一些制造商已经在利用物联网(IoT)、大数据和高级分析等数字技术来减少代价高昂的错误发生，并简化运营。嵌入到供应链关键领域的低成本传感器和连网设备正在传送资产位置、质量和状态的关键实时数据，例如，智能传感器可以在运输过程中检测到货物的异常温度变化，从而可以立即采取纠正措施，防止潜在灾难性货物损失。麦肯锡的一项研究发现，供应链已将大数据分析等技术纳入43％的流程中，他们称之为“数字化”。随着总体成本、灵活性、效率和客户满意度的提高得到认可，这一数字有望继续上升。在进行这种数字化转型之前，制造商必须首先采取以下五个重要步骤：

1、建立业务标准

在制造商开始获得供应链数字化带来的好处之前，他们必须建立以下指标和基准：▲货物的室内和室外实时位置▲货物的处理(如处理、温度、湿度)▲目的地距离与行程时间这些数据有助于确定与业务目标一致的改进领域和关键绩效指标。例如，一家塑料供应商实施物联网解决方案，以缩短从仓库到货运码头的周转时间。员工将首先走遍整个仓库，然后使用条形码扫描收集到的包裹以便装运，现场和运输过程中包裹位置和状况的实时可见性对于优化解决方案效率至关重要。

2、确定重要的数据来源

接下来，必须识别重要的数据来源，并配备智能标签，标签具有GPS、温度、加速度计、湿度和压力传感器。提前确定标签很重要，因为太多的标签可能会产生过多数据，还要浪费时间进行筛选，而太少标签可能提供的数据太少而无法使用。例如，一家中型海鲜经销商，关注从仓库到单个零售商之间各种鱼类的新鲜度，可能只需要在每种鱼类中放置一个智能标签。

3、积累数据、汇总数据并评估正确的处理级别

随着关键数据源的识别和智能标签的标注，所有实时数据都需要汇总到物联网网关中。根据业务目标，这些网关可以位于仓库中、车辆上或两者兼有，它们分析传感器的实时数据，并提取和存储所需的数据点，如速度、温度和压力。具有额外业务目标的更复杂供应链将需要更多的数据处理，如果传感器向分布在多个仓库和车队中的物联网网关发送数据，它们将需要被推到一个安全的云中，并在那里被处理，然后转化为可操作的洞察力。

4、开发可视化和可操作分析的应用程序

计算和处理的数据只有在能够转化为清晰的业务洞察力时才有价值。实现这一点的最佳方法是开发具有可视化和报告工具的应用程序，如移动和web控制面板。

5、以自动化为先发制人

一旦物联网资产管理解决方案启动并运行，报告和分析开始实现，供应链中可能出现的许多问题都可以自动得到解决。这就是物联网在供应链中力量最明显的地方，自动化显著降低了人力需求和人为错误的风险，尤其是在复杂的24/7—365操作中。如果智能标签传感器报告其中一个海鲜经销商卡车在运输途中的温度超过平均水平，则会向驾驶员的移动设备发送警报。最后，重要的是要记住，数字化更多是稳定运行，而不是仓促激进。最好是适度地开始，然后在确定哪些解决方案和流程最有效之后再进一步发展。物联网解决方案，如智能资产管理，已经对供应链的成功产生了迅速而显著的积极影响。普华永道的一项研究显示，“拥有高度数字化供应链和运营的公司每年可以获得4.1％的效率提升，同时每年将收入提高2.9％。”实时洞察和自动化问题解决为资产密集型企业带来了更高效、更灵活的运营，使他们能够更好地解决甚至预测客户不断变化的需求。如果数字化继续以目前的速度发展，那么，全球工业中最重要的部分之一将会有一个前瞻性、预测性、自动化和个性化的未来。