5 trender i försörjningskedjan 2020
September 9, 2020
5 min read

5 trender i försörjningskedjan 2020

Utforska de fem främsta trenderna inom försörjningskedjan 2020 och deras inverkan.

I denna artikel

Utforska de fem främsta trenderna inom försörjningskedjan 2020 och deras inverkan.
September 9, 2020
5 min read
Försörjningskedjorna utvecklas ständigt för att möta företagets behov och öka effektiviteten. Och även om 2020 har medfört nya utmaningar för försörjningskedjorna – i många fall har de nästan stoppats under ett antal månader – men den allmänna utvecklingen på detta område har inte avstannat. Det är med det i åtanke som vi vill titta på fem intressanta trender som vi ser i försörjningskedjor.

1 – Växande inflytande av data

Bland Anna Guðbjörg Cowdens “Tre frågor att besvara innan du uppgraderar din leveranskedja” fanns frågorna om var din data finns och hur den hanteras. Det här är frågor som talar om det ökande inflytandet av data på försörjningskedjor – vilket kanske inte är en ny trend, men definitivt en pågående trend. Tidigare år kan tanken på att samla in betydande data om försörjningskedjans verksamhet ha verkat som en lyx eller en extra ansträngning. Men idag, med vår förbättrade kapacitet att samla in, hantera och analysera information, kan en omfattande dataoperation förbättra försörjningskedjans verksamhet på otaliga sätt. Från att spåra tillgångar, till att övervaka utrustning, till att bedöma mänskliga prestationer, blir data i allt högre grad det bultande hjärtat i den moderna försörjningskedjan.

2 – Avancerad spårning av flottan

Någon version av flottspårning har varit en del av supply chain management i många år. Grundläggande GPS har till exempel länge varit en del av bilden. Nu kan dock mer avancerade spårningsåtgärder leda till nya höjder av effektivitet. Verizon Connects Simon Austin-Beckett skrev om flotthantering med detta specifika ämne i åtanke och beskrev moderna flottspårningssystem som går långt utöver GPS. Idag, förklarade Beckett, kan företag spåra platser, övervaka förarnas beteende och hålla koll på fordonens tillstånd. Samma system kan också spåra enskilda tillgångar och till och med hålla ett öga på sorterings- och lastningsutrustning i lager. Sammantaget kan dagens vagnparksspårning ge betydligt mer insikt i alla nivåer i försörjningskedjan, vilket möjliggör riktade justeringar och snabba, logiska lösningar.

3 – Fler tillämpningar av AI

Tillämpningar av artificiell intelligens relaterar till båda punkterna ovan, eftersom AI kan hjälpa till att samla in och förstå data, och kan också spela en roll i spårningsprocessen för fordonsflottor. Men det är värt att tänka på AI som en egen kategori också, helt enkelt på grund av hur bred och betydande dess inverkan kan vara. Joe McKendrick diskuterade AI på ZDNet och citerade en McKinsey-studie som visar att 61 % av cheferna har rapporterat minskade kostnader relaterade till AI – och 53 % har till och med nämnt ökade intäkter! Det är svårt att koppla dessa resultat till en specifik funktion, eftersom AI kan tillämpas på många olika sätt. I stort sett gör dock AI:s potential att analysera enorma mängder data, föreslå och implementera lösningar, och mänskliga arbetare betydande tid och ansträngning, att dess tillämpning är en av de viktigaste trenderna i försörjningskedjor.

4 – Användning av blockkedjor

Vi börjar också se och höra mer om blockkedjeteknik med avseende på hur den kan användas i försörjningskedjor. Blockkedjan, som först förknippades med kryptovaluta, har blivit mer känd som en teknik som på ett tillförlitligt sätt kan lagra information och ge oöverträffad transparens för transaktioner av alla slag. I försörjningskedjan kan blockchain-teknik användas specifikt för att spåra lager genom varje steg i processen. Detta kan ge både leverantörer, rederier och kunder mer klarhet när det gäller produktrörelser.

5 – Betoning på hållbarhet

Sedan några år tillbaka har det blivit tydligare att man konsumerar genuint värde inom hållbarhet. Och man tror att detta kommer att börja påverka leveranskedjorna oftare. Enligt en artikel om konsumenternas hållbarhetspreferenser från MH&L har 54 % av “hållbarhetsledarna” på kläd- och textilmärken sett en växande efterfrågan på hållbara produkter, särskilt i efterdyningarna av covid-19-utbrottet. Lägg till detta i många undersökningar de senaste åren som visar att en majoritet av konsumenterna föredrar hållbara produkter, och riktningen vi rör oss i är tydlig. För att möta dessa krav och marknadsföra sig till dessa preferenser kommer fler företag att vidta åtgärder för att säkerställa att de kan uppvisa rena, hållbara metoder i sina leveranskedjor.

Exklusivt skriven för agrdynamics.com

Relaterade inlägg
June 8, 2026
10 min read
Retail inventory method hjälper återförsäljare att uppskatta lagervärdet utan att genomföra en fullständig fysisk lagerinventering. Den här guiden förklarar hur metoden fungerar, hur du beräknar utgående lager med hjälp av kostnad–till–detaljhandelskvoten och var den passar in i modern detaljhandelsverksamhet. Du får också lära dig fördelarna och begränsningarna med tillvägagångssättet, hur det jämför sig med FIFO och andra värderingsmetoder samt varför många återförsäljare går bortom uppskattningar med prognoser, påfyllnad och programvara för lagerplanering och lageroptimering. Oavsett om du arbetar inom ekonomi, lageroptimering eller retail operations ger förståelse för retail inventory method värdefull kontext för att fatta smartare lagerbeslut.
June 3, 2026
13 min read
De flesta företag samlar på sig SKU:er över tid, men fler produkter leder inte alltid till bättre resultat. SKU-rationalisering hjälper företag att identifiera underpresterande, överflödiga och lågvärdiga produkter så att de kan minska komplexiteten, frigöra rörelsekapital och förbättra lagerprestanda. Denna guide förklarar processen för SKU-rationalisering, nyckelformler och praktiska ramverk som används för att bygga en sundare, mer lönsam produktportfölj. Lär dig hur du fattar datadrivna beslut som förbättrar lagrets omsättningshastighet, prognosnoggrannhet och operativ effektivitet.
May 28, 2026
13 min read
Maskininlärning förändrar hur detaljhandlare förutser efterfrågan, hanterar lager och reagerar på förändrade kundbeteenden. Den här guiden utforskar de viktigaste användningsområdena inom detaljhandeln, från automatiserad påfyllning och sortimentsoptimering till prissättning och planering av leveranskedjan. Lär dig hur maskininlärning förbättrar prognosprecisionen, minskar lageravbrott och hjälper detaljhandlare att fatta snabbare, datadrivna lagerbeslut i stor skala. Upptäck de praktiska fördelarna, de vanliga utmaningarna och de verkliga exemplen som formar modern detaljhandelsverksamhet.