当我们接近COVID-19大流行的一年标志时，供应链仍在努力依靠必要的供应来自信而有效地运作，十月份的个人防护设备要求自4月以来首次增加，这也是连续第三个月超过70％的设施用尽了至少一种PPE，这反映出第三波浪潮带来的主要挑战：精简供应链以在需要的时间和地点获得PPE。

随着伴随区块链发展初期的炒作迷雾逐渐消散，该技术开始在各种行业中产生切实的成果，尤其是在世界范围内的农业综合企业中，行业近对区块链的采用向前迈出了一大步。该计划由区块链平台提供商。

面对来自多个来源的大量数据，供应链越来越多地转向管理策略，以确保在端到端数据生命周期中的质量，可用性，可用性和一致性，这三个核心组成部分将帮助他们推动持久的成功。

供应链经理面临着的破坏，不仅是由于大流行引起的动荡，而且还因为需求的不断变化，客户期望的提高以及外部地缘政治因素的影响。两件事情变得很明显：这些破坏不是暂时的，它们暴露了当前供应链数据模型中的缺陷。

为什么供应链终能够访问和使用它来实现弹性，在电子商务时代，对实时数据的需求是由消费者期望值的提高所驱动的，但是拥有有关过去事件的数据（通过“后视镜”查看）已不再足够，今天的数据对于满足当前需求以及预测未来需求变化至关重要，那时数据“被转化为信息，并终转化为为终消费者创造价值的洞察力”。

当今的企业可以使用一系列人工智能技术，例如数学优化，以帮助应对和克服供应链中断，长期以来，数学优化已成为供应链计划和运营的技术，自1980年代以来，整个商业世界的公司都在使用大量现成的和定制的计划应用程序，不仅可以提高效率和盈利能力，而且可以管理和减轻中断，多年来此类技术一直是提高供应链敏捷性和弹性的关键工具。