Izkoriščanje verige blokov in umetne inteligence pri upravljanju nabave in dobavne verige: strateški pristop za Walmart

Ta članek je bil prvič objavljen na blogu dr. Craiga Wrighta in smo ga ponovno objavili z dovoljenjem avtorja.

Predstavitev

Walmart Inc. (NASDAQ: WMT), s sedežem v Bentonvillu v Arkansasu, je največje maloprodajno podjetje na svetu po prihodkih in zaposlenih (Bank Muñoz et al., 2018). Walmart upravlja z različnimi formati maloprodajnih mest v 27 državah pod 55 različnimi imeni in obvladuje obsežno globalno dobavno verigo. Njegove ključne kategorije izdelkov vključujejo živila, oblačila, izdelke za dom in elektroniko, ki jih nabavljajo številni domači in mednarodni dobavitelji. Ta dokument raziskuje kritične negotovosti pri Walmartovem upravljanju nabave in dobave ter ponuja priporočila za obvladovanje teh negotovosti in izboljšanje odnosov z dobavitelji.

1. Večje negotovosti, ki vplivajo na upravljanje nabave in dobave

Kot ena največjih multinacionalnih maloprodajnih korporacij Walmart na dejavnosti upravljanja nabave in dobavne verige močno vplivajo različne negotovosti. Na prvem mestu so geopolitične motnje (Yeung & Coe, 2015). Spremembe trgovinske politike, uvedba carin ali uvedba sankcij lahko drastično vplivajo na stroške in razpoložljivost blaga. Za ohranitev učinkovitosti in uspešnosti svoje dobavne verige mora Walmart nenehno spremljati in se prilagajati takim spremembam politike.

Skrb za okolje je še ena pomembna negotovost. Glede na globalno razsežnost njegovega poslovanja lahko Walmartove dobavne poti močno prizadenejo okoljske katastrofe, kot so orkani, poplave ali požari. Na primer, poplava v regiji, kjer se nahaja ključni dobavitelj, bi lahko motila proizvodnjo ali pošiljanje blaga, kar bi vplivalo na sposobnost Walmarta, da založi svoje trgovine in služi svojim strankam (McKnight & Linnenluecke, 2019).

Velik izziv predstavljajo tudi gospodarska nihanja. Potrošniki lahko zmanjšajo porabo v gospodarski krizi, kar zmanjša povpraševanje (Greenwald & Stiglitz, 1993). Druga možnost je, da lahko v obdobjih gospodarske rasti povečana konkurenca zviša cene blaga, kar vpliva na strukturo stroškov Walmarta. V obeh scenarijih morajo biti Walmartove dejavnosti upravljanja nabave in dobave dovolj agilne, da se lahko prilagodijo tem spremembam, kar lahko vključuje iskanje stroškovno učinkovitejših dobaviteljev ali prilagajanje strategij nabave, da bi ustrezale spreminjajočemu se povpraševanju.

Druga velika negotovost je hiter napredek tehnologije. Maloprodajna industrija je vse bolj digitalizirana, pri čemer se e-trgovina pojavlja kot pomembno področje rasti (Dekhne et al., 2019). Kot tak mora Walmart zagotoviti, da lahko njegove dejavnosti upravljanja nabave in dobave sledijo temu tehnološkemu napredku. To lahko vključuje integracijo digitalnih orodij za poenostavitev postopkov nabave ali analitiko podatkov za sprejemanje bolj informiranih odločitev o nakupu.

Nazadnje lahko spremembe v vedenju potrošnikov pomembno vplivajo na Walmartovo upravljanje nabave in dobave (Mason et al., 2020). Vse več potrošnikov išče trajnostne in etično pridobljene izdelke, zato mora Walmart ustrezno prilagoditi svoje nabavne strategije. To lahko vključuje strožje preverjanje dobaviteljev, da se zagotovi, da izpolnjujejo te trajnostne in etične standarde, ali dajanje prednosti dobaviteljem, ki jih izpolnjujejo.

V bistvu so negotovosti, s katerimi se Walmart sooča pri upravljanju nabave in dobave, večplastne in zapletene, kar zahteva dinamičen in prilagodljiv pristop. Ko se bo svet razvijal, bodo ti izzivi verjetno vztrajali in se celo stopnjevali, kar poudarja pomen učinkovitih strategij upravljanja nabave in dobave pri ohranjanju Walmartove konkurenčne prednosti (Bank Muñoz et al., 2018).

