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数字化、信息化技术的应用是推进供应链管理系统中信息共享的关键，改进整个供应链的信息准确度、及时性和库存周转率是提高供应链管理绩效的必要措施。基于颠覆性新技术的供应链战略是所有供应链战略实施的基础，这一战略将帮助供应链提供全面集成信息的能力，构建基于互联网的供应链管理信息支持平台。
我国计划打造大数据支撑、网络化共享、智能化协作的智慧供应链体系，目前前沿的高新技术都在供应链中得到应用，如供应链可视化、绿色供应链、协同供应链、虛拟供应链、供应链金融、智慧供应链、物流机器人、区块链等。
供应链管理信息支持平台利用计算机技术、网络通信技术、互联网、信息科学、管理科学等多学科知识，全面支持供应链的运营和管理，支持企业销售、生产、仓储、运输及供应商管理等基本功能，满足从网络设计、订单启动到产品交付的供应链管理业务。
（1）供应链网络设计。运用供应链网络建模和优化工具，确定合理的设施数量、位置、规模和能力，以实现顾客服务目标；制定分阶段的战术规划，用于确定何时、何地通过网络制造、购买、存储和运输产品。
（2）综合需求计划、分销计划、制造计划和排程的高级计划和排程（Advanced Planning and Scheduling, APS）。需求计划帮助各个公司预测和调整顾客需求。通过库存分析，确保在顾客服务水平和库存水平之间取得最佳平衡，制订所有网络点的同步补货计划，跟踪供应链网络中的制造商和供应商，获得供应链的可视化。识别供应链制造环境，制定基于约束的高级计划。针对相应的制造环境与生产方式，制订有限能力排程计划。
（3）仓储与运输。做好库存、人员工作安排，做好多场站、多任务的仓库管理工作，确保配送拣货及订单履行。制订运输计划、路径安排，做好运输管理和内部贸易物流。
图3-1表示了传统供应链核心企业的供应链管理信息系统的几个主体部分及中心数据库。
图3-1 传统供应链管理信息系统的主体部分及中心数据库
企业级数据库主要存放了供应链各成员企业的数据，还有原材料及供应商信息、产品订单信息、生产信息、仓储与运输物流信息等，是整个供应链数据库的一部分。
内部管理系统主要包括财务、营销、物流、生产和采购等多方面的核心内容，重点关注以下三个计划。
（1）企业资源计划（ERP）系统应用较为普遍，具有“实时”的特点，有助于对从客户到供应商的整个供应链进行协调和决策；在减少浪费的潜力方面，它能够减少交易成本，提高速度和信息的准确性；同时，它也能使精益、准时化（JIT）系统成为可能。ERP系统也能与其他内部系统进行整合，如仓库管理系统（Warehouse Management System, WMS）、预测系统、配送需求计划（Distribution Requirement Planning, DRP）和质量管理系统。
（2）配送需求计划（DRP）常用在企业的分销网络中管理成品，是复杂分销网络的最理想的选择；能更加简单有效地管理库存；促使业务环境从需求推动转变为需求拉动。因此，可以减少以库存、运输和仓储成本形式出现的浪费，以及基于客户订单拉动的触发补货时间。
（3）高级计划与排程系统（APS）应用包括一系列生产管理流程的软件，使得原材料和生产能力达到最优分配以满足需求。计划通常都会在不断变化的情况下使用。而这些情况包括复杂的权衡、排序优化和竞争优先级。该系统有助于规划流程、关注能力水平、主生产计划（Master Production Schedule, MPS），甚至详细的限能排产计划（Finite Capacity Schedule, FCS）或短期调度水平。高级计划与排程系统可以发挥如下重要作用。
● 减少生产操作中的等待时间和在制品库存，缩短周期时间。
● 减少原材料运输成本。
● 将存储空间作为一项关键资源使用，从而减少成品材料的存储。
● 精确显示工作即将完成的时间，以便提高准时交货能力。
● 提升订单承诺日期的准确性。
● 提高关键资源的利用率。
● 在系统里存储所有的规则，促进调度流程的合理化和规范化。
● 通过集中化信息管理，改善职能部门间的沟通。
供应链信息系统的外部连接包括了与客户、供应商、承运人和其他供应链伙伴的联系。
订单管理系统包括可获得库存、信用审核、发票管理、产品分配和订单履行等内容。在供应链管理中，订单是企业自身与客户之间业务联系的纽带，有效订单管理能够有效减少库存量，提高订单履行率，缩短订单周期，使仓库货物周转加快。
仓储管理系统包括库存水平、拣货线路、拣货员工作安排等内容，基本涵盖了从入库、上架、拣货、包装到出货的所有范围。
运输管理系统包括拼货、车辆调度、运输业务、处理投诉、货物跟踪和运费等内容。集成的仓储与运输管理，可以优化物流关键流程，提高物流效率，降低物流总成本。
