供應鏈管理軟體是協助業者執行端到端供應鏈的應用程式，用於管理這些關鍵網路中的貨物、資料與金流。供應鏈管理可幫助企業提高效率、降低成本並維持高客戶服務水準。與目前大多數與供應鏈相關的零組件一般，供應鏈管理軟體已成為業者積極轉型的標配。
供應鏈管理（SCM）軟體是協助業者執行端到端供應鏈的應用程式，用於管理這些關鍵網路中的貨物、資料與金流。SCM包括庫存管理、採購、訂單處理、需求預測、倉庫管理（WMS）和運輸管理（TMS）等，可幫助企業提高效率、降低成本並維持高客戶服務水準。
當前供應鏈軟體發展的四大趨勢
與目前大多數與供應鏈相關的零組件一般，供應鏈管理軟體已成為業者積極轉型的標配。例如，過去可能依賴電子表格、紙張、筆和電話來運行供應鏈各個方面的組織，現在越來越多業者透過技術來幫助應對持續勞動力短缺和電子商務增長等複雜問題、訂單和期望快速交付訂單的客戶。以下是供應鏈軟體的四大發展趨勢：
公司需要能夠推動決策協調的軟體
公司知道他們希望（並且需要）更好地協調其全球供應鏈以及支持這些關鍵網絡的解決方案。業者希望供應鏈活動與財務規劃更緊密地結合在一起，尤其是大型製造業更是如此，不少公司已經採取更智慧的方式來推動決策協調，並確保從設備、工廠，到戰情室都能輕鬆取得高質量數據，這些數據可用於提供更高效、更有效的供應鏈決策，在產業別中，高科技∕半導體製造是在智慧決策軟體中使用量最大的兩者，以便更了解因供應鏈移轉帶來的衝擊。
公司對可用於模擬的風險評估軟體的需求很高
目前，越來越多的公司正在評估其端到端供應鏈中的風險，並尋找能夠幫助他們識別和減輕風險的軟體解決方案。「現在供應鏈的發展速度更快、更有彈性，公司變得更加注重評估風險——無論是供應商基地，還是製造∕採購地點（即位於海外的地點），」副總裁Michael McCullough說道，凱捷北美供應鏈主管。例如，以前供應高度集中於中國的公司正在探索回流、在岸和近岸布局的機會，隨著供應鏈移轉的問題持續，公司將尋求額外的庫存管理和其他供應鏈管理工具，以便即時管理所有突發狀況，越來越多的供應商在其應用程式中增加模擬功能，特別是在策略規劃方面，這些模型可用於模擬不同的場景並測試不同的策略。
將微服務應用於供應鏈管理
微服務是一種軟體架構風格，它是以專注於單一責任與功能的小型功能區塊為基礎，利用模組化的方式組合出複雜的大型應用程式，調查指出，需要SCM應用程式提供商將在未來採用微服務方法。事實上，微服務並不是一個新術語，但現在許多製造業者正在透過技術服務商來了解該技術的可用性，主因在於微服務能讓公司達到他們實際需要的功能（例如選擇具有智慧補貨功能的模組），所以微服務應用程序的部署時間更短。
微服務還可以降低風險，因為部署時間更短，業者能夠部署與其現有系統匹配的功能，亦即在使用微服務時，並不需要重新部署整個應用程式，而是只要重新部署需要它的服務即可，每個微服務都是獨立的，但是將它們組合在一起時，就形成一個具有完整結構的應用程式。如果想添加隔間或終止某些內容，可以輕鬆刪除、添加、擴大和編輯它，因此能快速有效地適應不斷變化的需求，而無須關閉整個應用程式。
雲端在SCM領域持續扮演關鍵角色
雲端已成為許企業的重要轉型關鍵，事實上，其中94%目前正在使用雲服務，這一採用率使得去年全球雲端運算產業的價值達到了驚人的4,800億美元，SCM領域也必須符合從在地部署的軟體移轉到雲端的轉變。事實上，雲端正在成為SCM應用程式的首選模式，業者正在積極購買SCM軟體和許可證、在資料中心安裝應用程式並等待發送軟體更新的傳統方法會逐漸消失。當前的軟體更新已調整為自動推出，類似於消費者手機更新的情況，IT部門需要為此做好準備，並需要了解軟體本身的價值，特別是在成本部分，隨著時間的推移，與雲端相關的長期訂閱費用最終可能會超過組織為傳統的本地應用程式支付的費用。當然，業者並非單純導入雲端就能解決一切，在上雲的轉型過程中牽涉複雜的整合挑戰，需要多方供應商與服務商共同合作協助業者引入雲端服務。
企業在投入數位供應鏈建置上的三大要素
首先根據許多機構預測，生成式人工智慧有潛力徹底改變供應鏈管理、物流和採購流程，由人工智慧支援的軟體可以處理比以前形式的機器學習更大的資料量，並且可以分析近乎無限複雜的變數，生成式人工智慧還可以學習任何特定公司供應鏈生態系統的細微差別，使其能夠隨著時間的推移完善和加強其分析。公司也能協助確保採購和法規合規性，簡化和提高製造生產工作流程的效率，或透過使用虛擬助理處理日常查詢並提供快速回應來實現虛擬物流通訊，人工智慧的使用是整個企業範圍內的考慮因素，企業必須思考如何將人工智慧整合至整個日常流程中，讓營運流程與供應鏈管理的效益最大化。
企業可以成立分析團隊並為人工智慧升級提前布局，生成式人工智慧團隊需要的技能不僅僅是供應鏈資料遷移，還包括收集外部供應鏈市場資料以進行向量資料庫擷取以及在特定營運領域訓練的聊天機器人等領域，對製造和分銷點進行初步分析，以評估產生人工智慧機會的可行性，同時也要確保結構化與非結構化的數據，以在未來導入分析工具時能更順利。
第二，資料仍然是供應鏈管理面臨的核心挑戰之一。每天，企業的多個系統都會在整個供應鏈中產生數以百萬計的資料記錄，數位技術、物聯網設備和先進追蹤系統的快速成長，則使問題變得更加複雜：豐富的資料在公司內部帶來更大的資料孤島，進而導致資料之間互不相關，使得找出洞見更加困難。供應鏈專業人員必須有效管理其資料環境中的複雜性；能夠做出明智的決策並加強其營運，解決方案是採用用例驅動的方法來主動解決資料品質問題，透過專注於學習特定應用案例，企業可以優先考慮最重要的資料品質改進，從而逐步完善和改進其資料品質。
最後，企業也能使用低程式碼工具來讓非IT員工在供應鏈管理更上手，大多數供應鏈工作可以透過低程式碼平台實現完全或部分自動化，該平台使用各種應用程式介面（API）和預先包裝的整合來連結先前獨立的系統，這降低了系統開發時間，使公司能夠迅速做出反應並調整其應用程式以適應新的市場條件、重大事件或不斷變化的環境，這種平台能使技術知識較不足的員工能夠快速建立、測試和實施新功能。低程式碼工具潛在的應用涵蓋規劃、製造、產品生命週期、供應鏈協作以及追蹤和追溯，低程式碼平台不僅僅是技術升級，也是企業在轉型中讓科技普及化的能力之一。
＜本文作者：Howie Su現為產業分析師＞