通過利用先進(jìn)技術(shù)，企業(yè)可以更好地了解和控制其供應(yīng)鏈。

物聯(lián)網(wǎng)、人工智能(AI)、區(qū)塊鏈和數(shù)據(jù)分析可以幫助解決當(dāng)前的供應(yīng)鏈危機(jī)。

作為消費(fèi)者，我們并不經(jīng)常看到“無形”的供應(yīng)鏈——所有人和移動(dòng)部件背后的簡(jiǎn)單動(dòng)作，點(diǎn)擊購(gòu)買產(chǎn)品，并能在家門口找到。然而，健康的供應(yīng)鏈對(duì)全球經(jīng)濟(jì)至關(guān)重要。據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》的紀(jì)錄片《為什么全球供應(yīng)鏈可能永遠(yuǎn)不會(huì)一樣》報(bào)道，單點(diǎn)故障已經(jīng)把通常三到五天的加工和運(yùn)輸速度變成了兩周甚至更長(zhǎng)時(shí)間。據(jù)了解，其成本要比想象的高：價(jià)值90億美元的貨物被困一天，每小時(shí)的成本為4億美元。

在一個(gè)供應(yīng)鏈中斷比以往任何時(shí)候都更常見的時(shí)代，確保救生貨物的順暢流動(dòng)變得至關(guān)重要。想象一下，從遠(yuǎn)處運(yùn)送關(guān)鍵藥物的任務(wù)，結(jié)果卻面臨意想不到的障礙，延誤了數(shù)周。這該采取什么措施?

人工智能在預(yù)測(cè)分析中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，可以幫助公司預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫(kù)存并識(shí)別潛在的中斷。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析歷史數(shù)據(jù)和模式，做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，從而做出更明智的決策。

區(qū)塊鏈技術(shù)為供應(yīng)鏈帶來了透明度和可追溯性。通過創(chuàng)建一個(gè)不可變的交易分類賬，可以更容易地跟蹤貨物的流動(dòng)，驗(yàn)證真實(shí)性，并確保整個(gè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的合規(guī)性。

數(shù)據(jù)分析由實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流提供動(dòng)力，使企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控整個(gè)供應(yīng)鏈。這種積極主動(dòng)的方法可以快速識(shí)別瓶頸、低效率或中斷，促進(jìn)快速響應(yīng)和解決。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器提供對(duì)貨物的實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保企業(yè)可以在整個(gè)供應(yīng)鏈過程中跟蹤貨物的位置、狀況和狀態(tài)。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法提高了能見度，有助于及時(shí)采取干預(yù)措施。

自動(dòng)化技術(shù)，包括機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)駕駛汽車，簡(jiǎn)化了供應(yīng)鏈的各個(gè)方面，減少了手動(dòng)錯(cuò)誤，提高了效率。自動(dòng)倉(cāng)庫(kù)、智能物流和自動(dòng)配送車輛有助于更順暢的運(yùn)營(yíng)。

雖然供應(yīng)鏈危機(jī)帶來了重大挑戰(zhàn)，但技術(shù)提供了一系列解決方案來緩解這些問題。人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化的集成可以共同使企業(yè)能夠駕馭供應(yīng)鏈的復(fù)雜性，提高面對(duì)中斷時(shí)的彈性和響應(yīng)能力。