Digital teknologi gjør forsyningskjeder mer motstandsdyktige

I lang tid var digitale og fysiske industrier noe adskilt, med verktøy som Enterprise Resource Planning (ERP) og Customer Relationship Management (CRM)-programvare som utgjorde hoveddelen av «digitalisering».

Dette endrer seg raskt ettersom produksjon, logistikk og hele forsyningskjeden gradvis automatiseres og blir «smarte». Ankomsten av stadig mer nyttige og kraftige AI‑verktøy vil bare akselerere denne trenden. Dette fører til en stadig teknologisk konvergens mellom digitale og den virkelige økonomiens industrier.

Dette gir industrielle operatører enestående innsikt i hver fysisk lenke i forsyningskjeden, fra strategisk planlegging og risikoforebygging til innkjøp, produksjonsplanlegging og logistikk.

Dermed gir det dem også en enestående mulighet til å styrke forsyningskjedens motstandsdyktighet.

En ny studie av to forskere ved Jiangxi University of Finance and Economics i Kina analyserer dette spørsmålet. Den fant at styrking av forsyningskjedens motstandsdyktighet drives av noen få nøkkelfaktorer: lettelse av finansieringsbegrensninger, reduksjon av konsentrasjon i forsyningskjeden og fremme av teknologisk innovasjon.

De publiserte sine funn i International Review of Economics & Finance¹, under tittelen “The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience”.

Alltid mer komplekse og skjøre forsyningskjeder

Et kjennetegn ved den moderne økonomien er at hver vare som produseres er avhengig av en forsyningskjede hvis kompleksitet stadig øker. Dette omfatter ikke bare innsatsene som trengs for å lage et gitt produkt, men også alle deler, sjeldne elementer og ultra‑spesialiserte maskiner som kreves for å omdanne råmaterialene til ferdige produkter og, indirekte, alle andre innsatsfaktorer, deler og maskiner som trengs for å lage disse verktøyene og råmaterialene.

I krisetider, som under Covid‑pandemien, kan sammenvevde forsyningskjeder knekke under press, noe som forårsaker en kjedereaksjon av forstyrrelser som påvirker hele industrier.

Ettersom geopolitiske spenninger, naturkatastrofer og handelskonflikter blir stadig hyppigere og mer intense, blir den gamle modellen med just‑in‑time‑forsyningskjeder som er sårbare for eksterne sjokk stadig mer kritisert.

«For eksempel forstyrret den brå innføringen av strenge tollsatser fra USA tidlig i 2025 leveransen av råmaterialer til en rekke bedrifter, noe som tvang dem til å suspendere produksjonsaktivitetene og påførte betydelige økonomiske tap.»

Dette har skapt fornyet interesse for en mer robust forsyningskjede som har innebygd evne til å absorbere og motstå eksterne sjokk, og dermed sikre kontinuerlig levering av essensielle forbruksvarer og strategiske materialer.

På sikt vil langsiktig stabilitet og bærekraft i økonomisk utvikling avhenge av utviklingen av en slik mer motstandsdyktig forsyningskjede.

Digitale teknologier & forsyningskjede

Flette den digitale økonomien inn i den fysiske

Verdiskapingen i Kinas digitale økonomi er anslått å nå 49 billioner RMB innen 2025, og utgjør omtrent 35 % av landets bruttonasjonalprodukt (BNP), med lignende tall i mange andre utviklede økonomier.

Med en så stor del av økonomien allerede digitalisert, er den eneste veien for ytterligere vekst av den digitale økonomien å integreres enda tettere med den fysiske og øke produktiviteten i begge.

På den ene siden vil dette la digitale industri‑teknologier integrere diversifiserte datakilder, kunnskapskapital og innovative paradigmer i den teknologiske rammen til virkelige industrier.

På den andre siden fungerer de virkelige industriene som testarena for digitale teknologier, og gir rike eksperimentelle miljøer og klare optimaliseringsretninger som gjør dem mer innflytelsesrike på produktivitetsnivå i hele økonomien.

Det finnes nesten ingen sektor der virkningen vil være mer umiddelbar enn i forsyningskjeder.

Analyserer reelle forsyningskjeder

Forskerne valgte kinesiske A‑aksje‑noterte selskaper fra 2011 til 2024, og det endelige datasettet bestod av 13 410 gyldige selskap‑år‑observasjoner.

