未來8大供應鏈頂級技術主題研究「全球高端產業供應鏈」

2022年6月8日高德納（Gartner）在佛羅里達州奧蘭多市公布了 2022年及以后的8大頂級供應鏈技術主題【1】。2022 年的頂級技術主題包括：

超級自動化 2.0（hyperautomation 2.0）下一代機器人（next generation robots）自主事物（autonomous things）數字供應鏈孿生/雙胞胎（digital supply chain twin）無處不在的分析（analytics everywhere）安全網格（security mesh）生態系統協作（ecosystem collaboration）可持續發展工具（sustainaBIlity tools）

隨著供應鏈領導者對中斷、供應短缺和安全事件實施技術響應的壓力越來越大，高德納確定了2022 年的 8 個頂級供應鏈技術主題。Gartner 分析師指出選擇這8個主題是基于它們具有在組織內提供自動化、智能和彈性的潛力。

“根據Gartner 于 2021 年 12 月對 211 名供應鏈專業人士進行的調查，34% 的受訪者表示，適應新技術是供應鏈組織從現在開始五年后將面臨的最重要的戰略變革。”美國能源部副總裁分析師Dwight Klappich表示: “供應鏈領導者必須采取多學科方法來識別創新技術，并在正確的地點和正確的時間安排正確的技術投資。”

本文首先回顧高德納關于供應鏈技術戰略之趨勢的研究，并指出8大頂級供應鏈技術主題與技術戰略之趨勢的研究的關聯和其特征。然后介紹2021年高德納的用戶對供應鏈技術需求的調查，它是產生8大頂級供應鏈技術主題的源頭。最后逐一介紹2022年及以后的8大頂級供應鏈技術主題。

從八大供應鏈技術趨勢到八個頂級供應鏈主題

本文作者在【2-4】中介紹和分析了從2018到2021年連續四年中所公布的八大供應鏈技術趨勢。圖1描述了高德納連續五年關于供應鏈八項頂級技術趨勢和主題的對照。其中具有相同顏色的技術趨勢或者是同一技術趨勢，或者是同一提升的技術趨勢。

圖1：從八大供應鏈技術趨勢到八大頂級供應鏈技術主題（來源：Gartner）

從圖1可見：

從八大供應鏈技術趨勢到八大頂級供應鏈技術主題也是一個趨勢，其實高德納從2021年開始，8大供應鏈技術趨勢已經不再是指關注單個的技術，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。超級自動化：已連續兩年(2020和2021)被選為八大供應鏈技術趨勢之首, 從2022年開始，它上升為2.0。數字供應鏈孿生：已連續四年被選為八大供應鏈技術趨勢或技術主題（2022）。其實數字供應鏈孿生是供應鏈數字技術的基礎設施，含蓋從物理供應鏈到數字供應鏈的所有方面。自主事物：曾是2019年的技術趨勢，2022年它成為技術主題。因為自主事物包含各種形式的軟件和硬件技術的組合。無處不在的分析：實際包括了前面所有的分析技術趨勢——高級分析（2018和2019）、邊緣計算和分析（2020）、嵌入式人工智能和分析，及增強數據智能（2021）。安全網格：包括了供應鏈治理與安全（2020）、供應鏈安全（2021）等供應鏈技術趨勢， 以及新的供應鏈安全架構。生態系統合作：實際包括了前面的邊緣生態系統（2021）和其它供應鏈生態系統技術趨勢。可持續發展工具：是一個非常重要而廣泛的供應鏈技術主題，它包括實現可持續發展的戰略與運營的硬件及軟件的組合工具，以及環境社會治理（2021）的組合工具技術趨勢。供應鏈戰略和用戶對供應鏈技術的需求2.1 最重要的供應鏈戰略變革

Gartner在【5】中指出:

1）在當今不確定世界中，許多挑戰（見圖2）要求供應鏈組織建設彈性供應鏈。

圖2：彈性供應鏈戰略的影響因素（來源：Gartner【5】）

2）競爭性生存需要有清晰的數字供應鏈愿景、戰略、計劃和完善的路線圖。

3）2021年高德納的用戶對供應鏈技術需求的調查【6】發現:

在受訪的354位供應鏈專業人士中，29%的受訪者認為技術是業務成功和成長的關鍵。但只有22%的受訪者表示他們有非常清晰的數字供應鏈的愿景，戰略，和計劃。未來5年供應鏈組織將面臨最重要的戰略變革（見圖3）。

圖3：供應鏈組織將面臨最重要的戰略變革（來源：Gartner【5-6】，n=211受訪者）

2.2 用戶對供應鏈技術的需求

本節介紹調查報告【6】所發現用戶對供應鏈技術的需求。

1）調查報告【6】揭示了如圖4所示的激勵供應鏈組織在未來5年投資新興技術的因素:

圖4：激勵供應鏈組織在未來5年投資新興技術的因素（來源：Gartner【5-6】，n=354受訪者）

2）圖5顯示了受訪供應鏈專業人士未來投資新興技術的規劃：

其中未來計劃領先的技術包括：RFID/電子標簽、智慧數據平臺、RPA、沉浸式體驗/可穿戴設備等。

圖5：規劃未來投資新興技術（來源：Gartner【5-6】）

3）調查報告【6】揭示了如圖6所示的最重要的新興技術領域：

圖6：最重要的新興技術領域（來源：Gartner【5-6】，n=349受訪者）

4）圖7顯示了影響供應鏈組織選擇新興技術領域的標準：

圖7：影響供應鏈組織選擇新興技術領域的標準（來源：Gartner【5-6】，n=350受訪者）

2022年及以后的8大頂級供應鏈技術主題

本節簡介2022年及以后的8個頂級供應鏈技術主題。

3.1 三大類供應鏈戰略技術主題

【6】將8個頂級供應鏈技術主題分為三大類供應鏈戰略技術主題（見圖8）：

自動化（Automation）：超級自動化2.0自主事物下一代機器人智能（Intelligence）：數字供應鏈雙胞胎無處不在的分析彈性（Resiliency）:安全網格生態系統合作可持續發展工具

圖8：三大類供應鏈戰略技術主題（來源：Gartner【5-6】，n=354受訪者）

3.2 自動化主題

在所有受訪的供應鏈專業人士中，96%的受訪者已經或計劃在倉儲和制造運營中使用網絡物理自動化【6】。自動化供應鏈已成為供應鏈的重要戰略。

主題1：超級自動化2.0

超級自動化是一種業務驅動的方法，組織通過協調使用多種技術（例如人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)）來快速識別、審查和自動化盡可能多的業務和 IT 流程。Hyper automation 2.0 超越了最初對 AI 和 ML 的關注，并集成了技術組合中的其他技術和工具。

在接下來的五年中，超級自動化 2.0 將成為倉儲、運輸、生產等領域舉措的一部分。解決方案將包括倉庫或堆場管理領域的智能遠程履行網絡和個性化電子商務應用程序。

筆者在【7】中介紹了供應鏈超級自動化的愿景，文中引用了高德納的超自動化原則，它是未來工作的基礎。并且給出了到2035年實現超級自動化的路線圖。圖9描述了超級自動化進化轉變【8】，實際上超級自動化2.0應該達到圖9中超級自動化的第三至第四階段。

圖9：Gartner超自動化進化變革圖（來源：【8】）

主題2：下一代機器人

以企業為中心的下一代機器人正迅速從科幻空間轉移到現實生活中的生產平臺，改變著各行各業。這些機器人更加靈活和自適應，并已可以應用于各種任務。未來，公司將擁有異構的機器人車隊，其中必須在不同機器人之間協調工作——這意味著機器人必須相互交互，并且需要與電梯、門等其他類型的自動化設備進行通信。

下一代機器人以移動性、感官感知和自適應學習為中心的能力整合-利用人工智能自動化以前由人類執行的功能。隨著技術的不斷進步，下一代機器人也在不斷進步。這些機器人帶來了更快的速度、準確性和可重復性。下一代工業機器人可以真正為您的生產線帶來更高水平的生產力，并為您的公司節省時間和金錢。