从以下这个局部功能集成的例子，我们也能看到供应链物流管理信息的智能化管理的威力。甲骨文公司（Oracle）的G-Log是一个运输管理系统（Transportation Management System, TMS）软件，系统支持汽车整车供应链物流控制中心的运营，全方位追踪整车从主机厂到经销商的运输过程（包括国内和国际运输），能辨认出物流运输网络中的晚点情况，智能化处理各种意外和异常情况，提供执行报表来缩短整个运输周期和增加运输服务的可靠性。G-Log的主要功能包括订单处理、承运商选择、运输路线的安排和优化、运输追踪、运费计价、自动付款、进出口贸易、索赔处理等功能，通过基于Web架构的应用系统，可以满足运输过程中整车厂和物流商的管理需求，将广泛的物流过程与运输管理结合到一起，无论整车物流的需求是针对单一运输模式下的业务或某一地域，还是针对复杂的多式联运、包含多种业务的全球运输网络。
可见，供应链管理的效率来自供应链管理信息平台。供应链管理信息平台可以展现一个清晰可见的全球供应链物流运作系统，这是真正的电子供应链。通过多系统间的信息集成，实现对整个供应链物流网络完整的掌控能力和近似实时的获取数据的功能，跟踪供应链上的数据流，根据客户的真实需求对供应链企业进行有效统一的协同管理，进而提高交付的可靠性、准确性和及时性，并改善整个网络的可视度。
1.概念与特征
数字化产品/服务是指信息、计算机软件、视听娱乐产品等可数字化表示并可用计算机网络传输的产品或劳务。在数字经济时代，这些产品/服务可不必再通过实物载体形式提供，可通过计算机网络在线传送给消费者。它具有有形资产的特征，也具有无形资产的性质，但同时它既不同于有形资产，又不同于无形资产。
数字化产品的特征主要表现在以下几个方面。
（1）存货形态为无形化实物产品。原材料、产成品、库存商品等都表现为一定的实物形态，但数字化产品的形态是无形的。既没有实物形态的产品，也无须有形的仓储设备，更不存在库存数量的问题。无论是作为“原材料”的数字化产品（如计算机硬件商购买的机载软件），还是作为企业主营业务的数字化产品（如计算机软件、多媒体产品等），数量上都是取之不尽的，可无限供应。
（2）生产过程虚拟化。即使是跟数字化产品较接近的出版印刷品，其生产过程也表现为产品如何从原材料形态，经过若干生产步骤最后形成产成品的过程。生产的每个步骤，都是具体明确的，但数字化产品的生产过程是虚拟化的。一般的计算机软件进入市场前要经过两个阶段：一是研制开发阶段；二是制作、附件配备、包装直到入库待售。前者一般为研发阶段，后者为生产阶段。而对数字化产品来说，如果研究开发过程不作为其正常的生产过程，那么数字化产品本身就没有生产过程。数字化产品生产的概念需要重新定义。
（3）收益模式自由化。实物产品的交易一般以失去商品的所有权或控制权，获得收入权作为企业的收入。数字化产品交易除个别产品，如在线音乐、影视等可采取直接收款的方式外，大都采取先提供产品的使用，由顾客自由决定是否付款以获取进一步的使用权的自由收益模式；或为了扩大市场份额，采取会员或定期许可的方式，或采取其他手段实现收益的间接收益模式。
（4）销售过程网络化。实物产品即使通过网络进行销售也属于不完全电子商务，即商品始终要运输、装卸。而数字化产品的销售则是完全通过电子商务，不需要发生物流作业，也不需有协作厂商，因此更适合中小企业的经营。
数字化产品具有实物产品的许多特征。在一个以生产和经营数字化产品为主的企业里，作为企业主营业务收入的主要来源，企业要为销售而持有数字化产品，并提供售后服务。
2.现状与发展趋势
随着智能设备的普及，消费者的兴趣焦点已经开始转移。作为全球市场的重要组成部分，中国的数字化消费者除了与全球其他地区消费者存在共同的趋势外，也展现出独特的趋势与特点。
越来越多的消费者拥抱数字化浪潮，中国已经成为全球最大的智能手机市场，出货量居全球之首；平板电脑的出货量也十分惊人。同时，消费的数字化程度也不断深入。中国的数字化消费者拥有多个数字化设备已成常态。中国消费者对目前市场上主要的内容和服务类型均显示了强烈的需求，并对移动端的数字化服务与内容青睐有加。
随着包括可穿戴数字设备在内的新型数字化设备的推广，虚拟与现实世界的界线逐渐模糊，数字化服务的范围将从信息和娱乐为主的虚拟世界进一步向健康管理、本地化服务及虚实结合的O2O等领域拓展。中国消费者对这些新型数字设备，以及由此带来的新的数字化内容与服务领域，抱有较大的兴趣和乐于尝试的积极心态。
（1）中国数字化消费者的主要特征。
1）期望越来越高。借助于网络数字化平台的优势，主流在线零售渠道所提供的某个品类可供选择的库存单元（SKU），是那些囿于卖场物理空间限制的线下零售商无法比拟的。同时，这些供应商之间在满足消费者需求、改善消费者体验方面的激烈竞争，也使得消费者对产品和服务的期望值越来越高。
