人工智能与物联网如何赋能供应链

供应链管理是经济的生命线，为了确保在正确的时间、正确的地点以正确的数量提供正确的产品，同时优化成本并最大限度地减少浪费，可见性和智能非常必要。这就是为什么当信息时代发展时，我们看到物联网和人工智能被大规模采用的原因。这些技术通过提高生产力、实现真正的全球视野，并帮助行业和政策制定者根据数据做出明智的决策，彻底改变了行业。

人工智能与物联网如何赋能供应链

尽管提供产品的端到端可见性非常有启发性，但由于供应链可能很复杂，涉及跨越本地、区域或全球范围的多个供应商、制造商、分销商和零售商，但这还不够!因为该行业需要需求预测、库存管理、路线优化、产品状态监控、预测性维护等。所有这些都可以通过利用物联网和人工智能技术来实现。到2026年，供应链中的各行业将因气候变化风险而受到高达1200亿美元的影响。

燃烧煤炭、石油和天然气等化石燃料等人类活动，导致了气温和天气模式的长期变化。砍伐森林和使用汽油是产生二氧化碳和甲烷等温室气体的主要因素。因此，最关键的需求是供应链对气候变化的适应能力，因为大多数行业都依赖于全球运输。制造商、供应商、承运人和最后一站的交付合作伙伴，共同承担气候风险对任何产品造成损害的风险，如暴雨、降雪、飓风、野火、干旱、缺水、海平面上升和洪水。

例如，巴拿马运河长约77公里，是促进全球贸易的重要航线。它是全球唯一使用淡水的人造海上航线。最近的严重干旱和水位下降扰乱了全球供应链。这是气候变化影响全球供应链和全球经济的一个很好的例子。如果干旱持续下去，到2024年可能会损失2亿美元的收入。由于当前的气候变化风险，环境可持续性已成为企业的十大优先事项。我们正在将重点放在ESG(环境、社会和治理)责任上，并将其纳入企业估值的一部分。

评估气候变化将帮助企业更好地应对不确定性，以下是确保我们能够做出数据驱动决策的步骤

(1) 数据收集：利用物联网和其他必要的系统来检索相关信息，例如来源(供应商)位置(纬度)、液化天然气)和目的地/交货地点、承运商运输路线和库存水平。最重要的是，收集天气状况，例如历史天气模式和未来气候预测。

(2) 风险识别：建立一个框架来识别不久的将来与气候变化相关的风险，可以使用预测性人工智能模型或生成式人工智能模型来自动确定实时发生的破坏，也可以使用手动流程。该框架应该能够识别港口关闭、道路损坏、道路交通、港口拥堵、温度变化、气候引起的监管变化等干扰。

(3) 评估和制定战略：估计供应链对上述风险的脆弱性，并通过估计各种气候相关破坏的财务和运营后果，来量化潜在影响。通过围绕框架构建监控系统并向所有利益相关者报告，构建一套策略来减轻这些风险和漏洞。

(4) 利益相关者参与：从下述步骤中得出的见解可以帮助协调，并向所有利益相关者传达数据驱动的见解。