智能供应链网络的优化

22/26智能供应链网络的优化第一部分智能供应链网络的系统架构设计 2第二部分数据集成与实时监控的构建 4第三部分预测算法在需求预测中的应用 7第四部分优化算法在库存管理中的运用 10第五部分物流协同与运输规划优化策略 13第六部分智能仓储管理与自动化技术 17第七部分供应链网络弹性与风险管理措施 20第八部分可持续发展目标在智能供应链中的体现 22

第一部分智能供应链网络的系统架构设计关键词关键要点【智能供应链网络系统架构设计】

1.采用云计算和边缘计算相结合的混合架构，实现数据的实时收集、处理和分析，提升供应链响应速度。

2.构建分布式微服务架构，实现不同模块的解耦和独立部署，提升系统的灵活性、可扩展性和可维护性。

3.利用人工智能、机器学习和物联网技术，实现供应链数据的智能化处理和分析，提高决策效率和准确性。

【数据采集与预处理】

智能供应链网络的系统架构设计

智能供应链网络(ISCN)的系统架构是一套综合的组件，协同工作以实现高效和敏捷的供应链管理。该架构基于服务导向架构(SOA)，提供模块化和可扩展的平台来整合异构系统和流程。

ISCN的系统架构可以划分为以下层：

1.数据层

数据层负责收集、存储和管理供应链数据。它包括：

*主数据管理(MDM)：中央存储库，存储有关产品、客户、供应商和位置等实体的标准化主数据。

*事件流处理：分析实时数据源，如传感器、日志文件和物联网设备，以识别趋势和异常情况。

*数据湖：大规模存储库，用于存储原始和处理后的数据，为分析和机器学习提供支持。

2.服务层

服务层提供可通过应用程序编程接口(API)访问的模块化功能。这些服务包括：

*商品生命周期管理(PLM)：管理产品开发、设计和变更的过程。

*供应链规划：优化库存、采购和配送策略。

*订单管理系统(OMS)：处理订单、履行和跟踪。

*运输管理系统(TMS)：计划和执行货物运输。

3.集成层

集成层负责将不同系统和应用程序连接在一起。它使用企业服务总线(ESB)或消息中间件来促进数据交换和通信。

4.应用程序层

应用程序层提供面向用户的界面和功能，例如：

*供应链控制塔：中央仪表板，提供供应链可见性和实时分析。

*供应商门户：与供应商协作和管理采购流程的平台。

*物联网设备管理：监视和管理连接到供应链的物联网设备。

5.分析层

分析层使用高级分析技术，如机器学习和人工智能，从供应链数据中获取见解。它包括：

*预测分析：预测需求、库存水平和潜在中断。

*异常检测：识别供应链操作中的偏差和异常情况。

*优化算法：根据实时数据和预测分析优化供应链决策。

架构优点

ISCN的系统架构提供以下优点：

*模块化和可扩展性：组件化设计允许轻松添加或移除服务，满足不断变化的业务需求。

*数据集成：中央数据层将所有供应链数据整合在一起，消除数据孤岛。

*实时分析：事件流处理和分析层提供实时可见性和洞察力。

*协作和可见性：应用程序层促进与供应商和利益相关者的协作，提高供应链的透明度。

*敏捷性和响应性：优化算法和预测分析使供应链能够快速适应变化和中断。

设计注意事项

ISCN系统架构的设计应考虑以下因素：

*业务目标：架构应支持特定的业务目标，例如提高效率、降低成本或增强客户服务。

*数据治理：建立明确的数据治理策略至关重要，以确保数据的质量、准确性和一致性。

*安全和合规性：架构应符合所有适用的安全和合规性标准。

*可扩展性和弹性：架构应支持未来增长和应对供应链中断。

*与现有系统集成：必须考虑与现有系统和应用程序的集成。第二部分数据集成与实时监控的构建关键词关键要点数据集成

1.统一数据标准：建立一致的数据格式和框架，实现不同系统和来源的数据集成和交换。

2.数据治理和质量管理：实施数据治理措施和质量检查流程，确保数据准确性、完整性和一致性。

