2020年，供应链遭遇重大危机。主要需求激增与科技行业原材料短缺叠加，导致库存严重不足，造成超1万亿美元损失。这一系列持续性问题，使供应链对洞察力和预测能力的需求愈发凸显。
事实上，重要购物季及其影响一直是供应链领域的明确议题；当前的库存危机本可预见。然而，疫情暴露了供应链薄弱环节，进一步凸显了这一全球性问题的严重性。
在受多批次影响较大的供应链中，随着数字化程度提升，基于自动化和区块链的系统在过去一年被频繁提及。人工智能、机器学习和机器人流程自动化在连接应用、预测及优化流程方面取得重大进展；区块链系统则在实现透明追踪、识别假冒产品及加速端到端流程方面迈出重要步伐。