8大战略性供应链技术趋势不容忽视

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物流供应链
罗戈研究
唐隆基
2019-10-02 · 16:15
[ 亿欧导读 ] 本文为中国数字化学会特聘终身顾问唐隆基博士所写,希望对推动中国供应链进一步数字化转型和重塑有所帮助。
仓储,物流,物流,亿欧智库 图片来自“123RF”

本文所讨论的将颠覆或变革传统的供应链模式的技术趋势,以及本文总结的方法论都值得中国的供应链组织学习和关注。实际上中国顶尖的供应链组织,如华为,准时达,阿里,京东等已经行动起来,采用其中的技术来重塑供应链管理并且已经获得了可喜的投资回报。

本文来源公众号:罗戈研究,作者为唐隆基,以下是亿欧智库为您带来的精选分享:


2019年3月,高德纳(Gartner)发表了2019年八大战略性供应链技术趋势。这些技术趋势分散在Gartner Hype Cycle的各个阶段,这些阶段描绘了从概念到成熟和采用的技术发展。通过对比可以看出,2018年有五项技术趋势(图中黑字)仍然保留在2019年的八大技术趋势中,但2019 引入了三项新的技术趋势(图中橙色)。

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颠覆性技术趋势对供应链的影响和对其技术领导者的最重要建议

高德纳的研究列出了最重要的具战略意义的供应链的技术趋势。它们是对传统的供应链具有颠覆性的技术趋势。供应链技术领导者在做出创新和转型决策时,应评估颠覆性的技术趋势可能对人员、目标和IT系统产生的颠覆性影响。这些趋势应该被检验,以确定它们在未来供应链中的作用。高德纳的这项研究首先强调的是颠覆性技术对供应链未来的影响,并且由此对供应链的技术领导者提出了若干建议,下图中列举行了其中最重要的两条建议,以帮助他们如何应对颠覆性技术对于供应链的挑战。

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2019年八大战略性供应链技术趋势

下面简要介绍高德纳2019所指出的尚未被广泛认可,但将会对供应链行业产生巨大颠覆性影响的八大战略性技术趋势。这些趋势具有战略意义,它们是实现供应链数字化转型的最重要的一些技术趋势,或将颠覆或变革现有的供应链运营模式。高德纳研究副总裁Christian Titze表示:“在未来五年内,如果全球半数的大型公司在供应链运营中使用其中的一些技术,那么可以肯定的是,这些技术会颠覆人员、业务目标和IT系统。”

以下主要内容编译自高德纳的研究报告【2】,对每个技术趋势本文会给出一些解读和分析。

趋势1:人工智能(AI)

2018年,高德纳开始把人工智能列为八大战略性供应链技术趋势之首。笔者在【1】中指出“人工智能和算法将成为数字化供应链的大脑”并指出数字化供应链研究院(DSCI)为推进人工智能和算法成为数字化供应链的核心和大脑,特别成立了算法委员会(Algorithm Council)——当今公司缺失的管理部分,并建议企业根据自身的需要,创建类似的委员会。

尽管在过去一年中,人们对研究人工智能在供应链中价值的兴趣有所增加,但其应用仍处于萌芽阶段。早期人工智能实践者反馈,有限范围的试点带来了巨大的好处,但还没有开始更广泛的人工智能项目,要在10年或更长时间内采用人工智能以达到供应链生产力的高峰,需要技术成熟,人才、组织和文化等准备好。

【4】中指出“由于政策和资本助力,中国人工智能规模增长速度在2017年大于全球,达到23.8%。目前,全球人工智能规模增速保持在17%左右,预计2020年达到千亿美元市场。随着政策的出新和国家对制造业的高度重视,人工智能市场将迎来新兴机遇点,2018年人工智能市场规模有望超过380亿元,2020年有望达到百亿美元市场。”中国的人工智能在应用研究方面走到了世界的前列,但在供应链方面的应用还刚刚开始,如菜鸟,京东,顺丰等巨头正在探索采用人工智能来重塑传统的供应链。