與傳統工業機器人相比，下一代機器人更易于配置和使用。技術進步，包括機器人定位系統、嵌入式視覺系統和復雜的行為軟件，使工人能夠訓練機器人。例如，可以通過移動它們并指示它們預期去哪里或執行不同任務來進行機器人訓練。機器人公司FANUC 構建和組裝連接云的工業機器人，這些機器人使用一種稱為強化學習的機器學習形式來訓練自己。

很少有新一代機器人是敏捷的。機器學習和計算機視覺等技術幫助這些機器人識別物體并訓練它們。高敏捷性正在廣泛被應用到倉儲和配送、手術和食品加工中。Kindred 是一家機器人初創公司，它將計算機視覺、人工監督和機器學習的力量結合到其產品中，以幫助倉庫工作人員更高效、更準確地對貨物進行分類。

主題3：自主事物

諸如機器人、車輛或無人機之類的自主事物可以以更高的效率、清晰度和安全性來增強傳統的人工密集型體力任務。通過提高服務效率和透明度，他們還可以獨立工作或在網絡中協作，從而增強新一代沉浸式工作能力和客戶體驗。自主事物支持跨供應鏈的更安全、更高效和優化的流程和運營。

圖12顯示了倉庫無人機可以幫助您更好地管理庫存。根據【9】，在美國，25萬家制造廠和倉庫為 400 萬家零售店和電商平臺提供服務——所有這些業務都涉及庫存管理。

但在倉庫中，只有不到 10% 的人使用自動存儲和檢索系統 (AS/RS) 來管理和移動庫存。這意味著絕大多數人仍在使用需要大量占地面積（高房地產成本）和人力的貨架和其他存儲解決方案。

然而，這些業務中最靈活的是通過集成自動化來提升其現有流程的全部價值，從而提高他們的生產力，并無需巨額資本支出。在每個倉庫或零售店，都有增加價值的機會，好消息是機器人和無人機可以在3-6個月內實現回報（ AS/RS 系統需要5-10年）。

自動化之路不會一帆風順，也不會輕易被當下的供應鏈組織所接受。PINC【9】 在對涉及多行業高管進行民意調查時發現，企業三分之二的物流支出用于運輸，其余用于倉儲。這可能就是為什么這么多公司專注于自動駕駛汽車等創新的原因。

有趣的是，處在運輸過程中的庫存僅10%，而其余 90% 則位于制造工廠、配送中心或商店的貨架、拖車上。這告訴我們，公司仍然持有過多的庫存，而且他們不一定能很好地管理庫存水平，也還在缺貨、準確性差、庫存縮減壓力以及與無效庫存管理等相關問題中苦苦掙扎。

對于仍在使用剪貼板、電子表格和過時的手動電子閱讀器來跟蹤庫存的公司來說，是時候徹底清理現狀并加快實現由機器人、無人機等先進技術提供支持的庫存管理了。

3.3 智能主題

30%的受訪者認為決策速度和質量（緩慢、繁瑣、無效）是他們面臨的三大業務挑戰之一【6】。 釆用智能技術是提高決策速度和質量的關鍵舉措。

主題4：數字供應鏈孿生

數字供應鏈孿生 (DSCT) 是物理（通常是多企業）供應鏈的數字表示。它是本地和端到端 (E2E) 決策制定的基礎，可確保所有決策在整個供應鏈中橫向和縱向一致。通過與現實世界的連接，態勢感知能力大大增強，決策可以更快、更準確。

筆者對數字供應鏈孿生有多年的研究。有興趣的讀者請參看參考文獻中的【4】及【10-15】。總之，數字供應鏈孿生是數字供應鏈戰略性的新基建。按照高德納對新興供應鏈技術的預測，到2026年，約80%的組織將因未能整合其數字供應鏈孿生和控制塔計劃而遭受重大價值損失。對尋求數字增長的供應鏈組織，數字供應鏈孿生已經不是可有可無的、有更好的，而是必須擁有的能力。

可喜的是中國數字化領先的企業，如華為、美的、京東、阿里、準時達等都正在或已經釆用這項戰略性技術來改造傳統的供應鏈。研究報告[16]指出: ” 今天的供應鏈正變得復雜而脆弱。因此，供應鏈管理者需要創造和釋放智能供應鏈的價值。智能供應鏈需要連接性、可見性和敏捷性，并且需要集成化和智能化。數字孿生 (DT) 概念滿足了這些要求。因此，我們建議創建一個DT驅動的供應鏈（DTSC）作為智能供應鏈的創新和集成解決方案。”, 圖13描繪了京東的數字供應鏈孿生基的平臺框架。