2）正变得更加精明、见识更广。各类线上服务的蓬勃发展，网络平台上方便易得的产品信息和用户评价，导致供应商相对于消费者的信息不对称优势大为缩减，这就使得中国的数字化消费者变得更容易做出明智的消费选择。
3）要求更高的自主权。随着自我意识的不断增强，消费者越来越看重自身独特需求的满足。同时他们越来越倾向于选择自我服务的方式，更愿意利用多样化的渠道随时随地获得所需服务。
4）要求日渐多样化。随着移动网络的不断扩展，消费者使用相关产品和服务的场景越来越丰富，从而导致需求的多元化。
5）越来越倚重移动功能。中国消费者相比其他国家消费者而言，更倾向于选择“迷你”平板，居全球之冠。表明移动性对中国消费者的重要性。
（2）数字化服务发展趋势。
1）内容与服务的整合与融合。首先是网络平台与设备间的融合与整合。运营商向用户提供融合的固网宽带、移动宽带和Wi-Fi服务，已经成为市场的主流。由于种种原因进展迟缓的三网融合，在政府大力推进信息服务消费的举措下，亦有逐渐加速的迹象。在此基础上，对数字化消费者所拥有的不同数字化设备进行整合，同时也在不同方向上逐渐推进在同一设备上整合更多的应用。例如，在手机平台上，除了游戏和视频/电视等娱乐功能不断发展外，通过物联网和M2M技术使得健康管理、家居安全等功能可以逐步得以实现。又如，国产家电企业推出的可以使用手机远程控制开关的家电，以及以手机、运动手环为终端的基于云平台的健康管理等。
在中国，生态系统中的不同参与者，包括智能手机厂商、智能电视厂商以及应用和内容提供商，都在致力于实现数字化内容在不同设备平台上的自由流动，优化消费者体验。它们从跨设备平台的操作系统开发入手，并且以此为基础实现内容的自由流动与随需获取。在网络与平台之外，另一个重要的整合与融合领域是服务与内容。这一整合需要相关的市场参与者自身的经营理念和组织架构领域做出较大的调整才能奏效。当前的服务与内容，主要从提供商的业务和组织架构的角度分类：固话、固网宽带、移动语音、短信、流量业务、视频业务、电子书等。随着服务与内容的不断丰富与多样化，这样的分类将会使消费者越来越难以管理，并进而影响消费者对新服务的兴趣与接纳。
2）计费的整合。类似于服务与内容的整合，当前按照产品和服务分类而形成的计费方式也与未来相关应用的继续发展和完善难以适应。未来的整合与融合的计费，也应当是从消费者所实现的应用和价值出发，并将计费单位从单个用户转变为家庭等更加合理的单位，从而实现计费领域从用户平均营收向家庭平均营收和应用平均营收的转变。
3）个性化和消费者体验成为竞争的核心。复合型数字化服务的基础是服务与内容的个性化。目前许多内容与服务提供商已经向消费者提供诸如个性化的用户界面、针对性的信息推送等服务。未来，随着业务分析和大数据等技术与解决方案的逐渐成熟，内容和服务提供商将能够提供更加深度定制的个性化内容与服务，包括服务内容的更多选择，以及更加灵活有效的服务与内容组合方案。一些新的技术手段，如预测型数据分析，将使得服务与内容提供商从被动满足消费者需求向主动引导消费者需求转化。
个性化的另一个重要领域是内容与服务提供渠道的个性化。针对消费者不同的偏好和使用场景，内容与服务提供商需要匹配相关内容与服务的交付渠道，并提供更多的渠道选择。渠道选择的多样化不仅包括内容与服务的交付，还应当包括相关的售后服务等，使得消费者真正体验到全渠道覆盖的优势和便利。
消费者个性化的服务体验还应当包括个性化的计费与付费方式。这方面，不仅包括基于消费者使用实际状况的更加精确的计费，也包括诸如公用事业方式的按需付费，按照实际提供的服务水平付费等的灵活选择。未来，甚至可以提供付费模式的选择：追求用户体验的前端付费方式，或者接受一定的广告时间；放弃一定的选择权而得到服务；内容提供商后向付费的免费获取服务与内容的安排。
4）内容和服务的互动性不断增强。当今的数字化消费者已不满足被动单向地接受来自供应商的内容和服务，他们具有更强的自我意识，要求更高的互动性并更积极地参与其中，他们希望自己的声音被倾听，对自己所购买和消费的服务与内容施加自己的影响，并把自己的观点和评论和与自己具有类似背景和经历的人分享。同时，中国消费者也显示出对互动性渠道的强烈偏好。越来越多的消费者倾向于选择社交网络，像微博和微信这类互动平台，为数字化内容与服务提供商带来巨大价值。
1.区块链的概念与特点
狭义来讲，区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来讲，区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据，利用分布式节点共识算法来生成和更新数据，利用密码学的方式保证数据传输和访问安全，利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算方式。区块链具有如下特点。
