数字经济带来了新的商业模式，行业界限正在变得模糊。

客户希望快速获得产品和服务，最好能进行量身定制，为了应对当今数字经济的挑战，企业组织需要从根本上重新设计其数字供应链上的业务流程，要遵循以下四项基本原则：

1、以客户为中心：计划和交付一个细分市场

在数字经济中，以客户为中心不仅仅是一种愿望。它需要与数字供应链能力相结合，始终如一地服务其中的一部分。

该体验始于一个非接触式的供应链，可以在任何可能的地方实现自动化，但也有例外的管理。这种方法使供应链从业者能够首先关注客户的增值活动和过程。

在这个级别的自动化需要精确的实际需求。提高预测精度仍然至关重要，但这还不够。需要从多个数据源实时捕获需求信号。这些来源包括结构化数据，例如订单、销售点和物联网（IoT）传感器数据，以及非结构化数据，包括文本、电子邮件、社交媒体、情感分析和预测算法。所有这些信息必须汇集在一起，以提供实际需求的真实画像，得到有助于改善业务绩效和优化客户服务的见解。

这种需求推动整合业务规划流程，这些流程必须对整个供应链中的供应、需求和其他信号的变化做出灵敏的响应。这些改进的流程使公司能够更好地管理合作伙伴网络之间的协作，并更有效地处理从单件货物到多个跨境货物的装运。即便客户偏好、要求和数字经济不断发展，也能够提供客户所需。

2、预测性业务：设计、制作和维护一个产品

面对日益复杂和快速变化的时代，如何跟上步伐？ 一种方法是防患于未然：

●在问题成为主要关注之前解决掉

●在发生故障之前修复机器

●调整运输以避免交通或天气问题

●重新调整制造以适应情绪分析

不断涌现的数字经济技术使这一切成为可能。预测性业务的先进做法是建立和管理数字孪生网络。数字孪生使用物联网传感器数据来维护物理产品或资产与其设计、制造和部署的数字之间直接连接。

通过使用数字孪生，可以360度全方位了解整个网络的设备、产品和资产，从在客户家中运行的产品，到商业级资产的全面部署，到在业务范围内运行的机器和设备，这些都囊括之内。

然而，可见性本身并没有什么价值。需要使用可用的数据来创建真正的产品和资产智能，然后采取行动。对产品性能以及使用方式的了解越多，就越能准确预测服务中断，得知客户最需要的产品和服务。

通过捕获和整合数字孪生产品和资产网络中的客户需求和使用数据，可以得到有价值的见解。这种优势可以使产品设计更有针对性，有更高的现场可用性，满足消费者的需求，改善客户服务。

3、智能自动化：规模化定制

在整个供应链中自动化无处不在，从仓库中的机器人和自动铲车到无人机交付货物。而在智能自动化，制造业正在引领潮流，主要由大规模生产转向个性化和个性化产品的大规模定制。

为了抓住这个机会，各大公司正在重新考虑他们的设计、制造和物流过程。一个主要的趋势是，从连续的生产线转变为灵活的生产单元，可以以几乎即插即用的方式移动和使用。提供关键状态数据的智能传感器可以帮助将产品在生产过程中自动转到下一个单元。

因此，公司可以更好地批量制造个性化产品。结合更灵活的制造流程，企业也正在重组其分销和交付流程。传统上被视为成本中心、配送中心，现在被视为战略资产，可为企业带来竞争优势。

一系列强大的新兴技术正在帮助企业走向这一优势。例如，为了最大限度地提高灵活性而无需承担大量库存的成本，许多公司正转向3D打印以按需生成产。其他企业正在转向诸如机器学习、物联网和机器人技术。

4、全面可见性：分析和管理供应链

除了在数字经济中取得成功所需的个性化、自动化和响应能力之外，为扩展供应链中的每个角色提供实时可见性至关重要。但是，应该怎么做？

全面的供应链可视性只需要企业业务的数字镜像。我们的目标是看到一切，从生产或过境货物的流动到需求信号以及情绪分析，销售点系统和其他重要来源的相关数据。全面可见性还意味着能够查看可能影响销售和交付或导致供应链中断的交通拥堵、事故和天气情况。

由于现代供应连接到企业之外的四面八方，因此需要在合作伙伴、制造设施、仓库和配送中心的复杂业务网络之间灵活协调和协作。

通过扩展供应链的数字镜像，可以将现实世界与计划世界连接起来，使您能够：

●提高全球供应的可持续性和合规性

●帮助确保产品采购的伦理道德

●简化跨境交易

●执行产品召回时最大限度地减少暴露

目标是识别潜在的中断风险和客户需求，这将有助于提高业务响应能力，降低整个供应链的风险，并提供客户所愿所想。

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