控制的企業(yè)將比不投資的企業(yè)實現(xiàn)35%的收入增長。來源：

Gartner，How

to

Effectively

Manage

AI

Risks，2024；唐隆基，Gartner

最新10大戰(zhàn)略性技術趨勢及其對供應鏈的影響，羅戈研究，2023-04-23供應鏈的新質生產力：來源：Wader

McDaniel，GenAI,

Supply

Chains

and

All

of

the

Hype，Gartner，2024-07-26如今，CSCO正在各個行業(yè)尋找GenAI能夠提高生產力和利潤的寶貴用例。那么，根據涵蓋AI的新供應鏈戰(zhàn)略炒作周期，這一時機是什么？總體而言，該技術正處于膨脹預期的頂峰。預計供應鏈達到生產力還需要5到10年的時間。但更樂觀地說，距離生產力高原還有2到5年的時間。技術創(chuàng)新—2024年Gartner供應鏈戰(zhàn)略成熟度曲線供應鏈即服務生態(tài)系統(tǒng)伙伴關系生成式AI循環(huán)供應鏈客戶的數(shù)字孿生機器用戶供應鏈網絡安全數(shù)據素養(yǎng)客戶體驗管理人工智能AI多樣性、公平和包容數(shù)字供應鏈孿生供應鏈區(qū)塊鏈產品即服務供應鏈成本優(yōu)化網絡性能供應鏈風險管理混合作業(yè)網絡設計供績應效鏈管細理分數(shù)字化供應鏈戰(zhàn)略高級分析創(chuàng)新萌芽期供應鏈彈性可持續(xù)的供應鏈膨脹頂峰期機器學習幻滅低谷期復蘇光明期成熟期AI素養(yǎng)供應鏈的新質生產力：來源：

Carly

West

&

Jose

Reyes，最適合供應鏈物流的GenAI

用例，Gartner，2024-08-05預計到達時間動態(tài)倉庫貨位倉庫損壞檢測/目視檢查倉庫預測性維護數(shù)據驅動的倉庫勞工標準虛擬客戶助理評級機器人揀選系統(tǒng)控制自動駕駛卡車供應商關系管理自動化文檔處理技術創(chuàng)新—最適合供應鏈物流的

GenAI

用例運輸和倉儲的GenAI用例1597112346810實時運輸評級人工智能代理在物流和供應鏈管理中的應用供應鏈的新質生產力：技術創(chuàng)新—AI智能體（AI

Agents）運輸和配送優(yōu)化質量控制與保證可持續(xù)性和環(huán)境影響自適網應絡供決應策鏈分散流程管理動態(tài)定價應用程序領導者必須密切關注人工智能代理（AI

Agents）的發(fā)展，這是一項突破性的技術，旨在自主執(zhí)行眾多行業(yè)的復雜操作。人工智能代理將提供變革機會，同時也引發(fā)重大的安全和道德問題當前的人工智能模型，如LLM，缺乏自主性：在最少的人類監(jiān)督下自主行動的能力，在復雜的環(huán)境中適應和執(zhí)行目標。這限制了他們對組織的商業(yè)價值。獲取這一價值需要一種不同的范式：能夠自主行動以適應復雜目標的人工智能代理（見上圖）。概念定義：人工智能代理是自主或半自主的軟件實體，它們使用人工智能技術在數(shù)字或物理環(huán)境中感知、做出決策、采取行動并實現(xiàn)目標。人工智能代理旨在與環(huán)境動態(tài)交互以實現(xiàn)目標。它們通過傳感器接收輸入，并通過工具/執(zhí)行器采取行動。它們可以在不同的環(huán)境中運行。來源：

Tom

Coshow等，創(chuàng)新洞察：人工智能代理，Gartner，2024-04-03；SoluLab，人工智能代理在供應鏈和物流中的作用，2024優(yōu)和化空倉間庫利組用織和實重時新交規(guī)通劃更路新線人工智能代理在供應鏈和物流中的用例原材料采購 監(jiān)控和追蹤貨物 產量損失分析貨物加盜強竊對的應對供應鏈的新質生產力：組織創(chuàng)新--供應鏈組織與流程的成熟度模型來源：