3.实时数据流处理：采用流式处理技术，实时处理传感器、物联网设备和业务系统产生的数据，实现即时数据可视化和分析。

实时监控

1.关键绩效指标（KPI）监测：建立全面且可定制的KPI仪表板，实时监控供应链流程的关键指标，包括库存水平、交付时间和服务水平。

2.异常检测和预警系统：利用人工智能和机器学习算法，检测偏离正常范围的事件和模式，并自动发出预警，以便采取预防措施。

3.基于预测性的分析：结合历史数据、实时监控和预测模型，预测未来供应链事件的发生，并制定主动的应对策略，提高供应链的弹性和响应能力。数据集成与实时监控的构建

导言

在智能供应链网络中，整合和实时监控数据对于优化其性能至关重要。通过建立一个集成的、实时的数据框架，企业可以获得对供应链运营的全面可见性，从而做出明智的决策，提高效率和敏捷性。

数据集成

数据集成涉及将来自不同来源的数据合并到一个统一的平台上。在智能供应链网络中，这些来源可能包括：

*内部系统：企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、制造执行系统（MES）

*外部系统：供应商、物流合作伙伴、市场数据

*物联网(IoT)设备：传感器、自动识别（RFID）设备

数据集成过程涉及以下步骤：

*数据提取：从各个来源收集数据。

*数据预处理：清除、标准化和转换数据以确保其一致性。

*数据映射：将不同来源的数据映射到一个共同的模式。

*数据加载：将集成的数据加载到存储库或数据仓库中。

通过集成数据，企业可以创建单个可信赖的事实来源，为决策提供支持。

实时监控

实时监控涉及连续收集和分析数据，以提供供应链运营的最新视图。在智能供应链网络中，实时监控对于：

*检测异常：识别偏离预期模式的事件，例如库存不足或延误。

*预测需求：使用预测分析来预测未来的需求，从而优化库存水平和生产计划。

*优化运输：监控货物在途中的位置，以提高可见性和效率。

*风险管理：识别潜在威胁和中断，并采取缓解措施。

实时监控系统通常基于以下技术：

*事件流处理：实时处理大量数据流。

*数据可视化：创建仪表盘和报告，使决策者能够快速理解数据。

*通知和警报：触发警报，通知决策者出现异常或关键事件。

构建数据集成与实时监控框架

构建数据集成与实时监控框架涉及以下步骤：

*定义数据模型：确定需要收集和集成的关键数据点。

*选择集成技术：确定最适合组织需求的集成技术。

*实施数据仓库或存储库：为集成数据创建一个中央存储库。

*配置实时监控系统：设定阈值、警报和通知。

*持续监控和优化：定期审查框架，并根据需要进行调整和优化。

好处

构建有效的数据集成与实时监控框架的好处包括：

*提高可见性：提供对供应链运营的端到端可见性。

*提高效率：自动化任务，加速决策制定。

*提高敏捷性：实时响应变化的条件和需求。

*增强协作：通过共享数据，促进跨职能团队之间的协调。

*降低风险：通过识别和减轻风险，提高供应链弹性。

结论

数据集成与实时监控是优化智能供应链网络的关键要素。通过采用一个集成的、实时的数据框架，企业可以获得对供应链运营的全面可见性，做出更明智的决策并提高整体绩效。第三部分预测算法在需求预测中的应用关键词关键要点【时间序列法】

1.采集历史需求数据，建立时间序列模型（例如ARMA、SARIMA），捕捉需求模式和趋势。

2.根据以往数据，预测未来需求，并通过平滑或加权平均方法降低预测误差。

3.适用场景：需求变化相对平稳，且具有明显的季节性或趋势性。

【机器学习算法】

预测算法在需求预测中的应用

引言

需求预测对于智能供应链网络的优化至关重要，它使企业能够根据未来需求优化库存水平、生产计划和物流操作。预测算法在需求预测中发挥着重要的作用，可以通过利用历史数据和各种预测模型来提高预测的准确性。