De målte flere indikatorer:

• Forsyningskjedens motstandsdyktighet, sammensatt av flere underkomponenter:
  • Forsyningskjedens responsivitet, evnen til raskt å reagere på svingninger i tilbud og etterspørsel ved eksterne forstyrrelser.
  • Forsyningskjedens motstand, evnen til å opprettholde kontinuerlig drift og jevn sirkulasjon når man møter eksterne sjokk.
  • Forsyningskjedens gjenoppretting, som viser hvor effektivt selskapets prestasjon tåler og kommer seg etter eksterne sjokk.
• Teknologisk konvergens mellom digitale og virkelige økonomi‑industrier, målt når et patent klassifiseres utenfor det digitale industri‑teknologidomenet, men siterer minst ett digitalt industri‑patent.
• Kontrollvariabler, som selskapets størrelse (Size): den naturlige logaritmen av totale eiendeler ved årsslutt; selskapets alder, gjeldsgrad, avkastning på eiendeler, inntektsvekst, kontantstrøm, styrestørrelse, eierkonsentrasjon osv.

Hvordan kan digitalisering forbedre forsyningskjeder?

Det første steget, som sannsynligvis er det mest avanserte allerede takket være ERP, er å omforme dataelementer og ende‑til‑ende‑informasjon til strategiske informasjonsressurser.

Høypresise risikovervåkingsmodeller kan nøyaktig oppdage potensielle sårbarheter, som oppstrøms forsyningsbegrensninger og logistikkforstyrrelser. Hovedfaktoren vil være å flytte risikostyring fra reaktiv avbøting til proaktiv forutseelse, muligens ved bruk av dedikerte AI‑agenter.

Et annet steg er implementering av verktøy som digitale tvillinger og virtuelle simuleringsressurser. De kan modellere forstyrrelsesscenarier i virtuelle miljøer, slik at selskaper på forhånd kan utforme fleksible omkonfigurasjonsprotokoller for kritiske forsyningskjedenoder.

Når reelle forstyrrelser oppstår, kan forhåndstestet, smidig ressursdistribusjon effektivt dempe skaden på hele systemet.

Et annet steg vil være å oppløse inter‑industrielle kunnskapssiloer og legge til rette for ende‑til‑ende‑dataintegrasjon fra oppstrøms produksjon til nedstrøms forbruk.

På denne måten kan selskaper raskt identifisere stressede noder etter sjokk, synkronisere enhetlige nødprotokoller med forsyningskjedepartnere, og effektivt mobilisere kritiske ressurser til de berørte segmentene.

Og selvfølgelig vil solid kryptering og tilgangskontroll være avgjørende for å beskytte konfidensialiteten og integriteten til selskapenes kjerne‑data for alle disse initiativene og dataene.

Lette finansieringsbegrensninger

Mer nøyaktige data kan gi finansinstitusjoner pålitelige innsikter i selskapenes underliggende operasjonelle levedyktighet og oppfyllelseskapasitet.

For eksempel integrerer big‑data‑teknologi informasjon fra flere kilder, som skatte‑ og trygdeopplysninger, for å konstruere dynamiske kredittprofiler for bedrifter.

Risikoer knyttet til forhåndsgodkjenning av lån og kostnader ved løpende overvåking kan reduseres ved å spore sanntidsflyt av varer, informasjon og kapital.

Dette bør til slutt senke kapitalkostnadene og styrke det finansielle grunnlaget for forsyningskjedens motstandsdyktighet.

Større forsyningsdiversitet

Mye av skjørheten i forsyningskjeder skyldes mangel på informasjon om eksisterende alternativer. Dette fører ofte til avhengighet av et lite, fast etablert sett av partnere, noe som øker eksponeringen for moralske farer som leverandør‑default og svindel.

«I tradisjonelle forsyningskjedeutforminger hindrer høye søkekostnader og informasjonsasymmetri en bedrifts evne til effektivt å identifisere og evaluere potensielle leverandører og kunder på globalt nivå.»

I kontrast kan datadrevet og digital sanntidsidentifisering, screening og analyse av global etterspørsels‑ og tilbudsintelligens gi etterlengtede alternativer.

