以下是数据自动化初创公司BackboneAI的首席执行官兼创始人Rob Bailey的客座文章。
当新冠肺炎刚刚袭来时，随着消费者争相囤积必需品，新闻中充斥着食品和物资售罄的报道。虽然消费者需求的增长似乎是这些突然短缺的原因，但很快人们就发现，供应链才是真正的罪魁祸首。
由于农业劳动力、加工、运输和物流方面的瓶颈严重影响了食品供应链，从餐馆到医院再到便利店，规模达3000亿美元的餐饮服务业销售额估计下降了60%至90%。在过去几个月里，由于员工中出现COVID-19病例，主要的肉类和家禽生产设施已经关闭。作为美国农业最大的部分，这些关闭在消费者供应和定价方面对国内外产生了深远的影响。
不可否认，供应链早该彻底改革了。
现有供应链技术面临的挑战
虽然现有技术可以帮助提高供应链的效率，但最近产品流程的断裂揭示了现有系统的主要漏洞所在。这些包括:
分散的技术消耗了公司的时间和资源。尽管目前很少有技术能够全程跟踪它们的过程，更不用说优化速度、准确性和效率了，但组成部分(以及与它们相关的数据)需要经过许多方。这种不同的系统产生了巨大的摩擦，并增加了不必要的成本，包括订单错误和更慢的库存周转。
缺乏透明度表明可用库存不可靠。在环境快速变化、消费者需求波动的情况下，获取有关可用库存的可靠信息可能是非常具有挑战性的。在大流行开始时，尽管农民、食品服务生产商和加工商不断向国内订购食品，但由于政府下令关闭餐馆，食品分销商的出口订单突然停止。由于分销商试图控制库存，这导致了物流瓶颈和存储空间短缺。
多源数据意味着存在错误的空间。组织不断地投入精力使其内部系统同步，但这一过程经常在供应链中中断，因为许多组织使用不同的系统。例如，数十年的农业整合最近发现，食品服务和超市供应链之间存在重大脱节。由于客户倒闭，农民和供应商失去了食品服务行业的业务，他们很难利用可靠的数据转向超市行业。
食品供应链技术的新面貌
随着食品行业试图在新的、不断变化的市场环境中精简其供应链，新技术和工具将在修复碎片化系统中发挥越来越重要的作用。当农民、分销商、生产商、CPG公司和零售商应对供应链中的波动条件和薄弱环节时，拥有正确的技术可以提供弹性、整合、透明度和效率。因此，未来的技术解决方案应该包括以下功能:
协调数据。我们需要将来自供应链的数据筒仓统一为一个智能协调的结构，包括来自遗留系统的数据。就目前的情况来看，“数字孤岛”正让企业总计损失数十亿美元。展望未来，需要在整个生态系统中更自由地共享数据，以便更有效地建模和响应公司和系统与食品供应链之间的相互作用，而不是将数据孤立在离散单元中，从而忽略连锁反应。更明智的决策来自于更准确的实时数据，而协调的供应链可以提供这些数据。
数据自动化。当前的健康危机正迫使企业将10年的食品供应链转型压缩到6个月，企业迫切寻求能够提供更高投资回报率的创新平台，而不是代价高昂、痛苦的ERP(企业资源规划)升级。在过去的几个月里，管理实体产品供应链的公司对数据自动化平台的需求非常大。公司必须与专家组织合作，通过自动化公司间数据流来帮助他们更快地行动，更好地服务客户。
实时执行。必须收集多个数据源，如食品供应和运输状态，并将其转换为统一的实时数据层，以同步不同的系统。随着数据覆盖范围的扩大和信息的全面，食品行业供应商可以做出更明智的决策，更好地管理他们的产品流，提高供应链的可见性和速度。通过自动化供应链中的数据收集，通过使用机器学习集成来自公司内外各种来源的产品数据，可以使供应商和客户数据更加智能。
当我们继续见证在短短几个月内发生的事情，而如果不这样做，可能需要十多年才能发生的事情，COVID-19显然是必要变革的催化剂。我们对全球粮食供应链的集体破坏表明，现在是提高透明度和效率的时候了。
