За последние несколько лет глобальные цепочки поставок стали всё более уязвимыми к сбоям, и каждый из этих сбоев создаёт волновой эффект, затрагивающий различные отрасли и регионы. Волатильность тарифов, сбои в судоходстве в Красном море, ограничения на экспорт полупроводников и постоянная геополитическая перестройка испытали организации на прочность так, как никто не ожидал. Компании, которые лучше всего противостояли этим противоположным силам, обычно имеют общую черту: мощный технологический стек цепочки поставок.

Хотя технологические стеки распространены в большинстве отраслей, недавние сбои усилили необходимость для организаций осуществлять целенаправленные, стратегические инвестиции в технологию цепочки поставок. Согласно ежегодному отраслевому отчёту MHI за 2025 год, 55% лидеров цепочки поставок активно увеличивают свои инвестиции в технологию и инновации, причём 60% из них планируют потратить более 1 миллиона долларов. При наличии правильного технологического стека компании могут интегрировать логистические данные и быстрее реагировать на проблемы с поставщиками или нехватку запчастей. В более спокойные периоды они могут оптимизировать операции и освободить людей от «рутинной работы».

Специалисты по цепочкам поставок в различных отраслях всё чаще находят ценность в богатых данными цифровых платформах. Организации выводят технологии цифровой трансформации — облако, Интернет вещей, искусственный интеллект и машинное обучение — на передний план своих стратегий устойчивости. Обеспечивая эту возможность через технологический стек, возникают серьёзные конкурентные преимущества, включая повышенную устойчивость цепочки поставок.

Выявление потенциальных слабостей в цепочке поставок до того, как они станут проблемами, позволяет применять решения на основе проблем. Технология может помочь организациям стратегически подготовиться к неизбежным вызовам будущего, минимизируя при этом влияние этих сбоев насколько это возможно. Независимо от того, является ли внешний стрессор изменением торговой политики, ужесточением регулирования или нехваткой компонентов, технологический стек, предназначенный для прямого противодействия этим угрозам, предлагает альтернативы — других поставщиков, компоненты, логистические маршруты или даже другие процессы для доставки продуктов, которых ожидают ваши клиенты.

После тщательного рассмотрения бизнес-потребностей команды должны искать решения, которые повышают устойчивость и эффективно внедряют соответствующий стек. Успешное достижение этой цели приводит к проактивному и реактивному реагированию, соответствию, масштабируемости и эффективности.

Как технологический стек достигает предполагаемых преимуществ, разнообразно и многогранно. Существует несколько категорий решений, которые служат для укрепления устойчивости цепочки поставок. Вот пять технологий цепочки поставок, которые компании должны рассмотреть для внедрения, чтобы подготовиться к следующему сбою.

Многие организации столкнулись с суровой реальностью: их цепочки поставок не были построены для преодоления сбоев в массовом масштабе, в основном из-за отсутствия прозрачности и гибкости в их планах. Согласно McKinsey's 5th Annual Global Supply Chain Leader Survey, доля лидеров цепочки поставок с полным обзором своих поставщиков первого уровня достигла 60% в 2024 году — на 10 процентных пунктов больше, чем в предыдущем году. Этот прогресс реален. Но тот же опрос показал, что прозрачность более глубоких уровней цепочки поставок снижалась второй год подряд. Только 9% респондентов говорят, что их цепочки поставок соответствуют новым правилам надлежащей осмотрительности в области цепочки поставок, и 90% говорят, что их компаниям всё ещё не хватает цифровых талантов, необходимых для достижения их целей в области цифровизации.

Эти ответы указывают на самый важный элемент управления рисками цепочки поставок: прозрачность. Цель платформ оркестрации и аналитики цепочки поставок — использовать данные и информацию в режиме реального времени, чтобы обеспечить прозрачный обзор каждого этапа цепочки поставок и минимизировать риск. Нет никаких сюрпризов, когда критически важная информация о материалах и продуктах — стоимость, доступность, местоположение и сроки поставки — доступна у вас под рукой на одной цифровой платформе.

