预测供需模式的变化几乎变得不可能。在供应方面，供应中断、零部件短缺和成本压力日益频繁。在需求方面，客户偏好仍然不稳定，而通货膨胀的威胁日益加剧以及全渠道的兴起进一步加剧了这种情况。这不仅损害了收入、利润和客户满意度，而且使组织难以实现减少浪费的可持续发展目标。
随着外部和内部挑战变得越来越严峻，应对这些挑战的新技术已经出现。Azure 等平台的兴起加速了 SaaS 解决方案的部署。新的数据管理策略正在改变企业组织、构建和管理数据的方式。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的前景迫使许多组织投资新技术，目标是优化和自动化业务流程、提高性能并增加盈利能力。
数据孤岛和脱节的点解决方案使得实现预期的盈利能力或弹性变得不可能
包括人工智能和机器学习在内的先进技术有可能彻底改变世界供应链。通过监控端到端供应链和扩展合作伙伴网络的实时状况，支持人工智能和机器学习的优化引擎可以感知异常，预测各种解决策略的结果，并自主采取纠正措施。
然而，尽管许多公司不断加大投资，但这些先进技术的前景尚未实现。事实上，据报道，85% 的人工智能和机器学习项目未能实现预期的业务成果。主要原因是什么？缺乏战略数据管理或精心设计的数据基础设施，以及脱节的点解决方案。即使在人工智能点解决方案上投入了大量资金，当今的公司仍然依赖于几十年前的数据库、离线算法以及缺乏互操作性或易于数据共享的系统。
如今，企业拥有优化供应链所需的所有信息。但大多数公司都被来自供应商、客户、合作伙伴和第三方来源的大量可用数据所淹没。他们还缺乏收集、协调、分析和应用数据到日常决策中的基础设施。相反，数据分散在扩展的供应链中的不同点解决方案中。它不是集中的、不可访问的或可操作的。仅仅投入更多资源来解决问题已经不够了。随着数据量和速度的加快，企业不可能在日益复杂的市场中处理所有必要的数据。
人工智能和机器学习等先进技术的成功依赖于数据。除非公司具备以数字方式捕获和应用需求变化、库存水平、产品可用性和其他关键因素的实时数据的能力，否则其先进的供应链解决方案将永远无法充分发挥其潜力