Dette kan være spesielt verdifullt når en bestemt node påvirkes av en forstyrrelse. Totalt sett kan det forbedre en bedrifts markedsinnflytelse og ressursallokeringskapasitet, redusere avhengigheten av én enkelt leverandør eller geografisk region, og til slutt drive diversifisering av forsyningskjeden fra etterspørsels‑siden.

Det kan ha viktige systemiske effekter, ettersom en gitt forstyrrelse da hindres i å spre seg til andre noder i forsyningskjeden, og dermed forbedrer den samlede motstandsdyktigheten som ellers ville vært usett.

Fremme innovasjon

Digitale og mer transparente forsyningskjeder betyr også at man kan muliggjøre presis matching og elastisk levering av innovasjonsressurser. Dette kan øke innovasjonskvaliteten gjennom bedre effektivitet i allokering av innovasjonsressurser.

«Det gjør det mulig for bedrifter å overvåke sanntidsytelsen til nye teknologier og kvantifisere deres bidrag til produksjonseffektivitet og kostnadsbesparelser, samt betydelig redusere søke‑, prøving‑og‑feil‑ og matchingskostnader som er iboende i forsknings‑ og utviklingsprosessen (R&D).»

Det kan også på sikt skape et paradigmeskifte i bedriftsinnovasjonsstrategi fra «lukket» til «åpen og samarbeidsorientert» og legge til rette for fri flyt og effektiv integrering av innovasjonsressurser innen økosystemet.

Bygge robuste digitale forsyningskjeder

Statseide kontra private selskaper

Statseide foretak (SOE‑er) nyter godt av en form for «ressurs‑slakk», inkludert preferert tilgang til bankkreditt, statlige subsidier og dominerende markedsposisjoner, mens private selskaper ofte opererer under langt strammere ressursbegrensninger.

Dette skaper en situasjon hvor digitale initiativer som styrker motstandsdyktigheten får større effekt for de mer sårbare private selskapene.

Intellektuell eiendom & digitalt økosystem

En annen effekt forskerne fant, er at sterk beskyttelse av intellektuell eiendom og velutviklet digital infrastruktur også forbedrer effekten av tiltak for å styrke forsyningskjedens motstandsdyktighet.

I dette tilfellet er dette sannsynligvis drevet av at større forpliktelse og investeringer i stor skala i innovasjon skjer når de er beskyttet av mekanismer som patenter, programvare‑opphavsrett og forretningshemmeligheter.

«I et svakt IPR‑regime er selskaper mer utsatt for risikoen ved teknologisk avsløring, noe som undergraver koblingen mellom innovasjonsinvestering og forventet avkastning. Som følge av dette reduseres insentivet for selskaper til å engasjere seg i dyp teknologisk innovasjon, og de favoriserer i stedet en «vent‑og‑se‑»-strategi eller begrenser seg til overfladisk teknologiadopsjon.»

Dermed kan reguleringsmiljøet og nasjonale institusjoner ha stor innvirkning på konvergensen mellom digitale og fysiske økonomier, også med hensyn til forsyningskjeder.

På samme måte kan utviklingen av digital infrastruktur, som tilgang til ressurser som sky‑computing og store datasentre, akselerere utviklings‑, iterasjons‑ og kommersialiseringsprosesser for digitale produkter.

«I kontrast er regioner med underutviklet digital infrastruktur ofte preget av mangler som utilstrekkelig IoT‑dekning og utilstrekkelig beregningskraft. Disse begrensningene hindrer storskala, sanntidsdatainnsamling og analyse, noe som igjen forhindrer TCDR fra effektivt å øke forsyningskjedens motstandsdyktighet.»

Dette fører direkte til en reduksjon av prøving‑og‑feil‑kostnader for selskaper i teknologisk innovasjon og akselererer konvergensen mellom digitale og fysiske økonomier.

Investeringstips

Digital transformasjon har tradisjonelt blitt sett gjennom linsen av effektivitet. Men i økende grad handler det om å skape en målbar motstandsdyktighetsfordel for industrielle selskaper, spesielt når de opererer i sektorer med komplekse teknologier og omfattende internasjonale forsyningskjeder.

Konvergensen mellom digitale og fysiske forbedrer forsyningskjeder gjennom tre hovedkanaler: lettelse av finansieringsbegrensninger, reduksjon av konsentrasjon i forsyningskjeden og fremme av teknologisk innovasjon.

