供應鏈管理是經濟的生命線，為了確保在正確的時間、正確的地點以正確的數量提供正確的產品，同時優化成本并最大限度地減少浪費，可見性和智能非常必要。這就是為什么當信息時代發展時，我們看到物聯網和人工智能被大規模采用的原因。這些技術通過提高生產力、實現真正的全球視野，并幫助行業和政策制定者根據數據做出明智的決策，徹底改變了行業。

盡管提供產品的端到端可見性非常有啟發性，但由于供應鏈可能很復雜，涉及跨越本地、區域或全球范圍的多個供應商、制造商、分銷商和零售商，但這還不夠!因為該行業需要需求預測、庫存管理、路線優化、產品狀態監控、預測性維護等。所有這些都可以通過利用物聯網和人工智能技術來實現。到2026年，供應鏈中的各行業將因氣候變化風險而受到高達1200億美元的影響。

燃燒煤炭、石油和天然氣等化石燃料等人類活動，導致了氣溫和天氣模式的長期變化。砍伐森林和使用汽油是產生二氧化碳和甲烷等溫室氣體的主要因素。因此，最關鍵的需求是供應鏈對氣候變化的適應能力，因為大多數行業都依賴于全球運輸。制造商、供應商、承運人和最后一站的交付合作伙伴，共同承擔氣候風險對任何產品造成損害的風險，如暴雨、降雪、颶風、野火、干旱、缺水、海平面上升和洪水。

例如，巴拿馬運河長約77公里，是促進全球貿易的重要航線。它是全球唯一使用淡水的人造海上航線。最近的嚴重干旱和水位下降擾亂了全球供應鏈。這是氣候變化影響全球供應鏈和全球經濟的一個很好的例子。如果干旱持續下去，到2024年可能會損失2億美元的收入。由于當前的氣候變化風險，環境可持續性已成為企業的十大優先事項。我們正在將重點放在ESG(環境、社會和治理)責任上，并將其納入企業估值的一部分。

評估氣候變化將幫助企業更好地應對不確定性，以下是確保我們能夠做出數據驅動決策的步驟

(1) 數據收集：利用物聯網和其他必要的系統來檢索相關信息，例如來源(供應商)位置(緯度)、液化天然氣)和目的地/交貨地點、承運商運輸路線和庫存水平。最重要的是，收集天氣狀況，例如歷史天氣模式和未來氣候預測。

(2) 風險識別：建立一個框架來識別不久的將來與氣候變化相關的風險，可以使用預測性人工智能模型或生成式人工智能模型來自動確定實時發生的破壞，也可以使用手動流程。該框架應該能夠識別港口關閉、道路損壞、道路交通、港口擁堵、溫度變化、氣候引起的監管變化等干擾。

(3) 評估和制定戰略：估計供應鏈對上述風險的脆弱性，并通過估計各種氣候相關破壞的財務和運營后果，來量化潛在影響。通過圍繞框架構建監控系統并向所有利益相關者報告，構建一套策略來減輕這些風險和漏洞。

(4) 利益相關者參與：從下述步驟中得出的見解可以幫助協調，并向所有利益相關者傳達數據驅動的見解。

• 為承運人提供的路線建議比他們所采取的路線建議更好，而后者已經受到干擾或即將受到干擾。
• 為托運人提供更好的承運人協會，這可以降低成本并加快交貨速度
• 由于數據質量問題，承運人無法提供裝載的船舶信息。因此，追蹤變得不可能。但人工智能可以幫助預測可能的船舶承載負載。

這些步驟應該自動化，因為氣候變化是動態的，需要定期監測來更新評估和適應策略，以反映不斷變化的氣候模式和風險。

隨著各行業更加關注可持續性的強烈推動，迫切需要從線性經濟轉向循環經濟。大多數情況下，每家企業都關注盈利能力，而不是廢物對環境造成的影響。