全球供应链的规模和复杂性往往会在灵活性和适应性方面带来挑战。构建一，以持续发展，有可能彻底改变供应链的作用。由于需要为中断做好计划，而不是对中断做出反应，对内部和外部潜在风险进行情景建模有助于建立健全的标准操作程序。这反过来又确保了供应链的连续性和弹性，使公司能够迅速有效地应对挑战。优化产品流程可以根据对客户需求模式和市场趋势的全面了解，协调生产、库存和分销流程。除了优化成本、服务和资本外，减少碳足迹的潜力也将是未来的关键成果。
当代网络设计的一个相关特征要求内部团队识别涉及预测和预见元素的新场景。在不久的将来，由 Gen AI 推动的开创性创新将克服这一限制，通过为其公司、其网络及其特定目标生成相关警报，同时分析警报对现有网络的影响。这将使场景生成过程自动化，为网络设计的结果增加重要价值。
“未来的供应链需要在战略和战术层面进行调整，以确保业务连续性。我们的 SC Navigator 网络设计解决方案使供应链团队能够从被动转变为主动。在 AIMMS，我们相信人工智能将在分析威胁和实时通知关键利益相关者方面发挥‘前沿’作用，从而为公司运行网络设计方案的方式增加重要价值。”
- AIMMS 供应链解决方案业务总监 Zoe Kokje Schouten
需求与供应匹配
在考虑各种业务规则和合理调整库存时，需求预测会带来一些挑战。首先，将复杂的业务规则纳入预测模型可能很困难。许多企业都有关于促销、折扣、季节性波动和市场趋势的具体规则，需要考虑这些规则。将这些规则与准确的需求预测相结合需要复杂的建模技术和对业务动态的深入了解。这对于合理调整库存尤其重要，因为高估或低估需求都可能导致代价高昂的库存失衡。库存过多会占用宝贵的资源并导致持有成本增加，而库存不足则会导致缺货、错失销售机会和客户不满意
其次，需求预测通常涉及处理来自多个来源的大量数据，例如销售历史、客户行为和 马耳他电子邮件列表 市场指标。整合和分析这些多样化的数据可能是一项复杂的任务，尤其是在数据质量不一致或不完整的情况下。确保数据的准确性和可靠性对于获得可靠的预测至关重要，这对于确定最佳库存水平至关重要。
最后，管理需求变化和不确定性是一项持续的挑战。供应链中断或消费者行为突然转变等意外事件可能会严重影响需求预测，进而影响库存需求。通过将风险评估和情景规划纳入预测过程，企业可以更好地预测和应对此类不确定性，从而更有效地调整库存规模。克服这些挑战需要结合先进的分析、强大的数据管理系统、领域专业知识以及组织内不同部门之间的有效协作。
人工智能驱动的需求规划推动了算法和技术的进步，以应对这些挑战。基于人工智能的预测可以更高效地处理复杂而全面的业务规则集。机器学习算法从大量数据中学习模式并实时调整，而自然语言处理模型则自动从合同和报告中提取业务规则以改进预测过程。影响需求规划的各种流程的大量数据可以通过智能工作流进行采集、集成和解释。自动化数据质量检查和清理程序确保一致性和可靠性，从而产生值得信赖的预测。有效的需求规划在预测精度和宝贵的人类判断的融合中蓬勃发展，最终形成数据驱动的洞察和战略决策。通过提炼传入数据以进行实时分析和可视化需求波动和相关驱动因素，需求规划人员可以鸟瞰优化决策的重要杠杆。这种主动方法使他们能够做出明智的调整，确保敏捷高效的需求规划，从而提高业务成果。