為特定行業提供云應用的領先提供商Infor近日發布Control Center，這款下一代供應鏈可視性和智能解決方案使得打造數據驅動、自學習且持續可靠的供應鏈成為可能。

Control Center將來自Infor GT Nexus Commerce Network（全球***的云端多企業商務網絡，用于進行全球貿易和供應鏈管理）的數據與Infor的Coleman人工智能（AI）功能相結合，讓供應鏈主管能夠對組織部門進行細分，并迅速采取措施滿足業務需求。

該解決方案提供端到端可視性和深度數據科學，幫助供應鏈主管透過每日繁雜的數據，找到適當的信息，從而加快決策速度，并利用預測和引導智能快速執行決策。Control Center的端到端可視性及其機器學習功能可以預測未來的供應鏈問題，幫助企業更早采取應對措施。

最終，Control Center通過為用戶授權、自動完成乏味的任務和提供網絡智能，讓企業能夠向供應鏈自我編排管理邁進一大步。

Infor制造和供應鏈部門執行副總裁Rod Johnson表示：“供應鏈主管迫切需要獲得更高層次的智能和洞察力，交付的速度要更早、更快，從而幫助客戶緩解風險，確?？煽啃浴９滎I域歷史上一直充滿了不確定性和風險，Control Center為這一領域帶來了可靠性和確定性。供應鏈組織***次能夠提供始終如一的服務水平，這是組織區別于同行的一項競爭優勢。”

苛刻的客戶越來越要求供應鏈以更加主動的方式進行運作。供應鏈組織必須“預測未來，及時行動”。在Infor GT Nexus Commerce Network上，供應鏈以平均每秒50次的速度發生變化。然而，由于延遲、缺乏網絡內連接性以及無法及時向供應鏈主管提供正確的信息，當前的解決方案無法提供及時的見解，使得供應鏈主管難以迅速采取行動。因此，他們只能面對數據過載，而無法快速訪問和處理數據，及時采取行動。

企業間供應鏈研究***ChainLink Research***執行官Ann Grackin表示：“跨整個供應網絡的庫存可視性，結合物流可視性和可以及早發現和預測問題的深度數據科學，是實現主動供應鏈執行的必要基礎元素。在當今快速變化的供應鏈中，只知道庫存在哪是不夠的。供應鏈主管需要高級可視性和預測智能來為日常決策提供依據，在流程初期發現和緩解潛在問題，從而為營收提供保障，實現利潤***化。”

Control Center持續監控貫穿供應網絡的產品流、原料流、訂單流、需求流和資金流，從繁雜的信息中甄別機會。它利用AI和機器學習技術了解每個機會的具體情況，引導用戶采取***解決措施。

Control Center如何讓供應鏈主管“預測未來，及時行動”

Infor Control Center基于經過驗證的Infor GT Nexus Commerce Network打造而成，利用了20年的各行業全球供應鏈數據情報。Infor GT Nexus Commerce Network旨在編排管理多企業流程和工作流。它采用網絡原生應用，日常執行都在網絡內完成，從而提供實時、準確且具有豐富背景信息的數據。

Johnson表示：“其他提供商無法提供實現快速執行所需的數據背景和貿易伙伴直連，也就無法主動應對業務環境的變化。”

Control Center持續監控供應鏈的變化，這是網絡內應用與拼湊起來的硬連線系統（它提供的可視性幾秒內便會過時）的不同。Control Center提供原生數據情報，這是構建數據驅動型供應鏈的基礎。

Control Center通過一系列實時控制點監測網絡流量。大部分供應鏈系統的配置是依賴交易來了解存在的問題（例如庫存情況），而Control Center的運行則基于動態監測。它可以監測事物是否在移動，可以計算和了解“正常狀態”，并持續監控流程移動情況，識別模式變化。甚至在問題出現之前，系統就已經知道了問題的存在并判斷是否有必要采取措施，如果有必要，Control Center則引導用戶采取措施，評估結果從而進行學習和改進。

Johnson說道：“Control Center為用戶提供正確的上下文信息，提供智能驅動的***決策。”