2024年，企业家总感觉机会越来越少了，其实市场环境无论如何，新市场总会出现。随着新市场的崛起、全球贸易格局变化，供应链流程将更加复杂化、多元化。供应链还有救吗，供应链提升还有机会吗?这些趋势，值得链主企业、供应链服务企业关注!
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趋势一：中国企业应对“被动式”的全球化
去年开始，随着特斯拉尝试在墨西哥复制一座上海工厂，一个不同寻常的消息传来——特斯拉动员其中国供应商伙伴赴墨西哥建厂。特斯拉上海超级工厂2023年累计交付量达到94.7万辆，在其全球产能中占比过半，这背后是供应商95%以上的本土化率，特斯拉在中国的成功，大层面上代表了中国供应链的成功。如今，已有部分特斯拉供应商官宣了在墨西哥兴建工厂的规划，旭升集团、均胜集团、精锻科技、宁波华翔、瑞可达、三花智控等特斯拉供应商均已紧锣密鼓启动墨西哥工厂布局。
搭上特斯拉这艘大船，是国内新能源产业链供应商分散业务风险，实现全球布局的重要机会，不过出海并不是简单建一座工厂而已，“中国企业”们自身的供应链布局同样需要一起走出去。这可不是简单复制国内供应链模式。
中国的大部分企业，尤其是制造型企业都没有全球供应链的管理经验，当供应链拓展到全球的时候，会发现生产提前期会大幅度上升。
首先是时空距离的影响。如果工厂在墨西哥，但原材料厂商大概率还在中国，从采购订单到收到货，不再是像国内两三天的事情了，可能变成60天甚至更久。当企业以未来60天考虑生产计划，这对很多“中国供应商”来说或许非常困难。
其次是语言和时差。中国的制造型企业大部分分布在二、三、四线城市，外语人才非常少，对全球供应链法规要求不熟悉，叠加时差的问题，使得供应链管理复杂度大幅度上升。
此外，随着供应链链条更长、节点更多，需要面对的突发情况也在变多。以前的供应链在国内的时候，管供应链管好物流运输和仓储可能就够了，但当把供应商工厂搬到墨西哥，原材料还在中国采购的时候，这里面会牵涉到出口报关、进口报关、国际海陆空运输、国内提货、国外送货、仓储配送，各种环节复杂度极高，而且每个环节都可能出现突发状况，导致企业在运行过程中有大量供应链管理的困难和痛点。
这个过程中，就会产生了大量包括提升供应链韧性方面的一体化管理需求。全球化一腔热血还没有起来，是不是感觉有点后背发凉?
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趋势二：供应链数字化转型的“选择困难症”加剧
传统制造企业管理中大量存在着原料浪费、库存浪费、生产浪费、不合格品返修浪费、搬运浪费等等，运用数字化技术为解决这些问题提供了解决方案。
不过对于传统制造业企业来说，2024的变化实在有点太快，很多企业供应链的数字化尚处于进行时，在市场环境充满挑战的今天，提高运营效率和降低企业供应链成本已成“中国供应商”数字化转型的首要目标，这一趋势将在2024年持续深化。
Gartner预测，到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加快其业务计划，以实现更高的供应链效率、创新和竞争力，而2023年的这一比例不到15%，德勤也在最近的一项分析中表示，各行各业的行业云市场正在迅速成熟，到2024年，行业云可能形成一个6400亿美元的市场。
除了云计算，2024年以来，已经越来越多的企业将聚焦将AI深度融入其数字化转型的宏伟蓝图。无论是作为独立的智能聊天机器人，还是作为辅助客户服务人员的虚拟助手，人工智能都将在数字化转型项目中扮演重要角色。
Accenture最近的一份报告显示，到2035年，人工智能技术将使制造业的生产率提高40%,92%的制造业高级管理人员认为“智能工厂”数字技术将使其提高生产力和供应链水平，但目前只有12%的制造商大量使用人工智能。
因此，那些已经接受数字化转型的企业将在其市场中拥有竞争优势。
不过，如何找到适合“中国供应商”供应链数字化转型模版?这确实会面临“选择困难症”。
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趋势三：AI驱动的全新供应链时代到来
对于供应链的数字化转型，大多数传统企业对数字化转型还处于反应和尝试阶段，但其实单纯地提升技术或采购通用型的解决方案产品并不足以应对数字化转型带来的挑战。