（1）去中心化。区块链数据的验证、记账、存储、维护和传输等过程均是基于分布式系统结构，采用纯数学方法而不是中心机构来建立分布式节点间的信任关系，从而形成去中心化的可信任的分布式系统。
（2）时序数据。区块链采用带有时间戳的链式区块结构存储数据，从而为数据增加了时间维度，具有极强的可验证性和可追溯性。
（3）集体维护。区块链系统采用特定的经济激励机制来保证分布式系统中所有节点均可参与数据区块的验证过程，并通过共识算法来选择特定的节点将新区块添加到区块链。
（4）可编程。区块链技术可提供灵活的脚本代码系统，支持用户创建高级的智能合约、货币或其他去中心化应用。例如，以太坊（Ethereum）平台即提供了图灵完备的脚本语言以供用户来构建任何可以精确定义的智能合约或交易类型。
（5）安全可信。区块链技术采用非对称密码学原理对数据进行加密，同时借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成的强大算力来抵御外部攻击，保证区块链数据不可篡改和不可伪造，因而具有较高的安全性。
一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。
（1）数据层。数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法；在数据结构的设计上，区块链中每个区块包含区块头和区块体两部分，如图3-2所示。区块体存放批量交易数据，区块头存放Merkle根、前块哈希（Hash）、时间戳等数据。基于块内交易数据哈希生成的Merkle根实现了块内交易数据的不可篡改性与简单支付验证；基于前一区块内容生成的前块哈希将孤立的区块链接在一起，形成了区块链；时间戳表明了该区块的生成时间。
图3-2 区块结构图
（2）网络层。网络层封装了区块链系统的组网方式、消息传播协议和数据验证机制等要素。结合实际应用需求，通过设计特定的传播协议和数据验证机制，可使得区块链系统中每一个节点都能参与区块数据的校验和记账过程，仅当区块数据通过全网大部分节点验证后，才能记入区块链。基于P2P的区块链可实现数字资产交易类的金融应用，区块链网络中没有中心节点，任意两个节点间可直接进行交易，任何时刻每个节点也可自由加入或退出网络，因此，区块链平台通常选择完全分布式且可容忍单点故障的P2P协议作为网络传输协议。区块链网络节点具有平等、自治、分布等特性，所有节点以扁平拓扑结构相互连通，不存在任何中心化的权威节点和层级结构，每个节点均拥有路由发现、广播交易、广播区块、发现新节点等功能。
（3）共识层。共识层主要封装网络节点的各类共识算法。早期的比特币区块链采用高度依赖节点算力的工作量证明（Proof of Work, PoW）机制来保证比特币网络分布式记账的一致性。随着区块链技术的发展和各种竞争币的相继涌现，研究者提出多种不依赖算力而能够达成共识的机制，例如点点币首创的权益证明（Proof of Stake, PoS）机制和比特股首创的授权股份证明（Delegated Proof of Stake, DPoS）机制等。除上述三种主流共识机制外，实际区块链应用中也衍生出了PoW+PoS、行动证明（Proof of Activity）等多个变种机制。这些共识机制各有优劣势，比特币的PoW共识机制依靠其先发优势已经形成成熟的挖矿（即PoW共识过程）产业链，支持者众多，而PoS和DPoS等新兴机制则更为安全、环保和高效，从而使得共识机制的选择问题成为区块链系统研究者最不易达成共识的问题。
（4）激励层。激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等。区块链共识过程通过汇聚大规模共识节点的算力资源来实现共享区块链账本的数据验证和记账工作，因而其本质上是一种共识节点间的任务众包过程。去中心化系统中的共识节点本身是自利的，最大化自身收益是其参与数据验证和记账的根本目标。区块链系统通过设计适度的经济激励机制并与共识过程相集成，从而汇聚大规模的节点参与并形成了对区块链历史的稳定共识。
（5）合约层。合约层是建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编程和操作数据的基础。合约层封装区块链系统的各类脚本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。智能合约是一种用算法和程序来编制合同条款，部署在区块链上且可按照规则自动执行的数字化协议。
（6）应用层。应用层封装了区块链的各种应用场景和案例。
2.区块链在供应链管理中的应用
