供應鏈越來越多地依靠自動化來提高效率和彈性。人類不再需要親自制造產品，將產品裝上叉車，運到港口，再裝上船，最后再轉移到其他叉車上，送到倉庫。然而，這個過程仍然非常需要人的親身協助。更加 "無人化 "的供應鏈可以讓人類監控整個流程，而每一步都是自主運行的。

5G連接、機器人、人工智能、機器學習和物聯網(IoT)等技術進步正在使端到端自動化成為可能。甚至無人機送貨也不是一個完全遙不可及的概念，亞馬遜公司就是其中一個已經進行實驗的機構。可能性是無限的，隨著供應鏈演變為可以更加自主運作的高效系統，潛在的結果可能會有新的突破。

然而，并非所有上述技術都能在一夜之間產生成果。根據Gartner Inc.的2020年供應鏈戰略的炒作周期，A.I.可能需要10年以上的時間才能達到其生產力的高度。自動駕駛送貨卡車仍在測試中，包括部署自動導引車（AGV）來移動箱子和托盤，以及先進的自動存儲和檢索系統（AS/RS），該系統將貨物存儲在大型機架中，并依靠軌道連接的機器人穿梭車沿著結構移動。

隨著機器人協助供應鏈的物理部分，自動包裝和裝載物品，它將變得更加自動化，減少對人類參與的依賴。同樣，A.I.和機器學習將有能力自動化日常決策，改善規劃和數字供應鏈的其他方面。這些技術將幫助供應鏈克服當前的挑戰，并對進一步的破壞更具彈性。

研究表明，A.I.和自動化的未來--特別是需要擁抱技術以保持競爭力--對全球企業的生存至關重要。然而，這種寬泛的評估沒有將特定行業歸零，給人造成一種印象，認為有些行業可以幸免于難，其實不然。對A.I.和自動化的需求非常適用于任何行業的供應鏈，在2020年引入的挑戰下更是如此。當務之急是，供應鏈必須發展，并有能力處理世界上任何扔給它們的東西。它們必須能夠在數據上自主運行，并在日益混亂的環境中有效運作。

這不是企業在必要的技術成熟時可以暫緩思考的轉型。他們必須現在就開始關注減少人工供應鏈的前景，同時認識到這不是一蹴而就的。每一步都必須經過深思熟慮和協調，考慮到大量的變量和影響因素。供應鏈可能不會保持線性；人們對循環經濟的興趣越來越大，可能會對這些網絡未來的形態產生巨大影響。

盡管如此，供應鏈的進化并不像使用機器人、A.I.和機器學習來取代人工任務那么簡單，人們仍然會監督和組織整個過程。但現在他們會得到這些技術的支持，更高效地完成工作。更有效的策略是，先將公司供應鏈的需求進行分解。然后可以重建它以滿足業務的需求，同時部署隨時可以使用的技術，并能為用例帶來新的價值。這很可能涉及到網絡的重新設計，然后需要支持組織和流程的重新設計，以及更新相關系統。這實際上意味著，企業需要現在就開始規劃，為明天強大的、自給自足的供應鏈做好準備。

供應鏈正在不斷發展。它們的未來在于物理和數字兩方面的自動化。企業可以從周圍正在發展的技術創新中找到這種未來的蛛絲馬跡，包括機器人、人工智能和機器學習。有可能將這些技術結合成一個非凡的供應鏈，獨立于目前的人工流程運作。這種自動化和精簡的未來既令人振奮，又鼓舞人心，它將徹底改變產品的制造、分銷和交付方式。