趋势2:高级分析

笔者在【1】中指出高级分析为供应链数字化转型奠定基础。并指出预计到2023年,全球供应链分析市场将达到约88.9亿美元,在2017-2023年预测期内复合年增长率为13.7%。图3显示分析成熟度曲线,它描述了数据分析的成熟度模型。高等分析属于最高和次高的第五和第四层水平。利用这个模型可以检查自身企业当前在那个水平,从而利于制定进一步改进的计划。目前中国大多数中小供应链或物流企业仍处于第一或第二水平,一些大中企业已采用预测性分析,在第三层水平。少数数字化领军企业己达到或正在达到第四层水平并向第五层水平进军。

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趋势3:物联网

为什么物联网一直是战略性的供应链技术,我们看看下面两张图就一目了然。【6】指出到2020年,128.6亿个物联网传感器和设备将在消费者群体中使用,从2017年开始每年复合增长率达到34.89%。垂直专用传感器和设备预计将从2017年的1.64B增长到2020年的3.17B,在短短三年内实现24.57%的复合年增长率。

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微软公司(Microsoft Corp.)7月30日发布一份新的研究报告《IoT Signals》(物联网信号),旨在让人们了解全球物联网发展的概况。为了全面了解这种全面而深远的技术,微软在Hypothesis Group的帮助下,调查采访了来自美国、英国、法国、中国和日本的3000多名物联网相关专业人士,40%受访者认为采用物联网的原因是优化供应链管理。

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中国市场2011 年物联网规模仅有2581 亿元,预计到2020 年,中国物联网市场规模可以达到18300亿元,首次突破18000 亿元大关,物联网产业正在中国蓬勃发展。阿里、华为、移动等国内巨头物联网争相布局。据【8】报道,2018年9月13日,菜鸟网络宣布战略投资物流行业智慧物联网公司易流科技。菜鸟方面称,这是菜鸟全面启动IoT战略以来,在物流数字化和智能化方面的又一领先布局,也是菜鸟加快建设国家智能物流骨干网,提升骨干网效率的重要一步。“易流科技长期专注于物流车辆和货物的数字化和智能化,提供端到端的物流透明服务。这次战略投资后,菜鸟与易流会发挥IoT物联网、人工智能和大数据的优势,服务于中国数百万辆货车,帮助货主和车主进行智能线路优化、智能货物配载和驾驶安全调度等,朝供应链全流程数字化迈进”。

趋势4:机器人流程自动化(RPA)

机器人流程自动化(RPA)已经引起了广泛的重视。正如软银孙正义在2019年在东京举行的“IMAGINE TOKYO 2019”会议上所说:“世界经济将在RPA(机器人流程自动化)和AI(人工智能)的帮助下,迎来第二次经济大飞跃。RPA正在被全世界各行各业所应用,并实现业务流程自动化,在为企业节省成本的同时极大的提高工作效率。”据2018年Harvey Nash/毕马威CIO联合调查发现,目前已有33%的亚太区CIO和31%的全球CIO投资了RPA。

同时,根据Gartner的最新研究,到2022年底,85%的大型和超大型组织将部署某种形式的RPA。与此同时,全球60%的职业至少有30%的工作可以被完全自动化。据麦肯锡的数据:世界500强中超过70%的企业,都在使用RPA。【8】报到美国纽约时间2019年7月22日,全球著名咨询公司甫瀚(Protiviti)与ESI ThoughtLab(创新智库)合作开展了一项全球RPA研究(简称《全球RPA研究》)。旨在研究全球不同地区RPA(机器人流程自动化)的应用情况,重点关注采用该技术企业面临的挑战、有效战略和经验分享。这项名为“全球RPA应用调查”的研究发现,RPA对亚太地区的企业产生的影响最大。随着亚太地区人工成本的不断增长,越来越多的企业开始采用RPA执行那些固定、繁琐、复杂的业务流程。

