全渠道互动难以实现——一些传统公司正试图重新设计其运营方式，以在所有渠道提供统一的品牌体验和无摩擦的订单履行，但他们在提高盈利能力的同时，难以管理执行。精明的组织正在利用基于月度订阅的送货服务模式，以利用集中品牌并提高客户便利性——Dollar Shave Club、Stitch Fix 和 Blue Apron 就是这一趋势的领先例子。
这些动态因素使供应链的复杂性呈指数级增长，进而影响组织的成本和风险。因此，受传统模式束缚的供应链利润率正在下降，并且难以投资新功能以支持新的商业模式。
建立数据驱动供应链的组织可以获得优势，提高预测准确性，实时识别和解决问题，创建新的细分市场，并快速、精准、大规模地满足消费者需求。
建立交易所间可视性和集中控制——智能技术使管理供应链复杂性成为可能。采用智能技术可以捕获、处理和利用大量结构化和非结构化数据，以提供实时可视性。供应链组织通过创建“控制塔”来集中数据和决策，从而利用这种能力。此外，新的基于 卢森堡电子邮件列表 网络的规划器将帮助组织推动内部、供应商和客户协作，以协调期望、制定计划和管理例外情况。
创建新的性能引擎——人工智能和机器学习基于实时根源分析，实现强大的解决方案引擎，自动执行供应链功能，并优化交易以满足战略目标。人工智能可以处理大量数据，执行实时假设分析和 SCM 建模，从而优化供应链，处理比以往更多的变量。当发生重大变化时，引擎将确定对关键绩效指标 (KPI) 的影响，并立即做出影响供应链的决策，最终帮助组织实现业务成果并优化财务结果。
通过敏捷决策进行管理——利用智能技术的力量，未来的管理模式可以完全协作、数据驱动和基于平台。参与者可以共享来自供应链系统的定性信息和实时数据、审查报告并持续讨论影响。当发现异常或出现机会时，规划人员可以创建解决方案、与利益相关者分享、在协作平台上讨论并立即采取行动。
开发个性化和灵活的方法——人工智能技术提供的计算能力使我们能够创建更多、更精细的细分策略，以满足消费者按渠道、服务水平和地点提出的个性化需求。此外，实时查看市场数据将产生更好的洞察力、变化和紧迫性，从而更好地理解和满足需求。这使组织能够为单一集成网络快速开发多种供应链模型。