供应链中的商品流、物流、信息流、资金流相互交错，协同难度极高，单纯依靠传统的以供应链核心企业为主导的协同机制已经遇到了运行瓶颈。存在以下诸多问题。
（1）核心企业对供应链控制力弱。
（2）供应链溯源能力不足。
（3）存在信息孤岛现象。
（4）信任机制缺乏。
通过构建基于区块链的场景应用进行供应链管理，能够有效解决上述问题。
（1）基于区块链技术的供应链场景应用能够获取海量数据，记录商品流转信息，在实现溯源、存证、互信、信息沟通等的基础上有效满足供应链金融需求。
（2）区块链与供应链结合的管理遵循去中心化理念，各参与企业平等地进行信息互换与存储，行使相同的权利与义务，二者存在耦合关系。
（3）以区块链技术为核心的供应链信息平台能够有效连接供应链相关企业或机构，促使商品流、物流、资金流、信息流四流合一，从而构建互信共赢的供应链生态系统。
（4）依托区块链技术，供应链上的企业可以快速建立信任关系，且由于数据的不可篡改性，信息不对称程度大幅降低，企业间沟通成本将减少。
（5）利用共识机制，供应链上的企业可以制定一套协作流程用于企业经营，加之已经建立的信任关系，这套流程能够有效指导各企业经营，并形成供应链中的动态企业联盟，产生吸引优质企业、剔除劣质企业的效果。
（6）区块链综合物联网、大数据、人工智能等技术，能够处理复杂多变的海量数据和信息，并自动修正和动态调整供应链规则，提高供应链上企业应对经营中不确定性的柔性能力。
区块链通过值得信赖、安全和共享的记录，了解供应链中每个产品的每个细节。利用它可以满足供应链各方对信息的需求，从原材料到配送再到售后支持，它可以提高企业业务效率，也可以满足消费者对产品的生产地点和生产方式的透明要求，也使监管机构可以利用有关供应链的信息来对违规行为进行处罚；区块链解决了供应链中组织之间的不信任和信息不对称问题，它拥有共享、许可的零件和货物的所有权、位置和移动记录。该共享记录可以提高任何业务的效率、透明度和信任度。或当供应链因自然灾害、意外短缺导致需求飙升而陷入混乱时，或当供应链出现延迟或错误的交付而影响生产时，区块链优化流程将有助于解决问题。在危机出现之前，了解货物存在风险可立即触发补货行动、替换供应商或调整价格行动。借助于区块链数据，可实现库存跟踪、需求预测、环境条件监控、预测维修措施、消除欺诈和错误等，从而增加消费者和合作伙伴的信任。
扩展阅读沃尔玛开启食品透明化时代
作为全球最大的零售商之一，沃尔玛业务分布全球近30个国家，在门店和线上销售生鲜食品和其他食品，在全球拥有庞大的质量安检与配送体系，几十年来，沃尔玛一直追求食品的可追溯性和透明度。随着移动技术的发展和智能设备的普及，沃尔玛找到了区块链技术。通过使用区块链，可以将连接于物联网的标签贴到货物上，每批货物都分配一个唯一的标识号码。通过这些标识码可以记录产品的来源、加工信息、存储温度、保质期及其他信息。沃尔玛从进货、管理、配送，及供应链的各个环节都在全面拥抱区块链变革，也将这一技术深刻地理解、融入了自身的业务中。近一年来，沃尔玛已拥有21项区块链专利，名列2018年全球区块链专利TOP100榜单的第34位。
此外，沃尔玛还对外宣布，从2019年9月开始，沃尔玛超市以及山姆会员店的新鲜绿叶蔬菜供应商要使用IBM开发的数字分类账技术，以实现产品的实时、端到端的可追溯性。根据授权，100多家公司被要求使用IBM的区块链技术。以沃尔玛为代表的巨头企业推动，为供应商提供了使用区块链技术的驱动力，这一举动打通了溯源中最关键的一环，这也必然会改善全球食品安全状况，切实保障食品安全。
1.物联网的概念
简单地说，物联网（IoT）就是“物物相连的互联网”，依托传感器、无线射频识别（Radio Frequence Identification, RFID）技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种信息传感设备与技术，实时采集物体或过程的必要信息，按约定的通信协议与互联网结合形成的巨大网络，实现人与物、物与物的信息交互的“语言”，方便对物理世界进行识别、决策和管理。
2.物联网的应用
（1）物联网在供应链生产环节的应用。
1）生产工位上的RFID可以自动识别当前工位物料的剩余情况，将物料需求信息实时传送到发料室，及时做好备料发料工作。
2）电子产品代码（Electronic Product Code, EPC）技术可以完成自动化生产线运作，实现在整个生产线上对原材料、零部件、半成品和产成品的识别与跟踪，减少人工识别成本，降低出错率。EPC属于自动识别科技，不需人工操作，小至单一对象，大至货柜、货车等，甚至涉及服务项目的物品都适合使用EPC码，EPC码以RFID标签作为载体，并通过物联网进行电子数据交换。
（2）物联网在供应链运输环节的应用。
