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Next Gen实时供应链安全，具有区块链，物联网和预测机器学习模型
尽管建议的结构有许多优势，但也需要解决一些问题。区块链，物联网和机器学习技术必须无缝组合，这会创造集成的复杂性，并要求大量的技术知识和资源投资。因为在保护私人数据时，尤其是在权限的区块链网络时，可能很难保留开放性，因此数据隐私是一个问题。由于区块链和物联网系统可能会遇到性能障碍，因此需要在广泛的供应链网络中证明可扩展性。最后一点是，监管合规性可能很困难，尤其是在像药品这样的高度监管部门中，管理各种外国标准可以使实施更加困难并提高运营费用。
实时供应链管理中的实时数据监视
摘要供应链管理在当今快节奏的商业环境中变得越来越复杂，公司面临诸如全球化，竞争增加以及客户需求迅速变化的挑战。为了应对这些挑战，组织正在转向实时数据监视，以此作为提高整个供应链中的可见性，敏捷性和效率的一种手段。本文探讨了供应链管理中实时数据监视的实施，研究其收益，挑战和最佳实践。该研究调查了实时数据监视如何通过及时，准确的库存水平，运输状态和供应链绩效提供及时，准确的信息来改善决策，降低成本并提高客户满意度。这项研究的发现突出了将实时数据监视与现有供应链管理系统集成的重要性以及能够分析和解释这些系统生成的大量数据的熟练劳动力的需求。本文通过为希望在其供应链管理实践中实施实时数据监视的组织提供建议。