在過(guò)去的二十年里，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到了廣泛采用。電子郵件、網(wǎng)上購(gòu)物、在線訂票、下載音樂(lè)和視頻以及其他類似的事情已經(jīng)成為常態(tài)。換句話說(shuō)，我們的生活已經(jīng)被數(shù)字化了。網(wǎng)上數(shù)字化的快速發(fā)展，人們可能已經(jīng)想象到了物流行業(yè)的原始。然而，物流業(yè)也跟上了潮流，盡管速度很慢。每天都有超過(guò)數(shù)億份包裹和文件送達(dá)，就是證明。

  01

  什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型?

  當(dāng)一個(gè)行業(yè)在業(yè)務(wù)的各個(gè)方面采用數(shù)字化時(shí)，它就經(jīng)歷了一次數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  速度和時(shí)間是物流業(yè)務(wù)效率的關(guān)鍵因素。隨著不同行業(yè)的快速數(shù)字化，這些因素對(duì)物流行業(yè)變得更加重要。數(shù)字化的采用帶來(lái)了更快、更精簡(jiǎn)、更高效的物流轉(zhuǎn)型。隨著自動(dòng)化服務(wù)的可用性，這些變化的采用現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都快。

  什么導(dǎo)致物流行業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?

  到 2027 年，全球物流行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出預(yù)計(jì)將達(dá)到 846 億美元。它對(duì)于跨國(guó)公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略來(lái)說(shuō)是必不可少的，這些跨國(guó)公司在跨國(guó)經(jīng)營(yíng)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)。

  后臺(tái)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)輸流程正在變得數(shù)字化，以提高端到端的可見(jiàn)性。自動(dòng)化、無(wú)紙化提單和實(shí)時(shí)運(yùn)費(fèi)等方法顯著提高了效率。

  大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、區(qū)塊鏈和云計(jì)算正在推動(dòng)現(xiàn)代數(shù)字化轉(zhuǎn)型，取代 打印機(jī)和傳真機(jī)等舊技術(shù)。這使物流組織能夠更快地接收?qǐng)?bào)價(jià)并生成查詢。

  物流的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來(lái)源于速度和時(shí)間。在技術(shù)革命的支持下，B2B 和 B2C 客戶都被慣壞了，每個(gè)人都希望他們的包裹和交付能夠更快。

  高度互聯(lián)的商業(yè)世界創(chuàng)造了實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)。從產(chǎn)品開(kāi)發(fā)到客戶服務(wù)，一切都是實(shí)時(shí)發(fā)生的。

  由于自動(dòng)化和物聯(lián)網(wǎng)，供應(yīng)鏈在全球范圍內(nèi)變得敏捷。這種效應(yīng)在冷鏈中更為明顯。冷鏈?zhǔn)窃跍囟仁芸氐沫h(huán)境中運(yùn)輸藥品和疫苗、冷凍和新鮮蔬菜、化學(xué)品等敏感物品的供應(yīng)鏈。延誤會(huì)給冷鏈帶來(lái)沉重的代價(jià)，因?yàn)檫@些商品中的大多數(shù)都是易腐爛的。

  物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化在很大程度上解決了冷鏈的這個(gè)問(wèn)題。現(xiàn)在，可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)鏈路對(duì)整個(gè)物流鏈進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。您可以通過(guò)基于傳感器的技術(shù)實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)。同樣，您可以跟蹤和維護(hù)冷鏈中所有環(huán)節(jié)的環(huán)境狀況，以防止貨物變質(zhì)和損失。

  物聯(lián)網(wǎng)如何幫助冷鏈：通過(guò)傳感器技術(shù)收集實(shí)時(shí)溫度、濕度和位置數(shù)據(jù)，識(shí)別延誤或損壞情況以及即時(shí)補(bǔ)救措施，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深度分析優(yōu)化效率，增強(qiáng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和成本效益，由于最佳的溫度和濕度維護(hù)，減少浪費(fèi)。

  02

  整個(gè)物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

  1、消費(fèi)品行業(yè)

  全球的流行病毒和多變的消費(fèi)者行為并沒(méi)有讓消費(fèi)品行業(yè)變得痛苦，公司發(fā)現(xiàn)在逆境中保持創(chuàng)新舉步維艱。

  2020 年的一項(xiàng)研究表明，40% 的小企業(yè)無(wú)法在災(zāi)難中幸存下來(lái)。幸運(yùn)的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使組織在面對(duì)黑天鵝事件時(shí)變得更有彈性。

