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四项关键技术
满足客户需求与控制合理成本之间的平衡，对于所有企业来说都是一项艰巨的任务；如果没有合适的技术工具，这项工作就会变得更具挑战性。传统的人工操作显然已无法满足需要，Excel或第一代运输管理系统（TMS）也只能提供有限的帮助。
TMS系统如今被许多货主企业及物流企业所应用，但是大家对其评价参差不齐，因为供应链复杂性及客户服务需求均在不断升级，对于技术、系统均有更高的期望。报告数据显示，在受访者对于TMS功能的预期中，成本分析、绩效监测、货运可视化、需求预测等四项能力最受关注。
而在具体的技术工具方面，研究团队根据受访者的反馈，从规模化应用时间及变革性影响两个维度，将12项物流供应链技术进行了进一步的排序与分析。从中我们发现，大家普通认为“预测性分析”是近期就会规模化应用且对于现状有较高变革性影响的技术。
一方面，越来越多的货主企业比以前更加重视前端，希望能实现以销定产或者产销协同，前几天与华为员工交流中也发现他们正在加强这方面的努力，希望借助需求的预测分析来更好地指导生产，减少库存。
另一方面，新零售的推进以及快速履约的要求，催生出越来越多的前置仓与即时配送，而时效提升的背后需要大量的投入，为了平衡时效与成本，就需要高度依赖于预测性分析，从而更好地决定前置仓的选址、选品、存储数量等决策问题，提高现货率的同时减少库存浪费。比如叮咚买菜会根据周边商圈、用户画像、菜谱特征以及用户实时意图等参数，预测某个前置仓的销售情况，将单仓SKU压缩至1500个左右，实现更加精细、精准的运营管理。
另一项关键技术组合则是物联网与人工智能，物联网传感器可以帮助我们及时了解在途情况、地理围栏等信息，以实现货运可视化，并优化对交付过程及结果的绩效监测；人工智能主要应用于成本效率、劳动效率等方面的优化，减少对人的依赖。在将来5G网络普及的时代，物流行业将迎来物联网+AI+物流的新模式；物联网主要解决信息数据采集与上传问题，5G网络主要解决数据的实时上传及交互，人工智能则在大数据的基础上实现对深度分析与有效应用，指导流程优化、效率提升。物联网+5G+人工智能，将帮助我们实现从数据采集到数据传输，再到数据应用的完整数据链条，更好地发挥数字化供应链的效用。
最后一项关键技术是区块链，也是被较多受访认可为将在5年内实现规模化应用且将产生变革性影响的技术。区块链技术是一种分布式、共享式的账本，用于存储数字交易的记录，且具有不可篡改性。区块链由于有去中心、公开、透明，防篡改等特点，有助于解决供应链中信息不对称、数据信任等问题，尤其是在供应链金融、跨境长途远洋运输、食品与药品安全溯源等领域，正在被逐渐应用。
