Iskorištavanje blockchaina i umjetne inteligencije u upravljanju nabavom i opskrbnim lancem: strateški pristup za Walmart

Ovaj je članak prvi put objavljen na blogu dr. Craiga Wrighta, a ponovno smo ga objavili uz dopuštenje autora.

Uvod

Walmart Inc. (NASDAQ: WMT), sa sjedištem u Bentonvilleu, Arkansas, najveća je svjetska maloprodajna korporacija prema prihodima i zaposlenicima (Bank Muñoz et al., 2018.). Upravljajući različitim formatima maloprodajnih mjesta u 27 zemalja pod 55 različitih imena, Walmart upravlja opsežnim globalnim opskrbnim lancem. Njegove ključne kategorije proizvoda uključuju namirnice, odjeću, kućne potrepštine i elektroniku, koji dolaze od niza domaćih i međunarodnih dobavljača. Ovaj dokument istražuje kritične neizvjesnosti u Walmartovom upravljanju nabavom i opskrbom i nudi preporuke za upravljanje tim nesigurnostima i poboljšanje odnosa s dobavljačima.

1. Glavne neizvjesnosti koje utječu na nabavu i upravljanje nabavom

Kao jedna od najvećih multinacionalnih maloprodajnih korporacija, Walmartove aktivnosti nabave i upravljanja lancem opskrbe pod značajnim su utjecajem raznih neizvjesnosti. Prvi među njima su geopolitički poremećaji (Yeung & Coe, 2015). Promjene u trgovinskoj politici, uvođenje carina ili nametanje sankcija mogu drastično utjecati na cijenu i dostupnost robe. Kako bi održao učinkovitost i djelotvornost svog opskrbnog lanca, Walmart mora kontinuirano pratiti i prilagođavati se takvim promjenama politike.

Zabrinutost za okoliš predstavlja još jednu značajnu neizvjesnost. S obzirom na globalnu širinu njegovog poslovanja, Walmartove opskrbne rute mogu biti pod znatnim utjecajem ekoloških katastrofa poput uragana, poplava ili požara. Na primjer, poplava u regiji u kojoj se nalazi ključni dobavljač mogla bi poremetiti proizvodnju ili otpremu robe, utječući na sposobnost Walmarta da opskrbljuje svoje trgovine i služi svojim kupcima (McKnight & Linnenluecke, 2019.).

Ekonomske fluktuacije također predstavljaju značajan izazov. Potrošači mogu smanjiti potrošnju tijekom gospodarske krize, smanjujući potražnju (Greenwald & Stiglitz, 1993.). Alternativno, tijekom razdoblja gospodarskog rasta, povećana konkurencija može povisiti cijene robe, utječući na strukturu troškova Walmarta. U oba scenarija Walmartove aktivnosti upravljanja nabavom i opskrbom moraju biti dovoljno agilne da se prilagode ovim promjenama, što može uključivati ​​traženje isplativijih dobavljača ili prilagodbu strategija nabave kako bi odgovarale promjenjivoj potražnji.

Još jedna značajna neizvjesnost je brzi napredak tehnologije. Maloprodajna industrija se sve više digitalizira, a e-trgovina se pojavljuje kao značajno područje rasta (Dekhne et al., 2019.). Kao takav, Walmart mora osigurati da njegove aktivnosti upravljanja nabavom i opskrbom mogu ići ukorak s ovim tehnološkim napretkom. To može uključivati ​​integraciju digitalnih alata za pojednostavljanje procesa nabave ili analitiku podataka za donošenje informiranijih odluka o kupnji.

Konačno, promjene u ponašanju potrošača mogu značajno utjecati na Walmartovo upravljanje nabavom i opskrbom (Mason et al., 2020.). Sve veći broj potrošača traži održive i etičke proizvode, tako da Walmart mora prilagoditi svoje strategije nabave u skladu s tim. To može uključivati ​​rigoroznije provjere dobavljača kako bi se osiguralo da ispunjavaju te standarde održivosti i etičke standarde ili davanje prioriteta dobavljačima koji to ispunjavaju.

U biti, neizvjesnosti s kojima se Walmart suočava u upravljanju nabavom i opskrbom višestruke su i složene, što zahtijeva dinamičan i prilagodljiv pristup. Kako se svijet bude razvijao, ti će izazovi vjerojatno postojati i čak se intenzivirati, naglašavajući važnost učinkovitih strategija nabave i upravljanja opskrbom u održavanju Walmartove konkurentske prednosti (Bank Muñoz et al., 2018.).

