【背景介绍】美国供应链管理专业协会2017年全球供应链年会-前沿/刀锋（2017 CSCMP EDGE）9月24-27日在美国亚特兰大市乔治亚全球会议中心隆重举行。来自全球各国超过600家公司和研究机构的3000多名供应链管理专业及研究人员出席了此次盛会。如它的名字-EDGE（前沿/刀锋），此次盛会提供了超过100个前瞻性思考会议（包括三个主题演讲），涵盖供应链和物流的发展趋势，以及实现供应链价值最大化和变革的现实世界的战略。本文基于部分大会演讲，着重分析供应链的主流发展趋势-供应链的数字化 （Supply Chain Digitalization / Digital Supply Chain）。
数字化供应链实质上是对传统供应链的变革。它包括人和组织的变革，商业模式的变革，和技术的变革。2017 CSCMP大会向世界展示了新兴技术：云计算，移动计算，大数据，人工智能（AI），区块链等。它们是推动数字化供应链变革的巨大动力。世界许多科技巨头，如IBM, Intel, SAP, ORACLE, JDA等，还有一些大学的教授，如Duke Universty, Penn State等云集大会。 他们以演讲和展览等方式向与会者展示了新兴技术是如何推动数字化供应链的变革。这里主要介绍
（1）Duke大学教授Missy Cummings 的主旨演讲；
（2）IBM的分论堂演讲；
（3）Intel 的连接的物流平台（ICLP）技术。
1. 人工智能和未来的物流
玛丽卡明斯女士，杜克大学普拉特工程学院脑科学研究所教授、人类及自主行为实验室、工业机器人实验室主任。她是世界经济论坛人工智能和机器人理事会的联合主席，也是美国运输部自主运输咨询委员会的成员。9月26日她发表了生动的题为人工智能与未来的物流（AI and Futue Logistics）的主旨演讲（如下图所示）。
图10：玛丽卡明斯教授
玛丽卡明斯教授讲述了如何概念化地利用人类和人工智能的优势以及局限性，使人类驾驭计算机的原始计算能力，为日益复杂的物流提供潜在的创意，并跳出现有框架之外思考未来可能遇到的挑战。她首先回顾了人类与自动化的简史：从马车到Google的无人驾驶汽车，从战机到无人驾驶战机。她还引用了纽约证劵交易所2013年的巨大变迁，从人类互动交易到依赖算法的计算机交易。（如图11和12所示）。它表示了一个旧时代的结束，一个利用计算机智能的新时代的开始。
图11：人类与自动化简史 （来自玛丽卡明斯教授的演讲）
图12：一个时代的终结：纽约证交所人类互动交易的丧钟敲响了
她分享了她关于人还是机器或者人加上机器的研究成果。她定义了十个水平层次的自动化，并讨论了人应当决定是否或什么时候应当使用机器人来代替人。人类越来越多地从操作设备的机械，转向对正在发生的事情的认知解释。每一架商用飞机今天基本上都是无人驾驶飞机。飞行员可以在星巴克咖啡店做他们的工作！飞行员在整个飞行过程中只需触摸3.5分钟左右的杆，这只在起飞时。 这是由于监管结构（它很快就会消失）。甚至NASA也让宇航员有太多的控制力，这导致了首次登月的次优着陆。今天，人类只参与万一出了问题的事。如果我们能摆脱人力资本，劳动力和退休成本就会下降。但必须有一个平衡的地方。 在中国，我们看到了廉价的劳动力，即使如此，他们已经决定开始投资机器人。人与机器之间需有平衡，如果我能自动化所有这些工作，是否有潜在的人力成本？
卡明斯在她的技能、规则、知识和专业知识的论文中探讨了人们完成复杂任务的方式。（如下图片所示）。
图13：计算机与人类信息处理的相对优势 （来自玛丽卡明斯教授的演讲）
那么自动化是如何工作的呢？自动化必须能够评估情况，了解将要发生什么，它必须首先关注基于技能的推理。随着时间的推移，它会在越来越多的情况下，导致专业知识。但人类是唯一真正有专业知识的最高水平的“机器”。在运输领域，铁路具有最低的不确定性，因为你在一维车辆中旅行，这类似于基于技能的推理。下一个不确定因素是无人机，这是最容易实现自动化的。无人驾驶飞机技术已经成熟，已经存在了30年以上，而且是基于规则的。飞机也是基于规则的，因为有三个自由度，也有更多的误差空间和更少的迎面相撞的可能性。
