€EUR

Blogi
Blockchain in Supply Chains – A Systematic Review of Impacts, Benefits, and ChallengesBlockchain in Supply Chains – A Systematic Review of Impacts, Benefits, and Challenges">

Blockchain in Supply Chains – A Systematic Review of Impacts, Benefits, and Challenges

Alexandra Blake
by 
Alexandra Blake
10 minutes read
Logistiikan suuntaukset
Lokakuu 24, 2025

Käytännössä, interoperability across cross‑functional hubs reduces manual reconciliation; third-party networks show measurable velocity gains. They yield traceable provenance, faster recalls, risk signals that inform decision processes. Yet obstacles persist: regulatory gaps, data privacy concerns, legacy IT landscapes require alignment with governance grounds; a call for standardised data models, shared verifications plus reusable APIs grows stronger. gunasekaran notes friction from fragmented standards, which cause delays, cost escalation. This capacity helps detect anomalies earlier.

To maximize success, a phased adoption with a clear governance skeleton is right. Establish a cross-organizational body focusing on data obligations, approvals workflows, role-based access. A third-party risk assessment proves prudent before scaling; continuous detection of anomalies should trigger automatic alerts. Workforce development becomes a prerequisite: hands-on training, role rotations, dedicated data stewards sworn to protect sensitive details; which reduces leakage risks, improves compliance, raises overall readiness.

From a macro view, arguably the approach promises measurable gains in efficiency, resilience, transparency across value ecosystems; gunasekaran notes this aligns with a shifting economy toward data-driven logistics. The call centers on interoperable data contracts, verifiable credentials, plus shared testbeds to validate concepts quickly; mid-scale players should be prioritized, which supports urgent detection of fraud, better demand planning across the economy.

Practical implications for practitioners and decision-makers in supply chains

Recommendation: Provided governance blueprint should be piloted in two sectors with critical flow lines for emergency response, such as hurricane logistics; government authorities must lead the shared investments; start with a methodology that harmonizes eligibility criteria across suppliers, shippers, buyers; making governance more predictable; initiatives exist to guide rollout.

Action plan includes mapping existing lines of data capture; select a subset of suppliers to test; provide a cham-driven governance body with monthly reviews.

Use this approach to quantify shifting risk variables such as demand volatility, weather disruption including hurricane, regulatory changes; medicaid eligibility constraints in public programs; pfoa exposure risks in supplier networks.

Strategic decisions by decision-makers prioritize investments in digital governance platforms, select pilot partners based on capability ratings, ensure data privacy controls; each figure captures results to inform subsequent lines.

Describe success criteria: measurable improvements in traceability, quicker eligibility checks, lower carrying costs, closer collaboration across partners; provide a single shared dashboard to track variables and results.

Practical recommendation: adopt modular data contracts; leverage cham collaborations, medicaid-friendly programs to test eligibility models; use a figure to illustrate the investment path; pursue innovative prototypes.

Conclusion: cross-sector harmonization enables scalable results; shifting policies drive faster adoption; leadership commitment to shared initiatives yields tangible improvements.

consequently, this framework supports making data-driven decisions across sectors; visibility exists in real-time; guiding investments accordingly.

This approach continues to scale as more partners join.

Real-time traceability: enabling end-to-end provenance across networks

Adopt a real-time provenance layer linking partner networks via a shared data schema; enforce immutable logging, event-driven updates, clearinghouse coordination, cross-network visibility.

Define a minimal, fundamental data model covering production, transport, storage, quality checks, consumer-facing traceability; align with interoperable technologies to support global operations, driving improvement.

Target latency for updates: deviations surfaced within minutes; emit structured events to a distributed clearinghouse allowing participants to subscribe, filter, react.

Use-cases include nutrition-related products, clinical-trial data, medical devices; the system captures produced lot numbers, origin geolocation, supplier certifications.