2. Obvladovanje vpliva negotovosti

Da bi ublažil morebitne vplive teh negotovosti, bi lahko Walmart uporabil različne strategije, ki ne samo izkoriščajo njegove obstoječe zmogljivosti, temveč zajemajo tudi najsodobnejše tehnologije, kot je blockchain (Tan et al., 2018). V središču teh strategij je vzpostavitev razvejane oskrbovalne baze in logističnega omrežja, ki Walmartu ponuja prilagodljivost ob geopolitičnih motnjah.

Z nabavo iz več regij se lahko Walmart zavaruje pred spremembami trgovinske politike ali sankcijami, ki nesorazmerno vplivajo na določene regije. Podobno lahko kot odgovor na okoljske krize razvejano logistično omrežje zagotovi alternativne dobavne poti in s tem ohrani pretok blaga.

Ocena tveganja in načrtovanje ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih sta bistvena sestavna dela Walmartove strategije (Sheffi, 2009). Ta proaktivni pristop vključuje sistematično prepoznavanje in vrednotenje potencialnih tveganj ter ustvarjanje načrtov ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih za učinkovito spopadanje s temi tveganji. Na primer, če je kritični dobavitelj v regiji, ki je nagnjena k naravnim nesrečam, lahko načrt ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih, kot je iskanje alternativnih dobaviteljev ali povečanje ravni zalog, zagotovi varnostno mrežo, ki zagotavlja nemoteno oskrbo.

Tehnološki napredek, zlasti blockchain (Christopher, 2016), lahko ponudi
transformativne rešitve za Walmartove dejavnosti upravljanja nabave in dobave. Tehnologija veriženja blokov bi lahko zagotovila pregledno in nespremenljivo knjigo ter zagotovila sledljivost in preverjanje transakcij vzdolž dobavne verige. To bi lahko pomagalo pri sprejemanju bolj ozaveščenih odločitev o nakupu in povečalo zaupanje med vsemi deležniki. Walmart bi lahko uporabil tudi rešitve za nabavo v oblaku, da bi poenostavil svoje poslovanje, izboljšal učinkovitost in omogočil sodelovanje z dobavitelji v realnem času, izboljšal odzivne čase in procese odločanja.

Naraščajoče povpraševanje potrošnikov po trajnostnih in etično pridobljenih izdelkih zahteva večjo osredotočenost na trajnost pri dejavnostih nabave. Blockchain lahko tukaj igra pomembno vlogo z zagotavljanjem vidnosti v praksah dobaviteljev in potrditvijo spoštovanja trajnostnih in etičnih standardov (Ahmad et al., 2021). Z dajanjem prednosti dobaviteljem, ki dokazujejo trdno zavezanost trajnosti in etičnim praksam, tudi če so njihove cene nekoliko višje, bi Walmart lahko izboljšal podobo svoje blagovne znamke in si prislužil dolgoročno zvestobo strank.

Glede na gospodarska nihanja so stroškovno učinkovite strategije najpomembnejše. Walmart bi lahko okrepil odnose z dobavitelji za pogajanja o boljših pogojih. Zavezanost k dolgoročnejšim pogodbam z dobavitelji, ki jih omogočajo pametne pogodbe veriženja blokov (Cong & He, 2019), bi lahko zagotovila nižje cene in dobavo tudi v času gospodarske krize. Te pametne pogodbe bi lahko avtomatizirale transakcije na podlagi vnaprej določenih pravil, kar bi zmanjšalo administrativne stroške in verjetnost sporov.

Medtem ko se Walmart spopada s kompleksnostjo in negotovostjo, ki je del svetovnega maloprodajnega sektorja, lahko strateško načrtovanje in spretna uporaba najsodobnejših tehnologij, kot sta blockchain in umetna inteligenca (AI), pomagata zmanjšati tveganja in ohraniti operativno učinkovitost. Tehnologija veriženja blokov poudarja preglednost, sledljivost in varnost ter Walmartu omogoča obvladovanje tveganj, povezanih s ponarejenim blagom, motnjami v dobavni verigi in skladnostjo dobaviteljev (Ahram et al., 2017). Nespremenljiv, decentraliziran sistem glavne knjige Blockchain zagotavlja pristnost blaga, sledi njegovemu potovanju skozi dobavno verigo in beleži upoštevanje dobaviteljev dogovorjenih standardov in pogodb. Ta raven prepoznavnosti in odgovornosti pomaga pri obvladovanju negotovosti, povezanih s kakovostjo in dostavo, hkrati pa spodbuja zaupanje med Walmartom, njegovimi dobavitelji in strankami.

