人工智能(AI)如何帮助建立更强大的供应链
新冠肺炎疫情对供应链产生了重大影响，自此以后，世界就变得不一样了。BSI数据科学与人工智能总监、供应链专家Craig Civil在本文中探讨了AI监控和工具如何能够帮助建立适应未来的全球供应链。
用数字孪生模拟供应链
预测未来仍然是全球供应链面临的一大障碍。一个地方出现不可预见的极端天气或社会动荡，有可能影响到其他地区的整个供应链。
要为可能发生的情况做好准备并观察其发展情况，贵组织可采取的方法是生成“数字孪生”。这涉及供应链的虚拟副本，包括资产、存储设施和资源。通过模拟假设情况下可能发生的事情，可以评估风险程度，并制定控制风险的战略。
利用物联网
物联网(IoT)系统由独立的互联网连接物体组成，这些物体可以在没有人为干预的情况下通过网络收集和传输数据。IoT设备利用AI监控来收集数据，并在机器需要维护或更换时发出警报。
例如，在热浪期间，IoT设备可以检查对极端温度敏感的物品（例如疫苗）的内部温度。尽管天气变幻莫测，但有了这种AI监控，便可确保疫苗在到达目的地时仍然处于最佳状态。
机器学习的力量
机器学习是一个不断实时从数据中学习的系统，可提醒组织注意供应链中的潜在影响。该系统可以快速分析大量数据，并识别提示需要进行调整的信号、模式和趋势。
机器学习在供应链中的应用无穷无尽。有了正确的算法，可利用机器学习确定最具成本效益的运输路线，将车辆和设备的磨损因素纳入考量，最大限度地提高里程数和燃料成本，或避开高风险区域。
在需求旺盛时，有没有采用这种技术的区别在于关键产品在全球范围内出现短缺，还是能够迅速、经济高效地补货。
供应链中的AI挑战
对于规模较小的组织来说，成本可能会阻碍在供应链中有效使用AI监控。例如，“数字孪生”仍然是一项昂贵的新兴技术，而IoT需要对智能机器进行大量前期投资。
具有前瞻性的组织想要创新，可以考虑使用云计算，因为云计算可以让小型组织拥有强大的处理能力，而无需购买成排的内部计算机服务器。
同样，像机器学习这样的工具可以获取大量数据，但只有能够娴熟地对这些数据进行分析，才能真正发挥作用。如果分析失误，可能会做出有损品牌声誉的决定，因此将AI监控与人类的专业知识相结合可能更为可取。这样可以发挥双方的优势，利用彼此的长处，最有效地加强供应链。
供应链中断不是什么意外之事。无论贵组织是否像往常一样对待中断问题，您都可以借助丰富的创新经验来驾驭时代变迁的学习曲线。