但最危险、最不确定的技术是无人驾驶汽车。有许多，更多的不确定的条件发生，轨迹只有两个维度，所以相对于3个维度的飞机来说，错误的空间要小得多。无人驾驶汽车需要专家的知识和推理。“有孩子在踢足球吗？动物呢？我该怎么反应？”这纯粹是基于专家的推理，我们还不具备用计算机来处理这种不确定性的能力。她指出人和人工智能的各自优势和劣势（局限性）。 并用一个例子说明人工智能也会有偏见。人是唯一具有最高水平专业知识的“机器”。从而她指出了几个发展趋势：
（1）正在研究的人工智能-人类结合的系统（见图14）
（2）人和机器协作的新的范式（见图15）
（3）人不会因为人工智能的应用而失业，但人需要接受新技术的教育和培训来与机器协同完成任务。
（4）人工智能技术已开始应用于物流，特别是用无人机进行配送。中国虽然有便宜的劳动力，但也在大力发展无人机技术。采用无人机运输的技术已不是问题，但需要政府立法支持。无人驾驶汽车的成熟和采用还有很长的路要走。
关于玛丽卡明斯教授演讲的完整和详细的分析将会发表在另一篇介绍2017年CSCMP大会的文章。正如Gartner 在一份研究报告中指出的应用人工智能来驱动数字化变革是大势所趋。
图14：走向联合人工智能系统 （来自玛丽卡明斯教授的演讲）
图15：人-机器协作的新范式 （来自玛丽卡明斯教授的演讲）
最后她讨论了人工智能的未来挑战。从2014到2016， 人工智能研发支出缓慢增长，从行业角度来看，人工智能在信息和通讯方面的投资最大，其次是汽车 （如图16所示）。
图16：未来的挑战 （来自玛丽卡明斯教授的演讲）
最后她指出：
无人机包裹交付 – 已成现实，但需要政府立法支持。
完全自主的汽车，还有很长的路要走！
队列的卡车，还有很长的路要走！
飞行汽车，还有很长的路要走！
此外，劳动力的再教育是采用人工智能技术的一个重要方面。
2. 供应链的数字化的六大技术支柱
2017 CSCMP 大会显示了物联网（IoT），移动云计算（Mobile Cloud Computing），大数据（Big Data），人工智能（AI），认知计算 （Cognitive Computing），和区块链（Block chain）是供应链数字化的六大新技术支柱。本文将侧重于物联网，人工智能，认知计算，和区块链在数字供应链变革中的趋势。
（1）以物联网重塑供应链
供应链是涉及到多组织（甚至多个国家）、多物、多人和多场景的复杂的过程。供应链管理指的是对货物在它所移动的各个环节的监控和管理，无论是从供应商到制造商、从一个仓库到另外一个、从仓库到用户或者其他的环节。当今的供应链，甚至物联网之前，已面临很大的压力。市场趋势如多渠道（omni-channel），电子商务、新零售、快时尚，智能制造等都迫使供应链以满足客户不断增长的需求，更快、更便宜、更可靠、更容易交付的，高度可配置的产品，实时的端到端的能见度和预测能力。传统的供应链管理信息系统无法满足现代复杂的供应链管理需求。物联网技术是革命性的动力，它提供廉价的解决方案来解决一些供应链管理的最昂贵和复杂的问题。更先进、更实惠的资产追踪、状态监测和数据收集，对各种规模的供应链给予了前所未有的监督和控制。
IBM和Intel 的演讲向我们展示了这个发展趋势及解决方案。物联网是什么？ 物联网是嵌入电子器件、软件、传感器和网络连接实物的网络。它使这些实物对象收集和交换数据（如图17所示）。
图17：什么是物联网 （来自IBM的演讲）
英特尔的演讲指出物联网的应用发展趋势（如图18所示）：
（1）到2020年，全球物联网设备将达到300亿个，并且它们将产生44x1021字节数据；
（2）物联网技术能提供廉价的供应链管理解决方案，因为过去10年来传感器成本下降了2倍，带宽成本下降了40倍， 处理成本下降了60倍。
图18：物联网的发展趋势（来自英特尔的演讲）
英特尔的演讲接着指出：物联网x大数据将产生前所未有的价值。 英特尔的物联网供应链管理解决方案将在3.3中介绍。下面先介绍IBM的物联网沃森平台（如图20所示）：
图19：物联网x大数据=前所未有的价值 （来自英特尔的演讲）
IBM把从供应链 （正向或传统的意义供应链）到产品制造 ，再到后市场（逆向供应链）的过程定义为资产的全生命周期，而物联网就是实现资产全生命周期信息管理 （ALIM）的工具。 通过云和物联网集成PLM，SCM，CRM在IBM的沃森物联网平台上。 IBM的沃森物联网平台执行全供应链管理，包括数据分析、预测、计划、跟踪、保修处理（逆向供应链）等。
图20：物联网是实现资产全生命周期信息管理 （ALIM）的工具 （IBM）
