释放云的力量，加速增长并增强韧性

第 2 步：整理数据

当数据孤立时——尤其是当数据位于本地或各处时——这会对数字化转型造成巨大的障碍。分散的数据使得获取整个供应链的可视性既昂贵又困难。为了快速行动，必须了解供应链各个环节如何相互作用。当公司制定产能计划时，他们需要了解其与需求预测、供应网络甚至仓库人员配备的一致性。一切都需要匹配，否则供应链就会陷入不断的来回争斗，浪费时间并侵蚀利润。

除了妨碍可见性之外，碎片化的数据还会导致报告、分析和见解的碎片化或冲突。点解决方案和 KPI 不应该相互竞争。关键是将所有供应链数据整合在一起，为应用程序和分析创建单一事实来源。将所有见解集中到集中式数据云中，消除了对 ETL（提取、转换和加载）流程的需求，减轻了集成的激增，并大大降低了测试和持续维护的成本。通过标准化数据模型，所有见解都可以在任何应用程序、所有分析和人工智能中得到利用——包括未来将添加的新解决方案。这让我们进入第 3 步。

步骤 3：设计符合业务目标的数字化转型

单片应用程序可能需要数年才能实现，并且也需要数年才能获得投资回报。公司在这一过程中逐渐失去焦点。如果商业模式随着不断变化的市场格局而发生变化，该解决方案可能不再有效。

每个企业的数字化成熟度水平不同。一些公司已经转向软件即服务 (SaaS) 模式并采用了新技术。有些是在较旧的本地应用程序上运行的。还有一些人则两者兼而有之。让每家公司都走上相同的数字化转型道路是没有意义的——无论从财务、技术还是变革管理的角度来看。相反，针对公司的具体计划使企业能够按照自己的节奏消费技术和创新。在 Blue Yonder，我们发现这是加快价值实现时间、提高投资回报率和取得长期成功的关键。

可组合的微服务汇集了特定的功能集，可提供离散的业务价值集来解决特定的供应链需求。它们允许组织将庞大的实施分解为可以在几个月内启动并运行的较小项目。这使得组织能够立即利用解决当今痛点的创新，而无需等待其他辅助功能的部署。不再有“悬崖”事件。相反，在此过程中会逐渐产生增量的商业利益。

重要提示：“最佳品种”并不一定意味着“最适合您”。分散的解决方案可能会使孤岛现象长期存在。而且，虽然数据集成可以掩盖供应链问题，但并不能解决问题。理想情况下，公司应该致力于获取位于同一平台上并同步协同工作的可组合应用程序。

步骤 4：获取数据和人工智能的全部价值

此时，供应链已上云。查看。数据被整合到单一数据云中，并具有单一数据模型。查看。并采用了最新的功能和技术创新。查看。
现在是时候充分利用数据和人工智能的价值了。公司应该寻找自动化和优化现有流程的方法，利用人工智能和机器学习的力量。例如，Blue Yonder 提供混合搭配 ML 算法和 AI 的能力，以优化预测准确性。例如，客户可以针对某些 SKU 使用两种统计模型，并使用 AI 来应对快速移动商品等更复杂的预测挑战。Blue Yonder 还帮助客户整合他们自己开发的模型。

通过采用 Blue Yonder 最新的 AI 和 ML，企业可以获得许多好处，包括提高预测准确性、提高填充率和优化产能利用率。这些运营改进带来了收入增加、毛利率提高和运营费用降低等经常性效益。减少和避免资本支出还可以带来一次性好处。