Poleg tega integracija umetne inteligence z verigo blokov odpira nove poti za obvladovanje tveganj in negotovosti (Charles et al., 2023). Prediktivna analitika umetne inteligence lahko analizira podatke verige blokov za napovedovanje morebitnih motenj v dobavni verigi, kar daje Walmartu proaktivno držo pri obvladovanju teh tveganj. Algoritmi strojnega učenja lahko na primer uporabijo podatke, shranjene v verigi blokov, za napovedovanje možnih zamud pri dostavi ali prepoznavanje dobaviteljev, ki predstavljajo tveganje zaradi preteklih težav z neskladnostjo.

Umetna inteligenca lahko tudi optimizira zaloge s predvidevanjem vzorcev povpraševanja, s čimer Walmartu pomaga pri preprečevanju pomanjkanja in prevelikih zalog, ki predstavljajo finančno tveganje. Poleg tega lahko zmožnost umetne inteligence za analizo ogromnih količin podatkov pomaga Walmartu predvideti spremembe v vedenju potrošnikov, tržnih trendih ali regulativnih spremembah, s čimer podjetje opremi za učinkovito in pravočasno odzivanje ter zmanjša tveganje zastarelosti ali neskladnosti (Natanelov et al. , 2022).

Združevanje verige blokov in umetne inteligence lahko ustvari robusten okvir za obvladovanje tveganja za Walmart (Kashem et al., 2023). Blockchain zagotavlja zanesljivo evidenco transakcij in premikov v dobavni verigi, medtem ko umetna inteligenca analizira te podatke, da predvidi morebitna tveganja in ponudi strateška priporočila. Ta fuzija ščiti Walmartove dejavnosti nabave in upravljanja dobave ter zagotavlja dosledno dobavo blaga, ki izpolnjuje potrebe in pričakovanja strank. Učinkovito obvladovanje negotovosti s temi naprednimi tehnologijami krepi Walmartov konkurenčni položaj v maloprodajnem sektorju, kar mu omogoča zagotavljanje vrhunske vrednosti za stranke in ohranjanje operativne odličnosti, tudi ob spreminjajoči se tržni dinamiki in nepredvidenih motnjah (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

3. Prakse upravljanja nabave in dobave

Učinkovite prakse upravljanja nabave in dobave so ključne v vse bolj zapleteni globalni maloprodajni industriji. Blockchain, porazdeljen in pregleden sistem glavne knjige, lahko razširi te prakse in znatno poveča Walmartovo konkurenčnost. Osrednji del te strategije je spodbujanje trdnih odnosov sodelovanja z dobavitelji, kjer so skupni cilji prepleteni. Preglednost in sledljivost Blockchaina bi lahko odprla nove poti za sodelovanje, ki sega od skupnih pobud za razvoj izdelkov do skupnih trajnostnih ciljev, s čimer bi povečali kakovost izdelkov in splošno učinkovitost delovanja (Tan et al., 2018).

Žetoni verige blokov lahko revolucionirajo Walmartovo dobavno verigo z zagotavljanjem vidnosti in sledljivosti v realnem času (Alkhader et al., 2020). Ti digitalni žetoni predstavljajo fizična sredstva in jim je mogoče slediti v celotni dobavni verigi, od faze surovin do končnega potrošnika. To lahko Walmartu pomaga pri zagotavljanju pristnosti izdelkov, spremljanju gibanja izdelkov in prepoznavanju ozkih grl ali neučinkovitosti v dobavni verigi, s čimer se zmanjšajo izgube, povezane s ponaredki, krajo in neučinkovitostjo. Ta vrsta prepoznavnosti lahko potrošnike tudi prepriča o poreklu in kakovosti njihovih nakupov, s čimer izboljša podobo in zanesljivost blagovne znamke Walmart.

