本書共10章內容，包括緒論；供應鏈管理和物流技術；指數技術對全球供應鏈管理的影響；供應區塊鏈：在供應鏈運作中整合區塊鏈技術；處理供應鏈規劃中誤差的技術；醫療供應鏈的新興技術；新型冷鏈集裝箱的出現；開啟數字創新：推動供應鏈中數字技術發展的指導原則；供應鏈技術實施案例研究和供應鏈管理；物流技術：未來將如何發展？探討了各種新技術在供應鏈和物流管理中的應用現狀，有技術介紹、影響分析、公司調查、行業應用、案例研究和未來展望，對于我們從技術角度理解供應鏈和物流發展趨勢，掌控未來方向，實施管理轉型，提升企業效益，具有重要的參考價值。
本書立足當前實踐和未來應用分析了技術在各種供應鏈環境中的應用內涵，包括區塊鏈，物聯網（IoT），庫存優化和醫療供應鏈等。本書概述了如何將技術用于產品計劃、物料管理和庫存、運輸和分配、工作流、維護、環境以及健康和安全。使讀者將更好地理解這些技術在整個行業應用價值。
Anthony M Pagano（安東尼·帕加諾）是供應鏈管理和物流中心的主任，美國伊利諾伊大學芝加哥分校管理學副教授，是2006年交通運輸研究論壇的聯合創始人兼共同編輯，交通研究論壇雜志（Journal of the Transportation Research Forum）的刊物學者，政策制定者和從業者。他的研究方向包括供應鏈和物流，運輸經濟學和公共政策以及國際業務。Matthew Liotine（馬修·里奧汀）是美國伊利諾伊大學信息與決策科學的終身教授，運營領域和供應鏈數據科學的著名專家。主要研究方向為供應鏈風險領域和技術，教授企業運營和供應鏈管理課程資源計劃，質量控制和企業信息系統。
譯者陸軍勤務學院王豐教授，主要研究領域為軍事物流、應急物流、戰備物資儲備。
1緒論
2供應鏈管理和物流技術
2.1引言
2.2供應鏈業務趨勢
2.3供應鏈技術投資的動機
2.4供應商的訪談
2.5供應鏈技術領域
2.6研究結果
2.7總結
2.8未來展望
3指數技術對全球供應鏈管理的影響
3.1引言
3.2文獻綜述
3.3全球供應鏈中指數技術的識別和影響
3.4技術采用
3.5技術提供商
3.6障礙、挑戰和限制
3.7總結
3.8致謝
4供應區塊鏈：在供應鏈運作中整合區塊鏈技術
4.1引言
4.2工作原理
4.3區塊鏈平臺的比較
4.4區塊鏈的優勢
4.5垂直市場中的用例
4.6智能合約
4.7供應鏈用例
4.8區塊鏈標準工作
4.9區塊鏈警告
4.10區塊鏈處方
4.11總結與結論
5處理供應鏈規劃中誤差的技術
5.1引言
5.2墨菲定律
5.3ERP軟件
5.4每個地點按庫存單位級別制訂庫存計劃
5.5庫存優化科學
5.6規劃“完美訂單”所需要的庫存優化科學
5.7最佳庫存優化解決方案的其他基本功能
5.8最佳補貨優化解決方案的關鍵功能
5.9“粗略”產能優化
5.10庫存與補貨優化解決方案應該能動態回答的運營問題
6醫療供應鏈的新興技術
6.1引言
6.2背景
6.3醫療供應鏈的典型組織
6.4新技術對醫療供應鏈的影響
7新型冷鏈集裝箱的出現
7.1引言
7.2新型集裝箱概念
7.3新型集裝箱對冷鏈的影響
7.4案例研究——新型集裝箱對冷鏈產生的影響
7.5氣調集裝箱的發展潛力
7.6結論
8開啟數字創新：推動供應鏈中數字技術發展的指導原則
8.1引言
8.2數字供應鏈
8.3什么是創新
8.4創新的障礙
8.5創新理念
8.6創新技術
8.7評估創新成果
8.8創新路線圖
8.9創新文化
8.10結論
9供應鏈技術實施案例研究
9.1引言
9.2公司1結果
9.3公司2結果
9.4公司3結果
9.5公司4結果
9.6公司5結果
9.7Benco牙科
9.8Stuller Settings
9.9鋼管供應（SPS）
9.10結論
10供應鏈管理和物流技術：未來將如何發展？
10.1引言
10.2變化的內容和原因：含義
10.32018年八大供應鏈技術趨勢
10.4供應鏈技術：大學和公司
10.5焦點小組方法
10.6結論
參考資料
3指數技術對全球供應鏈管理的影響
3.1引言