预测算法类型

1.时间序列模型

时间序列模型利用历史数据模式来预测未来需求。这些模型假设过去的需求与未来需求之间存在相关性。

*移动平均模型：计算一段时间内需求的平均值，并将其用作预测值。

*指数平滑模型：将过去的观察值与当前值加权平均，以预测未来值。

2.因果模型

因果模型考虑需求的驱动因素，如市场趋势、经济指标、天气条件和促销活动。

*回归模型：识别需求变量与驱动因素之间的关系，并使用这些关系来预测需求。

*决策树模型：根据一系列条件将需求划分到不同的类别中，并为每个类别预测需求。

3.机器学习算法

机器学习算法利用大数据集和复杂算法来学习需求模式和预测未来需求。

*神经网络：多层人工神经元网络，可以识别复杂模式和非线性关系。

*支持向量机：将数据映射到高维空间，并在该空间中找到最佳超平面来预测需求。

算法选择

选择合适的预测算法取决于需求数据的特征、预测时间范围和预测精度要求。

*季节性或趋势数据：时间序列模型通常适用于具有季节性或趋势的数据。

*因果关系：如果需求受已知驱动因素影响，则因果模型更合适。

*精度要求：机器学习算法通常可以提供更高的预测精度，但需要大量数据和计算能力。

预测优化

为了提高预测的准确性，可以采用以下优化技术：

*数据清洗：消除异常值和错误，以获得准确的数据。

*特征工程：提取和转换有意义的特征，以增强预测能力。

*模型组合：结合多个预测算法，以利用各自的优势并减少预测偏差。

*实时更新：随着新数据的可用，定期更新预测模型，以适应不断变化的需求模式。

案例研究

一家电子商务公司使用机器学习算法预测在线订单的需求。该算法利用历史销售数据、市场趋势和客户行为数据来生成准确的预测。这使得该公司能够优化库存水平，减少缺货，并改善客户体验。

结论

预测算法是需求预测中不可或缺的工具。通过选择合适的算法、优化模型和采用最佳实践，企业可以提高预测精度，并为智能供应链网络做出更明智的决策。第四部分优化算法在库存管理中的运用关键词关键要点智能库存优化算法

1.应用机器学习预测需求：利用历史数据训练机器学习模型，准确预测未来需求，避免库存短缺和过剩问题。

2.动态库存补货策略：结合预测需求和实时库存水平，采用动态库存补货策略，根据需求波动自动调整库存水平，优化库存成本和服务水平。

3.多约束优化模型：建立多约束优化模型，考虑库存成本、服务水平和库存空间等约束因素，求解最佳库存水平，实现整体优化。

库存预测与管理

1.时间序列分析：使用时间序列分析技术，分析历史库存数据，识别趋势和季节性模式，为需求预测提供基础。

2.需求预测模型：采用各种需求预测模型，如移动平均、指数平滑和机器学习模型，根据具体业务场景选择最佳模型。

3.库存管理系统：实施库存管理系统，实时跟踪库存水平、采购订单和供应商信息，实现库存的可视化和有效管理。库存管理中的优化算法

库存管理是供应链网络优化的关键方面之一。库存管理的效率对满足客户需求、减少成本和提高盈利能力至关重要。优化算法在库存管理中发挥着至关重要的作用，可以显著改善库存水平和相关决策。

最优库存水平

最优库存水平是指为满足需求同时最大限度减少持有成本而应持有的库存数量。优化算法可用于确定特定产品的最优库存水平，考虑因素包括需求预测、交货时间、持有成本和缺货成本。

补货决策

补货决策涉及确定何时以及订购多少库存。优化算法可用于制定补货策略，优化订购时间和订购数量，以最小化整体库存成本。例如，经济订货量(EOQ)模型是一种常用的优化算法，用于计算指定条件下的最优订购量。

库存分配

在多仓库网络中，库存分配涉及将库存分配到不同仓库以满足需求。优化算法可用于优化库存分配，考虑因素包括仓库容量、运输成本和客户需求。

安全库存

安全库存是一种额外的库存水平，用于缓冲需求或供应链中断导致的需求波动。优化算法可用于确定给定服务水平的安全库存水平。

需求预测

准确的需求预测对于库存管理至关重要。优化算法可用于构建需求预测模型，利用历史数据、市场趋势和外部因素。

应用实例

优化算法在库存管理中得到了广泛的应用：

*一家零售商使用优化算法确定不同地点的最佳库存水平，减少库存过剩和缺货。

*一家制造商使用优化算法制定补货策略，最大限度地利用生产能力并降低持有成本。

*一家物流公司使用优化算法优化货运路线，减少运输成本并提高仓库效率。

优化算法类型

用于库存管理的优化算法包括：

*线性规划(LP)

*非线性规划(NLP)

*混合整数线性规划(MILP)

*动态规划(DP)

*元启发式算法(例如遗传算法、模拟退火)