  行為分析和以客戶為中心：企業(yè)可以利用客戶動(dòng)態(tài)、路徑分析、群組分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)跟蹤跨平臺(tái)的用戶行為，使整個(gè)客戶購(gòu)物旅程可視化。

  物聯(lián)網(wǎng)集成供應(yīng)鏈：通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)形成網(wǎng)絡(luò)的物理設(shè)備通常被稱為物聯(lián)網(wǎng) (IoT)。它們可以促進(jìn)車隊(duì)管理和最后一英里交付，加速需求評(píng)估和預(yù)測(cè)性維護(hù)，擴(kuò)大冷鏈監(jiān)控，提高透明度和可見(jiàn)性，并改進(jìn)實(shí)時(shí)庫(kù)存跟蹤和管理。

  2、車隊(duì)管理

  預(yù)防性維護(hù)、路線/燃料優(yōu)化、車隊(duì)跟蹤和地理圍欄等功能可以顯著降低成本和時(shí)間并提高利用率。分析報(bào)告、分析指標(biāo)和KPI衡量 可以最大限度地提高利潤(rùn)和生產(chǎn)力，并提高流程效率。

  良好的車隊(duì)管理軟件利用分析指標(biāo)、車隊(duì)安全、維護(hù)報(bào)告和駕駛員詳細(xì)信息來(lái)監(jiān)控車隊(duì)，確保安全駕駛。

  3、公共部門(mén)公司

  為了提高盈利能力、生產(chǎn)力和效率，公共部門(mén)公司可以使用分析、大數(shù)據(jù)管理、流程自動(dòng)化、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈。

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于政府組織應(yīng)對(duì)繁文縟節(jié)、官僚主義和陳舊的基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。

  4、運(yùn)輸設(shè)備和裝載設(shè)備

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型可幫助物流公司實(shí)時(shí)跟蹤貨物運(yùn)輸，從而確定需要改進(jìn)的領(lǐng)域并提高效率。它還使他們能夠優(yōu)化旅行路線，解決可預(yù)見(jiàn)的延誤，并在發(fā)生事故或車輛丟失時(shí)實(shí)時(shí)警示。

  03

  運(yùn)輸與物流的數(shù)字化轉(zhuǎn)型類型

  以下是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的四種主要類型：

  1、過(guò)程自動(dòng)化

  供應(yīng)鏈和物流公司經(jīng)常使用機(jī)器學(xué)習(xí)、API、分析和數(shù)據(jù)重塑業(yè)務(wù)流程，以減少周期時(shí)間、提高質(zhì)量和降低成本。

  機(jī)器人流程自動(dòng)化 (RPA) 等技術(shù)可以簡(jiǎn)化后臺(tái)流程，包括訂艙，查詢運(yùn)價(jià)，托書(shū)錄入，會(huì)計(jì)，法律等。

  2、商業(yè)模式轉(zhuǎn)型

  在一些行業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在徹底改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式。它正在改變企業(yè)如何為客戶提供價(jià)值的基本部分。

  3、服務(wù)領(lǐng)域拓展

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助公司使用新技術(shù)重新定義產(chǎn)品和服務(wù)，模糊行業(yè)界限。

  4、文化/組織轉(zhuǎn)型

  為了使長(zhǎng)期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功，組織必須在思維方式和文化上進(jìn)行范式轉(zhuǎn)變，將分散的決策流程和靈活的工作流程納入日常運(yùn)營(yíng)。

  04

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型可幫助物流公司加速創(chuàng)新、做出更好的決策、在整個(gè)旅程中吸引客戶、將靈活性納入其組織結(jié)構(gòu)并提高自動(dòng)化程度。

  電子商務(wù)技術(shù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、人工智能 (AI) 和供應(yīng)鏈數(shù)字孿生等技術(shù)幫助企業(yè)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  數(shù)字孿生可使數(shù)百個(gè)物流位置、資產(chǎn)、庫(kù)存和倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行虛擬展示，可使用高級(jí)分析和人工智能來(lái)模擬供應(yīng)鏈的性能，包括導(dǎo)致漏洞和風(fēng)險(xiǎn)的所有復(fù)雜性。

  區(qū)塊鏈允許將物流提供商、航運(yùn)公司和承運(yùn)人等不同的業(yè)務(wù)流集成到一個(gè)平臺(tái)中。供應(yīng)鏈可以使用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行機(jī)械和技術(shù)維護(hù)、庫(kù)存控制、車隊(duì)跟蹤和改善倉(cāng)庫(kù)管理。