Governance reduces negotiations friction via standardized data requests; enforce role-based access, tamper-proof logs, privacy controls.

issues observed include data gaps, mislabeling, delays during reconciliation; add automated exception handling, structured audit trails, robust verification routines.

dont rely on a single node; instead cultivate reuse across partners to lift ecosystem robustness, driving most improvements, reduction in waste.

Case references include hampshire datasets; beck insights; these illustrate robust provenance across category partners.

Technologies span distributed ledgers, cryptographic proofs, trusted hardware, data tokenization; robust interfaces, cross-domain vocabularies, giving decision-makers clearer insight.

Outcomes include improvement in trace accuracy, quicker recalls, reduced discrepancies, lower costs, stronger consumer trust.

Interoperability challenges: standards, data schemas, and cross-network compatibility

Interoperability challenges: standards, data schemas, and cross-network compatibility

Recommendation: Implement a modular interoperability stack anchored in open standards; conduct an assessment of existing schemas, publish a manifest of required fields, deploy bridging adapters that translate payloads across networks; establish a public progress webpage to track milestones.

Steps to accelerate progress include mapping data lines across systems; identifying whether schemas align; create a shared dictionary; locating data from origin, lifespan, accuracy, sources; pilots deploying bridges to demonstrate cross-network flow; outcomes feed executive decisions.

Key formats include JSON Schema for payload structure; RDF/OWL for semantics; GS1 identifiers for parties, vehicles, locations; adopt a single manifest listing required fields, data types, validation rules; establish mapping tables to translate payloads across networks; poet precision in naming conventions reduces ambiguity.

Governance should define roles for publishers, stewards, evaluators; publish regular analytic reports to measure accuracy, outcomes, reliability; avoid vendor lock in by sourcing multiple commercial providers; embed a best-in-class risk assessment with a living bias countermeasures plan.

Metrics include data accuracy at the origin; lifespan of deployed bridges; published outcomes; NASA-like reliability benchmarks; teams experiencing latency will be flagged; track lines-of-sight progress via a dedicated analytic webpage; use a pilot showing real-world value for 12 months; measure how many sources are integrated; ensure reproducibility.

Implementation should show tangible outcomes within 3 quarters; teams located at the origin of data streams begin identifying gaps in lines, fields; if schemas conflict, publish a revised manifest; fleets haven’t experienced disruption; a fair, staged rollout keeps vehicles moving; steps align with aggressive milestones supposed to be met; published analytic dashboards track progress; a bess assessment demonstrates that the approach is practical for commercial ecosystems; NASA-grade quality can be approached via rigorous testing, independent audits; a transparent webpage gathers sources, shows outcomes, explains the lifespan of deployed adapters; show metrics to support executive decisions.

Smart contracts and automated workflows: from promises to enforceable actions

Recommendation: initiate a phased pilot positioned to prove enforceability in high‑risk domains; especially where data fidelity is critical, configure a contract layer triggering shipments, payments, or access rights upon verified data, upon machine‑readable rules.

Architecture blueprint: adopt a modular stack with on‑chain enforcement; off‑chain verifications via trusted oracles; automated workflows hosted in installations across sites; operators manage throughput, monitors, exceptions with auditable logs; analytics intelligence supports anomaly detection.

Data governance: define business terms clearly; deploy cryptographic proofs; articulate measured efficacy across workflows; minimize opaque stages; provide a scenario table showing a match; observed outcomes; differences captured; data gaps unable to be filled identified.

Risk management: appoint host organizations; set access permissions for operators; limit role escalation; schedule extended monitoring windows; define lifespan of configurations; build incentives for compliance; craft response playbooks for patterns such as late deliveries or mismatched certificates.

Case note: in americas, chemotherapy materials including blood products; controlled substances require precise traceability; these installations show notable reductions in cycle durations; auditors asked for transparent traceability proofs; opaque data views minimized by design; the situation positions hosts against a spectrum range of risk.