1）在运输管理中，可以给在途运输的货物和车辆贴上EPC标签，给运输线的一些检查点上安装上RFID接收转发装置。
2）能够提高运输可见性，无论是供应商还是经销商都能很好地了解货物目前所处的位置及预计到达时间。
卫星定位系统通过卫星测时、测距系统进行导航、定位，是一种可以授时和测距的空间交会定点的导航系统，主要由空间卫星系统、地面监控系统和用户接收系统构成，可以向全球用户提供连续、实时、高精度的三维位置，三维速度和时间信息。例如，我国自行研制的全球卫星导航系统——北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System, BDS）由空间段、地面段和用户段三部分组成，可在全球范围内全天候、全天时为各类用户提供高精度、高可靠定位，导航，授时服务，并且具备短报文通信能力，已经初步具备区域导航、定位和授时能力，定位精度为分米、厘米级别，测速精度0.2m/s，授时精度10ns。卫星定位系统和地理信息系统的结合应用使得物流配送可以依托强大的地理信息处理能力和实时定位通信能力，对整个配送过程进行同步跟踪控制，对路线路况信息完整采集保存，从而实现实时调度，事故车辆紧急援助，基于动态地理数据分析的计算机辅助配车计划编制，以及科学有效的运输调度管理和物流成本分析。
（3）物联网在供应链存储环节的应用。
1）基于EPC的实时盘点和智能货架技术可实现自动化存货和取货，保证了发货退货的正确性以及补货的及时性。
2）能够减少由于商品误置、送错、被盗、损害和库存、出货错误等造成的损耗。
RFID标签，俗称电子标签，可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据，而无须在系统与特定目标之间建立机械或光学接触来识别特定目标。RFID标签通常分为两类：无源标签和有源标签。无源标签是指没有自己的电源和发射器的RFID标签。当从读取器发出的无线电波到达天线的芯片时，由天线将能量转换成电能，为标签里的微芯片提供动力。标签能够传回存储在芯片里的信息。有源标签是用发射机发回信息，而不是像无源标签那样将来自读取器的信号反射回去的RFID标签。大多数有源标签使用电池来发送信号到读取器。然而，有些标签可以从其他来源收集能量，可以在300ft（100m）以外的地方读取有源标签。它们用于远距离跟踪贵重物品。例如，用有源标签来追踪到达港口的物资集装箱。这一技术适用的领域是物料跟踪、运载工具和货架识别等要求非接触数据采集和交换的场合，以及需要对物流过程实现可追溯，要求频繁改变数据内容的场合。RFID技术可以实现信息采集、信息处理的自动化，实现商品的实物分拣、搬运、装卸、存储等环节的自动化，进而实现库存管理、订单自动生成、配送线路优化等物流管理和决策的自动化，建设智能化仓储管理系统。
（4）物联网在供应链零售环节的应用。
1）可以改进零售商的库存管理，当贴有标签的物件发生移动时，货架自动识别并向系统报告这些货物的移动，实现适时补货。
2）在商场出口处，读写器将整车货物一次性扫描，并能从顾客的结算卡上自动扣除相应的金额。节约了大量人工成本。
3）EPC标签包含了极其丰富的产品信息，例如生产日期、保质期、储存方法以及与其不能共存的商品。
利用物联网技术的零售端电商仓库机器人系统就是很好的应用，适用于中、小件仓的入库上架、拣选、并合及搬运场景。例如接到拣选任务后，机器人会按照仓库布局自动计算最优路径，前往目标商品区域；根据指令将货品放置在机器人货筐内；机器人按照系统指示将货筐送至传输带，并继续执行下一次任务。机器人拣货系统可以节省作业人员40%左右的行走距离。
3.大数据的应用与分析
供应链管理的本质是企业高度集成和共享上下游的信息流、资金流、物流等资源，对其进行整合利用和深度优化，以柔性化、紧密性、及时性和增值性提升客户满意度，获得整体的竞争优势、运行效率和最大效益，增强供应链系统对外部市场环境的应变能力，强化供应链伙伴间的契约关系。
而网络经济信息资源环境在现代信息技术及网络技术的支撑下，通过充分利用网络工具和技术，能够高速度、低成本地实现供应链间的交流与协作。企业通过互联网技术和供应链管理的紧密结合，形成电子化供应链管理体系，可以实现资源共享、流程简化、效率提高、成本降低、服务质量提升等集成效益，使企业间的战略合作伙伴关系更加密切，价值得以充分体现。
供应链管理中的大数据应用和有效数据挖掘，不仅是企业和社会竞争的焦点，也是时代发展面临的重要课题。通过大数据分析技术对各项关键业务的海量数据进行深度挖掘与处理，分析、了解大数据体现出的特征并对其进行优化，便于企业管理者们对供应链需求预测、采购战略制定、采购业务改进、供应商管理、库存控制、常规业务监控预警等子系统进行决策分析，实现供应链不同环节乃至供应链整体的分析。下面就大数据在供应链主要环节中的应用做简单的说明。