Pomemben vidik teh praks je redna komunikacija in preglednost, področje, kjer lahko blockchain zagotovi znatne koristi. Blockchain lahko olajša izmenjavo podatkov v realnem času v dobavni verigi, kar vodi k proaktivnemu reševanju težav in izmenjavi idej. Ta raven preglednosti Walmartu prav tako omogoča, da svoje poslovne strategije in pričakovanja deli z dobavitelji, kar jim pomaga učinkoviteje uskladiti svoje poslovanje (Bertino et al., 2019).

Nenehno spremljanje uspešnosti dobavitelja in zagotavljanje konstruktivnih povratnih informacij je še eno kritično področje, kjer lahko blockchain igra transformativno vlogo. Z verigo blokov lahko Walmart ustvari nespremenljivo, natančno evidenco kazalnikov uspešnosti dobavitelja, kot so kakovost, dostava, stroški in inovativnost (Ozdayi et al., 2020). Jasnost, ki jo zagotavlja ta tehnologija, omogoča dobaviteljem, da razumejo svoja področja izboljšav in uskladijo svoje cilje s cilji Walmarta. Poleg tega lahko Walmart sproži pobude za krepitev zmogljivosti, kot so programi usposabljanja o tehnologiji veriženja blokov, za izboljšanje zmogljivosti dobaviteljev in njihovo udobje pri prevzemu te tehnologije.

Poleg tega je mogoče z blockchainom izboljšati tudi motivacijski vidik upravljanja dobaviteljev. Dolgoročne pogodbe je mogoče izvajati kot pametne pogodbe v verigi blokov, kar dobaviteljem zagotavlja varnost in izkazuje Walmartovo zavezanost razmerju (Natanelov et al., 2022). Podobno je mogoče spodbude na podlagi uspešnosti avtomatizirati prek verige blokov. Kot priznanje za izjemno uspešnost ali inovativnost so lahko dobavitelji nagrajeni z tokeniziranimi spodbudami na platformi blockchain.

Poleg tega bi uvedba digitalnih valut centralne banke (CBDC) v Walmartov plačilni sistem lahko zmanjšala transakcijske stroške in poenostavila čezmejna plačila. Ta digitalna valuta, ki jo upravlja centralna banka države, lahko poenostavi plačilni proces, skrajša transakcijske čase in zniža stroške poslovanja (Kim et al., 2022). Uporaba CBDC lahko tudi zmanjša odvisnost od tradicionalnih bančnih sistemov, zmanjša tveganje zamud pri plačilih in doda večjo vrednost Walmartovim dejavnostim upravljanja nabave in dobave.

S temi praksami, ki jih poganja blockchain, lahko Walmart vzpostavi harmoničen odnos s svojimi dobavitelji, ki se uskladi s svojimi strateškimi cilji, zmanjša izgube in okrepi svoj konkurenčni položaj. Kombinacija tehnologije veriženja blokov in potencialne uporabe CBDC bo revolucionirala Walmartovo upravljanje nabave in dobave, povečala stroškovno učinkovitost ter povečala preglednost in sledljivost (Tan et al., 2018).

4. Postopek ocenjevanja in izbire dobaviteljev

Postopek ocenjevanja in izbire dobaviteljev v Walmartu zahteva skrbno upoštevanje številnih dejavnikov, vključno s kontekstom industrije, strateškimi prednostnimi nalogami podjetja, naravo trga dobave in značilnostmi njegovega omrežja dobave. Ker Walmartov operativni model temelji na ponudbi nizkocenovnih izdelkov, je njegov postopek izbire dobaviteljev usmerjen k prepoznavanju dobaviteljev, ki dosledno dobavljajo visokokakovostno blago po konkurenčnih cenah (Ross, 2008).

Vendar pa dinamika maloprodajne industrije in spreminjajoča se pričakovanja potrošnikov zahtevajo bolj niansiran pristop. Poudarek bi moral biti na stroških, zanesljivosti in strateški ustreznosti. To pomeni izbiro dobaviteljev, katerih poslovne strategije, vrednote in cilji se ujemajo z Walmartovimi, kar lahko vodi do bolj sodelovalnih in vzajemno koristnih odnosov (Ross, 2008).

Poleg tega je trajnost postala ključna prednostna naloga za številne potrošnike in podjetja (Bateh et al., 2014). To upravičuje večji poudarek na trajnostnih praksah dobaviteljev v postopku izbire. Dobavitelji, ki izkazujejo trdno zavezanost trajnosti, na primer tisti z odgovornimi praksami pridobivanja virov in zmanjševanja količine odpadkov, lahko pomagajo Walmartu zadovoljiti naraščajoče povpraševanje potrošnikov po etično pridobljenih in okolju prijaznih izdelkih.