唐隆基，制造業(yè)供應鏈數(shù)字化變革的若干發(fā)展趨勢-2021年10月27日2022年Gartner供應鏈戰(zhàn)略和技術未來預測：生態(tài)系統(tǒng)將成為主導競爭實體到

2025

年，25%

的供應鏈決策將在智能邊緣生態(tài)系統(tǒng)中做出到

2026

年，超過

50%

的大型組織將作為協(xié)作數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)而不是分散的公司展開競爭——共享投入、資產和創(chuàng)新供應鏈的新質生產力：組織創(chuàng)新--供應鏈生態(tài)系統(tǒng)案例E2Open供應鏈生態(tài)系統(tǒng)網絡包含大約100萬個分銷商、經銷商和零售商合作伙伴。供應生態(tài)系統(tǒng)連接著超過630,000家制造商和供應商。網絡上每年發(fā)生超過120億筆交易Infor

Nexus供應鏈生態(tài)系統(tǒng)網絡72,000家公司使用該平臺。該平臺管理著1萬億美元的貿易，并處理了

500億美元的支付。每年有超過1.25億筆交易,

，包括發(fā)貨、訂單、裝箱單、收據、付款等BY-ONE的供應鏈實時價值網絡IBM

Sterling供應鏈生態(tài)系統(tǒng)網絡由75,000多名參與者組成，擁有大約50個客戶公司，大約190個樞紐客戶以及大約59,000個運輸提供商。在由15

萬個（還在不斷增加）貿易伙伴組成的全球網絡中實時協(xié)作和協(xié)調供應鏈，使用共享視圖和數(shù)據集，確保計劃目標能夠轉化為執(zhí)有80萬多家公司連接到該網絡SAP業(yè)務生態(tài)網絡（2022年）擁有800+萬家公司參與者，其中最為有名的是SAP的AribaAribaB2B生態(tài)系統(tǒng)網絡支持530萬家公司（買家和供應商之間），每年交易3.75萬億美元行目標，反之亦然，從而優(yōu)化關鍵

KPI笛卡爾全球物流網絡(GLN)用友友云采生態(tài)系統(tǒng)（2020數(shù)據）是世界上最大的協(xié)作式多式聯(lián)運物流信息網絡。管理商業(yè)、物流、海關和產品信息的實時流動。它連接了160多個國家的數(shù)十萬個物流和運輸、制造、流通、零售、政府和電子商務企業(yè)。每年有數(shù)十萬貿易伙伴、物流服務提供商和承運人使用GLN

通過

246

億筆交易進行聯(lián)系和協(xié)作每月平臺上詢比價公告20000多個，招投標來源：

唐隆基，2024年最新供應鏈技術趨勢和新質生產力，羅戈研究，2024-04-25公告6000多個，總商機超過26000個。在其平臺上已聚集了大型采購商240+家（鞍鋼，大唐這種算一家），二三級采購組織有4000多家，供應商10萬余家，活躍供應商6萬余家，2019年年交易額1740億元，2020年預計年交易額近3000億元供應鏈的新質生產力：組織創(chuàng)新--未來的供應鏈是目標驅動型組織未來的供應鏈是目標驅動型組織目標驅動公司/組織（包括供應鏈組織）的興起決非偶然，而是數(shù)字化變革的必然趨勢。目標不僅與我們制造什么、我們如何制造以及我們?yōu)檎l服務有關——它也是組織和供應鏈身份的一部分。Gartner的研究表明，供應鏈越來越以目標、決策和員工為中心，以目標為導向。目標驅動不僅僅是不傷害利益相關者，而是積極擴大利益。對許多組織來說，最重要的端到端環(huán)境影響來自供應鏈。環(huán)境績效效率的目標設定已成為擺在桌面上的賭注。在未來18個月內，供應鏈計劃通過減少廢物、負責任的采購、水資源效率和減少溫室氣體排放來關注環(huán)境運營效率。這些措施的重點是不造成傷害。利潤驅動型與目標驅動型組織的對比利潤驅動型組織利益相關者互動資本化顧客供應商員工團體利潤：

為投資者服務利益相關者的回報目型標組驅織動利用組織目標驅動DNA目標決策員工敬業(yè)度正面影響商業(yè)意識者利益的相好關處來源：

唐隆基，2024年最新供應鏈技術趨勢和新質生產力，羅戈研究，2024-04-25服務利益相關者群體顧客供應商員工團體投資者供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--供應鏈控制塔顛覆了傳統(tǒng)SCM哈佛Ha商rva業(yè)rd