2. Upravljanje utjecajem neizvjesnosti

Kako bi ublažio potencijalne utjecaje ovih neizvjesnosti, Walmart bi mogao primijeniti različite strategije koje ne samo iskorištavaju njegove postojeće kapacitete već i prihvaćaju vrhunske tehnologije kao što je blockchain (Tan et al., 2018.). U srži ovih strategija je uspostavljanje raznolike baze opskrbe i logističke mreže, nudeći Walmartu fleksibilnost u suočavanju s geopolitičkim poremećajima.

Dobavljanjem iz više regija, Walmart se može zaštititi od promjena u trgovinskim politikama ili sankcijama koje nerazmjerno utječu na određene regije. Slično tome, kao odgovor na ekološke krize, raznolika logistička mreža može osigurati alternativne rute opskrbe, čime se održava protok robe.

Procjena rizika i planiranje u nepredviđenim okolnostima vitalne su komponente Walmartove strategije (Sheffi, 2009.). Ovaj proaktivni pristup uključuje sustavnu identifikaciju i procjenu potencijalnih rizika i izradu planova za nepredviđene situacije za učinkovito rješavanje tih rizika. Na primjer, ako je kritični dobavljač u regiji sklonoj prirodnim katastrofama, postojanje plana za nepredviđene situacije, kao što je identificiranje alternativnih dobavljača ili povećanje razine zaliha, može pružiti sigurnosnu mrežu, osiguravajući neprekinutu opskrbu.

Tehnološki napredak, posebice blockchain (Christopher, 2016.), može ponuditi
transformativna rješenja za Walmartove aktivnosti upravljanja nabavom i opskrbom. Blockchain tehnologija mogla bi osigurati transparentnu i nepromjenjivu knjigu, osiguravajući sljedivost i provjeru transakcija duž opskrbnog lanca. To bi moglo pomoći u donošenju informiranih odluka o kupnji i povećati povjerenje među svim dionicima. Walmart bi također mogao koristiti rješenja za nabavu temeljena na oblaku kako bi pojednostavio svoje operacije, poboljšao učinkovitost i omogućio suradnju s dobavljačima u stvarnom vremenu, poboljšavajući vrijeme odziva i procese donošenja odluka.

Rastuća potražnja potrošača za održivim i etičkim proizvodima zahtijeva intenzivniju usredotočenost na održivost u aktivnostima nabave. Blockchain ovdje može igrati značajnu ulogu pružajući vidljivost u praksi dobavljača i potvrđujući pridržavanje održivih i etičkih standarda (Ahmad et al., 2021.). Davanjem prioriteta dobavljačima koji pokazuju čvrstu predanost održivosti i etičkim praksama, čak i ako su njihove cijene nešto više, Walmart bi mogao poboljšati imidž svoje marke i zaraditi dugoročnu lojalnost kupaca.

U uvjetima gospodarskih fluktuacija, isplative strategije su najvažnije. Walmart bi mogao ojačati odnose s dobavljačima kako bi pregovarao o boljim uvjetima. Obvezivanje na dugoročnije ugovore s dobavljačima, olakšano pametnim ugovorima o lancu blokova (Cong & He, 2019.), moglo bi osigurati niže cijene i zajamčiti opskrbu, čak i tijekom gospodarske krize. Ti bi pametni ugovori mogli automatizirati transakcije na temelju unaprijed postavljenih pravila, smanjujući administrativne troškove i vjerojatnost sporova.

Dok se Walmart snalazi u složenostima i neizvjesnostima koje su svojstvene globalnom maloprodajnom sektoru, strateško planiranje i vješta primjena najsuvremenijih tehnologija poput blockchaina i umjetne inteligencije (AI) mogu pomoći u ublažavanju rizika i održavanju operativne učinkovitosti. Blockchain tehnologija naglašava transparentnost, sljedivost i sigurnost te Walmartu omogućuje upravljanje rizicima povezanim s krivotvorenom robom, prekidima opskrbnog lanca i usklađenošću dobavljača (Ahram et al., 2017.). Blockchain nepromjenjivi, decentralizirani sustav glavne knjige osigurava autentičnost robe, prati njihovo putovanje kroz opskrbni lanac i bilježi pridržavanje dobavljača dogovorenih standarda i ugovora. Ova razina vidljivosti i odgovornosti pomaže u upravljanju neizvjesnostima povezanim s kvalitetom i isporukom, a istovremeno potiče povjerenje između Walmarta, njegovih dobavljača i kupaca.