在受调查的亚太地区公司中更高生产效率、更高质量、更强大的市场竞争地位、更好的客户满意度和更快的速度被认为是从RPA中获取的5个最重要的好处。

趋势5:自主事物

自主事物是第一次出现在高德纳2019年的八大战略性技术趋势。其原因是它也是第一次被高德纳选入和发表在高德纳2019 年十大战略性战略性技术趋势并作为第一趋势【10】。该文指出无论是汽车,机器人还是农业,自主事物都使用AI来执行传统上由人类完成的任务。智能的复杂程度各不相同,但所有自主事物都使用人工智能与他们的环境进行更自然的交互。有五种类型的自主事物:机器人、无人驾驶车辆、无人机、器具、代理。

它们都具有不同程度的能力,协调和智能。例如,它们可以跨越在空中操作的无人机,人工辅助在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景,实际上每个应用程序,服务和物联网对象都将采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作。诸如无人机群之类的协作自主事物将越来越多地推动人工智能系统的未来发展。

自主技术已经渗透到供应链的许多环节。例如亚马逊和京东仓库和履约中心中的机器人。机器人也可以在洛杉矶港口找到,分类和堆放集装箱。现在机器人可以在一些沃尔玛商店的走道上徘徊,扫描并保持货架上的库存数量。新兴的自主供应链【11】转型趋势才刚刚开始,它将建立在将边缘技术与企业供应链软件相关联的基础之上。特别是自主事物是形成自主供应链(Autonomous Supply Chain (ASC))的最重要的基础。目前在自主供应链上已有几个先驱企业和它们的系统,如JDA的Luminate【12】,以及ONE Network的NEO-现代机器学习和智能代理技术的先驱【13】。关于自主供应链的深入讨论已超出了本文的范围。这个新的趋势将会在另文讨论。

趋势6:数字供应链孪生

数字孪生第一次被作为2019年高德纳八大战略性供应链技术趋势之一,这说明数字孪生日趋成熟并在供应链领域己开始展现它价值。数字供应链孪生技术将有助于真正实现“活”的供应链(Living Supply Chain),有的文章称“实时”供应链,或者智慧供应链。本文作者在【1】中已指出了供应链数字孪生作为2019年数字化供应链十大趋势之一。最近在中【14】又介绍了数字孪生在物流中的应用趋势。由于篇幅有限,在此不进行深入讨论。

趋势7:沉浸式体验

高德纳把沉浸式技术(主要指3R技术:虚拟现实VR, 增强现实AR,以及混合现实MR)作为2018年八大战略性供应链技术趋势之一,2019年高德纳则用沉浸式体检代替沉浸式技术作为一个新的前八的供应链技术趋势。这一改变正好说明了沉浸式技术的商业化转型趋势,由个别在供应链中的应用到与供应链丰富的感知环境,供应链的会话平台的集成。用户体验将在用户如何感知数字世界并与之交互方面发生重大转变。沉浸式用户体验将带来尚未在全球供应链中完全实现的数字商机。最近华为2019年发表的全球工业展望GIV@2025白皮书【15】指出“5G、AI、机器学习、VR和AR等技术的融合应用打开了人们的“超级视野”,使人们的视野跨越时空障碍,突破壁垒,看到前所未见的事物,同时也更深入地了解我们已经看到的事物。”,“5G+VR的新组合将让笨重的头戴设备和网络延迟引起的眩晕感成为历史。虚拟现实应用将飞速发展,给用户带来全新的沉浸式体验。”