B評usin論ess

R預evi言ew

在：201供8年應6月1鏈5號發(fā)管表了理一篇之死《The

Death

of

Supply

Chain

Management》的專欄文章。文章是發(fā)表在TECHNOLOGY

(科技“其中許多公司正在探索的一個關鍵概念是“數(shù)字控制塔”——一個虛擬決策中心，提供對全球供應鏈的實“塔”實際上是一個物理房間，配備了一組全天候工作的數(shù)據分析師，監(jiān)控著一堵高清晰度屏幕墻。屏幕提供從訂單到交付的供應鏈每一步的實時信息和3D圖形。視覺警報會在庫存不足或流程瓶頸發(fā)生之前發(fā)出警告，以便一線團隊能夠在潛在問題成為實際問題之前快速糾正。實時數(shù)據、無可置疑的準確性、持續(xù)關注客戶、卓越的流程和分析領導力是這些零售業(yè)務的控制塔運營的基礎。工業(yè)公司也在接受這一概念。一家制造商的復雜網絡每天移動超過一百萬個零部件?？刂扑跐撛诠獑栴}同樣，一家鋼鐵公司在其控制塔平臺中構建了一個定制的場景規(guī)劃工具，以提高供應鏈的響應能力和彈性。該工具模擬重大、意外的設備故障（即所謂的“重大故障”）對業(yè)務的影響，并指出最佳的風險緩解措施?！眮碓矗?/p>

Allan

Lyall，The

Death

of

Supply

Chain

Management，哈佛商業(yè)評論，2018-06-15供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--供應鏈控制塔的參考架構

架構把控制塔分為三個層次層次1（L1）可見性據源（內部包括來自供應商，制造商，品牌商，分銷商，零售商，以及直接的客戶的數(shù)據，外部包括政治，社交，氣候，災害等數(shù)據）和從物聯(lián)網的實時的數(shù)據源（如車聯(lián)網，庫聯(lián)網，港口，機場網絡等）連接，并獲取實時數(shù)據，經加工后顯示于儀表屏幕，并對外部風險數(shù)據生成供應鏈預警，告訴供應鏈管理者，現(xiàn)在發(fā)生了什么？以提供實時的可見性。來源：

Accenture層次2（L2）分析對現(xiàn)在發(fā)生的事件進行分析。這包括異常事件根源分析，用供應鏈優(yōu)化模型模擬，并通過當前和歷史數(shù)據預測未來需求，還包括風險分析和響應管理。從而告訴供應鏈管理者為什么當前狀態(tài)會這樣？接下來會發(fā)生什么？并且提供如何提高當前供應鏈計劃及運營的決策性意見

它包括邊緣的數(shù)據層，它與供應鏈內部和外部的各種系統(tǒng)的數(shù)層這是次控3制（塔L3的）執(zhí)實行施層。根據智能分析層所提供的決策意見，啟動和優(yōu)化相應流程執(zhí)行，它包括傳播信息和行動計劃，監(jiān)測執(zhí)行合規(guī)，以及供應鏈計劃和運營的持續(xù)改進。

這是任何控制塔的核心部分。它將基于層次1獲取的實時數(shù)據集供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--智能供應鏈控制塔來源：蘇昱彰，在高科技制造領域打造有韌性的供應鏈，Blue