Nadalje, integracija umjetne inteligencije s blockchainom otvara nove puteve za upravljanje rizicima i neizvjesnostima (Charles et al., 2023.). Prediktivna analitika umjetne inteligencije može analizirati podatke blockchaina kako bi predvidjela potencijalne poremećaje u opskrbnom lancu, dajući Walmartu proaktivan stav u upravljanju tim rizicima. Na primjer, algoritmi strojnog učenja mogu koristiti podatke pohranjene na blockchainu za predviđanje mogućih kašnjenja isporuke ili identificiranje dobavljača koji predstavljaju rizik zbog prošlih problema s nesukladnošću.

AI također može optimizirati držanje zaliha predviđanjem obrazaca potražnje, pomažući Walmartu da izbjegne nestašice i prevelike zalihe, što predstavlja financijski rizik. Dodatno, sposobnost umjetne inteligencije da analizira goleme količine podataka može pomoći Walmartu da predvidi promjene u ponašanju potrošača, tržišnim trendovima ili regulatornim promjenama, osposobljavajući tvrtku da učinkovito i pravovremeno reagira, smanjujući rizik od zastarjelosti ili nepoštivanja propisa (Natanelov et al. , 2022).

Kombinacija blockchaina i umjetne inteligencije može stvoriti robustan okvir za upravljanje rizikom za Walmart (Kashem et al., 2023.). Blockchain pruža pouzdanu evidenciju transakcija i kretanja u opskrbnom lancu, dok AI analizira te podatke kako bi predvidio potencijalne rizike i ponudio strateške preporuke. Ova fuzija štiti Walmartove aktivnosti nabave i upravljanja nabavom i osigurava dosljednu opskrbu robom, ispunjavajući potrebe i očekivanja kupaca. Učinkovito upravljanje neizvjesnostima putem ovih naprednih tehnologija jača Walmartov konkurentski položaj u maloprodajnom sektoru, omogućujući mu da isporuči vrhunsku vrijednost kupcima i održi operativnu izvrsnost, čak i u uvjetima promjenjive dinamike tržišta i nepredviđenih poremećaja (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022.).

3. Prakse upravljanja nabavom i nabavom

Učinkovite prakse upravljanja nabavom i opskrbom ključne su u sve složenijoj globalnoj maloprodajnoj industriji. Blockchain, distribuirani i transparentni sustav knjiga, može proširiti ove prakse, značajno povećavajući Walmartovu konkurentnost. Središnje mjesto u ovoj strategiji je njegovanje čvrstih, suradničkih odnosa s dobavljačima gdje su zajednički ciljevi isprepleteni. Transparentnost i sljedivost Blockchaina mogli bi otvoriti nove putove za suradnju, koja se proteže od inicijativa za zajednički razvoj proizvoda do zajedničkih ciljeva održivosti, čime se povećava kvaliteta proizvoda i ukupna operativna učinkovitost (Tan et al., 2018.).

Blockchain tokeni mogu revolucionirati Walmartov lanac opskrbe pružanjem vidljivosti i sljedivosti u stvarnom vremenu (Alkhader et al., 2020.). Ovi digitalni tokeni predstavljaju fizičku imovinu i mogu se pratiti u cijelom opskrbnom lancu, od faze sirovina do krajnjeg potrošača. To može pomoći Walmartu da osigura autentičnost proizvoda, nadzire kretanje proizvoda i identificira uska grla ili neučinkovitosti u opskrbnom lancu, čime se smanjuju gubici povezani s krivotvorinama, krađama i neučinkovitostima. Ova vrsta vidljivosti također može uvjeriti potrošače o podrijetlu i kvaliteti njihovih kupnji, poboljšavajući imidž i pouzdanost robne marke Walmart.