优化算法的优势

使用优化算法进行库存管理具有以下优势：

*提高库存周转率

*减少库存持有成本

*降低缺货风险

*优化物流效率

*提高客户满意度

实施考虑因素

在使用优化算法进行库存管理时，需要考虑以下因素：

*数据可用性和准确性

*模型复杂性

*计算成本

*解释难度

*系统集成

结论

优化算法在库存管理中发挥着至关重要的作用，可以显著改善库存水平和相关决策。通过优化库存管理，企业可以提高运营效率、降低成本和提高盈利能力。随着技术的不断发展，优化算法在库存管理中的应用预计将进一步增加。第五部分物流协同与运输规划优化策略关键词关键要点跨企业协调与协作

1.建立开放、透明的信息共享平台，实现供应链参与者之间的实时协作。

2.标准化数据格式和业务流程，消除沟通障碍，提升供应链效率。

3.探索区块链技术，确保数据安全性和可追溯性，增强供应链信任。

运输优化算法

1.采用先进的优化算法，如线性规划、整数规划和启发式算法，提升运输效率。

2.考虑多种运输模式的整合，如公路、铁路、海运和空运，优化整体成本和时效性。

3.利用实时数据和预测分析，动态调整运输计划，应对供应链波动。

网络设计与规划

1.优化仓库和配送中心的选址，考虑成本、运输距离和服务水平。

2.设计高效的运输路线和配送网络，减少空驶率和缩短交货时间。

3.利用数据分析和建模，预测需求和优化网络容量，应对需求变化。

库存管理优化

1.采用先进的库存管理技术，如精益生产、看板和需求预测，减少库存成本和提高库存周转率。

2.实施多层次库存模型，根据需求变化保持适当的库存水平。

3.优化安全库存策略，在满足服务水平要求的同时，降低库存风险。

反向物流与闭环管理

1.建立高效的退货和回收流程，减少供应链中的浪费。

2.探索循环再利用和再制造计划，延长产品生命周期，实现可持续发展。

3.与供应商和消费者合作，共同建立负责任的闭环管理系统。物流协同与运输规划优化策略

#物流协同

定义：物流协同是指供应链不同参与者之间顺畅而高效的协作，以实现整体供应链目标的优化。

关键领域：

*供应商整合：与供应商合作，优化原材料和零部件的采购和交付。

*物流服务提供商整合：与承运人和物流公司合作，优化运输和仓储流程。

*客户协作：与客户合作，提高需求可预测性，并优化配送和退货流程。

优化策略：

*建立协作平台：建立技术平台或在线门户，促进信息共享、协调和协作。

*实现数据集成：整合来自不同参与方的数据，提供供应链的全面视图。

*制定协作协议：制定明确的协议，规定各参与方的职责、交流渠道和绩效指标。

*实施绩效管理：跟踪和评估协作绩效，以识别改进领域和奖励协作成果。

#运输规划优化

定义：运输规划优化涉及设计和管理运输网络，以最小化成本、最大化效率和满足客户需求。

关键决策：

*车辆选择：确定最佳车辆类型和配置以满足货物运输要求。

*路线规划：优化车辆路线以最小化距离、时间和成本。

*调度和装载：制定高效的调度计划，并优化货载分配以提高车辆利用率。

*实时监控：跟踪车辆位置和性能，以优化调度和响应意外情况。

优化策略：

*利用运输管理系统（TMS）：实施TMS以实现运输规划和执行的自动化。

*采用预测分析：利用历史数据和实时信息，预测需求并优化运输计划。

*实现互联车辆：集成车辆telematics系统，以实现车辆位置、性能和燃油消耗的实时监控。

*开展车辆共享计划：与其他企业合作，共享车辆和优化运输路线。

*实施绿色运输举措：优化路线、车辆选择和装载，以减少温室气体排放和燃料消耗。

#物流协同与运输规划优化的好处

*减少运输成本

*改善客户服务

*提高运营效率

*增强供应链弹性

*降低库存水平

*减少浪费和不可预测性

*提高环境可持续性

#案例研究

*沃尔玛：沃尔玛实施协作平台和运输管理系统，优化供应商整合、运输规划和客户协作，从而大幅降低了供应链成本。

*亚马逊：亚马逊在其运营中广泛使用预测分析和互联车辆，优化运输网络，最大化车辆利用率并缩短交货时间。

*普莱斯智能零售：普莱斯智能零售与供应商和物流伙伴协作，实施协作平台和运输优化技术，将供应链成本降低了20%。

#结论

物流协同与运输规划优化是现代智能供应链网络的关键元素。通过优化合作和运输流程，企业可以实现显著的成本节约、提高效率和增强客户满意度。随着技术的发展和数据分析能力的提高，这些策略将在未来继续发挥至关重要的作用。第六部分智能仓储管理与自动化技术关键词关键要点基于数据分析的智能仓储管理