Practical steps: start with a small extended scope across areas such as order release, quality checks, payment execution; measure lifespan of deployed flows; iterate based upon feedback from users; include a feedback loop; also incorporate user training.

Conclusions: the spectrum of use cases suggests incremental gains; by aligning incentives; matching terms; ensuring robust host governance; expected outcomes include reductions in manual effort; improved data integrity; extended lifespan of automated workflows; past lessons havent revealed universal feasibility; practical paths exist; a pragmatic assessment of feasibility in diverse areas.

Aspect Guidance KPIs
Data integrity Use verifiable data feeds; cryptographic proofs; oracle diversification Data availability rate; mismatch rate
Governance Define host roles; publish terms; separate duties Audit findings; incident response time
Lifecycle Track lifespan of installations; decommission criteria Käyttöaika; korvausviive
Healthcare case Aineiden, verituotteiden jäljitettävyys; sääntelyn noudattaminen; nämä asennukset osoittavat merkittäviä sykliaikojen lyhenemisiä; sameat datanäkymät minimoitu suunnittelulla; tilannesijainnit asettavat hostit riskien spektrihaarukkaan. Merkittäviä vähennyksiä; vaatimustenmukainen tila

Yksityisyys, turvallisuus ja hallinta: avoimuuden ja valvonnan tasapainottaminen jaetuissa pääkirjoissa

Yksityisyys, turvallisuus ja hallinta: avoimuuden ja valvonnan tasapainottaminen jaetuissa pääkirjoissa

Tee yksityisyydensuojasta suunnittelukriteeri alusta alkaen; toteuta porrastettu hallintamalli, jossa on selkeät käyttöoikeudet, tietojen minimointi ja tarkastettavat jäljet; tasapainota avoimuus ja kontrolli. Muodosta monialainen kumppanuus edellä mainittujen hallinnollisten osastojen kanssa tietoturvallisuudesta, yksityisyydensuojasta, ohjelmista ja tiedonhallinnasta. Nstc-linjaiset käytännöt formalisoitu, selkeillä rajoituksilla tietojen altistumisesta; käyttöoikeudet tarkistetaan 90 päivän välein.

Yksityisyydensuojamekanismit: Salaus levossa; Salaus siirrettäessä; Tietojen peittäminen; Valikoiva paljastus nollatietotodisteiden avulla, jos mahdollista. Tietojen minimointisäännöt; Roolipohjainen pääsynhallinta; Avaintenhallinta laitteistosuojausmoduulien avulla. Tiedolle, joka kulkee lohkoketjuun perustuvissa verkoissa, sovellukset vastaavat turvallisen alustan ulkopuolista tallennusta eri tilanteissa; Rakennetut palautusmenettelyt on valmisteltu etukäteen tietoturvaloukkauksia varten. Samankaltaiset teknologiat hajautetuissa pääkirjoissa vaativat yhtenäisiä yksityisyydensuojaohjeita.

Tietoturvan hallinta: jatkuvat riskien arvioinnit; poikkeamien tunnistus; valmiussuunnitelmat tapauksissa; tapahtumalokit arkistoitiin; tietoturvaloukkauksien simuloinnit; mainittujen sopimusten noudattaminen; tasapuolinen pääsy eri osioihin; kehys, jota tukevat poikkialaiset sopimukset; vertailuarvot vähentävät merkittävästi riskialtistusta.

Kyvykkyyden kehittäminen: ohjelmat henkilöstölle eri sektoreilla; monialaiset vaihdokset; jäsennellyt pöytäharjoitukset; kumppanien palautekanavat; oikeudenmukainen osallistuminen; nstc-standardin mukaiset koulutusmateriaalit julkaistu yllä mainituissa osioissa. Yksityisyydensuojatoimien happotesti sisältää vasteajan; tietojen altistumismäärät; palautumisvalmiuden. Budjettimenokontrollit seuraavat kokeilujen menoja; suorituskykymittarit ohjaavat laajentumista.

