供应链管理是一门学科，它涉及以一种流线型和成本效益的方式计划、控制和执行从生产到分销到客户的产品所需的活动。

但许多变量构成了这一供应链方程，包括产品供应和需求、运输中的天气干扰以及地缘政治事件和需要考虑的各种运输方式。更不用说数据洞察、人工智能（AI）、机器学习、物联网（IOT）传感器，这些传感器不断提供数据，自动化融入供应链流程，当然还有劳动力技能。

供应链管理者表示，目标是利用数据来了解这些因素，并保持领先于供应链管理挑战的根本原因。

跟随数据

虽然在解决供应链管理挑战方面没有什么灵丹妙药，但数据分析可以在问题发生时发现问题，因此管理者在事后解决问题的能力要小一些。

数据表明，许多公司将分析视为提高供应链管理挑战可视性的关键。在福布斯最近的一项人工智能洞察调查中，44%的来自汽车和制造业的受访者认为人工智能对未来五年的制造业功能“非常重要”，而近一半（49%）的受访者表示人工智能“对成功至关重要”。

Balaji 说：“我们不仅要使用数据来实现手动流程的自动化，而且要预测性地告诉您，在一定程度上，您不能手动操作，将会发生什么。”

他的产业正在走向一个一切都联系在一起的世界。“地板上的一切都在说话，”Balaji 说。“这是一个大目标。让供应链与您沟通。”

连接的增加改变了维护的方式。传统上，生产线泵可能每500小时监控一次，而不会偏离计划。通过机器学习、物联网传感器和数据分析，该泵可以定期监测，某些数据指标将突出维护的需要。

Balaji 说：“警报会说，‘你应该看看这个’，而不是按照既定的时间表监控泵。”

数据也成为客户体验的核心。传统上，像 GP Cellulose 这样的公司并没有给客户提供多少订单跟踪等方面的可视性，但是“亚马逊效应”提高了几乎每家公司向客户提供更容易的运输数据的门槛。

Balaji 说：“客户想登录看看他们的货物在哪里，甚至不跟我们说话。”

5G连接无处不在

Balaji表示，5G等新兴技术，即旨在提高网络速度和性能的下一代蜂窝技术，将通过提高网络速度和性能，颠覆制造业。因此，供应链经理将能够实时查看关键数据，而无需将这些数据发送到云端。相反，这些数据可以在边缘的设备上本地查看或分析。

Balaji说：“如果我们拥有真正的5G可靠性和范围，我们将彻底改变制造业。”

数据再次表明，公司希望挖掘5G的潜力。在最近一项Gartner调查的受访者中，66%的人计划到2020年部署5G。物联网通信仍然是5G最受欢迎的目标使用案例，59%的被调查组织预计5G网络将被广泛用于此目的。

日益增强的连接性带来了新的供应链管理挑战

Balaji指出，一个日益相互关联的行业不仅能提供更好的数据洞察力，而且还会产生新的漏洞。

他说：“机器人正在操作这些设备，挑选箱子，把包裹运到船坞，然后把它们放在卡车上，卡车将开始增长。”

Balaji说：“这里的双刃剑是，您向您传输的数据越多，其他人可以查看的数据就越多。”“在未来如何确保网络安全方面，这是一个巨大的问题。”

另一个关键问题是：自动化带来的生产效率威胁到当今劳动力的稳定，可能会取代工人。尽管Balaji和其他人认为自动化最终会产生新的角色，而人工智能会增强人类的决策能力，但他承认这将是一个过渡时期。公司必须为重新雇佣员工铺平道路。

“我们如何运用这一“熄灯”的理念并将其做好，但我们又如何才能使在这一过程中流离失所的人们受益呢？”Balaji反问。“我们希望为社会带来长期利益并回报社会。你不能只接受和破坏，希望一切都能成功。”

据麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的分析，Balaji表示，关键在于将公司流程中的教育和人才培养制度化，以缩小技能差距，解决一些估计可能导致今天工作时间减少30%的问题。