在過去幾十年里，科技的迅速發展對工業的所有領域都產生了重大影響，如通信、能源、食品和飲料、交通、教育、衛生和制造業等。領先的指數技術，包括但不限于區塊鏈、物聯網（IoT）、機器學習、虛擬/增強/擴展現實（VR/AR/ER）、3D打印、大數據和機器人，都有可能影響全球的供應鏈。因此，對于大多數公司來說，供應鏈績效已經變得與其業務范圍內所采用的技術組合高度相關。
本章將對全球供應鏈管理中使用的指數技術進行文獻調查，并詳細闡述每種技術的應用情況，作為指導企業在早期投資、采購和實施這些技術的決策依據。第一步，我們確定領先的指數技術。第二步，我們了解這些技術在潛在價值方面的意義。第三步，我們將確定在供應鏈運營中有效部署這些技術的最有價值部分，同時重點關注以下特征。
（1）服務架構，確定部署所需的系統和信息的底層。
（2）決策者用來證明投資技術合理性的應用參數。一般范圍包括以下幾點。
①所需的業務交易頻率。
②減少信息不確定性的潛力。
③提高操作效率。
④提升供應鏈可視化程度。
⑤技術的可擴展性和遷移路徑。
⑥從啟動到應用的實現時間框架。
⑦更好地利用業務信息和數據。
⑧根據可實現的不可或缺程度計量的網絡效應。
⑨對供應鏈網絡拓撲結構的影響以及可以實現的自組織和定制化程度。
⑩與企業戰略和業務目標保持一致的能力。
（3）與舊有系統進行集成和互操作的便利程度。
（4）描述臨時部署場景和概念證明的用例。
（5）識別挑戰、警告、陷阱和退出標準的風險。
（6）與其他指數技術和/或新興技術的交叉集成和依賴。
3.2文獻綜述
企業的供應鏈通常是其應用技術變革的重要功能領域之一，因為根據行業的不同，供應鏈成本可能占銷售額的80%（Sehgal，2010）。全球供應鏈復雜，面臨多種風險（BCI，2017；Manuj & Mentzer，2011）。在采購、交貨速度、成本和質量方面存在風險（Brosch，2015；Morales，2015）。
技術的快速發展為各個行業的公司創造了許多機會，使它們能夠跨越國界拓展業務，在獲得競爭優勢的同時最大限度降低風險并最終增加利潤（Degun，2014；Myerson，2016；Robinson，2018）。可以利用技術和大數據來克服有效跟蹤的阻礙和縮短資源差距（BCI，2017）；而且，它不僅可以提高產品在全球供應鏈上的可追溯性（Groenfeldt，2017；Popper & Lohr，2017；Yiannas，2017）同時也提高了這些供應鏈的完整性（Bindi，2017）。因此，供應鏈必須不斷適應其運營和系統內的技術進步，以促進各自企業的健康發展（Mariani，Quasney & Raynor，2015；Myersen，2018；Robinson，2018；Slone，Dittmann & Mentzer，2010）。調整技術有助于企業增加競爭力（Alleven，2017；Marr，2017）。
Liotine、Pagano和Varma（2016）通過對10家公司的跟蹤研究，分析了美國物流和供應鏈管理的技術趨勢，揭示了企業在供應鏈中實施成熟、成長和新興技術方面所表現出的屬性和標準。該研究的一個重要發現是，無論技術在技術應用生命周期中的位置如何，都表現出從早期不穩定到成熟的快速變化。它們還反映出收益（如成本降低、客戶反應改善、流程效率提高）加速的規律，并最終在公司內培育出新的運營生態系統。
包括信息技術、物聯網、大數據、云計算、3D打印、區塊鏈、人工智能（AI）在內的一些新技術可能對全球供應鏈產生深遠的指數效應（Columbus，L，2016；安永會計師事務所，2016；Haughwot，2015；Kadiyala，2018；Lanng，2015；Lechmacher，2016；Min，2010，2016；OByrne，2018；OMarah，2017；Rosenberg，2016）。盡管其中一些技術看起來像是在尋找問題的解決方案，但它們所帶來的潛在利益可能比供應鏈現階段適用的技術更大（Buntz，2017）。這些技術進步有望為研發或使用這些技術的公司帶來顯著的積極、非線性經濟效益（Casey & Wong，2017；Morningstar，2016）。
