利用 Blue Yonder 和 Snowflake 实现制造供应链创新

用技术应对劳动力挑战

劳动力短缺是供应链和制造业长期面临的挑战。要克服这些障碍，企业必须投资于劳动力发展并拥抱自动化。数字双胞胎、智能传感器和协作机器人正在改变运营方式，提高效率，减少对人工的依赖。通过提高员工技能和整合先进技术，企业可以确保自己具备满足未来需求的能力。

利用技术应对劳动力挑战是多方面的。一方面，自动化可以接管重复性的劳动密集型任务，将人类员工解放出来，担任更复杂、更具战略性的角色。另一方面，技术可以提高人类工作者的能力，使他们更有效率、更有生产力。

提高技能是这一战略的重要组成部分。通过为员工提供先进技术的培训，企业可以确保员工做好操作和管理自动化系统的准备。这不仅能提高生产率，还能增强工作满意度，因为员工有能力承担更有意义、更有回报的角色。

此外，机器学习（预测性人工智能）还能更准确地预测劳动力需求。利用历史数据以及天气、事件等相关背景数据，企业可以更好地预测真实的劳动力需求，并制定相应的计划。

促进生态系统合作

协作是弹性供应链的基石。通过促进供应商、客户和物流合作伙伴之间的数据共享，企业可以优化库存，平衡供需。协作平台促进了沟通和协调，为管理业务提供了一个集中枢纽。这种综合方法使企业能够迅速应对市场变化，提高整体效率。

有效的合作需要转变观念，从竞争转向合作。企业必须认识到，通过共同努力，它们可以实现更高的效率和复原力。这就需要在整个供应链生态系统中共享数据和洞察力，协调工作，统一目标。

合作平台在促进这种合作方面发挥着至关重要的作用。这些平台为共享信息、跟踪货运和管理库存提供了一个集中枢纽。通过提供供应链运营的实时可见性，它们使公司能够做出明智的决策，并对需求或供应的变化做出快速反应。

此外，该网络还可作为丰富的数据源，用于与人工智能用例相关的培训工作。由于可以利用更丰富的数据集，这就扩大了人工智能模型的潜在价值。当然，这只适用于您与您的网络合作伙伴已达成协议可用于此类目的的数据。 

利用数据进行战略决策

数据和分析是供应链优化的核心。通过利用数据的力量，企业可以深入了解绩效指标，并确定需要改进的领域。预测分析可实现主动决策，使企业能够预测未来趋势和挑战。通过采用数据驱动战略，企业可以在竞争中保持领先并推动创新。

数据在供应链管理中的应用正从描述性分析向预测性和规范性分析发展。描述性分析可深入了解过去的表现，而预测性分析则可预测未来的事件。规范性分析则更进一步，可推荐优化运营和实现战略目标的行动。

人工智能甚至可以更进一步，通过利用系统中现有的软件功能，应用其研究和推理技能来帮助人类确定潜在/预测供应链问题的根本原因。这样，问题就能在发生之前得到解决。对于缺乏经验的供应链团队成员来说，这种生成式人工智能的使用可以作为一种提升技能或与人工智能合作的形式，他们将从这些见解和支持中受益。

利用这些先进的分析技术，企业可以获得竞争优势。他们可以发现效率低下的问题，优化流程并降低成本。此外，数据驱动的决策可提高灵活性，使公司能够对市场条件的变化做出快速反应。

"人工智能正以指数级的速度发展，其应用于解决供应链决策的创新方式令人惊叹。要利用这些能力，需要有一个强大、安全、规范的数据战略，以及一个准备好利用人工智能的组织。 

Greg Sloyer 博士，雪花公司制造业负责人
 

打造面向未来的供应链

未来供应链的特点是创新、弹性和经济平衡。随着技术和数据分析的进步，企业可以预测并适应未来的挑战。通过培养敏捷和协作的文化，企业可以建立稳健、适应未来的运营，从而推动效率和增长。

建立一个面向未来的供应链，需要采取整合技术、人员和流程的整体方法。企业必须投资于人工智能、物联网和区块链等最新技术，以提高供应链的可见性和控制力。与此同时，他们还必须注重培养一支能够有效利用这些技术的熟练劳动力队伍。

此外，未来就绪供应链的特点是能够适应不断变化的市场条件。这就要求供应链管理采用灵活敏捷的方法，企业可以根据新的机遇或挑战迅速调整战略。