Das Ziel, der datengestützten Lieferketten ist es, eine vollständige Transparenz entlang der gesamten Lieferkette zu erhalten, um diese effizient und risikominimiert betreiben zu können. Dies. Dies beinhaltet die Verfolgung von Rohstoffen, Lieferungen und Lagerbeständen in Echtzeit, um Engpässe und Risiken frühzeitig zu erkennen. Um Einkauf- und Bestandsplanung, Nachfrageplanung und Produktionskapazitäten inkl. der Verbräuche zu optimieren, werden durch den Einsatz von Data Analytics-Technologien datenbasierte Vorhersagen getroffen, um schneller auf Schwankungen in der Nachfrage/des Angebots reagieren zu können. Die Produktionsqualität wird durch den Einsatz von KI deutlich verbessert. IoT-Technologien können dann die Warenströme, deren Zustand erkennen und durch Echtzeitdaten die Verortung von Produkten während des Transportes  ermöglichen.
KI-gestützte Systeme Vorhersagemodelle zur Vorhersage von Nachfrage, potenzielle Lieferengpässe und optimale Lagerbestandsniveaus vorhersagen. Bestellprozessen können mittels KI zur Optimierung der Beschaffung eingesetzt werden.