Tehnologija umetne inteligence (AI) je v ospredju preoblikovanja maloprodajne industrije, ki spodbuja nove učinkovitosti in konkurenčne prednosti. Dobavitelji, ki spretno izkoriščajo ta napredek, lahko Walmartu zagotovijo strateško prednost na zelo konkurenčnem trgu, saj izboljšajo vse vidike dobavne verige, od proizvodnje do logistike (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022).

Umetna inteligenca ponuja neprimerljive priložnosti za preslikavo gibanja blaga in storitev, zaradi česar je dobavna veriga bolj pregledna in učinkovita (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022). Dobavitelji, ki uporabljajo umetno inteligenco, lahko uporabljajo napovedno analitiko za natančno napovedovanje povpraševanja, kar jim omogoča prilagajanje proizvodnje v realnem času in zmanjšanje odpadkov. Umetna inteligenca lahko tudi analizira množico podatkov iz različnih virov, da prepozna trende in vzorce ter tako predvidi morebitne motnje v dobavni verigi. S preventivnim prepoznavanjem teh motenj lahko Walmart sprejme proaktivne ukrepe za ublažitev kakršnih koli škodljivih učinkov in s tem ohranja dosledno dobavo blaga.

Umetna inteligenca lahko optimizira tudi zalogo, s čimer zmanjša stroške, povezane s prevelikimi ali premajhnimi zalogami. Algoritmi strojnega učenja lahko analizirajo pretekle podatke o prodaji in spremenljivke, kot so sezonskost, promocijske dejavnosti in ekonomski kazalniki, da natančno napovedujejo prihodnjo prodajo (Punia & Shankar, 2022). To omogoča natančno upravljanje zalog, kar zagotavlja, da ima Walmart prave zaloge ob pravem času. Učinkovito upravljanje zalog zmanjša stroške in poveča zadovoljstvo kupcev, tako da se izognemo izpadu zalog in zagotovimo, da so izdelki na voljo, ko jih potrošniki želijo.

AI lahko tudi avtomatizira in optimizira logistiko, ki je kritično področje za globalnega trgovca na drobno, kot je Walmart. Logistične rešitve, ki jih poganja AI, lahko določijo najučinkovitejše poti ob upoštevanju dejavnikov, kot so promet, vremenske razmere in stroški goriva, da zagotovijo pravočasno in stroškovno učinkovito dostavo blaga (Punia & Shankar, 2022). Poleg tega lahko dobavitelji, opremljeni z zmogljivostmi AI, podpirajo Walmart pri ponujanju bolj inovativnih izdelkov svojim strankam. Umetna inteligenca lahko analizira vedenje in preference potrošnikov, da prepozna vrzeli na trgu ali napove prihajajoče trende in tako vodi razvoj novih, visoko ciljno usmerjenih izdelkov.

Dobavitelji, ki integrirajo AI v svoje poslovanje, lahko Walmartu zagotovijo pomembno konkurenčno prednost. Od izboljšanja učinkovitosti v proizvodnji in logistiki do izboljšanja ponudbe izdelkov na podlagi preferenc strank lahko dobavitelji, ki jih poganja AI, pomagajo Walmartu pri krmarjenju s kompleksnostjo maloprodajne industrije (Tarallo et al., 2019). S temi tehnološko usmerjenimi partnerstvi lahko Walmart ostane v ospredju maloprodaje, izpolnjuje in presega pričakovanja strank, hkrati pa izboljšuje svoj rezultat.

Da bi izboljšal splošno učinkovitost postopka ocenjevanja in izbire dobaviteljev, bi Walmart lahko razmislil o sprejetju celovitega sistema kazalnikov dobaviteljev, povezanega s sistemom strojnega učenja (Guan et al., 2023). To bi vključevalo ocenjevanje potencialnih dobaviteljev na podlagi različnih meril, ne le stroškov in zanesljivosti, ampak tudi finančnega zdravja, operativne učinkovitosti, prizadevanj za trajnost in zmogljivosti za inovacije. S tem bi lahko Walmart zagotovil bolj celostno oceno dobaviteljev, kar bi vodilo k odločitvam o izbiri na podlagi boljših informacij, ki so v skladu z njegovimi strateškimi cilji in razvijajočimi se zahtevami maloprodajne industrije.