Любая платформа оркестрации цепочки поставок, которую выберет ваша организация, должна достигать трёх основных целей:

Предоставлять практические рекомендации, основанные на данных в режиме реального времени

Обеспечивать большую прозрачность готовности поставщиков, безопасности поставок и запасов

Позволять командам цепочки поставок работать с инженерами и другими командами кросс-функционально для проектирования наиболее устойчивого, экономически эффективного жизненного цикла продукта и цепочки поставок

Предоставлять практические рекомендации, основанные на данных в режиме реального времени

Обеспечивать большую прозрачность готовности поставщиков, безопасности поставок и запасов

Позволять командам цепочки поставок работать с инженерами и другими командами кросс-функционально для проектирования наиболее устойчивого, экономически эффективного жизненного цикла продукта и цепочки поставок

Интеллектуальная платформа принятия решений в области цепочки поставок Jabil сочетает экспертные знания и данные менеджеров по отношениям с поставщиками (SRM) и глобальных менеджеров по сырьевым товарам (GCM) с рыночными данными на уровне сырьевых товаров. Вместе эти две группы данных объединяются для создания аналитических моделей, которые платформа использует в качестве основы для вынесения оптимизированных рекомендаций по принятию решений в области цепочки поставок и выявления потенциальных сбоев в жизненном цикле технологии.

Еще одним ключевым элементом для действительно цифровой цепочки поставок является внедрение интеллектуальных закупок.

Лучшие источники, лучшие покупки и лучшие решения, связанные с управлением сырьевыми товарами и возможностями закупок: это катализатор платформы интеллектуальных закупок. В дополнение к технологии оркестрации цепочки поставок платформа постоянно обрабатывает данные, интерпретируя их и идентифицируя сырьевые товары и поставщиков.

Прямые и косвенные возможности закупок становятся ясными с помощью такого типа платформы. Заполняя пробелы в соблюдении требований и экономя время в целом, платформы интеллектуальных закупок работают в рамках всеобъемлющих правил и норм, чтобы оптимизировать систему запросов и заказов.

Давление на закупки значительно усилилось. Цепочки поставок сталкиваются с одновременными трудностями из-за волатильности торговой политики, геополитической перестройки и ужесточения сетей поставщиков — и организации, не имеющие интеллектуальной инфраструктуры закупок, являются наиболее уязвимыми, когда это давление ударяет.

Платформа интеллектуальных закупок обеспечивает, чтобы актуальная, точная информация была легко доступна. Эта видимая информация делает альтернативные выборы ясными, позволяя обеспечить стабильный рабочий процесс, который как можно меньше затронут задержками. Когда звено в цепочке поставок ломается, лидеры цепочки поставок знают, какие варианты доступны, и цепь может быть быстро восстановлена. Каждая точка взаимодействия в континууме закупок становится видимой, и бизнес может изменить курс, когда закупочные каналы разрушаются.

Согласно PwC's 2026 Digital Trends in Operations Survey, лидеры операций в энергетическом секторе находятся среди самых продвинутых — 64% сообщают, что применяют инструменты, основанные на ИИ, специально для закупок и снабжения, мониторинга здоровья поставщиков, выявления альтернативных источников и раннего обнаружения сигналов спроса. Это число продолжает расти. Компании, добавляющие эти возможности к своим платформам закупок сейчас, будут лучше подготовлены к будущим сбоям.

Поставщики также сталкиваются с нехваткой и задержками всего — от рабочей силы до сырья. Чтобы обеспечить бесперебойное функционирование цепочки поставок, долгосрочные прогнозы спроса, генерируемые с помощью интеллектуальных технологий, становятся обязательным требованием для OEM-производителей и их поставщиков.

Одной из основных причин недавних проблем с планированием цепочки поставок являются непредсказуемые колебания спроса на физические товары, особенно на товары, которые требуют электронных компонентов и чипов. Чтобы успевать за этими изменениями спроса, сроки поставки увеличиваются до 18–24 месяцев до запрошенной доставки вместо традиционных шести месяцев или менее.

OEM-производители, в свою очередь, должны контролировать свой ожидаемый спрос на далекое будущее и учитывать возможность сбоев в этом прогнозе. Технологии планирования и прогнозирования спроса обеспечивают альтернативы компонентов и продуктов для снижения затрат на запасы, что позволяет менеджерам цепочки поставок принимать быстрые, качественные решения.

Переход к прогнозированию с использованием ИИ ускоряется стремительно. Gartner прогнозирует, что к 2030 году 70% крупных организаций будут использовать ИИ-ориентированное прогнозирование цепочки поставок для предсказания будущего спроса. ИИ-ориентированное прогнозирование может динамически обнаруживать сложные закономерности в данных временных рядов, что позволяет делать более частые и детализированные прогнозы, а также может учиться на различных наборах данных, чтобы делать более надежные прогнозы по поводу вывода новых продуктов на рынок или проведения акций, когда исторических данных мало. ABI Research's 2025 supply chain survey обнаружил, что 94% компаний планируют использовать ИИ или GenAI для поддержки принятия решений, что подчеркивает, насколько быстро эта возможность перешла от стремления к ожиданию.