Bitan aspekt ovih praksi je redovita komunikacija i transparentnost, područje u kojem blockchain može pružiti značajne prednosti. Blockchain može olakšati dijeljenje podataka u stvarnom vremenu kroz opskrbni lanac, što dovodi do proaktivnog rješavanja problema i razmjene ideja. Ova razina transparentnosti također omogućuje Walmartu da podijeli svoje poslovne strategije i očekivanja s dobavljačima, pomažući im da učinkovitije usklade svoje poslovanje (Bertino et al., 2019.).

Kontinuirano praćenje učinka dobavljača i pružanje konstruktivnih povratnih informacija još je jedno kritično područje u kojem blockchain može igrati transformativnu ulogu. S blockchainom Walmart može stvoriti nepromjenjivu, točnu evidenciju pokazatelja učinka dobavljača kao što su kvaliteta, isporuka, cijena i inovacija (Ozdayi et al., 2020.). Jasnoća koju pruža ova tehnologija omogućuje dobavljačima da razumiju svoja područja poboljšanja i usklade svoje ciljeve s onima Walmarta. Dodatno, Walmart može pokrenuti inicijative za izgradnju kapaciteta, kao što su programi obuke o blockchain tehnologiji, kako bi se poboljšale mogućnosti dobavljača i njihova udobnost pri usvajanju ove tehnologije.

Nadalje, motivacijski aspekt upravljanja dobavljačima također se može poboljšati kroz blockchain. Dugoročni ugovori mogu se izvršiti kao pametni ugovori na blockchainu, pružajući sigurnost dobavljačima i pokazujući Walmartovu predanost odnosu (Natanelov et al., 2022.). Slično tome, poticaji temeljeni na učinku mogu se automatizirati putem blockchaina. Kao priznanje za iznimnu izvedbu ili inovaciju, dobavljači mogu biti nagrađeni putem tokeniziranih poticaja na blockchain platformi.

Štoviše, uvođenje digitalnih valuta središnje banke (CBDC) u Walmartov sustav plaćanja moglo bi smanjiti transakcijske troškove i pojednostaviti prekogranična plaćanja. Ova digitalna valuta, kojom upravlja središnja banka zemlje, može pojednostaviti proces plaćanja, skratiti vrijeme transakcije i smanjiti troškove poslovanja (Kim et al., 2022.). Korištenje CBDC-a također može smanjiti oslanjanje na tradicionalne bankarske sustave, minimizirajući rizik kašnjenja plaćanja i dodajući veću vrijednost Walmartovim aktivnostima upravljanja nabavom i nabavom.

Kroz ove prakse koje pokreće blockchain, Walmart može uspostaviti skladan odnos sa svojim dobavljačima, usklađujući se sa svojim strateškim ciljevima, smanjujući gubitke i jačajući svoju konkurentsku poziciju. Kombinacija blockchain tehnologije i potencijalne upotrebe CBDC-a revolucionizirat će Walmartovo upravljanje nabavom i opskrbom, povećavajući troškovnu učinkovitost i poboljšavajući transparentnost i sljedivost (Tan et al., 2018.).

4. Proces ocjenjivanja i odabira dobavljača

Proces procjene i odabira dobavljača u Walmartu zahtijeva pažljivo razmatranje brojnih čimbenika, uključujući kontekst industrije, strateške prioritete tvrtke, prirodu tržišta opskrbe i karakteristike njezine opskrbne mreže. Budući da Walmartov operativni model ovisi o ponudi jeftinih proizvoda, njegov proces odabira dobavljača usmjeren je na identificiranje dobavljača koji dosljedno isporučuju robu visoke kvalitete po konkurentnim cijenama (Ross, 2008.).

Međutim, dinamika maloprodajne industrije i rastuća očekivanja potrošača zahtijevaju nijansiraniji pristup. Fokus bi trebao biti na cijeni, pouzdanosti i strateškoj prilagodbi. To znači odabir dobavljača čije su poslovne strategije, vrijednosti i ciljevi usklađeni s Walmartovim, što može dovesti do više suradničkih i obostrano korisnih odnosa (Ross, 2008.).

Nadalje, održivost je postala ključni prioritet za mnoge potrošače i tvrtke (Bateh et al., 2014.). To jamči veći naglasak na praksi održivosti dobavljača u procesu odabira. Dobavljači koji pokazuju čvrstu predanost održivosti, poput onih s odgovornim praksama nabave i smanjenja otpada, mogu pomoći Walmartu da zadovolji sve veću potražnju potrošača za proizvodima iz etičkih izvora i ekološki prihvatljivim proizvodima.