zaključek

Kot titan v svetovni maloprodajni industriji so Walmartove prakse upravljanja nabave in dobavne verige odločilne pri oblikovanju njegove uspešnosti in konkurenčnega položaja (Bank Muñoz et al., 2018). Podjetje se sooča s številnimi negotovostmi, vključno z geopolitičnimi motnjami, okoljskimi vprašanji, gospodarskimi nihanji, tehnološkim napredkom in razvijajočimi se preferencami potrošnikov. Takšne zapletenosti lahko znatno vplivajo na Walmartove dejavnosti nabave in dobavne verige. Za obvladovanje takšnih negotovosti mora Walmart uvesti večplasten pristop, vključno z diverzifikacijo svoje dobavne baze, sprejetjem zanesljive ocene tveganja in načrtovanjem ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih, sprejetjem tehnološkega napredka, osredotočanjem na trajnost in vzpostavitvijo stroškovno učinkovitih strategij.

Ocena postopka izbire dobaviteljev z vidika konteksta industrije, strateških prednostnih nalog družbe Walmart, oskrbovalnega trga in značilnosti oskrbovalnega omrežja razkriva priložnosti za nadaljnje izboljšave. Čeprav sta stroškovna učinkovitost in zanesljivost bistvenega pomena, lahko razširitev meril na strateško usklajenost, trajnost in tehnološke zmogljivosti dobaviteljev optimizira izbirni postopek. Vključitev obsežnega sistema kazalnikov dobaviteljev in ocenjevanje širšega nabora meril, kot so finančno zdravje, operativna učinkovitost, prizadevanja za trajnost in inovacijska zmogljivost, bi lahko prinesla bolj celovite ocene.

Da bi Walmart lahko optimiziral svoje nabave in upravljanje dobave, se mora nenehno prilagajati in uvajati inovacije, pri čemer skrbi za dinamično industrijsko okolje ter razvijajoče se potrebe in pričakovanja svojih strank. Z učinkovitim obvladovanjem negotovosti, krepitvijo odnosov z dobavitelji in izboljšanjem svojega procesa ocenjevanja in izbire dobaviteljev lahko Walmart okrepi svojo dobavno verigo, poveča svojo konkurenčnost in se postavi za dolgoročni uspeh v globalni maloprodajni industriji.