Yonder，2023-03-23穩(wěn)定、線性的供應鏈產品流非整合式或節(jié)點型解決方案由內部數(shù)據和因素驅動的回溯型決策與數(shù)據脫節(jié)的緩慢、低效決策有關產能、網絡、提前期等的靜態(tài)假設主要參與人對真實起因和編排調度茫然不知靠近客戶的動態(tài)產品流和供應鏈貫穿每個節(jié)點的端到端同步優(yōu)化多企業(yè)決策和業(yè)務規(guī)劃基于實時數(shù)據和洞察的邊緣鏈接決策能自主適應現(xiàn)實變化的動態(tài)數(shù)字孿生可在價值鏈內打破筒倉的通用控制塔到：自主從：傳統(tǒng)供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--智能供應鏈控制塔來源：唐隆基，用現(xiàn)代數(shù)字智能控制塔改造你的供應鏈，羅戈研究，2022-07-19合第作三伙方伴物生流態(tài)、系供統(tǒng)應：商運、輸客商戶、供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--供應鏈控制塔成功的前提來源：楊首豪，供應鏈控制塔實踐，IBM，2024供應鏈控制塔成功的前提是規(guī)范的、標準的、流程化的、高質量的數(shù)據管理產品編碼與物料編碼的規(guī)范化管理，與產品平臺建設相配套跨系統(tǒng)集成，提高主數(shù)據、業(yè)務數(shù)據的一致性業(yè)務分類和對應業(yè)務規(guī)則的數(shù)字化是供應鏈數(shù)據管理的重要基礎ISC相關數(shù)據主數(shù)據交易數(shù)據主數(shù)據產品數(shù)據物科數(shù)據BOM數(shù)據產能數(shù)據ROUTING客戶/供應商數(shù)據供應網絡生產日歷主數(shù)據要貨計劃DC庫存數(shù)據在途/在港庫存渠道庫存渠道銷售數(shù)據主計劃物料需求計劃客戶預測需求優(yōu)先級

分工廠規(guī)則DSI規(guī)則

一致性預測規(guī)則制(MT造O/模MT式S

etc.)安全庫存經濟生產批量經濟訂貨批量時間欄制造提前期采購提前期物流提前期時間段常見的挑戰(zhàn)數(shù)如各據環(huán)標節(jié)準數(shù)問據題命名不一致。使得數(shù)據存在多喜標準，無法做數(shù)據聯(lián)動

數(shù)如數(shù)據據質存量在問斷題點，數(shù)據間不連通、無法提取等問題，缺乏數(shù)據質量監(jiān)督

數(shù)據時效問題如數(shù)據采集不及時，需要人工記錄，數(shù)據無法數(shù)據整合問題實時反映業(yè)努問題等

如動數(shù)，據無分法散整合在發(fā)各現(xiàn)個業(yè)務問區(qū)題域，在孤島中各自流數(shù)據治理問題如還來將數(shù)據視為企業(yè)資產，無法運用數(shù)據進行企業(yè)中長期決策未來能力要求數(shù)數(shù)據據統(tǒng)采一集識別、采集、定義和實時、批量更新的鮑力

通數(shù)過據平可臺視或工具構建各類數(shù)據展示分析和個性化場景需求

數(shù)據分析基于大數(shù)據人工智能技術，提升分析能力，輔數(shù)據整合助經營決策

打行破全數(shù)域據整孤合島，按照統(tǒng)一模型對內外部數(shù)據進數(shù)據治理基于管理工具，提升數(shù)測資產價值、實現(xiàn)數(shù)據資產日常運營供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--超越控制塔邁向認知供應鏈指揮中心供應鏈指揮中心是供應鏈控制塔的演變。Gartner在其2022年6月的報告“創(chuàng)新洞察力：供應鏈指揮中心”中指出，供應鏈指揮中心捕獲并使用

“來自整個生態(tài)系統(tǒng)的運營數(shù)據——來自各種業(yè)務合作伙伴、設備、提要和事件——以提供增強的可見性和改進用例特定的決策和結果?！盙artner

在其“創(chuàng)新洞察力：供應鏈指揮中心”報告中解釋說，整體數(shù)字供應鏈孿生(DSCT)

的使用是供應鏈指揮中心的核心，強調它必須是“一個跨筒倉的、連接的、端到端的視圖?！边\營框架:常局限于單個供應鏈網絡主要針對領域特異性較低的自動化程度高度關注可視化和儀表板在他們的設置中功能孤立缺乏預期的端到端可視性、控制和決策支持孤立的見解缺乏支持可持續(xù)性的技術能力以數(shù)字技術為基礎新出現(xiàn)的愿景:聚焦于供應鏈生態(tài)網絡成熟度較高的供應鏈組織更加互聯(lián)、融合和編排，更高的自動化程度決策與執(zhí)行的真正結合提高跨職能流程的效率為整個供應鏈的特定用例提供決策質量和速度從見解到決策和執(zhí)行具有支持可持續(xù)性的技術能力下一代控以高級的數(shù)字技術為基礎，如

