供應鏈的持續破壞表明，COVID-19時代的挑戰在全球商業的其他穩定時期不僅僅是一個小插曲。供應鏈專業人員必須考慮到，這反而標志著一個持續破壞的新時代的開始--現在是采取積極行動準備的時候了。

技術似乎越來越多地為商業運作中的復雜問題提供有希望的答案，供應鏈也不例外。物流專業人士應該探索整合尖端系統，特別是那些以人工智能為中心的系統，以填補人類勞動力無法有效管理的空白。通過將人類的監督和經驗與下面描述的人工智能工具相結合，領導者可以更好地保護供應鏈，應對當前和未來的全球挑戰。

構建數字孿生

數字孿生是供應鏈的虛擬副本，可以包括資產、倉庫和材料。數字孿生體的優勢在于，它允許供應鏈專業人員模擬材料的流動，演繹多種可能的 "假設 "情景。

例如，數字孿生體可以預測，如果倉庫所在的地方發生動亂，或者如果材料因極端天氣條件而丟失，供應鏈將受到何種影響。創建潛在場景并觀察每個場景將如何影響供應鏈，為有效判斷風險和效率提供了一個獨特的有利條件。

已經成功地將數字雙胞胎整合到其供應鏈準備工作中的公司仍然是少數。對于許多人來說，這仍然是一項有待探索的新興技術，特別是對于那些可能擔心成本的小型組織。然而，如果有合適的專業人員來管理這個工具，其上升空間是很大的。

駕馭物聯網

物聯網（IoT）是一個自力更生、與互聯網相連的物體系統，可以通過網絡收集和傳輸數據，而不需要人為干預。物聯網設備通過收集所需的數據，在機器需要維護或更換時提醒供應鏈專業人士，從而幫助監測供應鏈。

例如，在大規模熱浪中，物聯網設備可以監測疫苗等珍貴貨物的內部溫度，這些貨物對極端溫度變化很敏感。使用物聯網來監測和標記溫度變化，可以簡化運輸過程，并通過確保疫苗在運送到最終目的地后是可行的，從而降低風險。

較小的公司可能會發現實施物聯網很困難，因為它需要對智能機器進行大量的前期投資，并需要有分析大量數據的能力。但云計算使小公司也有可能擁有相當大的處理能力，而不必購買內部計算機服務器的機架。

機器學習的力量

機器學習是一個不斷從數據中實時學習的系統，并提醒公司注意潛在的供應鏈影響。該系統可以快速分析大量的數據，并識別數據中的信號、模式和趨勢，以便根據需要進行供應鏈調整。

機器學習的使用案例是無窮無盡的。有了正確的算法，它可以幫助確定最符合成本效益的方式來安排重要的運輸，考慮到車輛和設備的磨損，最大限度地提高里程和燃料成本，并避免高風險地區。這可能意味著一種關鍵產品的全球短缺或在高需求中迅速和經濟有效地補充供應之間的區別。

盡管如此，公司在實施機器學習時應該謹慎行事。該技術允許對大量數據進行分析，但只有在熟練和有知識的工人建立模型和分析結果的情況下，才能充分發揮作用。如果你弄錯了，可能會導致錯誤的決定，甚至危及一個品牌的聲譽。但在一天結束時，機器學習的優勢是值得追求的。

人工智能在供應鏈中可能非常有幫助，但公司不應該單獨依賴它。人類的專業知識仍然是必不可少的，因為技術帶來了它自己的一系列獨特的挑戰。通過利用這兩個元素的優勢，同時戰略性地利用每一個元素來抵消另一個元素的弱點，供應鏈的有效性可以得到極大的提高。

在疫情之前，供應鏈的中斷是罕見的；現在它們是新的常態。當我們繼續通過中斷學習曲線的厚度時，很明顯，實施先進技術是許多企業的關鍵需求。