Reference

Ahmad, R. W., Hasan, H., Jayaraman, R., Salah, K., in Omar, M. (2021). Aplikacije in arhitekture veriženja blokov za pristaniške operacije in upravljanje logistike. Raziskave v transportnem poslovanju in upravljanju, 41, 100620. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100620
Ahram, T., Sargolzaei, A., Sargolzaei, S., Daniels, J., & Amaba, B. (2017). Inovacije tehnologije veriženja blokov. 2017 IEEE Technology & Engineering Management Conference (TEMSCON), 137–141. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2017.7998367
Alkhader, W., Alkaabi, N., Salah, K., Jayaraman, R., Arshad, J., & Omar, M. (2020). Sledljivost in upravljanje na podlagi verige blokov za aditivno proizvodnjo. Dostop do IEEE, 8, 188363–188377. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031536
Bank Muñoz, C., Kenny, B., & Stecher, A. (ur.). (2018). Walmart na globalnem jugu: kultura delovnega mesta, politika dela in dobavne verige. University of Texas Press. https://doi.org/10.7560/315675
Bateh, J., Heaton, C., Arbogast, G. W. in Broadbent, A. (2014). Opredelitev trajnosti v poslovnem okolju. Journal of Sustainability Management (JSM), 1(1), 1–4. https://doi.org/10.19030/jsm.v1i1.8386
Bertino, E., Kundu, A., & Sura, Z. (2019). Preglednost podatkov z veriženjem blokov in etiko umetne inteligence. Revija za kakovost podatkov in informacij, 11(4), 16:1-16:8. https://doi.org/10.1145/3312750
Charles, V., Emrouznejad, A., & Gherman, T. (2023). Kritična analiza integracije blockchaina in umetne inteligence za dobavno verigo. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05169-w
Christopher, M. (2016). Logistika in upravljanje dobavne verige. Pearson UK.
Cong, LW in He, Z. (2019). Motnje v verigi blokov in pametne pogodbe. Pregled finančnih študij, 32(5), 1754–1797. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz007
Deiva Ganesh, A., in Kalpana, P. (2022). Prihodnost umetne inteligence in njen vpliv na obvladovanje tveganj v dobavni verigi – Sistematični pregled. Računalništvo in industrijski inženiring, 169, 108206. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108206
Dekhne, A., Hastings, G., Murnane, J., & Neuhaus, F. (2019). Avtomatizacija v logistiki: Velika priložnost, večja negotovost. McKinsey Q, 24.
Greenwald, B. C. in Stiglitz, J. E. (1993). Nepopolnosti finančnega trga in poslovni cikli. Quarterly Journal of Economics, 108(1), 77–114. https://doi.org/10.2307/2118496
Guan, W., Ding, W., Zhang, B., Verny, J. in Hao, R. (2023). Ali dejavniki, povezani z dobavno verigo, izboljšajo natančnost napovedi sprejetja verige blokov? Pristop strojnega učenja. Tehnološko napovedovanje in družbene spremembe, 192, 122552. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122552
Kashem, M. A., Shamsuddoha, M., Nasir, T. in Chowdhury, A. A. (2023). Motnje v dobavni verigi v primerjavi z optimizacijo: pregled umetne inteligence in verige blokov. Znanje, 3(1), 80–96. https://doi.org/10.3390/knowledge3010007
Kim, K., Tetlow, R. J., Infante, S., Orlik, A., & Silva, A. F. (2022). Makroekonomske posledice CBDC: pregled literature. Serija razprav o financah in ekonomiji, 2022-076, 1–65. https://doi.org/10.17016/feds.2022.076
Mason, A., Narcum, J. in Mason, K. (2020). Spremembe v odločanju potrošnikov, ki so posledica pandemije COVID-19. Journal of Customer Behavior, 19(4), 299–321. https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181
McKnight, B., & Linnenluecke, M. K. (2019). Vzorci trdnih odzivov na različne vrste naravnih nesreč. Posel in družba, 58(4), 813–840. https://doi.org/10.1177/0007650317698946
Natanelov, V., Cao, S., Foth, M., & Dulleck, U. (2022). Blockchain pametne pogodbe za financiranje dobavne verige: preslikava inovacijskega potenciala v avstralsko-kitajski dobavni verigi govejega mesa. Journal of Industrial Information Integration, 30, 100389. https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100389
Ozdayi, M. S., Kantarcioglu, M., & Malin, B. (2020). Izkoriščanje verige blokov za nespremenljivo beleženje in poizvedovanje na več mestih. BMC Medical Genomics, 13(7), 82. https://doi.org/10.1186/s12920-020-0721-2
Punia, S. in Shankar, S. (2022). Prediktivna analitika za napovedovanje povpraševanja: sistem za podporo odločanju, ki temelji na globokem učenju. Sistemi, ki temeljijo na znanju, 258, 109956. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109956
Ross, DF (2008). Intimna dobavna veriga: izkoriščanje dobavne verige za upravljanje uporabniške izkušnje. CRC Press.
Sheffi, Y. (2009). Neprekinjeno poslovanje: Sistematični pristop. notri Globalno poslovanje in teroristična grožnja. Založba Edward Elgar. https://www.elgaronline.com/display/edcoll/9781847208507/9781847208507.00007.xml
Tan, B., Yan, J., Chen, S. in Liu, X. (2018). Vpliv verige blokov na verigo preskrbe s hrano: primer Walmart. V M. Qiu (ur.), Pametna veriga blokov (pp. 167–177). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05764-0_18
Tarallo, E., Akabane, G. K., Shimabukuro, C. I., Mello, J., & Amancio, D. (2019). Strojno učenje pri napovedovanju povpraševanja po hitro premikajočem se potrošnem blagu: raziskovalna raziskava. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 737–742. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.203
Yeung, H. W. in Coe, N. (2015). K dinamični teoriji globalnih proizvodnih omrežij. Ekonomska geografija, 91(1), 29–58. https://doi.org/10.1111/ecge.12063

Oglejte si: umetna inteligenca je namenjena "povečanju" in ne nadomeščanju delovne sile

Ste novi v blockchainu? Če želite izvedeti več o tehnologiji veriženja blokov, si oglejte CoinGeekov razdelek Blockchain za začetnike, najboljši vodnik po virih.