Top 10 Future Trends in Supply Chain Management for 2025 and Beyond

采用统一的、数据驱动的 system 至 mitigate costs 并加强采购、制造和物流方面的韧性，消除阻碍决策的孤岛效应。.

这些 three topics 映射到 three levels 能力：战略规划、实时执行和持续改进。这一框架有助于团队协调 KPI、预算和治理。 networks involved.

人工智能、自动化和数字孪生的发展实现了更精确的需求感知、更快速的重新规划和更强的韧性 networks. 自动化拣选和堆垛有望实现 20–40% 的仓库吞吐量提升，而运输计划通常可在试点项目中减少 10–15% 的空驶里程。.

使用 methods 诸如使用数字孪生的情景规划、供应商风险评分和自主运营，这 book-样式框架 构成 一条切实可行的道路。从...开始 basic 自动化并逐步添加 advanced 分析以进行管理 complex networks 按设计，追求 excellence 合作完成。参见 figure 1 为全局观，并使用三个核心 topics 锚定你的路线图。.

3SC SCAI 与 2025 SCM 趋势：实用路线图

立即采用3SC SCAI框架，以协调数据、人员和行动；此举可缩短周期，并提高采购、供应和分析决策的准确性，从而有助于形成更好的利润率。.

本计划考察三种执行模式，并整合各主题的必做事项，以应对破坏性事件，提高韧性并降低风险敞口。它依赖于多个框架，并整合来自ERP、WMS、TMS和供应商反馈的数据，为所有利益相关者创建一个易于理解的数据模型。立即采取行动，启动为期6周的试点项目，以验证两种商品类别上的模型。常见的挑战包括数据质量差距、变革阻力和供应商产能限制。.

1. 治理与数据对齐：创建跨职能指导小组，标准化主数据，并实施统一的数据模型。在60天内，发布一份包含服务水平、准时交货和总落地成本的供应链健康单一记分卡。目标：将数据周期减少40%，并在整个供应链中的正确位置启用行动。.
2. 采纳和扩展框架：实施与您现有 ERP 和云平台兼容的规划、执行和分析框架。确保每个框架都有明确的负责人和服务水平协议 (SLA)；确定季度审查的节奏，以检查与利润目标和客户承诺的一致性。.
3. 整合数据源：构建连接器和数据湖，整合 ERP、WMS、TMS、供应商门户和 IoT 传感器。建立数据质量关口和实时仪表板。这种整合为采购决策和货物运输提供近乎实时的可见性。.
4. 采购策略和货物流动：多元化供应商，考虑对战略品类进行近岸外包，并进行供应商风险评分。目标是在 12 个月内将总落地成本降低 15–20%，并保持核心 SKU 至少 98% 的准时交货率。.
5. 中断准备和波动管理：开发针对需求、供应和物流冲击的场景模板。预定义触发器、行动手册和自主行动，以在波动激增时最大限度地缩短周期时间；跟踪对服务水平和利润率的影响。通过预先批准的供应商产能和备用路线，为颠覆性事件做好准备。.
6. 利润保护和成本控制：按产品系列绘制成本服务地图，优化包装，实施运费和关税优化。通过更明智的采购和路线优化，设定一年内实现5-8%利润率提升的目标。.
7. 组织和合适的岗位：建立跨职能小组，负责规划、采购和分析。投资技能提升并轮换人才，以减少知识孤岛；明确决策权和升级路径，以加快行动。.
8. 测量和持续改进：使用三个仪表板来检查运营效率、供应商绩效和财务影响。安排30天、60天和90天的审核，以确保各项举措产生预期的影响，并根据需要调整方向。.

在2025年，颠覆性技术和人工智能驱动的预测将重塑供应链运营。该路线图有助于驾驭这些转变、提高可见性，并通过团队间都能理解的供应链，将财务与运营相结合。通过采取这些措施，您可以在保护利润率的同时，提高韧性和增长。这种方法已帮助团队更快地采取行动，并在波动期间维持服务。.

• 接下来要探讨的主题：需求感知与预测、供应商协作、库存优化、运输优化以及ESG考量。.
• 需要监测的关键指标：预测准确率、库存周转率、准时交货率、订单满足率和总拥有成本。.

3SC SCAI 的 AI 驱动的需求预测

立即采用 3SC SCAI，在 90 天内将预测误差降低 15-25%，并使库存和生产计划与清晰的愿景保持一致。.

