随着现代物流发展的深入，国外物流业逐渐向供应链形态发展，有行业人士认为：物流行业的整体利润日趋摊薄；供应链已成为制造业、流通业持续发展的关卡；企业愿意寻找第三方物流供应链公司为他们提供整体解决方案等原因，都推动着物流往供应链方向的发展。

第一是快速、准确地感知消费者的需求

传统零售业态中，由于层级较多、新技术设备缺失等原因，企业对于最终消费者需求的了解较少，呈碎片化且有较大的滞后性。

而在新零售业态里，由于各环节多数已实现数据化且实时在线，加上大数据、AI等新技术的应用，帮助企业更快、更准地掌握消费者的真实需求，并用于指导供应链链条的优化升级。

第二是改造或整合流通渠道

随着零售业态的丰富，如今企业不仅要管理传统的分销渠道体系，同时也要管理B2C电商、B2B批发分销、O2O、自助售货机、无人店等新兴渠道。

因此企业要考虑线上线下全渠道如何协同整合，如何减少不必要的重复备货直至消灭库存，如何在降低物流总成本的同时使商品更有效地触达终端，如何打造扁平式供应链以更贴近消费者……而这些均需要通过流通渠道的改造或整合来实现。

第三是优化或升级生产方式

消费者的需求越来越个性化、碎片化、多元化，要让消费者获得更好地满足与体验，企业需要依托数据化，进行销售预测，以销定产，优化产品研发、设计及生产，实现柔性制造，以合理成本实现多品种、小批量生产。

要想实现新零售下供应链升级突围，可以从以下三点入手：

首先是供应链的科技化：应用物流自动化及智能化技术来实现物流作业高效率、低成本，根据行业特点、业务特征恰当地应用RFID系统、货到人分拣系统、拣选机器人、码垛机器人、AGV、无人车等物流技术或设备，实现人机交互协同作业、自动化作业或智能化作业，以应对新零售时代小批量多频次的作业特点，达到提质增效的目的。

其次是供应链的数据化：应用WMS（如C-WMS仓库管理系统）、TMS、OMS等软件，以及RFID、智能芯片、感应器等硬件，采集并汇总仓储、运输、配送、销售等环节所产生的全部数据，做到实时在线且动态更新。

并对这些数据进行处理与分析，挖掘出运营特点、规律、风险点等信息，从而更科学合理地进行管理决策与资源配置的。

数据化供应链将有助于企业解决行业洞察、数据共享、销售预测、网络规划、库存优化等问题。

最后是供应链的协同化：依托云化信息系统、智能算法，利用历史大数据、销量预测，构建成本、时效、覆盖范围等多维度的运筹模型，协同仓储、运输、配送三环节，优化网络布局。

应用多仓融合解决方案，整合全渠道、多品类仓库，科学合理地安排与调配库存，智能预测补货，实现库存协同，加快库存周转，提高现货率，提升整个供应链的效率。