很少有趨勢能像AI、物聯網和區塊鏈那樣受到大肆宣傳。對於企業技術方向的觀察者來說，似乎每個公司都希望自己在這些技術中處於領先地位，但是現實中的用例很難找到。
很明顯，這些技術有獨立的潛力，但真正的力量將隨著我們開發可以協同工作的方式而來。例如，將AI的處理能力與物聯網傳感器的智能數據捕獲相結合，或開發加密貨幣以外的區塊鏈技術應用程序。隨著我們繼續投資於創新，這些技術的應用將不斷髮展，但隨著企業尋求今天使用它的方法，一個引人注目的情景正在全球供應鏈中發展。
這些龐大的網絡支撐著地球上最大的公司，並使我們有能力構建我們每天使用的產品。供應鏈很少得到他們應得的關注，但他們的破壞會對從全球市場到我們喜愛的產品的可用性等各方面產生巨大影響。災難性的天氣事件會損害世界某地的製造工廠，可能會擾亂全球的供應和產品運輸。
在2019年，人工智能，物聯網和區塊鏈技術在供應鏈中的實用性將超越炒作。我們應該看到小型和大型應用程序以及公共和私營部門的各種行業的用例激增。
區塊鏈標準將不斷髮展
為了推動不同行業的區塊鏈採用，新標準將隨著供應鏈相關信息在區塊鏈環境中的存檔而發展。諸如條形碼等行業標準管理機構GS1等標準機構可能會在2019年引入新的區塊鏈相關標準，以幫助加速跨全球供應鏈的區塊鏈環境的部署。
有了標準，我們將看到公司在供應鏈中實施區塊鏈技術，並開始在跨區域的運輸和物流方面參與多個區塊鏈。這將提高效率，並允許更安全和透明的方式跟蹤貨件和相關交易。
例如，AI，物聯網和區塊鏈的組合方法可以幫助物流和餐飲服務。可以運送一批冷凍食品，包括採購訂單號，使用的運輸公司和最後一英里經銷商的寄售細節都可以寫入區塊鏈，提供端到端的可追溯性。溫度，溼度和全球定位系統的物聯網傳感器都可以包含在內，以幫助跟蹤貨物的進度，如果產品到達目的地被破壞，可以更容易地確定出了什麼問題以及在旅程的哪個階段。人工智能系統可以分層到系統中，從這些信息中學習，以提供更多的智能和建議，以最大限度地減少供應中斷。
受區塊鏈採用的推動，自主供應鏈將成為現實
區塊鏈技術的標準化和採用將在2019年實現自主供應鏈。公司已經在探索與區塊鏈相關的用例或在其業務運營中實施基於AI和IoT的環境。這些技術的更大融合將使組織能夠利用新的績效洞察來改進業務流程。對於供應鏈而言，這意味著改進了商品的可追溯性，以及記錄和保護公司與貿易伙伴之間所有數字交互的存檔的能力。
物聯網傳感器可用於提高供應鏈可視性，並通過預測性維護應用程序提高設備的正常運行時間。它們還可以與其他技術集成，以協助自動補貨流程。在供應鏈中，區塊鏈可以獨立使用，以跟蹤高價值商品，管理端到端召回，併為食品和飲料，或製藥和生命科學等行業提供可追溯性。結合這些技術的大部分數據，AI可用於改進庫存管理並改進預測。在更深層次上，AI還可以使用從供應鏈貿易伙伴處收到的數據來監控其績效和對客戶需求的響應。
各組織將投資於培訓和專業知識，以縮小技能差距
為了最大限度地發揮這種集成水平的好處，公司需要確保他們擁有端到端的數字供應鏈，每個業務交易都以電子方式交換，而不是通過紙張交換。這種高度數字化的方法需要不同的技能和對底層技術的深刻理解。
隨著區塊鏈，人工智能和物聯網人才的高需求，各行業將面臨技能差距，因為公司正在爭取獲得推動數字化首要議程所需的人才。但是，如果沒有足夠的學術培訓，組織將需要投資於教育以填補空白。
隨著越來越多的行業瞭解它將如何改變其業務，對區塊鏈中有才能的工程師和開發人員的需求將會激增。除非他們幾乎立即開始投資人才，否則組織將無法應對供需缺口。
為彌合技能和經驗方面的差距，組織將在2019年開始對培訓課程和其他資源進行投資。學術機構也可能開始加強投資和培訓。
工業界和學術界對這些技術的興奮程度已經顯而易見，2019年應繼續這一趨勢。然而，2019年應該脫穎而出，因為更多的現實案例開始證明供應鏈中融合解決方案的真正力量。
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