圖13：京東的DTSC平臺框架（來源：【16】）

主題5：無處不在的分析

分析是提供報告、交互式數據可視化、高級分析和智能的功能，包括 ML 以及預測性和規范性分析。隨著數據可用性的不斷增長，現在可以應用 AI將數據轉換為信息和作為 DTSC一部分的更深入的見解。利用嵌入式或增強的分析能力。

數十年來，分析一直被用于幫助企業通過從已經收集的數據中獲得洞察力，來做出明智戰略和運營的決策。您可能已經在使用分析技術，來獲得特定業務流程或功能基于數據的反饋，并在未來使用這些反饋來優化業務流程。很明顯，在內部，分析可以很容易地找到聯系或趨勢并根據它們采取行動，但是當您在其他地方進行分析時呢？如何以及為什么在任何地方提供分析可以為您的企業帶來改變游戲規則的舉措？

眾所周知，現代數字供應鏈是一個復雜的網絡（見圖14）【17】，它由內外部的眾多參與者和他們的環境組成。僅僅是內部的分析是不能產生分析的價值，只有在全網絡上無處不在的分析，即包括外部的分析，例如天氣，環境，政治等的分析，才能產生分析的最大價值，這些包括：

獲得必要的洞察力以提供戰略和運營的決策，并將信息轉化為商業智能 (BI)改善供應鏈規劃：通過量化和分析來自客戶的數據，供應鏈分析能夠以相對可靠的方式預測未來需求，從而幫助制定適當的業務計劃。提高供應鏈的靈活性：分析幫助了解業務的關鍵方面：計劃準確性、訂單管理、采購、增加營運資金、降低供應鏈中的風險、識別關鍵趨勢并進行調整以實現靈活、精益的供應鏈。改善庫存管理：當制造商調查庫存過剩的原因并確定滯銷零件時，它可以做出改變。結果，它將滯銷庫存量減少了三分之一，備件收入增加了 3%，毛利率提高了 60% 以上。提高物流運輸效率：供應鏈物流和運輸集成分析解決方案可以幫助您：高效的貨物運輸帶來路線優化并降低不同運輸路線相關的成本更好的油耗和管理提高現場人員績效更好的倉庫操作貨運跟蹤和遠程管理減少延誤發現整個供應鏈的模式和趨勢，降低供應鏈中的風險提高人員配備或采購效率及價值3.4 彈性主題

46%的受訪者認為網絡復雜性是影響供應鏈組織實現其目標和目的能力的三大外部挑戰之一【6】。下面這幾項技術主題將有助于解決供應鏈網絡的復雜性和提高供應鏈網絡的彈性。

主題6：安全網格

安全網格是治理、協作和應用技術應用程序的結構化框架，從供應鏈內部編排，旨在確保供應鏈系統、工具、應用程序和人員始終安全可靠。

“供應鏈的安全性取決于其最薄弱的環節，”Klappich 說，“安全網格通過解決網絡、數字和數據構成的不斷變化的威脅關系，擁抱動態、互連和日益數字化的供應鏈的現實。” 圖15描繪了高德納網絡安全網格的完整架構。

圖15：高德納網絡安全網格的完整架構（來源：Gartner【18】）

圖15描繪的架構包括下面的幾個部分:

最外圈是各種應用、云、網絡中間圈是多種安全協議和系統形成的網格最內圈是其核心，它管理所有安全協議和系統，包括一個四層的安全管理架構：底層：安全分析和智能（Security Analysis and Intelligent）第二層：身份結構（Identity Fabric是一種架構設計方法，可作為定義或持續更新身份和訪問管理 (IAM) 的企業架構的基礎。 它是在 2018 年構思的。使所有相關企業身份能夠從任何地方訪問混合接入網絡|混合網絡環境中的每個相關服務。）第三層：集中策略和態勢管理（Centralized policy and posture management）頂層：儀表盤（Dashboards）

