自疫情暴发以来，国际形势变化复杂，没有一家公司可以单枪匹马地‘修复’供应链，这对企业供应链管理提出了新的挑战。
生产的复杂化和市场的全球化，使得供应链变得日益庞大而复杂，不仅仅体现在数字上，几乎每一个供应商还连接着一个层层代工、外包的立体供应网络。当需求来了，供应链却响应不了，其核心问题是弹性准备于需求变化的不匹配，将错失千万以上的市场需求。
随着技术发展，人类社会的经济形态已经发生了数次转型。信息技术革命推动传统经济转型，新一代数字技术的发展带来当下数字经济('sofastsoft . com')的全面爆发；经济形态的转型带来企业战略的升级调整；网络经济时代下的平台战略被企业广泛采纳。在加速发展的物联网以及数字化技术的推动下，大量企业开始转型为生态战略。作为服装品牌企业的关键支撑的供应链，也迎来了数字化的重要机遇。
在传统模式下，企业的供应链像 " 链条 " 一样一步按顺序操作，上游原物料商的供应如果出现问题，下游厂商的出货必定受到影响，进而导致整个市场缺货；在数字时代，这一 " 链式 " 运行模式从 " 串联 " 改造为 " 并联 "，多个步骤可以同时进行，大大加强了企业内外部的互联互通，更进一步提升企业与供应商、客户之间，甚至构建了整个生态系统的协同关系。
云计算、物联网、大数据、认知技术及人工智能等新兴科技不仅仅可以帮助企业通过智能化的方式来节省成本，提高效率，控制风险；还可以对供应链运营带来根本性的改变，构建不断优化的端到端的供应链运营模式。
一、大数据与认知运算等数字技术能帮助企业对产品和服务的未来需求提供精准、深入的理解和感知，进而主动且智能地根据感知的需求调整计划，企业内部/跨部门的共享互动的集成供应链计划机制与平台，有效提升供应链整体运作效能。
二、通过大数据、物联网等技术，构建具有实时可视、智能分析、决策执行三层架构能力的新时代智能塔台，从共享服务中心的视角协调整个供应链，促进供应链完成从分散到集中的转型，实现整个供应链协同、敏捷、一致的智能运营。
三、在企业与多级供应商信息交互的过程中，大数据与云储存技术可以对供应商的库存、产能、质量等信息进行监控，实现主动风险管理。同时利用云、物联网、社交媒体等技术对全球事件进行扫描，结合认知技术识别相关风险事件，及时对风险做出响应，保证供应的连续性。
四、以精益生产为理念，不断优化产品质量和运营效率，实现制造和物流体系从自动化到智能化的转型。通过机器学习、大数据分析等技术构建以客户为中心的、动态弹性的生产和物流流程，深度挖掘出现质量问题的根本原因，用预测性分析主动管理设备维护，提高整个生产和物流的可靠性，打造可靠、高效、低成本、高满意的生产运营体系。
五、供应链从固定到弹性的转型，以应对全球化背景下日益复杂的环境并支持多市场分类，促使企业对其端到端运营建立起准确的模型，对成本、服务、风险和持续性等多方面进行优化，在成本和客户满意度之间找到最优的平衡点，打造敏捷、快速响应、持续改进的供应链。
供应链的运作的挑战在于企业自身的商业模式。库存减少能降低成本并加快企业的运作，产品生命周期的缩短，使企业增强了竞争优势，但这也会导致设计速度跟不上或新产品不能及时投放市场。因此，供应链应更有义务去思考如何帮助品牌、设计师做到服装产业发展的可持续性。