在一個充滿波動性和前所未有的挑戰(zhàn)的時代，供應鏈正面臨著來自各方的巨大壓力。

預見并緩解干擾的能力已成為企業(yè)成功的決定性因素。

“供應鏈比以往任何時候都更加關鍵，但也更加脆弱，”Qlik公司EMEA地區(qū)現場CTO馬丁·湯姆斯強調，“從原材料短缺到地緣政治不穩(wěn)定，從消費者需求的不斷變化到自然災害，任何干擾都可能破壞運營并損害信任。”

然而，在這些挑戰(zhàn)之中，也蘊含著通過先進技術徹底改變供應鏈管理的重大機遇，馬丁解釋道：“解決方案在于利用AI和預測分析來更智能地管理供應鏈變化并緩解干擾。”

供應鏈日益復雜

如今的供應鏈已演變成跨越多個大陸、涉及眾多利益相關者和接觸點的復雜網絡，這使得傳統(tǒng)的管理方法越來越力不從心。

“如今的供應鏈日益復雜，難以管理。”馬丁指出。

這種復雜性在干擾發(fā)生時，會迅速在運營中引發(fā)連鎖反應，造成脆弱性。

馬丁聲稱，應對這一問題的答案正以高級AI應用的形式出現。

“AI正變得至關重要，它能夠實時獲取整個供應鏈的數據，并在風險升級之前就識別出來，”他繼續(xù)說道，“例如，機器學習算法可以標記出早期預警信號，如原材料短缺或港口擁堵，并給公司一個在瓶頸出現之前進行干預的機會。”

超越反應：預測革命

真正區(qū)分下一代供應鏈管理的是從被動應對到主動預防的轉變。

這一轉變正由預測能力所驅動，它使組織能夠預測挑戰(zhàn)，并在其顯現之前就采取行動。

“AI還允許公司模擬場景、預測潛在風險，并預先設計應對策略，”馬丁說。

“預測分析使公司不僅僅是對干擾做出反應。通過分析歷史和實時數據，有可能預測未來的需求模式并優(yōu)化運營。”

這種預測能力不僅限于已知的挑戰(zhàn)，還延伸至新興威脅。

馬丁補充道：“更進一步，預測性AI可以幫助應對全新挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)隨著氣候影響的日益不可預測或如我們在新冠疫情大流行中所見而出現。”

現實世界的成功案例

AI和預測分析的變革性影響已經在采用這些技術的企業(yè)中顯現出來。

馬丁以賓仕(Penske)為例進行強調：“賓仕是物流和供應鏈管理領域的領導者，它是數據分析如何支持供應鏈管理的一個絕佳例子。

“賓仕面臨著整合來自不同來源的數據——車隊管理系統(tǒng)、物流平臺和客戶需求數據——以改善決策的挑戰(zhàn)。通過Qlik的分析平臺，賓仕已將所有數據整合到一個單一的、可操作的視圖中。”

結果十分顯著：“AI驅動的預測分析幫助賓仕在問題發(fā)生之前就預見到了它們，無論是標記出需要維護的車輛、預測交付延遲還是為需求激增做準備。這些見解使賓仕能夠優(yōu)化路線、降低運營成本并改善交付時間——這有助于企業(yè)變得更加有韌性，并讓客戶滿意。”

另一個成功案例來自食品行業(yè)，即惠特沃斯(Whitworth's)，它是英國一家主要的干果和堅果供應商，一直使用數據分析來管理其供應鏈并緩解風險。

馬丁繼續(xù)說道：“實時見解幫助惠特沃斯主動應對干擾，在高峰期匯集庫存以滿足需求，并決定最有效的生產地點。”

戰(zhàn)略必要性

在供應鏈管理中采用AI和預測分析正迅速從競爭優(yōu)勢轉變?yōu)楦偁幈匦琛?/p>

“能夠理解和應對影響供應鏈的事件已不再是一種奢侈;它已成為一項業(yè)務要務，”馬丁強調，“現在擁抱AI和預測分析的公司將更好地應對未來的風暴——有些是字面意義上的——而那些依賴過時、被動方法的公司則面臨被甩在后面的風險。”

顯然，供應鏈管理的未來必須聚焦于預見而非應對干擾。

對于開始邁向AI增強型供應鏈管理的企業(yè)，馬丁提供了一些實用建議：“從小處著手，但要有大視野。確定供應鏈中的一個關鍵痛點，在那里預測性見解可以產生實質性差異。從那里開始建設，確保你的團隊擁有充分利用這些能力所需的工具和培訓。”