1.利用实时和历史数据优化库存水平、订单履行和资源分配，提高运营效率和客户满意度。

2.通过机器学习算法识别模式和预测需求，实现自动补货和优化库存控制策略。

3.利用可视化工具和仪表板，提供实时库存信息和绩效指标的洞察，提高决策透明度和响应能力。

物联网（IoT）连接和传感技术

1.利用传感器和连接设备监测库存、资产和环境条件，实现实时可见性和远程管理。

2.通过物联网平台集成数据，实现不同系统和设备之间的无缝连接和通信，提高运营效率。

3.利用基于位置的技术跟踪库存和资产，优化拣选和包装过程，减少错误和提高吞吐量。智能供应链网络中的智能仓储管理与自动化技术

#智能仓储管理

智能仓储管理系统（WMS）利用实时数据和自动化工具来优化仓库运营，提高效率和准确性。以下是一些智能仓储管理的关键功能：

*库存管理：实时跟踪库存水平、库存地点和盘点数据，以确保准确性和库存可见性。

*订单管理：自动化订单处理、拣选和包装，以提高订单履行速度和减少错误。

*仓储空间优化：运用算法和预测性分析来优化货架布局、库存分配和存储策略，最大化仓储空间利用率。

*劳动力管理：通过实时人员定位和任务分配，优化工人效率和仓库吞吐量。

*数据分析：收集和分析运营数据，以识别瓶颈、优化流程和提高整体绩效。

#自动化技术

自动化技术进一步增强了智能仓储管理，减少了对人工操作的依赖，提高了效率和准确性。以下是一些常见于智能供应链网络中的自动化技术：

1.自动化存储和检索系统(AS/RS)

AS/RS利用堆垛机和其他自动化设备在高架货架上存储和检索货物，最大化存储容量并提高拣选效率。

2.输送机系统

输送机系统将货物从一个区域运送到另一个区域，无需人工操作。它们用于各种应用，例如拣选、分类和配送。

3.自动导引车(AGV)