Derfor bør digitale teknologier i dag sees på som en konkurransefordel og en essensiell del av motstandsdyktighetsinfrastrukturen i stedet for diskresjonære IT‑utgifter.

Dette gjelder spesielt for de mest dataskapende og avanserte verktøyene som industriell AI, digitale tvillinger, simulering, tilkoblet produksjon og forsyningskjedesoftware.

Investering i industriell data

Siemens AG

Siemens er en gigant innen industrielle verktøy og produksjon, med enestående bredde når det gjelder digitale teknologier for automatisering av produksjon, IoT (Internet of Things), industriell programvare, industriell AI, simulering, digitale tvillinger og overordnet «smart manufacturing».

«Konseptet forestiller seg fabrikker hvor samarbeidsroboter arbeider trygt side‑by‑side med mennesker, hvor kunstig intelligens støtter snarere enn erstatter menneskelig beslutningstaking, og hvor produksjonsprosesser er designet for å minimere miljøpåvirkning samtidig som de maksimerer personalisering og fleksibilitet.

Industry 5.0: Bridging human‑machine collaboration.»

Det er også en nøkkelleverandør av essensielle fysiske komponenter som industrielle kontrollere og programmerbare logiske kontrollere (PLC‑er), drivere og invertere, brytere, nettverkskontroller, bygningsautomatisering osv.

Det er også ikke bare en programvareleverandør, men en industriell aktør i egen rett gjennom virksomheter som Siemens Mobility, som produserer tog og jernbaneinfrastruktur.

Sammen gjør dette Siemens‑profilen til den perfekte partneren for store globale foretak som ønsker å oppgradere sin produksjonskapasitet, enten det er med Intel (INTC ) innen halvledere, med Hyundai innen skipsbygging, med Foxconn for smarte elektriske kjøretøy, eller med Nvidia (NVDA ) for fysikk‑kompatible digitale tvillinger av hele fabrikker.

Source: Siemens

Siemens’ direkte og pågående erfaring innen produksjon, kombinert med sitt brede spekter av industrielle partnerskap, gjør selskapet godt posisjonert til å dra nytte av den pågående fusjonen av digitale og fysiske økonomier, samt stadig mer digitaliserte produksjons‑ og forsyningskjeder.

«AI‑drevne systemer kan analysere enorme mengder sanntidsdata samlet inn fra IoT‑sensorer over hele fabrikkgulvet, identifisere mønstre, forutsi utstyrsfeil og autonomt justere produksjonsparametere for å forbedre effektivitet og kvalitet.  AI‑påvirkningen strekker seg langt utover bare operasjonell effektivitet. Disse intelligente systemene gjør det mulig for produsenter å ta mer informerte, datadrevne beslutninger om produktdesign, forsyningskjedestyring og strategisk planlegging.»

En sentral komponent i Siemens’ fremtidige «5.0‑fabrikker» vil være Intelligence Center X, deres bedrifts‑klasse industrielle AI‑orkestreringsprogramvare. Den kan brukes til å distribuere autonome AI‑agenter ved siden av menneskelige arbeidere og samle alle nivåer av datasiloer som i dag er separert på fabrikkgulvet.

Source: Siemens

Selskapet ser allerede sterk etterspørsel på tvers av sine digitale og infrastruktur‑virksomheter. I Q3 FY2026 økte inntektene fra Digital Industries‑programvare med 15 %, mens bestillinger til Smart Infrastructure steg med 42 %, inkludert en 81 % økning i USA. Dette gjør Siemens til ett av de få tyske selskapene som drar nytte både av det kinesiske markedet og av EU‑ og USA‑initiativer for re‑industrialiseringsprosesser.

Source: Siemens

Det samme kan sies om smart infrastruktur (bestillinger opp 81 % i USA og tosifret vekst overalt ellers), mens mobilitetsvirksomheten (tog) er stabil.

Sammen gjør dette Siemens til et selskap som historisk har vært en nøkkelprodusent av tog og turbiner i Tyskland, men som i økende grad er den globale nøkkelpartneren for å fremme smart produksjon, industriell AI og reaktive/robuste forsyningskjeder.

Siste Siemens AG (SIE) Stock News and Developments

Studie referert

^{1. Haohua Liu and Qiang Pan. The impact of technological convergence between digital and real economy industries on supply chain resilience. International Review of Economics & Finance. oktober 2026. Article: 105741. Volume 111.}