  人工智能和分析有助于解決供應(yīng)鏈中的治理挑戰(zhàn)，以及長(zhǎng)期存在的數(shù)據(jù)孤島，從而提高分散和遠(yuǎn)程利益相關(guān)者之間的可見(jiàn)性和集成度。電子商務(wù)集成創(chuàng)建了互聯(lián)系統(tǒng)，使物流服務(wù)提供商能夠高效運(yùn)營(yíng)并提供無(wú)縫的客戶體驗(yàn)。

  05

  大數(shù)據(jù)在解決復(fù)雜物流挑戰(zhàn)中的作用

  在 2018 年德勤報(bào)告中，41% 的受訪者表示自動(dòng)化、機(jī)器人和人工智能正在越來(lái)越多地改變工作方式。2016 年麥肯錫報(bào)告顯示，大數(shù)據(jù)分析將有助于解決當(dāng)前和未來(lái)的復(fù)雜供應(yīng)鏈問(wèn)題。

  大數(shù)據(jù)分析的使用可以幫助管理道路和交通擁堵。例如，在全球主要城市，通行費(fèi)稅收入用于分析高峰時(shí)段的交通。大多數(shù)通行費(fèi)收入是在高峰時(shí)段通過(guò)的通行費(fèi)稅產(chǎn)生的。這減少了交通擁堵，因?yàn)槿藗冊(cè)诖似陂g不需要使用或避免使用高速公路。空中交通也可以通過(guò)類似地跟蹤 GPS 數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化。

  公司可以通過(guò)跟蹤和分析不同年份的物流成本來(lái)優(yōu)化其物流和運(yùn)輸成本。由于不同時(shí)期的運(yùn)輸成本不同，公司可以確定時(shí)期并安排這些時(shí)期的運(yùn)輸需求。這對(duì)于不處理易腐爛物品的公司特別有用。

  回程期間的空卡車旅行是物流行業(yè)的一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤可以大大提升物流效率。根據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇的評(píng)估，物流占全球排放量的 13%。人工智能和大數(shù)據(jù)跟蹤可以幫助減少排放和減少能源消耗。此外，物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)進(jìn)步正在幫助開(kāi)發(fā)更環(huán)保的自動(dòng)卡車和無(wú)人機(jī)。

  大數(shù)據(jù)正在幫助解決的其他一些挑戰(zhàn)是：基于當(dāng)前卡車狀態(tài)的交貨預(yù)測(cè)，現(xiàn)在通過(guò)實(shí)時(shí) GPS 跟蹤器跟蹤卡車的移動(dòng)。這有助于物流公司密切關(guān)注他們的貨物，并告知他們客戶預(yù)計(jì)的交貨時(shí)間。

  卡車司機(jī)預(yù)約安排

  自古以來(lái)，司機(jī)的可用性問(wèn)題就一直困擾著物流行業(yè)。COVID-19 大流行只會(huì)加劇這個(gè)問(wèn)題。鑒于此，技術(shù)提供了巨大的幫助。由于供應(yīng)鏈的所有環(huán)節(jié)都是可追蹤的，安排司機(jī)預(yù)約變得更加容易。使用人工智能驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈預(yù)約調(diào)度程序可以幫助組織和司機(jī)跟蹤他們的交付情況。此外，技術(shù)還幫助物流公司在某些地形上使用無(wú)人駕駛卡車。卡車編隊(duì)系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化將多輛卡車同步成一個(gè)車隊(duì)，并允許無(wú)人駕駛。

  倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化

  在傳感器技術(shù)和大數(shù)據(jù)的幫助下，庫(kù)存跟蹤和倉(cāng)庫(kù)維護(hù)現(xiàn)在變得更加容易。自動(dòng)化技術(shù)可以幫助倉(cāng)庫(kù)應(yīng)對(duì)運(yùn)輸挑戰(zhàn)并更好地準(zhǔn)時(shí)交貨。倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人可以提高倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù)的速度和準(zhǔn)確性。

  避免延遲罰款

  延遲交貨需要在物流行業(yè)處以巨額罰款。通過(guò)在整個(gè)供應(yīng)鏈中整合大數(shù)據(jù)，物流公司可以有效地跟蹤貨物的位置和時(shí)間。建議使用傳感器技術(shù)來(lái)跟蹤和維護(hù)油耗、加油、輪胎氣壓和定期維護(hù)訪問(wèn)。因此，可以避免供應(yīng)鏈中的延遲并優(yōu)化速度以提高物流效率。

