在考慮自然災害的情況下設計和運營您的供應鏈
控制天氣模式和預防自然災害是不可能的，但是通過根據可用信息做出及時決策來預測和最大限度地減少潛在影響，可以節省數百萬美元。 預測事件發生的可能性有助於我們做出實時、短期和中期的決策，以盡量減少事件的影響。 即使事件已經發生，具有足夠快的響應能力並從中吸取教訓，也可以顯著提高收入和利潤。
想像一下，考慮到某個地區出現惡劣天氣的可能性，提前幾週進行預測，因為該地區或運輸路線上有客戶/供應商。 如果您提前被告知某個地區工會工人罷工的可能性，或者我們最近看到的地區衝突，該怎麼辦？ 關稅以及其他社會經濟和地緣政治事件也可以提前幾週或幾個月進行預測，並且可以評估它們對石油、金屬和其他商品等自然資源的潛在影響。 能夠以時間緊迫的方式改變供應鏈中的路線以解決此類事件，可以使您在競爭中遙遙領先。 這種能力需要實時數據和歷史數據（兩者都是當前可用的）來感知、採取行動並從每個事件中學習，並為下一個事件做好準備。 這是什麼 Adexa 精靈© 專為。
數據可以有多種形式：實際或潛在的事件、其位置、事件的嚴重性和緊迫性，以及與您的運營的相關性。 一旦我們掌握了良好的信息並有能力做出快速和良好的決策，將影響最小化就相對簡單了。 當由於惡劣天氣臨近而收到警報時，我的太陽能電池板會停止過度使用電池。 為潛在的災難節省費用或其“庫存”！ 在供應鏈中，我們可以根據現有和可以提供的產品來改變產品組合，增加或減少不同地區和產品的庫存，為不可預見但可能的中斷節省產能（虛擬庫存）。
極端寒冷或炎熱的氣溫、颶風、龍捲風、洪水、大亨、暴風雪和許多其他自然條件都會造成嚴重破壞。 然而，可以預測和/或評估它們的可能性。 讓我們來看看如何。 有兩種不同的方法。 第一種方法是了解未來發生事件的可能性。 我們越接近，我們的信息和信心就越好。 這是使用 AI/ML 技術檢查可能導致事件的模式來完成的。 這當然是基於現有數據以及來自的實時數據 流媒體源. 以上的組合提供了關於事件發生的具有一定可信度的信息。 然後根據其對業務的潛在影響來檢查這些信息。 例如，該地區的大小客戶/供應商的存在、中斷的財務影響，當然還有可以改變方向的替代方案。 以上所有都需要一個真實的 數字雙胞胎 供應鍊和情報，以解釋影響並向最終用戶提供建議； 例如儲備材料庫存、儲備能力、改變生產組合或數量等。 第二種情況是事件已經發生並且收到了關於事件嚴重性和位置的警報。 Covid 19 就是一個很好的例子； 另一個是 殖民地管道網絡攻擊. 擁有數字雙胞胎可以讓管理層知道他們在改變生產組合或減少產量方面有哪些選擇，因為預期需求預計會減少，尋找替代供應商或根據所用商品的價格計劃和生產。 最近幾個月油價的突然變化就是一個例子，管理層理應根據油價的變化，通過改變產品組合或數量來研究盈利能力計劃。 我們還看到貿易問題導致某些地區的製裁和關稅需要對供應鏈進行同樣的改變。
今天，我們擁有預測大多數事件的技術，更重要的是解釋它們的影響（如果有的話），並且系統可以從中學習，以便在每次發生時變得更智能。 但我們可以做得更多！ 如果不使用正確的系統，供應鏈中有許多潛在的模式是無法檢測到的，直到它們引起本來可以預防的問題。 例如供應商行為和交貨時間的變化、整個供應鏈的碳排放趨勢、資源效率的變化、不斷增長的隱藏庫存過剩等等。 這些趨勢可以通過足夠智能的系統輕鬆檢測和糾正，以獲取現有和可用數據並能夠解釋它們並得出結論以告知管理層。 隨著業務的增長，系統使用供應鏈計劃技術中的自我糾正、自我改進和自我優化技術不斷發展。 有關上述策略的更多信息，請單擊 這裡.