Tehnologija umjetne inteligencije (AI) prednjači u transformaciji maloprodajne industrije, pokrećući nove učinkovitosti i konkurentske prednosti. Dobavljači koji vješto koriste ta poboljšanja mogu Walmartu pružiti stratešku prednost na visoko konkurentnom tržištu, poboljšavajući svaki aspekt opskrbnog lanca, od proizvodnje do logistike (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022.).

AI nudi neusporedive prilike za mapiranje kretanja roba i usluga, čineći opskrbni lanac transparentnijim i učinkovitijim (Deiva Ganesh & Kalpana, 2022.). Dobavljači koji koriste umjetnu inteligenciju mogu koristiti prediktivnu analitiku za točno predviđanje potražnje, što im omogućuje prilagodbu proizvodnje u stvarnom vremenu i minimiziranje otpada. Umjetna inteligencija također može analizirati mnoštvo podataka iz različitih izvora kako bi identificirala trendove i obrasce, predviđajući tako potencijalne poremećaje u opskrbnom lancu. Preventivnim prepoznavanjem ovih poremećaja Walmart može poduzeti proaktivne mjere za ublažavanje bilo kakvih negativnih utjecaja, održavajući tako dosljednu opskrbu robom.

Umjetna inteligencija također može optimizirati zalihe, smanjujući troškove povezane s prevelikim ili premalim zalihama. Algoritmi strojnog učenja mogu analizirati povijesne podatke o prodaji i varijable kao što su sezonalnost, promotivne aktivnosti i ekonomski pokazatelji kako bi se točno predvidjela buduća prodaja (Punia & Shankar, 2022.). To omogućuje precizno upravljanje zalihama, osiguravajući da Walmart ima pravu zalihu u pravo vrijeme. Učinkovito upravljanje zalihama smanjuje troškove i povećava zadovoljstvo kupaca izbjegavanjem nestašice i osiguravanjem da su proizvodi dostupni kada ih potrošači žele.

AI također može automatizirati i optimizirati logistiku, kritično područje za globalnog trgovca poput Walmarta. Logistička rješenja pokretana umjetnom inteligencijom mogu odrediti najučinkovitije rute, uzimajući u obzir čimbenike kao što su promet, vremenski uvjeti i troškovi goriva, kako bi se osigurala pravovremena i isplativa isporuka robe (Punia & Shankar, 2022.). Štoviše, dobavljači opremljeni AI mogućnostima mogu podržati Walmart u ponudi inovativnijih proizvoda svojim kupcima. AI može analizirati ponašanje i preferencije potrošača kako bi identificirao nedostatke na tržištu ili predvidio nadolazeće trendove, usmjeravajući razvoj novih, visoko ciljanih proizvoda.

Dobavljači koji integriraju AI u svoje operacije mogu Walmartu pružiti značajnu konkurentsku prednost. Od poboljšanja učinkovitosti u proizvodnji i logistici do poboljšanja ponude proizvoda na temelju preferencija kupaca, dobavljači s umjetnom inteligencijom mogu pomoći Walmartu da se snađe u složenosti maloprodajne industrije (Tarallo et al., 2019.). Kroz ova partnerstva vođena tehnologijom, Walmart može ostati na čelu maloprodaje, ispunjavajući i nadmašujući očekivanja kupaca dok istovremeno poboljšava svoju krajnju vrijednost.

Kako bi poboljšao ukupnu učinkovitost procesa ocjenjivanja i odabira dobavljača, Walmart bi mogao razmotriti usvajanje sveobuhvatne tablice rezultata dobavljača povezane sa sustavom strojnog učenja (Guan et al., 2023.). To bi uključivalo procjenu potencijalnih dobavljača na temelju niza kriterija, ne samo troškova i pouzdanosti, već i financijskog zdravlja, operativne učinkovitosti, napora u pogledu održivosti i kapaciteta za inovacije. Radeći to, Walmart bi mogao osigurati cjelovitiju procjenu dobavljača, što bi dovelo do odluka o odabiru na temelju boljih informacija koje su u skladu s njegovim strateškim ciljevima i rastućim zahtjevima maloprodajne industrije.

