在不确定的时期，公司面临着在预算范围内快速可靠地为客户做出正确决策的压力。全球供应链的复杂性和敏捷性在过去十年中急剧增加，如果没有智能技术的支持，做出正确的决策变得越来越困难（阅读：机器学习如何提高供应链效率。）

在大流行之前，我们的客户非常专注于优化供应链，以追求圣杯：“及时”采购。他们希望维持最低库存水平以支持当前和预测的订单。

这是假设其上游供应商可以根据预先定义的合同时间表进行交付。此外，他们经常减少特定材料或组件的供应商数量，以换取更高的批量折扣。

由此，我们客户的企业资源规划 (ERP) 系统与这些关键合作伙伴之间实现了紧密集成。所有这些假设都随着大流行而消失。上游供应商不再能够保证交货时间，随后，公司正在寻找其他供应商来满足需求。（阅读：大数据：从逻辑上讲。）

因此，当前的冠状病毒危机强调了适当技术支持的重要性。世界各地的船只停靠在港口，卡车因工厂关闭而无法卸货。这些供应链中断给零售商和制造商的业务运营带来了意想不到的困难。

这就是人工智能(AI) 和机器学习(ML) 智能技术发挥作用的地方。由于冠状病毒大流行，Syntax的制造和物流客户群面临供应链中断的问题。我们确定需要一种由智能技术支持的解决方案来最大程度地减少业务中断，并开发了语法危机仪表板来满足这一需求。

该仪表板使用人工智能来发现供应链的风险，并允许他们通过访问约翰·霍普金斯大学不断更新的 COVID-19 信息来做出决策。（阅读：物联网 (IoT) 对不同行业的影响。）

在这种情况下，人工智能不再做自动化决策，而是专注于决策支持——决策权仍然在人类手中。然后，该仪表板中收集的数据将应用于我们的供应链数据，使我们能够评估现有的供应链，并根据可用性与风险来组织它们。除了该仪表板之外，我们还使用智能 ERP 技术来提出供应链替代方案。

    上一篇我们送上的文章是 AR/VR 如何重塑汽车行业？ ， _!在下一篇继续做详细介绍，如需了解更多，请持续关注。
本文由日本NEC锂电池中国营销中心于2023-07-16 17:26:49 整理发布。
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