供應鏈管理的源頭：掌握市場需求,要成功凡事須從源頭做起，同理為了能夠做好供應鏈的執行，確保企業在供應鏈運營上要能夠做到最快的市場反應、最快的配送貨、最低的庫存成本，最重要的就是要能準確掌握市場需求。企業一定得特別關注在市場的需求變化上，確實做到貼近市場，這就要求企業能對未來 (短期與長期) 市場的需求有一個基礎的假設。
因為越早準確預知到市場的需求，企業就越有機會在供應鏈各環節上做好規劃，從而能夠滿足市場需求所需的執行細節。相反的，如果這個假設不能與市場的需求一致，則供應鏈上的規劃與執行勢必問題百出，進而導致企業無法獲得足夠的利潤。所以準確掌握市場需求是企業確保利潤的不二法門。在當前情況下，藉由一個能夠做好銷售預測的軟件系統已經成為前沿企業的首要選擇。通過軟件系統的協助，企業能夠掌握未來市場需求，進而提升供應鏈的運行能力，最終確保企業的利潤。
但如果要確保利潤能夠保持長期穩定地增長，事情遠沒有這麼簡單。即便現階段，市場上處理大數據的方法與技術正逐漸邁入成熟，不容忽視的是數據分析的方向能不能真正使問題迎刃而解？也就是技術研發得來的解決方案能否一針見血解決問題？既然掌握需求是供應鏈的重點方向 (一個以需求為導向供應鏈規劃與執行)，技術的發展就必須以能夠掌握需求為出發點。而在掌握需求後，如何讓供應鏈各環節與各部門都能夠在這樣的環境之下做出最有效的運行？成為一個協助供應鏈各部門協同工作的技術平臺是這樣一個軟件系統必須具備的能力。
為了能夠幫助用戶精準掌握市場需求，軟件系統在技術能力上就要能夠掌握包含：處理過去、現在、與未來的數據的能力(甚至是同時能考慮外在數據的能力)。而透過統計方法與人工智能裡的機器學習，在收集並掌握到過往的各類情境與相關數據的同時，必須將歷史銷售數據，過往曾有過影響需求的因素包含營銷活動、天氣、以及節假日等影響因素包含在內，最終計算出需求預測的結果。
同時對這一類軟件的另一技術發展方向就是：對各類情境與數據的掌握逐步不斷提升其準確度。而在掌握需求後，要能讓整條供應鏈，從銷售、營銷、庫存、生產、採購、到配送貨，供應鏈內各不同的單位，不論大小甚至不論內外，都朝著一致的目標被串連起來，而與需求數據息息相關的庫存量、本期生產量、採購量、以及各配送中心配送量等都是企業內部必須被進一步應用的數據，所以數據集成並能規劃供應鏈流程的技術平臺是另一個技術發展的方向。
在掌握供應鏈最前端的市場需求後，整個供應鏈的運作所需要憑藉的數據以及過程中產生的數據不僅僅只是儲存在軟件系統的數據庫裡，它們都像需求預測所需的歷史銷售等內外數據，可以進一步被拿來做對於未來運作的依據。包含庫存數量的檢查與未來庫存的耗用、出配貨的作業規劃以及數量的計算、生產計劃以及相關的採購作業規劃與數量計算 (原物料與半成品甚至成品等)，這些都可以透過供應鏈運作過程中產生的數據做出對為未來運作的執行建議。
譬如庫存的週轉率可以透過人工智能的機器學習找出其耗用模式，進而讓供應鏈的運作針對備貨可以提早出準備，甚至可以規劃到未來各配貨中心的庫存數量。至於採購、補貨、以及生產規劃，都是可以在人工智能運算的協助下，找出模式進而提早反應。
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