总之，现在就要开始准备采用物联网来重塑供应链。迎接物联网最大的障碍是观念模式。企业需要思考超越传统的角色，以便在物联网全面发力时繁荣起来。对于供应链，不能低估了借助于网络，生态系统，和数据来思维的重要性。事实上，现在有巨大的优势，让你超越个人业务范围来思考。当你同步整个价值链时，多渠道（omnichannel），电子商务，新零售，快时尚，智能制造等问题就刃而解了。掌握数据也是至关重要的。为了做出更好的决策，从而更精确地将供应与需求协调起来，企业需要在几秒钟内捕获、解释和行动数据。好消息是，供应链的端到端可见性不需要等待物联网。云技术提供终端到终端的供应链可视性已经存在，当物联网到来时，它可以作为一个基本的基础设施来处理物联网的更大粒度的大数据，并使之有意义。由于位于中心，总是可用的，可大规模扩展的，与硬件无关，云是难以置信的。云将有助于将物联网供应链数据转化为洞察力，帮助企业作为网络来经营。
（2）供应链数字化的信任链路
区块链是一个开放、分布式的数据库，可以在匿名的参与者间进行交易，而无需集中式监管方的介入。区块链将信任信息嵌入每一笔交易和共享数据来源中，从而大大提升了交易和信息共享的安全性和成本效率。区块链的不可篡改、分布式、可审计、可追踪等特性为我们构建了一个全新的信任体系，实现了虚拟经济和实体经济价值转移，这也成为区块链价值实现的基础。区块链是在美国2017CSCMP全球大会的一个热点议题，因为它可能会是颠覆供应链的未来技术。
大约有10 多个演讲谈到区块链，其中包括2018年的第三方物流的研究报告讨论会。供应链区块链是研究报告的主要研究课题之一。 本文认为区块链技术将为供应链的数字化提供一条信任链路。下面本文将介绍如何使用区块链来优化供应链，主要内容是基于IBM演讲。
图21：供应链的存在问题和解决方案-区块链（来自IBM的演讲）
传统供应链中存在着一个需要解决的问题，即供应链中多参与者之间的交易效率低、成本高、易受攻击（不安全），采用区块链技术是一个很好的解决方案。如图21所示，区块链技术采用一个共享的，可复制的，和通过验证的分布式帐本（ledger）来记录交易信息，并且交易将在一个链状的分布式区块链系统中执行，从而它去除了传统的交易中心化并消除了许多中间过程环节，从而大大提高了交易效率。
此外因为所有的交易记录被安全地存储在统一的分布式帐本，区块链技术也使得供应链交易非常安全。由于分布式帐本记录了共享的交易的源信息并且源信息是不可改变的，这使交易更透明，更容易追踪， 和更可靠。
区块链技术之所以如此诱人，引起供应链业界的关注，IBM的演讲指出商业用区块链具有以下四个特征：
共享的分布式帐本（Shared ledger） - 只附加跨业务网络的记录到分布式系统
智能合约(Smart contract) - 嵌入事务数据库中的业务术语（契约）与事务一起执行
信任(Trust) - 交易由相关参与者认可
隐私(Privacy) - 确保适当的可见性；保证事务是安全的、经过验证的和可核实的
图22：商用区块链的特征（来自IBM的演讲）
除了商用区块链的这四个特征，它还有如下图所示的四大好处：
节省时间 - 交易时间从几天到接近瞬间 (高效)
除去成本 - 间接费用和中介成本（去中心化）
降低风险 - 防止篡改、欺诈和网络犯罪 （分布式帐本不变性 –Immutability）
增加信任 - 通过共享的程序和记录（分布式帐本-Ledger）
图23：商用区块链的好处（来自IBM的演讲）
商用区块链的这四个特征和四大好处向我们展示，它将是一有助于将传统的供应链转变为数字化供应链的利器。IBM的演讲还向我们展示了下面的物联网+区块链的数字化供应链系统。
图24：IBM的供应链区块链技术 （来自IBM的演讲）
区块链技术不仅适用于供应链交易，而且可以应用到如下图所示的许多方面：
图25：供应链区块链技术应用实例（来自IBM的演讲）
总之，我们已经看到区块链技术使得供应链的整合更加真实。它有改变游戏的潜力，以及在数字化供应链转型中的应用价值和发展趋势。然而它的应用并不简单明了。区块链技术面临许多技术挑战，包括和区块链数据共享治理发展。由于区块链创建一个集中、方便分类的分布式帐本，需要私人和公共的区块链互操作性，这将需要标准和协议。随着可伸缩性的问题和缺乏协议，隐私是其中区块链技术要解决的一个问题。 供应链参与者将不得不决定多少信息应该提供。 在某些情况下，公司可能不想提供充分透明度的信息给供应链中的每个人。