這個安全網格架構可與供應鏈控制塔集成，而作為它的安全架構部分。

主題7：生態系統合作

生態系統協作工具是數字技術和服務，可為人們創造協作工作環境并產生新的、持續的共享價值機會。大流行向供應鏈領導者表明，許多企業的供應鏈沒有與關鍵利益相關者建立基本的通信或數字連接，例如多層供應網絡或包裝網絡——這對決策產生了影響。

生態系統協作解決方案和服務建立了基礎網絡可視化和映射工具，以支持持續成熟，以推進跨人員、數據、機器、系統、流程和事物的實時數字連接。

傳統的客戶和供應商之間的單一聯系在危機情況下通常沒有足夠的彈性，因此供應鏈領導者必須通過增加更多合作伙伴和建立生態系統來應對這一挑戰。 然而生態系統提高供應鏈彈性和創造戰略價值的關鍵是生態系統的合作/協作，因為它有助于提高供應保證、預測準確率、庫存管理合理性，減少定單履約異常、提升流程合規性并提供對潛在供應鏈中斷的可見性，從而極大提高供應鏈彈性 。

據埃森哲的研究報告【19】，借助通用數字平臺，生態系統合作伙伴可以共享數據、根據需要擴大或縮小資產規模、進行內部和外部協作、加快決策制定——好處不勝枚舉，并正在迅速發生。近年來，大公司和大平臺之間的戰略合作伙伴關系增加了 18 倍。

惠普公司的領導者已將其供應鏈生態系統中的制造和物流合作伙伴以及客戶與 Hawkeye 控制塔聯系起來。該平臺提供近乎實時的全球貨運可視性、預測交貨日期，并識別客戶承諾的異常情況。此外，豐富的跨職能數據與高級分析相結合，有助于診斷問題的根本原因并確定績效改進的機會。迄今為止，該計劃已在改善客戶體驗的同時每年為公司節省超過 1600 萬美元。

主題8：可持續發展工具

可持續性工具是一系列不斷發展的應用程序、服務和功能，可以支持與可持續性、環境、循環經濟影響和授權指令相關的事件。它們提高了數字化、協作和可見性的水平，這通常對于將可持續發展計劃的逐步發展所需的流程和管理學科正規化至關重要。

Klappich總結道：“可持續發展的影響跨越整個價值鏈——從計劃、采購、制造、交付到服務領域。不投資支持廣泛的可持續發展目標和指標的工具，可能會對企業的品牌、形象和消費者價值認知產生重大影響，還有資產擱淺的風險，易受碳稅影響，對氣候相關的供應鏈中斷毫無準備——以及相應的股東價值”。

2022年7月12日至13日，Gartner 技術增長與創新會議討論了可持續發展技術。Gartner 研究副總裁安妮特?齊默爾曼 ( Annette Zimmermann ) 表示：“環境可持續性不能只是少數幾個行業的責任——如果要保護我們的氣候，可持續業務必須成為全球優先事項。” “向凈零（net-zero）經濟的過渡將與工業革命或數字革命一樣具有破壞性，需要新技術、商業模式、戰略和流程。”【20】

通往凈零未來的道路將為技術和服務提供商創造新的機會，開發支持可持續業務的基礎技術。Gartner表示，到 2025 年，三種新興的環境可持續性技術將被早期主流采用。這三種將對環境可持續性產生最直接影響的新興技術包括在下表中（來源：【20】）：

羅戈研究一直十分重視供應鏈的可持續發展研究，特別是近兩年對于供應鏈和物流的低碳和零碳轉型有深入的研究。【13】是國內行業發表最早的供應鏈零碳轉型綜合研究報告。報告中特別介紹了碳足跡的計算和軟件技術。接著羅戈研究又發表了2021中國低碳供應鏈物流創新發展報告【21】和2022中國低碳供應鏈物流創新發展報告【22】，并多次舉行峰會和直播。特別是羅戈自主開發的碳核算工具--LOGC，遵循GHGP框架體系和國內碳核算與報告指南要求，以排放系數法為底層匡算邏輯，涵蓋自有車、外包運輸及其他運輸業務、倉儲、包裝的碳排放核算，為供應鏈及物流企業碳管理奠定基礎。羅戈研究以LOGC為工具，聚焦碳戰略、碳核算、碳管理和雙碳報告，創建了羅戈碳管理方法論體系【22】，為供應鏈及物流企業提供全流程低碳轉型解決方案。