Zaključak

Kao titan u globalnoj maloprodajnoj industriji, Walmartove prakse nabave i upravljanja lancem opskrbe odlučujuće su u oblikovanju njegove izvedbe i konkurentskog položaja (Bank Muñoz et al., 2018.). Tvrtka se suočava s mnogim neizvjesnostima, uključujući geopolitičke poremećaje, ekološka pitanja, ekonomske fluktuacije, tehnološki napredak i promjene preferencija potrošača. Takve složenosti mogu značajno utjecati na Walmartove aktivnosti nabave i opskrbnog lanca. Kako bi se nosio s takvim neizvjesnostima, Walmart treba primijeniti višestruki pristup, uključujući diverzifikaciju svoje baze opskrbe, usvajanje robusne procjene rizika i planiranje za nepredviđene situacije, prihvaćanje tehnološkog napretka, fokusiranje na održivost i uspostavljanje troškovno učinkovitih strategija.

Ocjenjivanje postupka odabira dobavljača iz perspektive konteksta industrije, Walmartovih strateških prioriteta, tržišta opskrbe i karakteristika opskrbne mreže otkrivaju mogućnosti za daljnje poboljšanje. Iako su troškovna učinkovitost i pouzdanost ključni, proširenje kriterija na strateško usklađivanje, održivost i tehnološke sposobnosti dobavljača može optimizirati proces odabira. Uključivanje sveobuhvatne tablice rezultata dobavljača i procjena šireg niza kriterija kao što su financijsko zdravlje, operativna učinkovitost, napori u pogledu održivosti i inovacijski kapacitet mogli bi dati holističkije procjene.

Kako bi Walmart optimizirao svoju nabavu i upravljanje nabavom, mora se neprestano prilagođavati i inovirati, udovoljavajući dinamičnom krajoliku industrije i rastućim potrebama i očekivanjima svojih kupaca. Učinkovitim upravljanjem neizvjesnostima, jačanjem odnosa s dobavljačima i usavršavanjem procesa procjene i odabira dobavljača, Walmart može osnažiti svoj lanac opskrbe, povećavajući svoju konkurentnost i pozicionirajući se za dugoročni uspjeh u globalnoj maloprodajnoj industriji.