作为一个商业整体，每一家企业供应链都是独一无二的，选择其他企业的案例无疑是浪费时间和金钱。数字化供应链转型成功的企业往往对自己看好的机会投入100%的努力和足够的资源。
人工智能(AI)以其卓越的数据处理能力、深度学习技术和精准预测优势，正在深度改变供应链管理模式，推动供应链实现智能化升级。AI技术通过大数据分析、机器学习等手段，在需求预测、库存优化、供应商管理、物流路线规划等多个方面，为企业的智能化转型注入了强大动能，提升供应链的整体效率，有效降低运营成本。例如在需求预测和库存优化方面，AI借助大数据分析技术，能够整合并挖掘历史销售数据、消费者行为数据、市场趋势等多个维度的信息资源，建立精确的需求预测模型。通过实时监测和深度学习，AI能够捕捉到需求变化的微妙信号，预判未来市场需求，帮助企业在采购、生产、分销等各个环节做出更为科学合理的决策，避免库存积压或缺货现象的发生。
库存优化方面，AI通过实时更新的销售数据和需求预测结果，动态调整库存水平和补货策略。这种智能库存管理系统能够实现精细化管理，既保证了产品的充足供应，又最大限度地降低了仓储成本。此外，AI还可以通过模拟不同库存策略的效果，提出最优化的库存周转方案，以最小的库存持有成本满足客户需求。
对于企业来说，通过打通制造、采购和流通环节的数字化平台，柔性敏捷的智慧化手段，可以帮助企业降本增效，实现一体化管理，还可以帮助企业应对突发事件与环境对供应链韧性的挑战，应对国际竞争环境与消费者多变的需求，解决跨境供应链复杂难控的痛点等。随着大数据、AI人工智能、IoT的应用，未来10年，全球科技革命将进入叠加爆炸新阶段，数智科技也为制造业出海提供更多技术和场景支持。
未来制造业的竞争将不可避免地转变为供应链管理的竞争，AI结合大数据处理能力，可以更有效地解决这些问题。因为AI能实时处理供应链中的海量数据并进行复杂分析计算，从而更精确地预测未来生产和销售趋势变化。这种技术将有助于优化供应链管理，并提升企业在激烈市场竞争中的优势。
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趋势四：产业互联实现供应链生态的网络协同和价值创造
供应链的数字化不仅体现在单一产业要素或单一领域的数字化，更侧重于通过产业互联来实现供应链生态的网络协同和价值创造。物流供应链的数字化，不仅能够通过实时数据共享、智能决策支持提升物流效率，而且能够通过集成化、协同化的供应链平台，助力制造业企业实现精准供需匹配、快速响应市场变化，从而提升整个产业链的敏捷性和抗风险能力。
准时达，就是一家助力制造业供应链数字化转型的典型实践者。作为一家科技型供应链管理服务企业，准时达不断深耕于科技创新和产品服务的迭代升级，目前准时达在多年的管理实践中，逐步总结出从数据收集，到利用数据协助企业管理决策的数据运营能力。通过Juslink平台化管理，客户可实现全链条供应链可视，全链路节点的实时监控和风险防范。实现信息可视化一站式的动态管理。让客户对全球供应链的实时现况完全掌控，提升企业的供应链竞争力。
在制造供应链行业，准时达是首批探索使用大型语言模型与信息系统进行整合优化的企业。目前其核心产品JusElsa已经上线并投入生产使用。这款产品运用了智能大语言模型技术，与准时达JusLink平台进行了深度融合。有趣的是，该平台的卡通形象(如下图所示)也是由AI生成的。JusElsa能够以自然语言协助客服人员与客户进行交流，例如查询运输信息、追踪运输状态以及推送异常情况处理方案等。此外，JusElsa也能够帮助用户解决在跨国协作时出现的多国语言不通的问题，因为JusElsa已整合了主要目标国家的语言，帮助用户实现跨国交流。
该产品通过整合大语言模型，颠覆了传统的物流作业模式，用户可以通过一个窗口、一键问答、一览所有与机器人对话，精准、急速、低成本地获得所需要的服务;JusAI智能对话引擎的上线，为客户带来全新极致的服务体验，推开了供应链智能管理新世界的大门。
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结语
当供应链全球化到来，制造业数字化转型的浪潮滚滚而来，物流供应链作为其核心组成部分，正以其数字化、智能化的力量推动制造业向更高层次发展。当准时达这样的标杆企业积极投身供应链数字化建设，持续赋能制造业供应链基础建设，产业链上的“中国企业”们在数字化转型的道路上将走得更稳。
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