在考虑自然灾害的情况下设计和运营您的供应链
控制天气模式和预防自然灾害是不可能的，但是通过根据可用信息做出及时决策来预测和最大限度地减少潜在影响，可以节省数百万美元。 预测事件发生的可能性有助于我们做出实时、短期和中期的决策，以尽量减少事件的影响。 即使事件已经发生，具有足够快的响应能力并从中吸取教训，也可以显着提高收入和利润。
想象一下，考虑到某个地区出现恶劣天气的可能性，提前几周进行预测，因为该地区或运输路线上有客户/供应商。 如果您提前被告知某个地区工会工人罢工的可能性，或者我们最近看到的地区冲突，该怎么办？ 关税以及其他社会经济和地缘政治事件也可以提前几周或几个月进行预测，并且可以评估它们对石油、金属和其他商品等自然资源的潜在影响。 能够以时间紧迫的方式改变供应链中的路线以解决此类事件，可以使您在竞争中遥遥领先。 这种能力需要实时数据和历史数据（两者都是当前可用的）来感知、采取行动并从每个事件中学习，并为下一个事件做好准备。 这是什么 Adexa 精灵© 专为。
数据可以有多种形式：实际或潜在的事件、其位置、事件的严重性和紧迫性，以及它与您的运营的相关性。 一旦我们掌握了良好的信息并有能力做出快速而正确的决策，将影响最小化就相对简单了。 当由于恶劣天气临近而收到警报时，我的太阳能电池板会停止过度使用电池。 为潜在的灾难节省费用或其“库存”！ 在供应链中，我们可以根据现有和可以提供的产品来改变产品组合，增加或减少不同地区和产品的库存，为不可预见但可能的中断节省产能（虚拟库存）。
极端寒冷或炎热的气温、飓风、龙卷风、洪水、大亨、暴风雪和许多其他自然条件都会造成严重破坏。 然而，可以预测和/或评估它们的可能性。 让我们来看看如何。 有两种不同的方法。 第一种方法是了解未来发生事件的可能性。 我们越接近，我们的信息和信心就越好。 这是使用 AI/ML 技术来检查可能导致事件的模式来完成的。 这当然是基于现有数据以及来自的实时数据 流媒体源. 以上的组合提供了关于事件发生的具有一定可信度的信息。 然后根据其对业务的潜在影响来检查此信息。 例如，该地区的大小客户/供应商的存在、中断的财务影响，当然还有可以改变方向的替代方案。 以上所有都需要一个真实的 数字双胞胎 供应链和情报，以解释影响并向最终用户提供建议； 例如储备材料库存、储备产能、改变生产组合或数量等。 第二种情况是事件已经发生并且收到了关于事件严重性和位置的警报。 Covid 19 就是一个很好的例子； 另一个是 殖民地管道网络攻击. 拥有数字双胞胎可以让管理层知道他们在改变生产组合或减少产量方面有哪些选择，因为预期需求预计会减少，寻找替代供应商或根据所用商品的价格计划和生产。 最近几个月油价的突然变化就是一个例子，管理层理应根据油价的变化，通过改变产品组合或数量来研究盈利能力计划。 我们还看到贸易问题导致某些地区的制裁和关税需要对供应链进行同样的改变。
今天，我们拥有预测大多数事件的技术，更重要的是解释它们的影响（如果有的话），并且系统可以从中学习，以便在每次发生时变得更智能。 但我们可以做得更多！ 如果不使用正确的系统，供应链中有许多潜在的模式是无法检测到的，直到它们引起本来可以预防的问题。 例如供应商行为和交货时间的变化、整个供应链的碳排放趋势、资源效率的变化、不断增长的隐藏库存过剩等等。 这些趋势可以通过足够智能的系统轻松检测和纠正，以获取现有和可用数据并能够解释它们并得出结论以告知管理层。 随着业务的增长，系统使用供应链计划技术中的自我纠正、自我改进和自我优化技术不断发展。 有关上述策略的更多信息，请单击 这里.