ROI, kustannusmallit ja vaiheittaiset käyttöönotostrategiat pilottien skaalaamiseksi

Suositus: Aloita 6 kuukauden pilottiohjelma yhdessä solmussa, keskittyen yhteen tuoteperheeseen; mittaa ROI dollarisäästöinä aikaan; seuraa väärennösten vähenemistä; tarkkaile toimitusajoissa tapahtuvaa parannusta; varmista johdon tuki hankinta-, operatiivisesta, IT-osastosta koostuvan johtoryhmän kautta; pidä yllä tiivistä liiketoimintasuunnitelmaa, jota päivitetään viikoittain. Tämä tekee mallista joustavan paineen alla.

theres little room for wasted steps; situation requires clear metrics; everyone benefits from quick wins; waves of adoption rise as results become observable; limits exist in data quality; pressures from cost cuts; times to value shrink; ozone considerations push for greener routes; entering new market segments remains sensitive; unpopular choices may appear, requiring disciplined governance; mcls architecture supports extended deployment across sites; while margins remain tight, optimization remains critical. Whose governance ensures alignment across teams; procurement, operations, IT.

  • ROI-mittarit: takaisinmaksuaika tyypillisesti 12–18 kuukautta; suorat dollarin säästöt solmua kohti 50 000–200 000 vuosittain; väärennökset vähenevät 100 000–350 000; kokonaisarvo 150 000–550 000; merkittäviä ROI-tapahtumia keskisuurilla asiakkailla; käyttöönottoon liittyvät aallot nopeuttavat; aika täyteen arvoon lyhenee vaiheittaisen käyttöönoton myötä.
  • Kustannusmallit: CapEx sensoreille; laitteille; yhdyskäytävälaitteistolle; OpEx pilvipalvelimille; datan tallennukselle; jatkuvalle ylläpidolle; dataintegraatiokustannuksille; henkilöstön aika hallinnolle; koulutukselle; tietoturvalle; mcls-arkkitehtuuri tukee laajennettua käyttöönottoa paikkojen välillä.

Kenen hallinto varmistaa yhdenmukaisuuden tiimien välillä; hankinta, toiminta, IT.

  1. Vaihe 1: Pilotti yhdessä solussa; laajuus: yksi tuoteperhe; kesto: 8–12 viikkoa; vaatimukset: puhdas data; vakaa hallinta; vastuuhenkilö: operatiivisen toiminnan johtaja; tulokset: havaittavia sykliaikojen lyhenemisiä; väärennösten tarkistus parantunut; merkittävä parannus toimitusajoissa; uusien toimittajatyyppien käyttöönotto rajattu riskin minimoimiseksi; otsonittomia pakkauspilottia.
  2. Phase 2: Laajennettu pilottivaihe; laajuus laajenee kahteen–kolmeen laitokseen; tuotteet laajennetaan; kesto: 4–6 kuukautta; vaatimukset: datan yhdenmukaisuus eri sivustoilla; käyttöoikeuksien hallinta; vastuuhenkilö: logistiikan varatoimitusjohtaja; tulokset: mitattavat tehokkuuden parannukset; parannettu jäljitettävyys; vähentynyt yhteentörmäyksen riski synkronoitujen aikaleimojen ansiosta; yhteiskunnalliset tukikanavat määritetty pienemmille toimittajille tarpeen mukaan.
  3. Vaihe 3: Yrityksen käyttöönotto; laajuus kansainvälinen; kesto: 9–12 kuukautta; vaatimukset: skaalautuvat mcls; hallintomalli; muutoshallinta; vastuuhenkilö: tietojohtaja; tulokset: systeeminen tehokkuus; ROI moninkertaistuu; uusille markkinoille siirtyminen arkipäiväistyy; riskienhallinta kattaa sotilaallisen tason tietoturvastandardit; ympäristöystävälliset kuljetusvaihtoehdot; pidennetty rahoituksen lisäys varmistaa pitkän aikavälin resilienssin.