（1）采购管理。采购的本质是连接商品与服务的过程，涉及供应商选择、合同谈判、签订采购合同、供应商考核评价等环节，大数据环境下的采购管理可以帮助企业实现成本控制、流程改进、制定采购决策和预测未知风险等作用。
通过利用大数据，可以对订单流程管理构建相应的管理信息系统，对客户从订单下发至完成订单采购的整个交易过程、交易周期、产品订货方式等进行管控，提高订单完成效率和准确性，缩短采购周期，节约各项成本，提升客户满意度。
企业管理者还可以利用大数据，将具体的发票、合同或零散的物料信息相互结合起来，通过数据量化分析转化形成视觉化图形、图像或动画，根据分析结果进行快速决策。供应链中的分散成员可采用统一的数据平台协作交流，在共同开发设计产品的同时，并行开展产品模拟测试、选择供应商和生产成本预估等活动。
（2）制造管理。大数据能够改变企业满足最终客户需求的思维方式，通过对具体消费者的需求进行全面彻底的分析，以明确企业准备生产制造具备什么样价值和特点的产品，而不是传统意义上的市场调查、直觉分析或经验判断，既充分把握最终客户的实际需求，又达到个性化产品设计生产制造的目的。
利用大数据可以改进在企业制造流程中具有重要地位的人力资源管理、质量管理、库存管理等环节。大数据帮助企业对各岗位员工的需求情况进行预测分析，提出所需要的能够高效完成工作的员工类型，以及如何将合适的人员类型安排布置在合理的关键岗位，并根据业务开展实际情况进行岗位的轮换与调整。
大数据还可以对产品的生产制造过程进行实时的质量监测预警，避免了传统生产模式大多在事后进行控制的弊端，降低生产制造风险。库存管理时，大数据可以对库存物资的数量种类、存放位置、装卸搬运，易燃易爆、危险化学品等特殊物资的存放环境进行监控检测，使企业动态了解库存的具体情况，及时制定有针对性的应对措施。
（3）物流管理。物流管理是对订单处理、生产计划、交通运输、仓储管理和客户服务等相关环节的协调管理和整合。大数据可以根据发货时间、运输效率、送达完成率、客户满意度等综合数据进行分析，识别不同客户的不同需求，提供运费折扣、发货时间等不同的组合运输方式，并根据全球定位及导航系统，第一时间掌握路况信息，智能优化改进路线，降低物流成本，提高运输效率。
对于配送中心或仓储中心，大数据能够完善企业配送信息的管理，加强对供应链配送信息数据的挖掘，综合评估企业配送能力，对送达距离、送达路线、交通路况等各种因素分析得出最优方案，确定最合适的仓储存放选择地点，为仓库管理人员按照不同种类的货物设计最短取货路线，缩短企业存货周期和时间，有利于产品保值、增值，降低企业运输和仓储成本，提高人力资源使用效率。
（4）销售管理。供应链的重要驱动因素是影响企业进行市场定位的销售环节，大数据根据消费者的搜索记录、消费习惯、行为情感等信息进行分析，优化产品、价格、宣传策略等因素，为线上顾客推荐可能感兴趣的、参考性较强的商品和服务，为线下企业提供更贴近消费者购买习惯的、改善商品摆放布局的合理化建议。
4.大数据对供应链管理的提升作用
（1）信息高度共享协同。供应链的信息协同可以使信息传递更加准确、快捷，共享数据信息的真实性可以有效避免信息失真引发的信息风险，对消除“牛鞭效应”起到积极作用，促进供应链管理透明、优化发展。
（2）精准预测市场商机。企业实时分析掌握整条供应链采购、生产、制造、物流、销售等各环节的数据资源，就要采取多样的数据搜集手段，明确数据的搜集方式和途径，满足大数据以海量数据为基础，筛选鉴别、分析整理而形成的价值信息，对市场需求、市场变化和市场定位进行前瞻性的预估和判断，优化配置供应链整体资源，将信息资源转变成企业利润增长的核心力量。
（3）协同整合供应链。大数据促进供应链从产品研发、采购供应、生产制造、市场销售、仓储运输、客户管理、信息跟踪等核心业务实现无缝对接和功能性整合，供应链管理采用数学模型、模拟技术、优化分析等技术手段，实时进行评估判断，高效整合供应链之间的不同运作环节，随时为企业提供最佳的优化选择策略，协调统一企业间供求关系，实现供应链成员利益最大化。
（4）有效降低经营成本。供应链管理通过高效利用各类资源、工具和技术，获得技术和流程的综合效益，以对企业内外部海量数据信息的智能化收集、分析为基准点，全面关注数据资源的真实价值，与市场的变化发展保持同步，提高企业的快速响应能力，及时做出战略调整，制定适应形势的发展战略，使供应链风险管理保持可控，降低企业的经营管理成本。
（5）驱动资源合理部署。大数据的应用对现代企业供应链管理而言无疑是重要的竞争手段之一，大数据中蕴藏的巨大潜力有利于发挥供应链的整体价值，巩固供应链管理的核心地位。与此同时，供应链管理具有的复杂性、关联性、全球性等特点，要求企业在应用大数据技术的同时，还要注意数据信息的存储、管理和应用安全问题，企业数据、战略方案、客户隐私、商业机密等数据一旦泄露，会给企业发展造成无法想象的巨大损失。因此在供应链管理中有效发挥大数据技术作用的同时，也应同步强化信息使用安全意识。