Важно помнить, что технология должна быть лишь одной частью устойчивой стратегии цепочки поставок. В Jabil мы рассматриваем это прежде всего через призму людей, затем процессов и технологий. Итак, надежное планирование и прогнозирование спроса начинается с людей — убедитесь, что вы выбираете правильного партнера-поставщика, который сможет удовлетворить потребности вашей организации в вашем временном рамках. Как только ваш поставщик будет определен, сотрудничайте, чтобы стандартизировать ваши процессы и внедрить технологию.

Есть много причин для беспокойства, которые могут не давать покоя лидерам цепочки поставок; я не думаю, что прогноз спроса должен быть одной из них. Хотя вам абсолютно необходимо создать его, вы можете быть уверены, что он будет в некоторой степени неверным. Независимо от того, ошибетесь ли вы, или ваш клиент ошибется, он никогда не будет полностью точным.

Я думаю о прогнозах спроса следующим образом: сегодня я сам добрался до работы, поэтому у меня есть работающая машина. У меня есть мой обновленный телефон и ноутбук, и в последний раз, когда я был в магазине, на полке была еда. Все это указывает на то, что цепочки поставок работают, даже несмотря на то, что прогнозирование никогда не будет точным. Но важно удвоить инвестиции в технологии планирования спроса, чтобы обеспечить, что вы сможете контролировать свои прогнозы насколько это возможно.

Одна из областей цепочки поставок, где вы можете рассчитывать на то, что технология предоставит более точные данные, — это производственный цех. Благодаря подключению нового поколения команды цепочки поставок могут более четко связать точки между спросом на компонент, его закупкой и его использованием в производстве.

С развитием 5G, которое обеспечивает облачные вычисления, что в свою очередь значительно расширяет возможности Интернета вещей, теперь более чем когда-либо возможно поддерживать постоянную связь цепочек поставок с заводами, которым они служат. По данным , ИИ (59%) и облачные технологии (56%) являются основными технологиями, активно используемыми среди лидеров операций и цепочки поставок, и почти все респонденты говорят, что эти возможности приносят пользу. Принятие IoT остается низким — только 33% лидеров используют возможности IoT в цепочке поставок, — но из тех, кто его внедрил, 52% говорят, что IoT был очень эффективен в создании ценности. Возврат на целевые инвестиции в IoT очевиден; проблема заключается в внедрении в больших масштабах.

Крайне важно иметь систему планирования ресурсов предприятия (ERP), которая использует эту возможность подключения к заводам. Заводы — это место, где происходит действие, генерируя данные, которые вы можете превратить в практические выводы, информацию и решения, которые обеспечивают лучшие результаты цепочки поставок.

ERP может интегрироваться в более широкие производственные возможности, которые основаны на подключении IoT, такие как искусственный интеллект, машинное обучение, дополненная реальность и виртуальная реальность. Эти инструменты также координируют и обеспечивают видимость движения материалов после их поступления на завод, что дает представление о цепочке поставок, которого традиционно могли не иметь менеджеры по товарам.

Вычисления на краю — выполняемые в децентрализованных процессорах вдали от традиционных центров обработки данных или облаков, но ближе к устройству, требующему подключения, — облегчают функцию этих мощных, сверхнизколатентных IoT-устройств, которые находятся в центре этого подключенного будущего, где цепочки поставок и заводы работают в гармонии. С вычислениями на краю данные хранятся ближе к источнику, что снижает потенциальные проблемы с подключением или угрозы безопасности. Данные перемещаются быстрее и надежнее на краю, что облегчает лидерам цепочки поставок в складских и логистических операциях понимать, какие продукты находятся на их объекте, и принимать аналитические решения в режиме реального времени.

Логистические операции также могут извлечь пользу из обработки на краю. Искусственный интеллект и машинное обучение, используемые умными роботами на складах, зависят от высоконадежных подключений, которые обеспечивает вычисление на краю. По данным 2025 Intralogistics Robotics Study, проведенным MHI, Peerless Research Group и The Robotics Group, 48% организаций использовали роботов на своих заводах и складах в 2025 году, что выше на 23% по сравнению с тремя годами ранее, — и 32% планируют внедрить их в течение следующих трех лет. По мере ускорения внедрения инфраструктура вычислений на краю, которая подключает эти системы к более широким операциям цепочки поставок, становится критическим фактором планирования, а не второстепенным соображением. Автоматизация — это часть оптимизированного логистического технологического стека. Однако она требует подключенной инфраструктуры для функционирования.

Еще раз, цель добавления этих систем в ваш технологический стек — это сквозная видимость. Системы управления транспортировкой и складом должны быть интегрированы с вашей автоматизированной ERP, чтобы информация о местоположении и движении материалов и продуктов до и после их нахождения на вашем заводе хранилась в одном месте, где все заинтересованные стороны могли бы найти ее в любое время.

