分析您的数据：从生产线到仓库的大量数据，从经过验证的真实方法，如机器上的传感器，到视频分析和认知功能等新技术。考虑到这 点，2018年可能是企业想方设法使大量数据触手可及的 年，并将其应用于真正的业务解决方案。
利用这些数据的压倒 切的任务是让许多组织不仅从开发知识丰富的知识，不仅关注供应链的表现，还关注客户和合作伙伴的行为模式。由于组织希望利用这些数据，他们应该考虑大，从小规模，快速扩展：
想 想：数据在很多年里 直没有被充分利用的原因仍然没有得到很好的利用，这是 个组织问题，因为它是 个数据问题。传统上，企业被分散在不同的职能上。但是，如果我们开始思考更大的问题，从财务，IT，仓库和机械工人等角度来看，我们可以对所有这些数据真正意义上的“代码”进行破解。
从小处着手：在全面实施落实之前，团队必须向组织领导层证明其价值真正在哪里。因此，在宏观层面实施之前，企业应该“从小处着手”，在微观层面上显示出集中的用例和总体业务价值。
快速扩展： 旦组织利用这些数据发现其节奏，现在是时候快速移动了。这种势头能够帮助企业突破以往阻碍供应链利用数据的鸿沟，在某些情况下数十年。连接点可以帮助将线性供应链转变为 个健全，互联和高效的供应网络， 终达到客户需求的核心。
接受新兴技术：认知，人工智能和机器学习不仅仅是为CIO保留 - 他们也可以在供应链中实施。随着区块链和其他新兴技术的不断成型，制造商应该研究如何使用它们来优化供应网络。
在接下来的 年中，AI和增强现实等技术将对供应链的运作方式产生真正的影响。在供应链中增加数据和场景的能力可以使企业实时了解其供应链。而且它也不会带走工作 - 这可能会使我们在决策过程中更加精确和明智。
个例子就是这样的：在典型的库存和供应链管理中，团队可以随时看两三千个SKU（库存单位）。通过实施正确的人工智能策略，系统可以标记潜在的库存问题。这使得人们可以过度关注20或30个真正影响 大的SKU，从而减少错误的数量并缩小范围，并且需要进行更正以确保更平滑的网络。这可以带来价值，因为员工可以将注意力放在真正重要的位置。
映射您的供应网络：拥有看似简单的供应网络的企业可能会忽视除 和 二层之外的多层供应商。通常情况下，组织不会被 或二 供应商中断，但是 八或 九 别的人员制造 些小而重要的东西 - 比如专门的钛涂层螺丝，它们将机器或产品放在 起 - 个风险供应链的制造商甚至不会看到即将来临
采用新兴技术是 个重要的因素，人的因素从未如此重要。尽管有能力对数据进行排序，并且在发生中断时能够发出警报，但确保供应链弹性的下 步是什么？
随着从飓风到野火的灾难对2017年的可用性和产量产生影响，从2018年开始，全面了解您的供应网络层可以避免潜在的中断。将分层深度与快速评估和响应能力相结合非常重要。这并不取决于看到这个消息，并在里氏数千里之外的地方作出决定。现代供应链需要 个“永远在线”的工具来评估风险，并在灾难真正发生之前提供建议。人然而，仍然需要对建议进行调整，付诸行动，并对后果作出反应。单靠依靠新兴技术进行决策并不是解决方案：供应链仍然需要人为因素，或许比以往任何时候都要多。
随着公司设计2018年的供应链战略，情况不可能更加清晰：人与机器的结合 - 而不仅仅是机器 - 使得现在和未来的组织成功或失败。通过确保正确的策略，技术，技术和人才到位，供应链即使在灾难发生时也能朝着正确的方向前进并促成成功。