  06

  物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)案例

  人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)了物流和供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。以下是他們幫助實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)：

  1、物流中的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)

  United States Cold Storage Inc. (USCS) 是北美第三大公共冷藏倉(cāng)儲(chǔ) (PRW) 物流供應(yīng)商。它在美國(guó) 13 個(gè)州的 43 個(gè)設(shè)施中運(yùn)營(yíng)，提供超過(guò) 3.3 億立方英尺的溫控配送空間和倉(cāng)儲(chǔ)。

  每八天，卡車司機(jī)就會(huì)記錄超過(guò) 70 小時(shí)的駕駛時(shí)間。卸載拖車所需的時(shí)間會(huì)對(duì)司機(jī)的服務(wù)時(shí)間產(chǎn)生不利影響。它還影響已冷藏食品的安全性，因此將產(chǎn)品從卡車高效轉(zhuǎn)移到倉(cāng)庫(kù)至關(guān)重要。

  此外，這些大型卡車在閑置時(shí)會(huì)燃燒大量化石燃料，損害環(huán)境。此外，沃爾瑪?shù)却笮土闶凵虒?duì)未能完全或按時(shí)交付訂單的承運(yùn)商處以重罰。

  因此美國(guó)冷庫(kù)正在尋找一種解決方案，該解決方案有助于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)為承運(yùn)人提供服務(wù)所需的時(shí)間及其到達(dá)時(shí)間，從而促進(jìn)預(yù)約安排。不幸的是，接送延誤、多變的天氣和機(jī)械問(wèn)題使調(diào)度變得困難。

  United States Cold Storage 與 Gramener 接洽，后者是一家以設(shè)計(jì)為主導(dǎo)的數(shù)據(jù)科學(xué)組織，該組織構(gòu)建自定義數(shù)據(jù)和 AI 解決方案以改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，以開(kāi)發(fā)針對(duì)其問(wèn)題的智能和預(yù)測(cè)性解決方案。

  Gramener 開(kāi)發(fā)了智能預(yù)約調(diào)度程序 (IAS)，這是一個(gè)直觀的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序。它使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)化承運(yùn)人預(yù)約，確保調(diào)度的準(zhǔn)確性和充足的人員配備。

  IAS 部署在 26 個(gè) USCS 設(shè)施中，每天可以安排約 650 次預(yù)約，將周轉(zhuǎn)時(shí)間減少多達(dá) 15%。

  2、物流中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)

  由保險(xiǎn)代理人進(jìn)行人工審計(jì)以評(píng)估汽車損壞可能是一個(gè)乏味且昂貴的過(guò)程。Gramener 的主要客戶之一，一家汽車保險(xiǎn)公司，希望將這一流程自動(dòng)化，以加快理賠速度。

  該公司希望遵守社交距離規(guī)范，遠(yuǎn)程檢測(cè)汽車損壞并從多個(gè)角度進(jìn)行分析。

  Gramener 通過(guò)使用先進(jìn)的邊緣部署機(jī)制訓(xùn)練分類模型，消除了人為干預(yù)的需要。這個(gè)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型被轉(zhuǎn)換為 TensorFlow lite 并整合到一個(gè)可以對(duì)來(lái)自攝像頭的實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行分類的 Android 應(yīng)用程序中，該模型的推理時(shí)間僅為 2 秒，準(zhǔn)確率達(dá)到了驚人的 97%。

  3、國(guó)際物流和貨代中的自動(dòng)化，智能化和可視化方案

  來(lái)自中國(guó)上海的初創(chuàng)企業(yè)趨研科技就是NLP技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)秀代表，DocuAI Capture系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別提取校核收到的國(guó)際物流單據(jù)，包括倉(cāng)庫(kù)單據(jù)，發(fā)票，提單，箱單，托書(shū)，VGM等等，通過(guò)高數(shù)量樣本訓(xùn)練，準(zhǔn)確率可以高達(dá)95%，單證處理效率提升70%以上。

  另外DocuAI RPA已經(jīng)可以自動(dòng)化許多國(guó)際物流貨代的操作流程，譬如自動(dòng)訂艙，譬如在船東網(wǎng)上查取運(yùn)價(jià)，利用軟件機(jī)器人在船東網(wǎng)站的操作，可以實(shí)時(shí)獲得數(shù)百條航線，數(shù)十家船東的運(yùn)價(jià)，并以標(biāo)準(zhǔn)格式發(fā)送到客戶的系統(tǒng)，省去人工不斷查詢，下載和整理的工作。