GIV预测:到2025年,VR/AR用户数将达到3.37亿人。采用VR/AR技术的企业将增长到10%。

趋势8:供应链中的区块链

尽管区块链技术仍然不够成熟,但它作为一个具有潜在价值的技术趋势继续被受到重视。特别是在供应链领域,它的价值正在显现【1】。现阶段,尽管目前媒体很喜欢炒作这个新兴技术,供应链行业一直存在碎片化问题,行业内的各方都是“各自为战”、彼此孤立的方式存在,这不利于采用可以带来标准化和透明度的区块链和分布式账本技术(DLT)。据【16】报道,世界经济论坛(WEF)宣布了一项新计划“重新设计供应链中区块链的信任”,以帮助供应链行业决策者们不被炒作所“迷惑”并确保区块链以“可互操作,负责任和包容的方式”部署这一新技术。从而在效率,透明度和互操作性方面带来很多好处。到目前为止,已经有超过100个组织和专家加入了该项目,包括大型供应链提供商、托运服务商和政府机构,比如马士基、日立、国际美慈组织、韩国海关、Llamasoft、以及洛杉矶、奥克兰、瓦伦西亚和鹿特丹港口等,还包括数字化供应链研究院和一些大学,如卡迪夫大学,特拉维夫大学等。这些利益相关方将会共同设计一套开源工具包和发展路线图,帮助供应链行业决策者们部署区块链技术。

其他值得关注的趋势

高德纳在这份研究报告中最后还提出了除了上面八大战略性供应链技术趋势外的一些值得供应链主管们关注的技术趋势,它们将有可能成为未来几年的战略性战略趋势的侯选者。它们可能对供应链的数字化变革产生深远的影响。本文把它们列举如下以供学习和参考。

5G网络(新兴): 5G是下一代移动宽带和蜂窝标准。预计将迅速取代(和/或增强)现有的4G和Wi-Fi服务,例如4G(长期演进[LTE],LTE高级[LTE-A]和LTE高级专业版[LTE-A Pro])等服务。计划中的网络部署代表了前几代更多增量升级的巨大飞跃,例如2G到3G或3G到4G。最近5G的测试报告已经确定5G可以比4G快1000倍。数据速度和吞吐量的增加只是可以通过支持5G技术和设备在整个供应链中发布的一系列新推动因素之一。

边缘计算(新兴):边缘是事物和人与网络数字世界联系的地方。边缘计算是具有深度的分布式计算拓扑的一部分,并且是信息处理所在的位置- 靠近边缘。处理可以在云(或中央企业数据中心)与边缘之间的任何或所有层处进行。边缘计算还将提供更多机会用于本地化数据捕获,管理和分析,以提供更加无缝的商业智能水平,而无需通过多个系统和协议路由或过滤数据。

事件流处理(未成熟的):事件流处理(ESP)平台并不新鲜,它们是对运动中的事件数据执行实时或近实时计算的软件系统。输入是一个或多个事件流,其包含关于客户或采购订单,货件,推文,电子邮件,金融或其他市场的数据,或来自诸如车辆,移动设备或机器的物理资产的传感器数据。在可选地将输入数据存储在某个持久存储中之前,平台在输入数据到达时处理(因此,“运动中”)。它们在内存中保留了相对较小的工作流数据集,只需足够长的时间就可以在一段时间窗口内对一组最近的数据进行计算。

实时可视性(早期主流):实时可见性是物流技术的核心部分,并且具有支持运输管理,仓库管理,堆场管理和车队管理的补充功能。这些解决方案通过实时可见性补充了运输管理系统(TMS)的规划和执行能力。

方法论及总结

本文介绍和分析了高德纳的研究报告2019 年八大战略性供应链技术趋势,以及其它值得关注的技术趋势。本文的最后一节将总结一下高德纳独创的技术趋势的方法论。

采用独创的新兴技术成熟度曲线研究各种技术的发展生命阶段,从而发现和抓住全局的和不同行业战略性的特具商业价值的技术趋势,以指导企业制定自身的技术发展战略和路线图。

制定一般的技术趋势研究框架。这个框架包括两个部分:战略性技术趋势对于行业整体的影响分析和对企业如何采用这些技术的最重要的顶层建议。

对于每一项选择的战略性技术趋势,报告包括四大部分:技术趋势的描述,应用场景和用例,应用建议,进一步的研究。尤其是应用建议给出了如何从需求分析,技术评估,风险和价值分析,概念证明(POC)到小规模试验,直至因地制宜采用的指导意见。

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