Reference

Ahmad, R. W., Hasan, H., Jayaraman, R., Salah, K., i Omar, M. (2021). Blockchain aplikacije i arhitekture za lučke operacije i upravljanje logistikom. Istraživanje u transportnom poslovanju i upravljanju, 41, 100620. https://doi.org/10.1016/j.rtbm.2021.100620
Ahram, T., Sargolzaei, A., Sargolzaei, S., Daniels, J. i Amaba, B. (2017.). Inovacije u blockchain tehnologiji. IEEE konferencija o upravljanju tehnologijom i inženjerstvom (TEMSCON) 2017., 137–141. https://doi.org/10.1109/TEMSCON.2017.7998367
Alkhader, W., Alkaabi, N., Salah, K., Jayaraman, R., Arshad, J., i Omar, M. (2020.). Sljedivost i upravljanje temeljeno na lancu blokova za aditivnu proizvodnju. IEEE pristup, 8, 188363–188377. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3031536
Bank Muñoz, C., Kenny, B. i Stecher, A. (Ur.). (2018). Walmart na globalnom jugu: kultura radnog mjesta, politika rada i lanci opskrbe. University of Texas Press. https://doi.org/10.7560/315675
Bateh, J., Heaton, C., Arbogast, G. W. i Broadbent, A. (2014.). Definiranje održivosti u poslovnom okruženju. Časopis za upravljanje održivošću (JSM), 1(1), 1–4. https://doi.org/10.19030/jsm.v1i1.8386
Bertino, E., Kundu, A. i Sura, Z. (2019). Transparentnost podataka uz Blockchain i AI etiku. Časopis za kvalitetu podataka i informacija, 11(4), 16:1-16:8. https://doi.org/10.1145/3312750
Charles, V., Emrouznejad, A., & Gherman, T. (2023). Kritička analiza integracije blockchaina i umjetne inteligencije za opskrbni lanac. Annals of Operations Research. https://doi.org/10.1007/s10479-023-05169-w
Christopher, M. (2016). Logistika i upravljanje lancem opskrbe. Pearson UK.
Cong, LW, i He, Z. (2019). Poremećaj lanca blokova i pametni ugovori. Pregled financijskih studija, 32(5), 1754–1797. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz007
Deiva Ganesh, A., i Kalpana, P. (2022). Budućnost umjetne inteligencije i njezin utjecaj na upravljanje rizikom u opskrbnom lancu – sustavni pregled. Računala i industrijsko inženjerstvo, 169, 108206. https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108206
Dekhne, A., Hastings, G., Murnane, J. i Neuhaus, F. (2019.). Automatizacija u logistici: Velika prilika, veća neizvjesnost. McKinsey Q, 24.
Greenwald, B.C., & Stiglitz, J.E. (1993). Nesavršenosti financijskog tržišta i poslovni ciklusi. Kvartalni časopis za ekonomiju, 108(1), 77–114. https://doi.org/10.2307/2118496
Guan, W., Ding, W., Zhang, B., Verny, J. i Hao, R. (2023). Povećavaju li čimbenici povezani s opskrbnim lancem točnost predviđanja usvajanja blockchaina? Pristup strojnog učenja. Tehnološko predviđanje i društvene promjene, 192, 122552. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122552
Kashem, M. A., Shamsuddoha, M., Nasir, T. i Chowdhury, A. A. (2023). Prekid lanca opskrbe nasuprot optimizaciji: pregled umjetne inteligencije i lanca blokova. Znanje, 3(1), 80–96. https://doi.org/10.3390/knowledge3010007
Kim, K., Tetlow, R. J., Infante, S., Orlik, A. i Silva, A. F. (2022.). Makroekonomske implikacije CBDC-a: pregled literature. Serija rasprava o financijama i ekonomiji, 2022-076, 1–65. https://doi.org/10.17016/feds.2022.076
Mason, A., Narcum, J. i Mason, K. (2020.). Promjene u donošenju odluka potrošača koje su rezultat pandemije COVID-19. Časopis o ponašanju kupaca, 19(4), 299–321. https://doi.org/10.1362/147539220X16003502334181
McKnight, B. i Linnenluecke, M. K. (2019). Obrasci čvrstih odgovora na različite vrste prirodnih katastrofa. Posao i društvo, 58(4), 813–840. https://doi.org/10.1177/0007650317698946
Natanelov, V., Cao, S., Foth, M. i Dulleck, U. (2022). Blockchain pametni ugovori za financiranje opskrbnog lanca: Mapiranje inovacijskog potencijala u australsko-kineskim opskrbnim lancima govedine. Časopis za integraciju industrijskih informacija, 30, 100389. https://doi.org/10.1016/j.jii.2022.100389
Ozdayi, M. S., Kantarcioglu, M. i Malin, B. (2020.). Iskorištavanje lanca blokova za nepromjenjivo bilježenje i postavljanje upita na više stranica. BMC medicinska genomika, 13(7), 82. https://doi.org/10.1186/s12920-020-0721-2
Punia, S. i Shankar, S. (2022). Prediktivna analitika za predviđanje potražnje: Sustav za podršku odlučivanju temeljen na dubokom učenju. Sustavi temeljeni na znanju, 258, 109956. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109956
Ross, DF (2008). Intimni lanac opskrbe: Iskorištavanje lanca opskrbe za upravljanje korisničkim iskustvom. CRC Press.
Sheffi, Y. (2009). Kontinuitet poslovanja: sustavni pristup. U Globalno poslovanje i teroristička prijetnja. Edward Elgar Publishing. https://www.elgaronline.com/display/edcoll/9781847208507/9781847208507.00007.xml
Tan, B., Yan, J., Chen, S. i Liu, X. (2018). Utjecaj blockchaina na lanac opskrbe hranom: slučaj Walmart. U M. Qiu (ur.), Smart Blockchain (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. i Amancio, D. (2019). Strojno učenje u predviđanju potražnje za robom široke potrošnje: istraživačko istraživanje. IFAC-PapersOnLine, 52(13), 737–742. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.203
Yeung, H. W. i Coe, N. (2015.). Prema dinamičkoj teoriji globalnih proizvodnih mreža. Ekonomska geografija, 91(1), 29–58. https://doi.org/10.1111/ecge.12063

Pogledajte: AI služi za 'povećanje', a ne za zamjenu radne snage

Novi ste u blockchainu? Provjerite CoinGeekov odjeljak Blockchain za početnike, ultimativni vodič za resurse da biste saznali više o blockchain tehnologiji.