无论整个经济正经历怎样的动荡，供应链团队都能感受到更强烈、更直接的动荡。供应链是有形的，重新配置的速度很慢，因此，经济某个角落的政策或条件发生变化，几天之内就会出现运营问题。
对于 我们接触过的 大多数 供应链领导者 来说，波动性现在已经成为基准线，他们正在重建自己的运营以实时匹配。这项工作的核心是预测：建立能及早捕捉破坏信号的系统，并在影响来临之前做出反应。
积极主动是什么样子，人工智能如何使之成为可能
应对颠覆和预测颠覆是两种截然不同的能力。为应对而生的供应链可以做得很好。但是，即使拥有强大的团队和运转良好的流程，公司仍然会吸收负面影响（只是比旁边的公司更有效率）。
预期的作用与此不同。它在大部分组织成员都能看到中断之前就开始了，从整个网络中接收信号，如油价突然上涨或天气模式会改变运输时间。预测性供应链系统能在还有时间选择最佳和最便宜的解决方案时做出反应。这可能意味着在可能出现短缺之前重新安排库存，或者在主要供应商出现故障之前确定备用供应商。
这些信号数量的增长速度已经超过了任何人类（或人类团队）所能跟上的速度，而这一差距正是大多数被动式供应链的利润损失点。人工智能使现代供应链所需的更早行动成为现实。人工审核预测的计划人员可以发现一些风险。但是，如果你的系统能够持续扫描数千个 SKU 和数百个节点的问题，你就能发现更多的问题。
Blue Yonder 的 "2026 年供应链指南针"研究发现，全面部署了人工智能的供应链领导者对地缘政治风险的准备要比没有人工智能的领导者有意义得多，因为他们对即将发生的事情看得更清楚。
可见度是基础
由互不关联的系统拼接而成的供应链无法及早采取行动，因为相关信息无法及时送达正确的地方。当需要采取行动的计划人员看到关税变化或供应商中断时，最经济的应对措施的窗口已经关闭。
但是，能提供端到端可视性的系统不仅能为您提供以前不知道的选择，还能为您提供更多的时间来实施这些选择。例如，当早期信号显示某个关键供应商即将错过交货期时，计划团队现在就有时间从另一个节点提前调用库存，或调整生产计划以使用手头的库存。在传统的低能见度系统中，只有当货物无法送达时，你才会知道问题所在，到那时，唯一的选择就是加急货运或错过客户承诺。
设计减少浪费
供应链中的大部分浪费都是决策太晚造成的。考虑减价。当零售商能够清楚地看到哪些店库存过多，哪些店库存不足时，销售旺季通常已经来临，无法在各店之间重新分配库存，也无法以全价销售。此时转移存货的运费和人工成本比最终降价的成本还要高，所以剩下的最便宜的选择就是对库存过多的店铺进行打折，以便在季节结束前清空存货。
除了经济成本，浪费还会造成环境成本。采取排放措施。空运每吨英里的碳排放量大约是海运的 40 倍，这意味着每批货物因错过地面窗口而被飞机运走，其排放成本远远超过经济成本。同样的道理也适用于生产过剩的库存和计划外的改道：每一次改道都代表着如果最初的决策更加明智，就不会存在的实际移动或材料。
复原力是目标
当然，没有一个系统或一家企业能够消除我们目前所经历的全球经济不确定性。驱动当今波动的各种力量将不断重塑运营环境，任何模式都无法完全预测。但是，如果有一个供应链系统，能让你在这些条件下吸收干扰，同时找到优势，那么你就能领先于那些准备不足、无法快速应对这些变化的竞争对手。
好消息是，端到端、人工智能驱动的系统已经存在，与我们合作的许多领导者已经在这样做了。Compass 2026》报告称这些企业为 "乐观型供应链领导者"，它们在平台型架构、统一数据和实用人工智能方面的投资力度最大。他们的自信源于他们能够更好地在其他人也在应对的情况下积极采取行动，而不是在混乱迫使他们出手之前。
不确定性是每个人目前所处的环境。能在其中获得成功的公司就是为它而生的公司。