總結

本文首先回顧高德納關于供應鏈技術戰略之趨勢的研究，并指出8大頂級供應鏈技術主題與技術戰略之趨勢的研究的關聯和其特征。然后介紹2021年高德納的用戶對供應鏈技術需求的調查，它是產生8 大頂級供應鏈技術主題的源頭。最后逐一介紹和解讀了2022年及以后的8大頂級供應鏈技術主題。它們都是當今最具戰略性的供應鏈技術創新趨勢，它們不僅具有助力供應鏈數字化轉型的潛力，而且能培養供應鏈運營彈性的能力。因此，值得供應鏈組織關注，學習和實踐。供應鏈創新可以對人員、績效和行業產生積極影響。

參考文獻：

【1】Gartner 揭示 2022 年頂級供應鏈技術主題， Gartner，06/8/2022

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-06-08-gartner-reveals-the-top-supply-chain-technology-themes-in-2022

【2】唐隆基，Gartner 2021年八大供應鏈技術趨勢，羅戈研究，2021-06-28

【3】唐隆基，Gartner 2020年8大供應鏈技術趨勢，羅戈研究，2020-07-27

【4】唐隆基和潘永剛，《數字化供應鏈：轉型升級路線與價值再造實踐》,人民郵電出版社，2021年09月

【5】Dwight Klappich 和Christian Titze，The Gartner Top Supply Chain Themes for 2022 and Beyong, Gartner Webinars, 2022

【6】Gartner，2021 gartner Supply Chain technology user wants and needs (UWaN) Survey

【7】唐隆基，調整戰略并建立能力以加速供應鏈數字化變革-從自動化到自主：供應鏈的超自動化愿景，羅戈研究，2022-02-15

【8】Gartner，2020 年十大戰略技術趨勢：超自動化。2020 年 3 月發布（ID G00450634）

【9】Matt Yearling，倉庫機器人可以幫助您更好地管理庫存嗎？2018

https://www.robotics247.com/article/can_warehouse_robots_help_you_manage_inventory_better/pinc

【10】唐隆基，用現代數字智能控制塔改造你的供應鏈，羅戈研究院，2022-07-19

【11】唐隆基，潘永剛，和余少雯, 數字供應鏈孿生及其商業價值, 供應鏈管理，Vol.3, No.2，2022/2

【12】唐隆基，數字孿生趨勢，概念，技術及應用，湖南大學信息和軟件學院，2021年03月31日

【13】唐隆基，《供應鏈零碳轉型綜合研究報告》, 羅戈研究院，2021/03/29

【14】唐隆基，《數字供應鏈孿生研究報告》，羅戈研究院，2020/07/11

【15】唐隆基，數字孿生在物流中的應用趨勢——DHL《Digital Twins in Logistics（物流中的數字孿生）》解讀, 羅戈研究院，2019-08-01

【16】Lu Wang, Tianhu Deng, Zuo-Jun Max Shen, Hao Hu & Yongzhi Qi，Digital twin-driven smart supply chain（數字孿生驅動的智能供應鏈），工程管理前沿 V. 9、 頁面56–70 ( 2022 年)

【17】唐隆基，供應鏈協作網絡-供應鏈數字化的關鍵解決方案，羅戈研究院，2020-08-26

【18】Paul Shread，Cybersecurity Mesh, Decentralized Identity Lead Emerging Security Technology: Gartner，11-18-2021

【19】Arun K. Saksena等，Supply chain ecosystems: Moving from spoke to hub，Accenture， 04-27-2020

【20】Gartner Says Three Emerging Environmental Sustainability Technologies Will See Early Mainstream Adoption by 2025，07-12/13-2022

【21】2021中國低碳供應鏈物流創新發展報告，羅戈研究院和箱箱共用， 2021-08-25

【22】2022中國低碳供應鏈&物流創新發展報告，羅戈研究院， 2022-04-21

【23】The supply chain is the key to winning the fight against climate change，Accenture， 2022

作者 | 唐隆基

來源 | 羅戈研究