L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée. Par exemple, pour améliorer les prévisions de la demande, mais aussi pour gérer les stocks de manière plus intelligente. Un exemple concret est l'utilisation de l'IA pour optimiser les routes maritimes et réduire les coûts de carburant. Cela contribue également aux objectifs de durabilité.

De nombreuses entreprises utilisent déjà des robots avancés qui collectent les produits de manière rapide et précise. Cela permet de réduire considérablement les délais de traitement. Et cela répond parfaitement à la demande de livraisons le jour même ou à la demande.

L'utilisation d'appareils IoT devient de plus en plus courante pour suivre les marchandises pendant le transport. Cela améliore la transparence et permet également d'intervenir rapidement en cas de perturbations.

On investit dans la redondance en ayant plusieurs fournisseurs dans différentes régions. Les plateformes de collaboration aident à améliorer l'échange d'informations entre les différentes parties et à réduire les risques.

En utilisant les big data, les entreprises peuvent prédire où des perturbations pourraient survenir dans la chaîne d'approvisionnement et y réagir de manière proactive. Même en cas de situations imprévues, comme une pandémie, les analyses permettent de s'adapter de manière flexible aux influences extérieures.

En raison des tensions géopolitiques et des pandémies, le risque de perturbations des chaînes d'approvisionnement mondiales a augmenté. Les entreprises déplacent une partie de leur production plus près des marchés finaux pour pouvoir réagir plus rapidement. Le nombre de hubs logistiques régionaux augmente afin de répondre plus rapidement et efficacement à la demande des marchés locaux.