（6）产品的可追溯性。客户使用的产品可追溯到供应链的源头。
1.机器人与自动化设备的应用
供应链管理将利用机器人与自动化设备来完成传统人工的任务，如货物拣选、分类、检验、存储等来提高整体运作效率。
自动导引搬运车（Automated Guided Vehicle, AGV）指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。工业应用中的自动导引搬运车不需驾驶员，用可充电的蓄电池作为其动力来源。一般可通过电脑来控制其行进路线以及行为，或利用电磁轨道来设定其行进路线，电磁轨道粘贴于地板上，无人搬运车则依据电磁轨道所带来的信息进行移动与动作。
AGV以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其他非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。与物料输送中常用的其他设备相比，AGV的活动区域无须铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产。
2.AGV的应用领域
（1）仓储业。仓储业是AGV最早应用的场所。1954年，世界上首台AGV在美国的南卡罗来纳州的Mercury Motor Freight公司的仓库内投入运营，用于实现出入库货物的自动搬运。
（2）制造业。AGV后来在制造业的生产线中大显身手，它能高效、准确、灵活地完成物料的搬运任务。并且可由多台AGV组成柔性的物流搬运系统，搬运路线可以随着生产工艺流程的调整而及时调整，使一条生产线上能够制造出十几种产品，大大提高了生产的柔性和企业的竞争力。
（3）港口、码头和机场。在港口、码头和机场等场合，物品的运送存在着作业量变化大，动态性强，作业流程经常调整，以及搬运作业过程单一等特点。AGV的并行作业、自动化、智能化和柔性化的特性能够很好地满足上述场合的搬运要求。在荷兰鹿特丹港，50辆称为“Yard Tractors”的AGV能完成把集装箱从船边运送到几百米以外的仓库这一重复性工作。
（4）烟草、医药、食品、化工行业。对于搬运作业有清洁、安全、无排放污染等特殊要求的烟草、医药、食品、化工等行业中，AGV的应用也受到重视。在国内的许多卷烟企业，如青岛颐中集团、玉溪红塔集团、红河卷烟厂、淮阴卷烟厂都应用了激光引导式AGV完成托盘货物的搬运工作。
（5）危险场所和特种行业。在军事上，以AGV的自动驾驶为基础集成其他探测和拆卸设备，可用于战场排雷和阵地侦察。英国军方正在研制的MINDER Recce是一辆侦察车，一种具有地雷探测、销毁及航路验证能力的自动型侦察车。在钢铁厂，AGV用于炉料运送，减轻了工人的劳动强度。在核电站和利用核辐射进行保鲜储存的场所，AGV用于物品的运送，避免了危险的辐射。在胶卷和胶片仓库，AGV可以在黑暗的环境中，准确可靠地运送物料和半成品。
3.人工智能的应用
美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往那些需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能促进了计算机网络工业的发展，也为人类文化生活提供了新的模式。
随着互联网、云计算以及人工智能领域的科技企业陆续进场，加上算法提供商、数据提供商以及企业服务项目的跟进，中国正在经历人工智能企业级服务与人工智能供应链服务的高速发展，云服务提供商将人工智能作为一项服务提供给企业使用。例如，华为云发布了EI企业智能服务，已包括30多种子服务。人工智能开始能够处理和解决各种传统产业、小数据产业和特殊产业的问题。人工智能的渗透能力和渗透方式开始普遍增长，已经渗透到供应链的各个环节，很多企业开始打造智慧供应链。例如，电商企业从消费者洞察作为原点，借助大数据和人工智能技术，融合公司零售数据，与各方合作伙伴一起打造敏捷、智慧、开放的零售供应链，不断满足日益变化的用户期望，提供智慧化的供应链“软”服务，共享消费时代的品质生活。智慧供应链以市场和消费者需求为导向，围绕“人、物、场”整体框架，以数据智能、信息技术、流程优化和员工赋能为四大基础，通过提供物流管理、动态定价、需求计划、订单承诺履行、库存管理、自动补货和调拨、协同计划、供应计划、成本效益分析、年度经营计划等应用场景的解决方案，为上游企业构建和优化全新的运营计划和决策体系。建立在云计算、大数据、人工智能和闭环业务流程基础上的智慧供应链理念、技术和体系是构建电商企业未来核心竞争力的基础，也是新零售体系的关键所在。