AI驱动的预测整合来自ERP、WMS、POS和外部信号的数据，自动进行数据标准化，并以更高的频率生成预测。这种方法提高了速度，提高了准确性，并使团队能够快速响应变化，从而在仓库和渠道中创建更强大的视图。.

通过将需求视为一个具有多种驱动因素（促销、季节性、供应商约束和政策信号）的主题，3SC SCAI 平台通过反馈循环不断发展，随着数据增长和新技术在业务环境中整合，逐步提高准确性。.

该系统能够透明化仓库和外部市场中复杂的供应计划，帮助跨职能团队协调补货、产能和促销活动，同时应对政府日益严格的合规要求。将预测与补货规则和自动化驱动的订购流程相连接，从而减少滞销并提高各地区的服务水平。.

看到这些对插件和仓库的影响，您可以改善协作，加快响应速度，并将供应链计划转变为一项核心能力，而非仅仅是一项后台任务。.

使用 3SC SCAI 实现端到端数字孪生，以实现实时可见性

使用 3SC SCAI 实现端到端数字孪生，获取整个网络的实时可见性。此工具将数据、模型和控制整合到单一、可操作的视图中，从而协调计划、执行和履行。.

该平台提供了一个清晰的机会和行动列表，您可以优先处理这些机会和行动，从而覆盖您的网络。.

内容包括：

• 整合来自ERP、WMS、TMS、MES和物联网传感器的数据，创建一个全面的、单一的事实来源，覆盖从供应商到客户的每个节点。.
• 提供需求、生产、运输和仓储的实时模拟，包括机器人辅助的堆场和码头操作；您可以测试不同的场景和策略，以了解潜在的结果。.
• 提供跨职能协作能力，让您的团队和合作伙伴可以实时分享计划、警报和决策，从而缩短周期时间并减少交接。.
• 模拟中断情景（天气、港口拥堵、供应商故障），并提出规范性措施以最大限度地减少风险和浪费，同时突出您应监控的破坏性模式。.
• 为管理层、规划人员、运营人员和现场团队提供特定角色的仪表板，让关键见解一目了然。.
• 通过平衡库存、劳动力和运输资源分配来支持容量和履行优化，从而提高每位客户的服务水平。.
• 涉及在仓库中使用机器人和其他自动化技术来加速拣货、包装和装载，并将运营数据转化为可执行的指导。.

Implementation approach:

1. 定义目标和主题领域：选择关键指标，如准时交货率、填充率、库存周转率和浪费。.
2. 持续且干净地摄取数据；建立一个涵盖所有来源和数据沿袭的数据治理模型。.
3. 构建连接供应商网络、制造、仓储和最后一公里物流的端到端孪生系统；在可用之处连接自动化。.
4. 每日运行基于情景的优化，以识别机会并预订未来24小时的执行计划。.
5. 建立变更管理节奏，通过定期的协作会议来协调计划并快速解决冲突。.

预期价值：

• 通过实时警报和预测信号更快地检测异常，使您能够在中断造成损失之前采取行动。.
• 通过优化库存配置和更精准的全渠道需求预测来减少浪费。.
• 通过将能力与需求对齐以及协调共享计划中的多个合作伙伴，从而提高履约准确性。.
• 更清晰的资源分配，减少空闲时间，让您的团队能够专注于高影响力活动。.
• 一个可扩展的平台，您可以将其重复用于新产品发布、新供应商或新市场，将数据转化为可执行的商机。.

最大化影响的实用技巧：

• 从涵盖您最关键走廊的最小可行孪生开始，并逐步扩展到完全分布式的模型。.
• 尽早让不同的利益相关者参与进来——采购、运营、物流和 IT 部门——以确保一致性和支持。.
• 每次部署后衡量增量效益，以控制成本/性能平衡。.
• 在轻量级知识库中实现文档工作流程自动化和决策规则；保留知识手册以进行培训和审计。.

通过 3SC SCAI 平台实现自主物流优化

启动自主物流优化试点，在3-4个配送中心和10-15条路线上使用3SC SCAI平台，以证明第一季度的利润增长。部署支持scaas的模块，用于自主路由、动态承运商选择和自动异常处理，以将运输成本降低8-15%，并根据德勤基准提高5-12%的准时交付率。这个具体的开始利用了他们现有的网络，并为投资回报率设定了一个清晰的证明点。.