В портах докеры и водители грузовиков могли бы иметь подробную информацию о том, сколько находится в каждом контейнере для конкретного OEM-производителя или что будет отправлено в конкретный склад. В то же время менеджеры складской цепочки поставок знали бы точно, сколько поставок прибывает в день и в час, чтобы эффективно планировать работу сотрудников.

Интеллектуальная TMS должна консолидировать заказы и грузы для оптимизации каждой поставки, экономя деньги и снижая экологический след каждой из них. Наземные, морские и воздушные маршруты могут быть созданы более эффективно, что позволяет сэкономить выбросы углерода, трудовые затраты и время от заказа до доставки.

По мере того, как мы все в сфере цепочек поставок адаптируемся к новой эре постоянных потрясений, стоит уделить время размышлениям о том, как ваша организация может использовать технологии, чтобы подготовиться к следующему вызову. Я не думаю, что когда-либо слишком поздно инвестировать в своих сотрудников и процессы и разработать план развития цепочки поставок, который может быть поддержан и ускорен с помощью вашего технологического стека. Платформы, необходимые для решения сегодняшних проблем, могут быть ясны вам и вашим партнерам по цепочке поставок, но что насчет технологий, необходимых для преодоления проблем цепочки поставок в будущем?

Руководители цепочек поставок осуществляют значительные инвестиции в широкий спектр технологий, и темпы их внедрения ускоряются. Вот несколько примеров того, что организации изучают и внедряют в течение следующих пяти лет.

Искусственный интеллект и машинное обучение

По данным 2025 MHI Annual Industry Report, только 28% руководителей цепочек поставок сообщают, что используют ИИ сегодня. Но ожидается, что этот показатель почти утроится — достигнув 82% — в течение пяти лет. ИИ и машинное обучение уже приносят пользу в области управления запасами, планирования спроса, логистики и управления сбоями. По мере того, как подключенные фабрики будут более полно реализованы, ИИ может быть использован для сбора и анализа данных цепочки поставок прямо на уровне производственной линии, что позволит менеджерам цепочки поставок принимать высокоинформированные, быстрые решения. Исследование Gartner's подтверждает срочность: ведущие организации цепочки поставок инвестируют в ИИ и машинное обучение более чем в два раза больше, чем их менее эффективные коллеги.

Робототехника

Роль автоматизации быстро растет во всей цепочке поставок — от автономных мобильных роботов в складских помещениях до автоматизированных портов и дальних перевозок. Прогноз Gartner's от апреля 2026 года, согласно которому к 2030 году половина новых складов на развитых рынках будет не требовать присутствия человека, отражает структурный сдвиг, который уже происходит: по мере того, как доступность рабочей силы сокращается, а ИИ улучшает координацию роботов, компании перестраивают склады вокруг роботизированных флотов, а не адаптируют их для них. Императив автоматизации выходит за рамки склада также, поскольку автономные транспортные средства и доставка с помощью дронов находятся на горизонте ближайшего внедрения для логистических операций.

Отслеживаемость цепочки поставок и целостность данных

Полная отслеживаемость — это защищенный от подделок, в режиме реального времени обзор всех операций в данной цепочке поставок, от платежей и заказов до запасов и соответствия требованиям — все чаще становится стратегическим приоритетом и, в некоторых отраслях и регионах, нормативным требованием. Новые законы о надлежащей осмотрительности в цепочках поставок в ЕС и других странах требуют от компаний демонстрировать соответствие требованиям на нескольких уровнях поставщиков. К 2030 году, по прогнозам Gartner, программное обеспечение SCM с агентским ИИ вырастет с менее чем 2 миллиардов долларов в 2025 году до 53 миллиардов долларов, причем 60% предприятий, использующих программное обеспечение SCM, к этому времени внедрят функции агентского ИИ, по сравнению с 5% в 2025 году. Организации, инвестирующие в инфраструктуру отслеживаемости и интеллектуальную оркестрацию сейчас, лучше подготовлены к выполнению этих требований без экстренного исправления, когда правила ужесточатся еще больше.

Это должна быть цель технологического стека цепочки поставок любой организации: видимость. Планы развития цепочки поставок и технологический стек, используемый для их создания, должны постоянно переоцениваться на предмет эффективности, результативности и актуальности в постоянно меняющейся среде. Сильный технологический стек цепочки поставок может помочь OEM-производителю перейти к позиции ценового лидерства и предложить конкурентное преимущество своим клиентам.

Имея более четкое представление о текущей экосистеме и потенциальных опасностях впереди, организации могут затем использовать своих сотрудников и процессы для построения устойчивости цепочки поставок и преодоления сбоев по мере их возникновения.