还有其它问题，本文将不在这里讨论。更重要的是，区块链技术需要数据的第三方验证，它引入了额外的费用。许多公司，如IBM，在推动区块链技术应用于供应链，但其在供应链中的实际应用仍处于早期阶段。我们应该密切关注它的发展趋势。
（3） 认知计算与认知供应链
认知计算，从广义上讲，是基于人工智能和信号处理的科学学科，它也是一种技术平台。这一平台包括机器学习、推理、自然语言处理、语音和视觉、人机交互、对话和叙述生成，以及其他技术。在2017 CSCMP大会上，IBM展示了它的认知计算系统沃森（Watson）如何通过认知供应链来帮助供应链数字化转型。认知供应链是一个具有认知计算能力的数字化供应链。供应链的下游和上游部分都可以受益于认知计算。 认知计算可以帮助的最明显的例子是它能提供更好的可见性，以帮助降低供应链风险。IBM展示了认知计算应用实例：带智能提醒的运营中心（如图26所示）和问沃森解决中心（如图27所示）。
图26：认知计算应用实例：带智能提醒的运营中心（来自IBM的演讲）
图27：认知计算应用实例：问沃森解决中心（来自IBM的演讲）
小结：此节介绍和分析了供应链的数字化的六大技术支柱：物联网（IoT），移动云计算（Mobile Cload Computing），大数据（Big Data），人工智能（AI），认知计算 （Cognitive Computing），和区块链（Block chain）。下节将给出一供应链的数字化的应用实例 - 英特尔物联网物流平台。
3. 用物联网重塑互联网平台-英特尔物联网物流平台
“重塑平台”来自英文“Re-imaging Platform”, 这意味着传统的基于互联网的平台需要向基于物联网的平台转变，这是一个趋势，也是供应链数字化的最佳实践的一部分。此节简单地介绍和分析英特尔物联网物流平台。
图28：重塑供应链物流平台 （来自英特尔的演讲）
英特尔的演讲指出传统的供应链物流平台在解决方案方面的五个差距（如图28所示）：
缺乏成本效益的方式进行单个包裹水平或大量资产的跟踪。
缺乏简易的逆向物流的选择
缺乏边缘智能和数据粒度
有限的端到端硬件使能安全
缺乏互操作性和标准
接着英特尔的演讲揭露了传统平台下的供应链问题（如图29所示）：
每年30%货物中有760亿件损坏、 延误或丢失。
每年600亿美元的货物被盗
每天在美国有2.2个货物被盗，平均价值23万美元
30%易腐货物不能从农场运到餐桌
过去12个月，全球76%的公司报告供应链中断。
图29：重塑供应链物流平台（来自英特尔的演讲）
上面的事实和数据表明重塑供应链物流平台是势在必行。图30展示了英特尔物联网物流平台（ICLP）的架构和流程。其中每个运输物件有一个智能标签。所有智能标签彼此连接并连接到智能的Wi-Fi网关或智能的机器网关，所有智能的网关也彼此连接并连接到云计算系统，它们形式了供应链物流的物联网平台。货物的任何状态信息都会实时上传到系统中。外部信息，如温度，湿度，震动，倾斜，压力，光等也都会实时上传到系统中，以供系统进行实时分析，预测，和预警。从而大大减少损坏、 延误或丢失， 并且保证供应链畅通准时。
图30：英特尔物联网物流平台 （来自英特尔的演讲）
英特尔物联网物流平台已被成功应用于霍尼韦尔的全球货物运输系统中，如下图所示。
实践表明英特尔物联网物流平台能通过及时提供客户对包裹情况的最新信息为货主获得竞争优势， 并通过及早发现损坏货物以节省运费， 以及使用数据分析识别导致损坏货物的条件而减少损失的索赔。本文通过介绍和分析部分2017 CSCMP全球供应链年会的演讲，指出了一个供应链的新趋势：数字化供应链是供应链的未来。数字化供应链的变革不只是技术的变革，而是对整个传统供应链的变革，它是以客户以为中心供应链管理的变革，包括需求，“人”，技术，和风险。新技术是数字化供应链转型的驱动力。物联网（IoT），移动云计算（Mobile Cload Computing），大数据（Big Data），人工智能（AI），认知计算 （Cognitive Computing），和区块链（Block chain）是供应链数字化的六大新技术支柱。 这些游戏规则的改变者使数字化供应链成为可能和必要。让我们拥抱数字化供应链变革和迎接伟大的数字化供应链春天的到来！