转眼之间，我们已经来到十月，很多企业也都逐步的进入下一年的预算阶段。复盘2023，展望2024，我们都在思考如何应对新的挑战和机遇。但在这个过程中，为了帮助企业更好地应对新的挑战和机遇，我们总结了过去的经验教训，与大家共同分享，有哪些方面是我们要持续关注，并锻炼内力，继续发展的。

供应链

在过去的一年里，甚至更长的时间内，许多企业都在为了建立更加灵活、富有弹性的供应链而努力。他们采取了各种经营策略，包括就近采购 、提升交付的能力，还有一些公司通过将部分供应链内部消化，更好地控制产品的生产方式和交期时间 。一些企业正在努力利用资源杠杆，将某些关键加工环节变为自主生产，以获取更大的灵活性及对产品质量更有效地管控。 随着技术的不断发展，自动化和机器人技术的应用逐渐成为企业提高效率和降低成本的重要手段。在这些低价值活动中，企业可以更快速、更准确地执行任务，并减少人员干预，以此提高生产效率和质量。然而，在实施自动化解决方案之前，企业需要认真考虑一些问题。

• 首先，哪些环节最适合实施自动化？正确的方法是什么？这些环节必须能够为企业带来长期效益，并且需要认真分析实施自动化所需的成本和时间。
• 此外，企业还需要考虑自动化解决方案的可行性。例如，某些任务可能不适合自动化，因为它们需要高度的灵活性和判断力。因此，企业需要确定哪些任务可以通过自动化来提高效率和准确性。

用人计划

自动化和技术应用虽然能够提高效率，但不能完全解决所有问题，尤其是用工问题。在这个日新月异的时代，企业不仅需要关注技术的提升，还需要关注员工的发展和需求。为了应对人才需求的挑战，企业需要制定更加全面和有创意的人员管理策略，引入更具创意和更有吸引力的招聘和激励措施，以保持团队的积极性并减少员工的流失。

流程创新

在过去的一段时间里，众多行业如医疗和消费品领域都经历了翻天覆地的变化。在这其中，供应链的可见性成为了企业持续发展和优化的关键因素。为了提升运营效率，许多企业纷纷把目光投向了人工智能这一领域。然而，想要实现供应链决策的有效性，其根源在于企业所收集数据的质量。尽管很多企业已经对数据收集和分析投入了大量的资金和精力，但结果却往往不尽如人意。

• 首先，我们需要明确一点：获得高质量的数据是一项复杂而又至关重要的任务。这不仅需要企业持续对数据收集方法进行改进和优化，还需要我们在数据能力建设上进行不断地投入。只有这样，我们才能确保数据的准确性和实时性，从而为决策提供有力的支持。
• 在此基础上，我们需要专注于那些能够真正帮助我们做出决策、区分产品和满足客户需求的应用。例如，通过人工智能技术，我们可以对海量的数据进行分析，从而洞察市场趋势，了解客户需求，甚至预测未来的供应情况。这些都将直接影响到我们的供应链决策，帮助我们制定更为精准、高效的策略。
• 同时，通过应用人工智能技术，我们还可以对供应链运营进行实时监控，一旦发现任何异常或潜在问题，系统都会立即告警，从而让我们能够及时采取行动，避免问题扩大。这不仅提高了供应链的稳定性，也降低了企业的运营风险。

总的来说，获取高质量的数据是优化供应链决策的关键。这需要我们在数据收集方法和能力上进行不断地改进和提升，同时灵活应用人工智能等新技术，帮助我们更好地应对行业的变化和挑战。只有这样，我们才能在日益激烈的市场竞争中立于不败之地。