供應鏈的管理的科學性、資料化和高效率，是其競爭力的核心。大資料與雲計算以及人工智慧為供應鏈提供了IT賦能、經營賦能、產品賦能、物流賦能和金融賦能等六大賦能。

在供應鏈產品賦能上，大資料和雲計算基礎設施的支撐可以對單品的管理極為精細，在做商品分析時，也是按照各類單品進行分析管理，比如，其會分別對某款純淨水或飲料等進行分析，並非簡單地按飲料類一概而論。根據銷量、顧客的喜好把不同品類商品分為不同的單品，透過單品管理掌握了商品每一時刻的動態變化，實現精準備貨。透過這種精細極致的單品管理，可以把庫存控制到最低限度而又不至於缺貨，提升單點銷售額，實現利潤最大化。

IT賦能方面，大資料和雲計算時代，供應鏈系統透過網點資訊系統，7X24小時及時(實時)收集所有網點的銷售資料，透過雲計算及時(實時)完成資料分析，幫助網點實時調整售價、供貨以及發起促銷活動等。基於雲計算基礎設施，透過大資料，基於資料挖據和人工智慧，及時向網點推薦一定數量的新品，達到經常換新的目標，每隔幾天就要換一批商品，保持一定的商品淘汰率，儲存顧客的新鮮感，很好地適應了市場的變化。

當下大資料和雲計算基礎設施日臻完善，供應鏈在大資料和雲時代穿上了“新零售”的新裝站在了風口，2016年雲棲大會上馬雲提出新零售概念，2017年被稱為新零售元年，這一年渠道下沉，線下零售逐步回暖，網際網路大佬紛紛聯姻實體巨頭,資本熱捧。阿里巴巴和騰訊網際網路兩大巨頭線上下佈局明顯加速，新零售戰局在多領域全面鋪開。在“下半場競爭”中，連線使用者和商家的“超級平臺”時代逐漸到來。目前的態勢是：阿里佔據先發優勢，京東迎頭趕上，騰訊走上前臺。新美大也佈局到店、到家、旅行和出行四大場景，為 “超級平臺”競爭做好了準備。

新零售即是在大資料和雲時代的供應鏈，其以消費者體驗為中心的資料驅動的泛零售形態，瞄準著實時、高效、成本節約型資源配置，深度且精準的客戶需求挖掘，基於直播、社交、反饋的客戶體驗等目標，貫穿生產、倉儲、物流、運營等環節，涉及人工智慧、機器人、虛擬/增強現實等新興技術。

人工智慧、大資料的發展將會給企業供應鏈帶來很大的衝擊。

現在企業生產的基本是標準產品，所以企業也一般會根據計劃產能提前進行零部件採購，但隨著人工智慧及大資料的發展，這種情況將會產生很大的改變。

定製化將成為市場主流，零部件採購將與訂單緊密相連。以目前市場發展來看，未來不光在傢俱行業將出現定製傢俱，隨著科技發展，服裝、家電等產品將都是私人訂製。在這種情況下，在廠家接到定製訂單同時系統會直接向供應商下單，每個訂單與每個零部件的採購緊密連線起來。

在這種模式下，企業不需要再擔心零部件存貨導致資金積壓，而且可以做到每個產品都不愁銷路。這種模式主要是需要完善的訂單管理系統，以目前科技發展來看，很快這種萬物皆可定製的模式就會進入我們的生活。

人工智慧對供應鏈的管理，其實作用沒有大資料，雲計算來的直接有效。因為人工智慧在實際應用場景中，糾錯的可能發生性機率還是過大，目前各個點控制的都不太好。

人工智慧目前發力的一些領域，包括影象識別及處理，自動駕駛等。

大資料跟雲計算則不同，他基於模型來進行管理升級，可以推進管理的實際效率。

供應鏈管理專業，是2017年教育部下發檔案，構建的一個新學科。

是2017年才有的。

是指在物流與採購管理、工商管理、市場營銷、電子商務、金融、資訊網路技術等多個學科基礎上，運用大資料、人工智慧、深度學習等前沿技術發展起來的一門新興學科。主要學習和研究如何認清組織環境，如何明確需求與規劃供應，如何進行市場分析，如何制定戰略，如何評估與初選供應商，如何獲取與選擇報價，如何進行商務談判，如何準備合同，如何管理合同與供應商關係，如何進行供應鏈中的物流管理，如何進行庫存管理，如何進行績效考評。

傳統企業，實現製造自動化都還有很長的路要走，智慧化就更遠。

有人總是把自動化跟智慧化混淆。

比如自動化工廠，很多人認為是智慧工廠，我認為很大層面上，它不是。

至少在很多工序上，都沒有實現自動檢測，人工參與校核自動生產的質量。

智慧製造，應該是你把材料給他，他就給你各合格產品的一個製造過程。

供應鏈管理，就是你給他一個輸入，他給你搞定後續一切的過程，人只是輔助參與者。

顯然在這塊，人工智慧介入的程度還不夠。