在供應鏈中，指數技術將通過程序研發、研制計劃和企業制度的方式，使其性能更加成熟穩定（Cann，2016）。區塊鏈提供了一條高透明度實時獲取準確信息的途徑。Kim和Chai（2017）運用創新擴散理論解釋了供應商創新如何滲透到供應鏈中，以及全球采購如何調節供應商創新、信息共享、戰略采購和供應鏈敏捷性之間的關系。對于區塊鏈作為一個去中心化平臺，如何在所有供應鏈功能中補充ERP技術，帶來透明度、可視性、效率和成本降低，Banerjee（2018）給出了一個高層次的解釋。分布式賬本技術（區塊鏈）與GS1（國際物品編碼組織）標準一起創建了一個許可的、完全分布式的對等網絡，以一種標準、安全、透明和魯棒的方式共享數據（Collak，2018；Margo，2017）。Wolfson（2018）闡述了各種區塊鏈是如何通過一個透明、永久和共享的食品原產地詳情、加工數據、運輸細節等記錄來連接參與者的。集成和采用區塊鏈技術有助于降低成本、增加可跟蹤性和增強安全性。
Vollmer（2018）和Columbus（2017）指出，物聯網在當今的供應鏈中扮演著重要的角色，高級分析驅動的數據聚合平臺現在被視為一個值得關注的領域。Newman（2018）強調，物聯網將徹底改變供應鏈，提高運營效率（資產跟蹤、供應商關系、庫存、聯網車隊、定期維護），并通過這種類型的透明化增加收入機會。為了使物聯網真正有效，全球供應鏈上的所有成員必須連接起來。
利用機器學習得到的知識和見解，能夠以最大的預測精度找到影響庫存水平、需求預測等的核心因素集（Columbus，2018）。使用新興技術而不是過去的方法可以更高效、更準確，為企業節省時間和資本（Krauth，2018）。Kshetri（2018）用多個案例說明了如何使用區塊鏈技術實現供應鏈管理目標。
3.3全球供應鏈中指數技術的識別和影響
一份涉及超過1100名來自各行各業的受訪者的調查報告（MHI & Deloitte，2018）對機器人和自動化、大數據和預測分析、物聯網/傳感器、人工智能、無人駕駛汽車/無人機這五項下一代創新進行了深度剖析，認為這五項創新對全球供應鏈的影響巨大。其他突出的技術還包括可穿戴設備和移動技術、庫存和網絡優化、傳感器和自動識別、云計算和存儲、3D打印和區塊鏈。受訪者認為，其中許多技術都有可能打破現狀，為采用這些技術的公司創造持久的競爭優勢。這些技術可以協同工作，提高運營效率，并可以利用數字供應鏈的數據，顯著提高可視性、敏捷性和對客戶需求的響應能力。采用這些技術的障礙包括有明確的商業案例來證明投資的合理性、了解技術格局以及對其業務的影響、獲得進行投資的資金、有足夠的人才來有效地實施和利用技術，以及文化上的風險規避。
埃森哲咨詢公司調查了12個行業和7個地區的供應鏈領導者，了解他們是如何接受新技術的，如大數據分析、人工智能和機器學習技術（包括深度學習）、區塊鏈、3D打印和機器人。這些技術可以降低管理供應鏈的復雜性、提高響應性、縮短對市場變化的反應時間。幾乎所有行業都將物聯網技術與大數據分析或機器學習相結合，這一趨勢表明，人們對于將供應鏈轉變為網絡化價值創造平臺的興趣很大（Schulman，Hajibashi，Narsalay，2018）。
埃森哲咨詢公司通過與the Technology Vision公司合作，調查了來自25個國家的6300多名高管，發現五種技術趨勢正在增加業務對公司、政府機構和其他組織的影響，包括人工智能、擴展現實（ER）、數據準確性、無摩擦的業務和物聯網（埃森哲和TechVision，2018；波恩，2017）。DHL的生產率比平均水平提高了15%，同時使用ER解決方案實現了更高的準確率（Milnes，2017）。歐萊雅的美容實驗室通過VR測試產品的設計、品牌和包裝，加快了決策速度、降低了風險，將產品的發布時間從幾個月縮短到了幾周。
Gartner（高德納咨詢有限公司）的一項調查顯示，65%的供應鏈業內人士認為，自主移動機器人、人工智能、區塊鏈和虛擬輔助等技術的采用和投資能夠給企業帶來競爭優勢（Beadle，2017）。沃爾瑪（Walmart）、馬士基（Maersk）、美國聯合包裹速遞服務公司（UPS）、聯邦快遞（FedEx）和英國航空（British Airways）等公司一直在試驗區塊鏈技術，以提高效率和準確性（Krauth，2018）。此外，來自其他公司的例子已經表明，供應鏈的目標，比如降低成本和風險，提高質量、速度、可靠性、可持續性和靈活性等能夠實現，從而提高供應鏈的性能、信任度和安全性（Kshetri，2018）。
