许多行业都依赖框架来指导他们度过难关。尽管信息安全专家可以依赖 ISO 27000 标准，但供应链却缺乏合适的同类标准。
从历史上看，供应链一直使用传统的预测方法和数据来预测未来需求，分析大量数据以动态管理众多权衡和复杂问题，例如产能限制、库存优化和需求预测。但新冠肺炎疫情暴露了这些传统系统的脆弱性，因为历史数据在特殊时期变得不那么相关和可靠。
幸运的是，新兴的人工智能技术更有能力帮助克服这些挑战。虽然前路漫漫，但韧性并 喀麦隆电子邮件列表 非遥不可及——供应链可以立即采取行动，为明天创造更好的条件。
如果没有韧性，意外情况可能会带来严重问题
供应链无疑受益于人工智能，许多人都认为人工智能具有变革潜力。然而，我们最近对供应链经理和规划人员进行的全球研究发现，超过三分之一 (41%) 的人对当今人工智能解决方案提供的僵化流程感到失望。
这些流程以及迟缓的内部结构阻碍了供应链快速响应不断变化的市场条件。几乎同样多的受访者（37%）抱怨缺乏可靠的数据来输入人工智能系统。
几乎所有 (96%) 的供应链经理和规划人员都表示，这些挫败感影响了他们在疫情期间做出决策的效率。手动任务（可以轻松实现自动化）仍然占用了公司近三个小时的时间，因为员工需要在系统之间移动数据并导出数据以在 Excel 中进行分析。