Las cadenas de suministro autónomas (ASC) son la próxima generación de sistemas logísticos y operativos digitalmente empoderados que pueden tomar decisiones adaptativas, basadas en datos e inteligentes. Las innovaciones en inteligencia artificial (IA), gemelos digitales (DT) y análisis predictivo (PA) están transformando las cadenas de suministro tradicionales en redes integradas e interactivas para detectar interrupciones, simular el futuro y modificar automáticamente las decisiones operativas. Este documento revisa el mecanismo ASC y resume la creciente literatura sobre las tecnologías y capacidades analíticas disponibles para apoyar los sistemas de decisión de cadenas de suministro inteligentes. Se realizó una revisión estructurada de la literatura utilizando Scopus, Web of Science y Google Scholar, resultando en 52 estudios relevantes tras la evaluación de selección y elegibilidad. El documento discute los avances recientes en pronósticos basados en IA, entornos de simulación utilizando gemelos digitales, integración de datos mediante el Internet de las Cosas (IoT) y análisis predictivo. Estas tecnologías pueden ayudar a una organización a obtener visibilidad en tiempo real de las redes de la cadena de suministro. Mejoran la precisión de las previsiones de demanda, optimizan la planificación de inventarios y producción, y coordinan dinámicamente las operaciones logísticas. Los gemelos digitales permiten el desarrollo de modelos virtuales de ecosistemas de la cadena de suministro, que podrían utilizarse para probar escenarios, analizar riesgos y planificar estrategias. Estas capacidades combinadas pueden utilizarse para crear redes de suministro predictivas y auto-adaptativas capaces de responder a la incertidumbre y la volatilidad del mercado. Además de examinar las bases tecnológicas, el documento también rastrea los desafíos clave relacionados con el avance hacia cadenas de suministro autónomas, como la gobernanza de datos, la interoperabilidad del sistema, los riesgos de ciberseguridad, la transparencia de los algoritmos y la necesidad de una colaboración exitosa entre humanos e IA en la toma de decisiones. La síntesis conduce a un marco de múltiples capas que integra la adquisición de datos, análisis, simulación y ejecución para la toma de decisiones autónoma en las cadenas de suministro. También se proporcionan direcciones de investigación futuras en relación con redes de suministro resilientes, automatización inteligente y ecosistemas de cadenas de suministro adaptativas en el estudio. A través de la integración de información existente sobre las nuevas formas de tecnología inteligente y cómo puede incorporarse en los sistemas de la cadena de suministro, esta revisión contribuye a la literatura sobre cadenas de suministro de próxima generación. También ofrecerá información tanto a investigadores como a profesionales que buscan diseñar redes de suministro autónomas y basadas en datos.