技術與自動化

自COVID-19大流行病發生以來，籠罩世界的全球供應鏈緊縮正在被俄羅斯/烏克蘭沖突所加劇。拜登政府落實了其削減俄羅斯能源供應的威脅，這可能使油價遠遠超過每桶300美元。汽油和柴油價格已準備好飆升。根據美國汽車協會汽油價格跟蹤器的數據，每加侖柴油的平均價格已經達到4.25美元，在不到一周的時間里增加了14美分。經濟學家估計，美國政府將報告2月份的通貨膨脹率接近8%，比上個月加速，這只能部分反映最近能源價格的上漲。這將影響現代生活的各個方面。企業領導人將被迫做出快速決定，并立即采取行動，以維持企業運營。

供應商、制造商、托運人和零售商--供應鏈系統中的主要參與者--已經因為大流行病而失去了聯系。過去兩年對貨物生產、航運和物流造成了破壞，使其付出了代價。在整個2021年，供應鏈中斷、港口擁堵、運力短缺和運費上漲對托運人、港口、承運人和物流供應商構成挑戰。供應鏈的中斷在全球范圍內得到證明，并在當地得到感受。

面對大流行病，企業應該建立管理未來挑戰的長期彈性計劃，考慮到整個價值鏈的潛在風險，但俄羅斯入侵烏克蘭可能不在任何人的雷達上。無論多么令人驚訝，它所帶來的反響都是不容忽視的。復原力現在比以往任何時候都更重要。供應鏈中每個環節的所有參與者都需要在及時生產和即將到來的更高價格、更稀缺的材料和更緊張的勞動力市場的現實之間找到一個中間點--所有這些都將受到更高的燃料價格的進一步影響。

由于全球化是大多數供應鏈的基礎，從這一最新的打擊中恢復過來將需要人類的聰明才智、強有力的戰略和先進的技術相結合，以幫助完成這一任務。在最基本的層面上，公司將需要減少停機時間，確保質量和提高靈活性，以便他們能夠盡可能有效地應對未來的需求模式。強大的數據和分析能力對于理解復雜性、預測當前和潛在的干擾以及快速制定對策至關重要。

終極人工智能試驗場

基于人工智能的供應鏈管理解決方案是強大的工具，可以幫助解決企業當前面臨的不可模仿的挑戰。它們適用于整個供應鏈，使需要解決從采購到貨物交付的限制和業務運營中斷的公司有更好的裝備。人工智能技術觸及供應鏈生態系統的每一個方面，從產品設計到制造過程，再到交付到客戶的門口。它提高了效率，減少了工人短缺的影響，并改善了物流。面對全球事務的現狀，它是一種改變游戲規則的基本技術。然而，要想最大限度地利用它們，需要采取組織措施，從人工智能中獲取全部價值。

對于制造業來說，由人工智能驅動的預測性洞察力工具可以分析生產和其他運營資產的大量傳感器數據，并從維護日志和類似文件中的非結構化數據中釋放出價值。通過利用人工智能和機器學習技術，制造商可以通過監測和分析歷史傳感器數據來采用預測性維護方法，從而優化和延長關鍵設備的壽命。數據模型也可以用來創建一個完整的、最新的運營狀態圖。這種情報有助于確定改進生產過程的方法和其他需要精心策劃的行動，以最大限度地提高效率，同時確保高水平的質量。

物流是一個有低效率的部門，但沒有像今天所經歷的問題。這種環境是對全球貿易體系的復原力的考驗。無瑕疵的交付需要將貨物從海外工廠無縫轉移到美國地址。海運船、海運集裝箱、貨運碼頭、卡車司機、底盤供應商和鐵路都必須共同努力，以避免鏈條上的延誤。

鑒于目前的環境，物流供應商必須牢牢掌握運費的波動、潛在的延誤和瓶頸，以及如果他們為戰區港口提供服務，可能出現的戰爭風險附加費。這也要求具備實時做出必要調整的能力。使用物聯網（IoT）的托運人可以跟蹤運輸中貨物的機械健康和位置，而人工智能支持的端到端可視性使他們能夠更有效地應對需求和物流的變化。

以下是人工智能幫助緩解當前供應鏈中斷的一些方式。

認知性自動化

認知自動化--應用于特定供應鏈流程自動化的人工智能--創造了以更少的人類互動來生產更多的機會。它的應用可以提出實時建議，預測防止認知偏差的結果，做出自主的供應鏈決策，并創造自我驅動的供應鏈創新技術。認知自動化可以將人工的、重復性的任務轉化為具有卓越性能的高度自動化流程。

流程優化的預測

預測性洞察力提供了預測關鍵性能測量的機會，從而預測客戶行為。先進的規劃解決方案可以感知需求和供應的變化，以加快響應能力。盡管在目前的環境下，預測交貨路線并不總是可行的，但它加強了供應鏈參與者之間的溝通，并叫停了對供應鏈的干擾。

供應鏈的復原力

人工智能技術被用來學習，然后說明如何管理供應鏈中的結點。人工智能促進了一個 "自我修復 "的供應鏈數據集，其前提是，如果發生意外事件，最好的計劃也是無用的。這一點沒有比現在更有意義了。供應鏈的復原力可以實時識別和糾正數據問題，從而創建靈活的組織。人工智能增加了端到端的控制，使供應鏈性能、風險和機會的實時可見性得以實現，從而做出更明智的端到端決策。

解決技能短缺問題

傳統的供應鏈運作模式是不靈活的、緩慢的和繁瑣的。它在很大程度上依賴于非技術和熟練勞動力。人工智能和高級分析可以取代一些低技能和繁瑣的工作，如材料處理和庫存控制，以及一些熟練的勞動力，如那些專注于統計和預測建模和分析的任務。人工智能促進了前瞻性的戰略決策和端到端的細分，削減了復雜性，加快了響應速度。

近年來，將人工智能引入其供應鏈的高管們報告說，成本下降，收入增加。今年，它將需要大量的投資和工作，以找到一個可接受的新常態，在這個新常態下，市場需求可以得到滿足，從而不會造成過度的壓力，對供應鏈周期的其他參與者造成價格壓力。

最肯定的是，人工智能不會解決供應鏈面臨的所有問題，但使用人工智能的供應鏈將比那些不使用人工智能的供應鏈領先很多倍。