  DocuAI Argus是趨研科技開(kāi)發(fā)的國(guó)際貨物查詢或者集裝箱查詢方案，Argus通過(guò)和六十家主流船東API接口打通，可以實(shí)時(shí)查詢您的國(guó)際貨物位置和狀態(tài)，高達(dá)三十多個(gè)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)提供船期查詢，港口計(jì)劃查詢和航空貨物查詢。

  4、物流轉(zhuǎn)型的技術(shù)趨勢(shì)：

  自動(dòng)駕駛汽車和無(wú)人機(jī)：梅賽德斯-奔馳的自動(dòng)駕駛卡車和亞馬遜的送貨無(wú)人機(jī)已經(jīng)處于測(cè)試階段。雖然它們?nèi)詻](méi)有成為日常現(xiàn)實(shí)，但這一天可能并不遙遠(yuǎn)。機(jī)場(chǎng)航站樓、港口和倉(cāng)庫(kù)都有叉車，倉(cāng)庫(kù)使用機(jī)械臂。隨著卡車隊(duì)列系統(tǒng)已經(jīng)在進(jìn)行中，無(wú)人駕駛車輛可能很快就會(huì)成為日常現(xiàn)實(shí)。

  自然語(yǔ)言處理 (NLP)：在 NLP 的幫助下，公司可以跟蹤發(fā)票信息。組織可以通過(guò)密切關(guān)注財(cái)務(wù)處理來(lái)避免許多財(cái)務(wù)錯(cuò)誤。這有助于有效的貨運(yùn)管理。

  運(yùn)輸中的區(qū)塊鏈：區(qū)塊鏈技術(shù)為客戶提供透明度，因?yàn)樗麄兛梢钥吹矫恳徊浇灰祝虼耍蛻艨梢粤私庹麄€(gè)運(yùn)輸過(guò)程。區(qū)塊鏈還可以防止欺詐或貨物丟失，防止延誤，提供可提高成本和時(shí)間效率的智能合約，并提供第三方物流 (3PL) 確認(rèn)。

  云計(jì)算：借助基于云的系統(tǒng)，物流供應(yīng)商可以獲得更便宜的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和增強(qiáng)的計(jì)算能力。他們可以存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)，從而提高緊急情況發(fā)生時(shí)的響應(yīng)時(shí)間。

  智能汽車：借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，車輛現(xiàn)在變得更加智能。他們可以預(yù)測(cè)復(fù)雜的轉(zhuǎn)彎，避免對(duì)面的危險(xiǎn)，并區(qū)分步行的人和不同類型的車輛。這可以防止高達(dá) 80% 的事故發(fā)生，并幫助駕駛員跟蹤燃油、剎車使用和速度。

  07

  物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)

  1、復(fù)雜的流程、結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，不幸的是，組織有時(shí)在沒(méi)有完全了解其范圍和結(jié)果的情況下實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  供應(yīng)鏈通常涉及跨公司和跨職能流程。為了產(chǎn)生有影響力的結(jié)果，在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)必須考慮這些過(guò)程的背景。

  2、財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)

  數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不總能帶來(lái)立竿見(jiàn)影的回報(bào)或收益。它的成功往往是長(zhǎng)期的，因此很難證明投資商業(yè)案例的合理性。此外，量化數(shù)字化的好處并不總是那么容易。

  此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢(shì)在供應(yīng)鏈中分布不均，有時(shí)很難說(shuō)服可能無(wú)法直接從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中受益的利益相關(guān)者參與這一過(guò)程。

  3、員工資格和技術(shù)能力

  新技術(shù)每天都在增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，精通自身業(yè)務(wù)的同時(shí)，保持對(duì)數(shù)字化技術(shù)的跟進(jìn)十分困難，供應(yīng)鏈專業(yè)人員不是 IT 專家。因此，技術(shù)知識(shí)必須與他們的職能專長(zhǎng)相結(jié)合，才能使數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功。

  4、IT 安全和數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題

  數(shù)據(jù)隱私和安全漏洞被認(rèn)為是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。如果供應(yīng)鏈中最薄弱的環(huán)節(jié)受到攻擊，可能會(huì)影響連接的網(wǎng)絡(luò)。

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