3.4技術采用
人們期望供應鏈的領導者不斷地接受新技術，以區別于他們的競爭對手。采用正確的供應鏈創新組合，將許多動態的部分整合在一起，形成一個能夠推動有效決策的無縫框架，是一個復雜而具有挑戰性的過程（Eshkenazi，2018；Laaper，Yauch，Wellener，et al，2018）。新技術的采用需要整合多個來源的數據和信息。為了充分發揮人工智能、機器人技術、AR、ER、傳感器、區塊鏈、云計算、大數據、預測分析等技術的潛力，企業必須在其業務流程和戰略、基礎設施和硬件考慮方面作出重大努力。這甚至可能要求企業將其供應鏈重塑為數字供應鏈網絡。
數字供應鏈網絡可以幫助企業加快決策，更好地應對不斷變化的市場需求、降低風險、增加內部和外部透明性，從而增加業績（包括減少運營成本、提高產品質量、增加知名度和銷售量、產生新的業務發展機會，并創建戰略優勢），這都有助于提高其盈利能力。因此，許多組織開始走向數字化，然后采用智能的現代供應鏈。隨著供應鏈的迅速數字化和顛覆性發展，未來所有的供應鏈環節最終都將實現互聯互通，相關各方的信息也將實現無縫共享。
為幫助制造企業思考它們的數字化選項，Srai（2018）為它們的供應鏈開發出一系列場景，包括零件的自動化電子采購、通過智能工廠設計實現的數字化生產流程、面向客戶的自動化電子商務，實時監控以及不斷的自我優化（CISCO，2018）。數字化使思科的供應鏈變得更加高效和一致，同時提高了可視性。通過在數字化方向的努力，思科的生產效率提高了35%，費用節省了40%。思科將其材料供應的可見度從每周一次提高到每周四次，并在計劃交貨時間方面，將其滿足客戶交付承諾的能力提高了5%～10%。其中，數字供應解決方案通過利用人工智能和物聯網技術，幫助微軟等客戶減少了2億美元的庫存，使雷諾士的數據收集時間減少了90%，并將Komplett Group的供應鏈效率提高了28%（思愛普，2018）。
供應鏈的復雜性促使企業探索區塊鏈，以改善食品跟蹤流程和供應鏈透明度（埃森哲、Tech Vision，2018）。雀巢、聯合利華、泰森食品、克羅格和沃爾瑪等大型企業正在與IBM合作開發區塊鏈，這將使其復雜供應鏈中的食品流動更加透明，并可進行跟蹤。通過使用區塊鏈，任何擁有龐大物流網絡的企業都可以識別潛在風險的來源，如受污染的產品、有缺陷的零件和不誠信的供應商。它幫助公司作出反應，最終提高運營速度，同時保護公眾和降低企業風險。AT&T（2017）分享了關于物聯網及其在制造、運輸和供應鏈中應用的調查結果。使用物聯網的主要原因是提高可視性、更短的響應時間和交付期、更好的資產利用率、提高運營效率、增強客戶體驗、降低風險和保證質量。為了長期的成功，AT&T強調企業需要一個幫助設計可擴展、靈活和高度安全的物聯網系統的供應商；企業在選擇物聯網平臺提供商時，會考慮六個關鍵因素：業績記錄、生態系統、全球足跡、多項網絡、適應和擴展以及混合云環境。
Oracle（2016）通過調查發現，企業已經準備好采用基于云的供應鏈管理（SCM）流程，但需要看到業務效益的具體證據，并希望得到供應商的全面支持和端到端的解決方案。對于基于云的供應鏈管理得到顯著響應的三大優勢是快速實施（61%）、成本節約（60%）和改善的客戶服務（59%）。安全是另一個重要問題。預計未來兩年，產品生命周期管理將在基于云的供應鏈管理中獲得最大增長，其余是物流、全球貿易、創意與創新。
在過去的十年中，企業傾向于構建或利用定制、專門的硬件，而不是典型的“適用于所有任務”的方法。這種轉變使得更高的處理速度得以實現，從而推動了邊緣的集成和復雜體驗。谷歌沒有擴大數據中心的面積，而是專門制造了一種計算機芯片——張量處理單元——來運行深度神經網絡，其效率比標準處理器高出3080倍。它是Facebook（臉書）、微軟、亞馬遜、百度等公司正在使用的一系列新的、專門的處理單元之一，用于訓練和運行AI模型。對于希望引領智能環境的企業來說，定制和加速硬件都是實現其實時洞察和行動的關鍵要素（埃森哲、Tech Vision，2018）。
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