AGV是一种自主移动平台，用于在仓库中运输货物。它们配备了传感器和导航系统，可以自行在预定义的路径上移动。

4.机器人技术

机器人，例如自动拣货机器人和移动协作机器人，可以执行各种仓库任务，例如拣选、包装和检查。它们与其他自动化技术集成，实现高度自动化的仓库运营。

5.无人机

无人机可用于盘点库存、执行快速交付和远程监控仓库运营。它们提供了对仓库的空中视角，提高了可见性和效率。

#智能仓储管理与自动化技术的优势

智能仓储管理与自动化技术结合可实现以下优势：

*提高效率：减少对人工操作的依赖，提高工作流速度和吞吐量。

*提高准确性：自动化系统可消除人为错误，提高订单准确性、库存管理和发货流程。

*优化空间利用率：智能仓储管理系统和自动化设备可帮助优化货架布局和库存分配，最大化仓储空间利用率。

*降低成本：自动化降低了人工成本，并通过提高效率和减少错误来降低运营成本。

*提高客户满意度：更快的订单履行和更高的订单准确性可提高客户满意度和忠诚度。

*增强可扩展性：自动化系统可以轻松扩展，以满足不断变化的需求和业务增长。

*提高安全性和合规性：自动化系统减少了人为错误和事故的风险，并有助于确保合规性。

#实施考虑因素

实施智能仓储管理与自动化技术时，需要考虑以下因素：

*业务需求：确定仓库运营中需要优化的特定领域。

*可扩展性：评估自动化系统的可扩展性，以满足未来需求增长。

*投资回报率：计算实施技术的预期投资回报率。

*技术集成：确保自动化系统可以与现有技术系统集成。

*员工培训：为员工提供适当的培训，以有效利用新的自动化技术。第七部分供应链网络弹性与风险管理措施供应链网络弹性与风险管理措施

供应链网络弹性的定义

供应链网络弹性是指供应链在面临中断或干扰时恢复其正常运作的能力。它包含了抵御、吸收和快速恢复的能力。

风险管理措施

为了增强供应链网络的弹性，企业可以通过部署以下风险管理措施：

供应商多元化：

*与多个供应商建立关系以减少对任何一个供应商的依赖。

*考虑不同地理位置、行业和规模的供应商。

存货管理：

*维护安全库存水平以缓冲中断。

*使用库存优化技术来预测需求并管理库存。

*实施分销库存，以便在发生中断时可以从多个地点获取产品。

应急计划：

*制定全面的应急计划，概述在发生中断时的响应措施。

*建立沟通渠道并指定责任人。

*定期演练应急计划以确保其有效性。

供应商关系管理：

*与供应商建立牢固的关系以促进透明度和合作。

*共同制定应急计划和恢复策略。

*定期评估供应商绩效并采取补救措施。

技术投资：

*采用数字化技术，如云计算和人工智能，以提高可视性和预测能力。

*使用实时数据分析来监控供应链并识别风险。

*实施供应链管理软件以优化流程和提高弹性。

弹性度量和监控：

*制定衡量供应链网络弹性的关键绩效指标（KPI）。

*定期监控这些指标并根据需要采取纠正措施。

*实施预警系统以提前识别潜在的风险。

其他措施：

*冗余和备用容量：建立额外的容量和冗余以缓冲中断。

*地理分散：将供应链活动分散到不同的地理区域以减少对单一地区的依赖。

*弹性基础设施：投资安全的配送中心和运输网络，以抵御自然灾害和其他中断。

*持续改进：定期审查和改进供应链流程以提高弹性。

案例研究：

亚马逊：亚马逊通过供应商多元化、完善的库存管理、全面的应急计划和持续的技术投资建立了一个高度弹性的供应链网络。这使他们能够在COVID-19大流行期间保持运营并满足客户需求。

丰田：丰田采用“精益生产”原则，专注于消除供应链中的浪费。他们还维持安全库存并与供应商密切合作，这增强了他们在自然灾害和供应中断期间的弹性。

评估弹性：

供应链弹性是一个持续的过程，需要持续的评估和改进。企业可以利用以下方法来评估其弹性：

*情景分析：确定潜在的风险并模拟其对供应链的影响。

*应急计划测试：定期演练应急计划以识别改进领域。

*供应商评估：定期评估供应商的弹性和风险缓解措施。

*数据分析：使用历史数据和实时数据分析来识别趋势并预测风险。

通过部署这些风险管理措施，企业可以增强供应链网络的弹性，从而提高其对中断的抵御能力并确保业务连续性。第八部分可持续发展目标在智能供应链中的体现关键词关键要点循环经济

1.优化原材料和废弃物管理，减少资源消耗和废物产生。

2.推动闭环供应链，通过再利用和循环利用，减少对有限资源的依赖。

3.探索创新技术和商业模式，促进产品的可修复性、可升级性和可回收性。

能效

1.优化物流和配送网络，减少运输碳排放。

2.使用智能设备和技术，提升能源效率，并减少温室气体排放。

3.探索可再生能源和绿色技术，实现供应链的可持续运营。

生物多样性保护

1.识别和保护供应链运营中受威胁的生态系统。

2.采取措施减少对土地使用和水资源的影响，维护生物多样性。

3.推广可持续农业和林业实践，保护自然资源。

社会责任

1.确保公平贸易实践和尊重人权原则。

2.改善供应链工人的工作条件和福利待遇。

3.促进供应商多元化和包容性，支持弱势群体的经济赋权。

气候韧性

1.评估供应链对气候变化风险的脆弱性。

2.制定适应和缓解策略，减少气候变化对供应链的影响。

3.探索可持续采购和物流实践，提高供应链的韧性和应对力。

数据透明度

1.建立可靠且可操作的数据系统，追踪和报告供应链的可持续性绩效。

2.促进利益相关方之间的数据共享和协作，以提高透明度。

3.利用先进分析技术，识别可持续性领域的改进机会。可持续发展目标在智能供应链中的体现

智能供应链网络的优化必须纳入可持续发展目标(SDG)，以应对当今全球范围内面临的环境、社会和经济挑战。智能供应链通过整合先进技术和可持续性原则，可以有效推动SDGs的实现