A1、數(shù)字李生制塔允許端到端連接的見解，以實現(xiàn)更好、更一致的決策來源：Gartner，

“創(chuàng)新洞察力：供應鏈指揮中心”，2022年6月；Noodle.ai,；羅戈研究供應鏈控制塔

比較供應鏈控制塔和供應鏈指揮中心供應鏈指揮中心Noodle.ai智能供應鏈指揮中心的核心框架基于數(shù)字孿生+AI的指揮中心基本流程配置供應鏈的新質生產力：管理創(chuàng)新--超越彈性邁向反脆弱供應鏈管理來源：唐隆基，反脆弱供應鏈和不確定性管理探討，羅戈研究，2024-05-16供定應義鏈供不應確鏈如定何性應的對不價確值定喇性叭2024年首席供應鏈官(CSCO)的主要趨勢和優(yōu)先事項管理供應鏈中斷--不確定性管理是供應鏈管理缺失的一環(huán)供應鏈的新質生產力：可持續(xù)性創(chuàng)新--可持續(xù)性變革是新的數(shù)字化正如數(shù)字革命改變了我們的生活和工作埃方森式一哲樣：，可可持持續(xù)續(xù)性性也將變改革變是我新們的的生數(shù)活字和化工作方式，推動新的價值和增長并滲透到我們所做的一切。Gartner:供應鏈的未來：創(chuàng)新,

彈性，敏捷，可持續(xù)調查顯示

70%

的供應鏈領導者計劃投資于循環(huán)經濟可持續(xù)性是供應鏈領導者的一個關鍵目標2022

年起全球供應鏈

25

強ESG

是一個重點，將循環(huán)概念融入產品和供應鏈的設計、運營和消費方面。牛津經濟研究院新研究發(fā)現(xiàn)：全球

1,000

名供應鏈高管越來越意識到可持續(xù)經營的重要性。商業(yè)的未世來界是經數(shù)濟字論化壇和:可持續(xù)的高效供應鏈本質羅上賓是遜更:可持續(xù)的供應鏈SAP:供應鏈高管必須兼顧可持續(xù)性和效率要求，同時解決中斷問題、實現(xiàn)增長目標并為不確定的未來做準備。2023智能制造狀況報告:可持續(xù)發(fā)展已成為主流可持續(xù)性和ESG是制造業(yè)不可或缺的一部分2023年53%

的組織計K劃PM增G加:

對可持續(xù)采購的關注羅戈研究:數(shù)字循環(huán)零碳經濟推動供應鏈數(shù)字循環(huán)零碳變革供應鏈的新質生產力是綠色的和低/零碳的生產力!來源：埃森哲，Gartner，世界經濟論壇，羅賓遜，羅戈研究，2023-03-06供應鏈的新質生產力：來源：

唐隆基，Gartner

最新10大戰(zhàn)略性技術趨勢及其對供應鏈的影響，羅戈研究，2023-04-23可持續(xù)性創(chuàng)新--可持續(xù)技術數(shù)字解決方案框架可持續(xù)技術：以可持續(xù)的方式實現(xiàn)一切供應鏈的新質生產力：可持續(xù)性創(chuàng)新--可持續(xù)性變革是新的數(shù)字化SAP的可持續(xù)控制塔通過利用與決策相關的碳信息加強核心流程，以實現(xiàn)凈零碳畢博領先的管理碳排放解決方案來源：唐隆基，范圍3：碳排放管理的現(xiàn)狀，趨勢和技術創(chuàng)新，羅戈研究，2023-06-25供應鏈的新質生產力：可持續(xù)性創(chuàng)新--AI助力可持續(xù)性創(chuàng)新CO2

AI企業(yè)可持續(xù)發(fā)展SaaS管理平臺來源：唐隆基，范圍3：碳排放管理的現(xiàn)狀，趨勢和技術創(chuàng)新，羅戈研究，2023-06-25CO2

AI

具有生成式

AI

功能，可將這些額外的數(shù)據點轉換為更快、更準確的碳足跡。

該專有技術可以在幾分鐘內以透明和自動化的方式將最相關的排放因子與每條活動線進行匹配。該過程以前需要手動分類，既耗時又不太準確供應鏈的新質生產力：數(shù)