从他们的角度来看，该系统提供端到端的数据驱动执行，将订单、库存和承运商连接在网络中，从而能够实现主动的突发事件管理并更快地响应事件。这种洞察对于规划转型的管理者来说至关重要。.

该方法涉及数据输入，包括原始数据、历史货运数据、远程信息处理数据和库存水平；这些数据用于训练模型并在数字孪生中创建应用程序，以模拟车道变更，然后再扩展到相关区域。.

全球化扩展了整合网络和减少跨区域空驶里程的机会，同时运营模式融合了云原生引擎与边缘节点，确保响应保持快速和弹性。过往的部署经验帮助验证了这种方法。.

实施计划：从分阶段推广开始，确定准时率、每次装运成本和资产利用率等指标，调整APIs以进行scaas集成，并通过治理和定期再培训来维护数据质量。.

通过 3SC SCAI 增强情景规划和风险监控，提高韧性

全面采用3SC SCAI，以实现对您整个供应链网络的实时风险监控和情景规划。制定一份涵盖制造、加工设施和物流的路线图，并将成果与KPI挂钩，以便专业人员在警报触发时立即采取行动。这种方法使重要决策与运营实际情况保持一致，并为行动提供清晰的路径。.

集成来自供应商、工厂、仓库和车队的数据，为产品创建单一且易于理解的流程和过程模型。该系统提供库存、订单和货运的统一视图，使您能够根据交付优先级调整处理步骤，同时让运营团队了解主要风险。.

各种情景包括需求激增、供应商中断、港口和运输瓶颈，以及影响制造计划的气候相关冲击。对于每种情景，SCAI都会量化对交付时间和成本的影响，然后建议替代路线或采购。该平台功能强大，足以测试数十种未来情况，并揭示哪些措施可以降低服务水平的可变性，同时保护利润率。.

平台提供的具体指导包括一个推荐的路线图，其中包含以下步骤：绘制关键流程图、确认数据所有者、设置警报阈值，并为常见的中断事件建立行动手册。在一个中型网络中，一个15家工厂和25个仓库的配置将检测和响应时间从48小时缩短到6小时，显著提高了交付可靠性并减少了缺货情况。跨产品和车辆的数据处理实现了更快的重新路由，港口目的地的气候冲击使多个周期的延误减少了一半，并提供了KPI来跟踪进度。.

由专业人士负责治理，他们审查警报、调整 KPI 并批准剧本。提供实践培训，然后使用路线图来指导季度更新。您将获得早期信号并迅速采取行动以保护交付并降低成本，而不是在中断后才做出反应。.

利用3SC SCAI驱动的ESG数据实现可持续性和可追溯性

采用中心化的ESG数据结构，从设备、ERP和供应商系统摄取信息，以使可持续发展目标与采购和制造执行相一致。这种数据结构通过将ESG信号转化为可操作的供应商选择和合同条款评分，从而影响采购决策。.

定义ESG数据类型：环境、社会、治理。对于环境指标，跟踪排放、废弃物和用水量；对于社会指标，监测劳动实践和工人安全；对于治理指标，包括监管链数据和网络安全控制。.

3SC SCAI 将原始 ESG 数据转化为智能信息，揭示各种模式，从而指导整个企业采购和制造网络中的战略决策。.

通过将来自传感器和 RFID 标签等设备的数据链接到企业系统，实现端到端的可追溯性。使用云分析和分布式账本等技术，在整个供应链中创建不可篡改的记录。.

安全与风险：通过强大的网络安全实践来保护 ESG 数据——加密、基于角色的访问，以及跨设备和云服务的持续异常检测。.

某企业制造网络在六个站点试点采用 3SC SCAI 驱动的 ESG 数据，在九个月内实现了 18% 的废物减少、12% 的能源强度改进和 9% 的用水效率提升。.

数据质量缺口、供应商之间不同的数据格式以及KPI与采购激励措施不一致等问题会带来复杂性。通过标准化模式、自动化数据验证以及与供应商的持续协作来解决。随着供应商名单的变化，数据质量缺口将会显现；通过快速的导入和验证工作流程来响应，以保持准确性。.

2025年执行计划：标准化数据模型和KPI定义；在目标设施部署传感器和设备；通过通用ESG数据协议接纳供应商；建立治理节奏和网络安全基准；每季度衡量废物、排放和用水趋势。.

影响：ESG数据影响企业声誉、采购议价能力和风险管理。它驱动可持续采购、减少浪费并增强制造弹性。.