全球大流行病的一个影响是将供应链管理从后台业务职能提升为 C 级战略优先事项。随着我们接近 2025 年，所有指标都表明，对于包括零售业在内的大多数行业而言，优化供应链以满足后疫情世界的需求比以往任何时候都更加重要。
为了保持竞争力，企业不能再仅仅依赖过去的供应链管理措施，如降低成本、最小化库存和改善服务。贝恩公司最近的一项首席执行官优先级调查强调了领导者需要在传统供应链优先级与新兴优先级之间取得平衡，例如增强韧性、提高可持续性和响应客户期望。
基于广泛的行业研究以及与我们客户和更广泛零售社区的讨论，TradeBeyond 的新报告“零售采购报告：2025 年供应链趋势”突出了进入 2025 年时供应链领导者最关心的问题与优先级。这些问题包括多元化并降低全球采购和制造的风险，为长期期待的 AI 在供应链运营中的广泛应用做好准备，以及推进超越合规的可持续发展倡议。
多元化与风险降低
供应链的中断现在已成为常态而非例外。在未来一年中，由于区域经济体之间的贸易战、中东和东欧的持续冲突以及极端天气等因素，我们预计将看到类似的供应链小问题——仅举几例。接近一半（47%）最近接受毕马威调查的全球供应链高管认为，他们的业务容易受到中断的影响。
在这一新常态下，领先企业专注于韧性建设，并通过运营灵活性提供支持，使其能够快速应对潜在的中断。为确保业务连续性，企业需要进行实时的成本/风险评估——有时需要接受更高的成本。
许多企业在未来一年将继续专注于供应链多元化。这可能表现为避免依赖单一供应商、工厂或地区。根据产品和市场的不同，这也可能意味着将制造环节转移至国内（近岸外包）或更靠近市场的地方（友岸外包）。尽管在中国、越南或墨西哥进行制造具有明显的上下游优势，但企业仍需不断适应不断变化的地缘政治环境。
毫无疑问，最近的美国大选将对全球供应链产生进一步影响，贸易战的升级和大幅关税的可能性很大。这只是后全球化时代的又一个影响。
人工智能：超越基础
人工智能正在为全球供应链的深刻变革奠定基础。随着各行业越来越多地转向数字化解决方案，人工智能技术现已准备好为零售采购和供应链运营带来显著的经济价值。从提高可追溯性和风险管理到自动化耗时流程，2025 年将成为人工智能应用的关键之年。
核心人工智能技术，如机器学习和高级分析，已准备好大规模实施。许多公司已经在利用这些工具进行“一级”应用，包括基于人工智能的质量风险管理和链上追踪工具。这些技术增强了供应链的可见性，确保了合规性，并减少了人工操作，标志着在运营效率和可持续性方面取得了重大进展。Pillar AI 创始人兼首席执行官 Jeff Alpert 指出：“实时监测和分析供应链的能力已经为具有前瞻性的组织释放了可观的价值。”
虽然这些基础性应用已经产生了可衡量的影响，但这只是人工智能在供应链中潜力的冰山一角。在未来一两年内，人工智能有望更深入地渗透到复杂的供应链职能中，例如概率性需求规划、高级风险评估和预测性 ESG 绩效分析。这些“二级”应用将帮助企业不仅应对挑战，而且以前所未有的准确性预见并缓解这些挑战。
为了充分释放人工智能的价值，组织必须专注于构建强大的数据生态系统。通过将专有和外部供应链数据集中到易于访问的平台中，企业可以赋能人工智能，提供变革性的洞察。一个准备充分的数据基础使人工智能工具能够在速度、精度和敏捷性方面实现突破——将供应链转变为创新和竞争优势的引擎。
可持续发展正在走向成熟
在过去几年中，大多数企业都高度重视可持续发展，既出于营销考虑，也为了满足日益增长的合规要求。在服装行业可持续发展运动的初期，零售商和品牌可以就材料成分和来源、排放以及其他与环境、社会和治理（ESG）相关的标准提出缺乏依据的声明，但这样的日子已接近尾声。
如今，全球范围内正在实施严格的规范，以落实绿色声明并遏制“漂绿”行为。这包括自上而下制定的关于透明度、可追溯性及其他 ESG 合规领域的标准。TradeBeyond 今年发布了多份报告，深入探讨了零售供应链中的可持续发展趋势以及可追溯性。
我们预计，到 2025 年，可持续发展将更加注重成熟的方法，例如将循环性融入企业的核心价值观。越来越多的领先零售商和品牌开始退后一步，重新评估其商业模式，将可持续性和循环性融入其核心业务，正如 Patagonia 等品牌自创立以来所采取的做法。
零售供应链中的循环性指的是从传统的线性零售模式转变。循环性不再以越来越快的速度销售新产品，然后让它们在一年或两年内被填埋，而是旨在构建一个减缓并闭合材料循环的价值链。尽管快时尚不太可能很快消失，但出现了一种被称为“慢时尚”的新兴趋势，该趋势将产品置于更广泛的人与地球背景中考量其影响。
其他表明可持续发展运动演变的趋势包括二手服装转售的增长。据预测，全球二手服装市场到 2027 年将达到 3500 亿美元，高于 2023 年的 430 亿美元。ThredUp 已报告。包括 REI、H&M、Carhartt 等在内的众多品牌现已建立二手转售模式。
与人工智能类似，循环经济的意愿和需求确实存在，支持性的技术和系统也已具备，但零售商和品牌必须迎头赶上。例如，FibreTrace，这项技术为服装及其他产品的生命周期提供数字化透明度，能够追踪一件服装从原材料来源到最终处置（无论是填埋还是回收）的全过程。
以上仅是对我们在零售前端和后端观察到的许多令人振奋的趋势的简要概述。我们在 TradeBeyond 的《2025 年零售采购报告：供应链趋势报告》中更详细地探讨了这些内容。
Lilian Bories 是TradeBeyond的首席营销官，该公司是零售业领先的 SaaS 供应链解决方案提供商。