在新冠疫情发生之前，技术已经开始重塑供应链，但这是一个缓慢而渐进的过程。当时，全球生产和供应网络旨在优化成本和效率。
然而，这种供应模式的弱点在新冠疫情、苏伊士运河堵塞以及随后似乎永无止境的一系列供应链冲击(尤其是俄乌冲突造成的冲击)中暴露无遗。
这让全球企业的高管意识到，他们的供应链需要重新规划。当今的世界要求供应建立在相互连接的网络上，而不仅仅在供应链上，而且容易受到政治动荡和极端天气事件、劳资纠纷以及新冠疫情导致供应中断的一切影响。
技术是帮助企业重塑供应链的关键因素，以下是10种最重要的技术：
3D打印自从20世纪80年代初以来已经取得了长足的进步，当时它只是通过塑料生产。现在，它可以从金属、混凝土、塑料、树脂甚至食品等材料中生产各种成品。
希望缩短供应链和最小化风险的企业将3D打印视为一种通过限制全球货物运输来提高上市速度和降低全球影响的方式。3D打印技术允许企业按需创建原型和产品，减少交货时间和成本
5G技术提供了更快、更可靠的网络连接，使企业能够改善整个供应链的沟通和协作。
在供应链运营中使用5G有助于提供可见性。如今，智能传感器可用于近实时地收集和分析供应链数据。
首先，带有支持5G的物联网传感器的产品应用在卡车和工厂中。由于5G有潜力大规模支持移动设备，因此有可能更准确地跟踪企业的整个供应链。
在运输过程中，经理甚至可以查看产品的确切位置，以及温度或其他导致延迟的环境因素，几乎实时地出现。
VR和AR技术帮助企业可视化和模拟供应链运营，改善决策并减少错误
AR可以通过将全息产品投射到货架上，为组织创建虚拟仓库。员工可以在不接触实物产品的情况下查看颜色和尺寸等规格，并在下单时做出明智的决定，从而节省企业的存储空间和购买不需要的产品的资金。
WaymoUberFreight最近在选定的路线上部署了沃尔沃的自动运输解决方案，从德克萨斯州开始。该解决方案还旨在缓解紧张的全球供应链，这是未来发展的一个迹象。通过整合车对车通信和基于雷达的防撞系统，卡车车队很快就会普遍地以“排”的形式行驶，利用空气动力学来节省燃料。车队由基于云的网络管理，该网络通过移动通信和Wi-Fi连接卡车。基于云的监管将车队限制在安全驾驶条件下的指定道路上。
大数据是高容量和/或高种类的信息，能够增强洞察力、决策制定和流程自动化。数据分析是一门分析原始数据以得出结论的科学。许多数据分析的技术和流程已经被自动化为机械流程和算法，用于处理供人类消费的原始数据。直到最近，围绕可管理数据的能力的缺乏阻碍了更明智的基于价值的决策和积极的风险管理工作。但是今天的组织有许多新技术来帮助采购、供应链风险管理和S&OP。
机器人流程自动化可以自动化人工和重复的任务，使员工能够专注于更具战略性的任务。机器人技术正在彻底改变供应链，并带来巨大价值。
它提高了操作的速度和准确性，特别是在仓储和制造方面。机器人还可以提高工人的生产率，降低错误率，减少采摘、分类和储存时间，并增加对困难或危险地点的访问。
物联网包括数十亿个嵌入在各种设备中的传感器，既包括供应链内部，也包括冰箱和汽车等更广泛的世界。
物联网允许在互联网上进行系统内部和系统之间的数据交换，并可以利用供应链每一步的可操作数据。它现在被用于定位材料、维修设备和监控生产率和效率。
2013年，供应链中使用了2000万个智能传感器，将实时数据反馈给那些控制供应杠杆的员工。到2022年，这一数字将达到1万亿。德勤公司预测，到2030年，将部署多达10万亿个传感器。物联网技术有助于实时跟踪和监控产品，使企业能够对其供应链做出明智的决策。
云计算技术允许供应链公司存储和处理大量数据，使其可以在任何时间任何地点访问。
人们经常将“云计算”术语与SaaS(软件即服务)互换。尽管这些术语密切相关，但它们的含义却不同。云计算是一个广泛的术语，包括通过互联网提供计算服务的各种模型，即使用即付模式。
SaaS是云计算中最著名的模型，其他两个是平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)。云计算的真正力量在于它改变计算经济学的方式。
区块链正在极大地改变零售商和消费者包装商品制造商运营供应链的方式。对安全交易的需求，以及对ESG和可持续性透明度的需求，正在推动买家如何与品牌建立联系。区块链通过保证商品的来源以及供应链交易的安全来满足这些需求。
区块链可以显著改善供应链，供应链往往缺乏可追溯性和透明度。它提供了一个去中心化和安全的数据库，记录供应链上的每一笔交易。描绘产品的实时跟踪和可追溯性，并定期更新每一段行程。
该技术提供了安全和透明的商品和产品跟踪，降低了欺诈和错误的风险。
人工智能和机器学习可以帮助自动化流程，降低成本，提高运营效率。根据IBM最近的一项认知计算研究，92%表现优异的制造业高管表示，人工智能和认知计算将提高业绩。
人工智能的进步将把一切联系在一起，包括供应链管理、企业资源规划系统、智能工厂和自主仓库。
供应链领导者及其团队正在基于数据驱动的人工智能和机器学习解决方案实时做出复杂的决策。
人工智能可以做出基本的推断，可以存储数据，并从中学习。机器学习是人工智能的一个子集——它的一个应用程序，通常看到无监督的机器从数据中学习，没有人类监督它们的一举一动。
例如，仓库，但也有非战略性和耗时的流程，如发票处理和采购中的标准合同续签。人工智能涉及供应链管理的每个领域:采购、制造、履行、物流、库存和ESG合规。
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