预见并缓解干扰的能力已成为企业成功的决定性因素。

“供应链比以往任何时候都更加关键，但也更加脆弱，”Qlik公司EMEA地区现场CTO马丁·汤姆斯强调，“从原材料短缺到地缘政治不稳定，从消费者需求的不断变化到自然灾害，任何干扰都可能破坏运营并损害信任。”

然而，在这些挑战之中，也蕴含着通过先进技术彻底改变供应链管理的重大机遇，马丁解释道：“解决方案在于利用AI和预测分析来更智能地管理供应链变化并缓解干扰。”

供应链日益复杂

如今的供应链已演变成跨越多个大陆、涉及众多利益相关者和接触点的复杂网络，这使得传统的管理方法越来越力不从心。

“如今的供应链日益复杂，难以管理。”马丁指出。

这种复杂性在干扰发生时，会迅速在运营中引发连锁反应，造成脆弱性。

马丁声称，应对这一问题的答案正以高级AI应用的形式出现。

“AI正变得至关重要，它能够实时获取整个供应链的数据，并在风险升级之前就识别出来，”他继续说道，“例如，机器学习算法可以标记出早期预警信号，如原材料短缺或港口拥堵，并给公司一个在瓶颈出现之前进行干预的机会。”

超越反应：预测革命

真正区分下一代供应链管理的是从被动应对到主动预防的转变。

这一转变正由预测能力所驱动，它使组织能够预测挑战，并在其显现之前就采取行动。

“AI还允许公司模拟场景、预测潜在风险，并预先设计应对策略，”马丁说。

“预测分析使公司不仅仅是对干扰做出反应。通过分析历史和实时数据，有可能预测未来的需求模式并优化运营。”

这种预测能力不仅限于已知的挑战，还延伸至新兴威胁。

马丁补充道：“更进一步，预测性AI可以帮助应对全新挑战，这些挑战随着气候影响的日益不可预测或如我们在新冠疫情大流行中所见而出现。”

现实世界的成功案例

AI和预测分析的变革性影响已经在采用这些技术的企业中显现出来。

马丁以宾仕(Penske)为例进行强调：“宾仕是物流和供应链管理领域的领导者，它是数据分析如何支持供应链管理的一个绝佳例子。

“宾仕面临着整合来自不同来源的数据——车队管理系统、物流平台和客户需求数据——以改善决策的挑战。通过Qlik的分析平台，宾仕已将所有数据整合到一个单一的、可操作的视图中。”

结果十分显著：“AI驱动的预测分析帮助宾仕在问题发生之前就预见到了它们，无论是标记出需要维护的车辆、预测交付延迟还是为需求激增做准备。这些见解使宾仕能够优化路线、降低运营成本并改善交付时间——这有助于企业变得更加有韧性，并让客户满意。”

另一个成功案例来自食品行业，即惠特沃斯(Whitworth's)，它是英国一家主要的干果和坚果供应商，一直使用数据分析来管理其供应链并缓解风险。

马丁继续说道：“实时见解帮助惠特沃斯主动应对干扰，在高峰期汇集库存以满足需求，并决定最有效的生产地点。”

战略必要性

在供应链管理中采用AI和预测分析正迅速从竞争优势转变为竞争必需。

“能够理解和应对影响供应链的事件已不再是一种奢侈;它已成为一项业务要务，”马丁强调，“现在拥抱AI和预测分析的公司将更好地应对未来的风暴——有些是字面意义上的——而那些依赖过时、被动方法的公司则面临被甩在后面的风险。”

显然，供应链管理的未来必须聚焦于预见而非应对干扰。

对于开始迈向AI增强型供应链管理的企业，马丁提供了一些实用建议：“从小处着手，但要有大视野。确定供应链中的一个关键痛点，在那里预测性见解可以产生实质性差异。从那里开始建设，确保你的团队拥有充分利用这些能力所需的工具和培训。”

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