Gartner最近的一项调查证实，超过三分之二的首席供应链官（CSCO）仍在从上一次重大中断中恢复，直到下一次发生——这是一系列持续的挑战，证明响应型供应链将在持续波动的状态下挣扎。企业必须通过实施流程和技术做出回应，使其不仅能够更早地发现中断风险，而且能够以最高效和可持续的方式采取行动。
目前的复杂性代表了数十年供应链演变的高潮，与创新、不断变化的客户期望以及对环境问题日益加深的理解相一致。在世纪之交，这一过程始于建立长期、低成本的供应链，这些供应链至今仍是大多数制造业和零售业运营的基础。
快进到全球金融危机，虽然企业第一次尝到了未来的滋味，但这种模式并没有真正改变。没有人预料到这些天生不灵活的供应链会在运营、财务和环境上变得不可持续。
然而，在新冠肺炎大流行期间，所有这三点都被重点勾选了，暴露了脆弱性，最终导致资金减少：组织需要调整其供应链，使其在财务和环境方面更具韧性。
这个神奇的词—“韧性”加入了另一个主题，即“敏捷性”，以指导疫情风暴后的商业战略。需要平衡对运营成本效率、服务改进、产品盈利能力和增长以及环境可持续性的投资，同时提高供应链对中断的抵御能力。
建立一个可持续和有韧性的供应链意味着制定有效预测和应对中断的战略，对盈利和地球都产生可接受的影响。
到目前为止，这在很大程度上涉及到组织将金融和环境影响的知识纳入其决策工具。例如，计算交通选择的碳排放和燃料成本节约，不仅包括路线，还包括车辆本身。
减少浪费是解决利润和地球问题的另一条途径。例如，在保质期短的食品等反应性强的行业，预测人工智能（AI）正被用于根据天气、季节、竞争对手行为和广告等外部因素的影响来预测模型。这种细粒度的预测提高了准确性，使供应链能够在不产生过剩库存的情况下满足需求。除了生态目标之外，还可以通过不必降低价格来确保物品清关来减少财务损失。
最后，将二氧化碳排放纳入中期规划过程，可以对供应链活动进行类似的优化，以获得环境和财务优势。通过使用同时考虑多个目标的优化功能，公司能够在决策中实现平衡，而财务绩效传统上是以牺牲环境影响为代价的。
这一切听起来都是健康的进步，应该大肆宣扬。然而，实施这些技术和新流程确实需要转变观念，这也意味着要克服许多组织在经历了几十年的相同供应链模式后所面临的现有挑战。
第一个挑战是，大多数人天生缺乏对整个供应链环境影响的可见性。特别是，由于缺乏被称为范围3排放（Scope 3 emissions）的间接碳排放的可靠数据，很难根据新的投资或运营支点预测未来的影响。这里的答案是使用可以看到和测量的东西，然后允许人工智能做它最擅长的事情——利用越来越多的数据，这些数据将来自一套更互联的适合用途的解决方案。这是我们可以开始的！
这种更具定制性的方法可能会让您获得更多样化的制造网络构想，包括替代来源、制造和购买选择权或近岸可能性。更好的服务和环境友好之间的平衡，以及不必要的成本增加，可以更准确地管理。
或者，可以探索一个具有本地仓储和运输替代方案的新分销网络，而另一种选择是替代本地和全球供应商的采购网络。同样，围绕产品组合合理化和大规模配置、库存和容量缓冲以及整个合作伙伴生态系统的新合作的考虑因素都可以在明确预期成本和环境影响的背景下进行探索。
技术的作用是至高无上的，但只有在上述思维方式发生转变之后。我们已经看到下意识的投资半途而废，这降低了人们对应该成为所有组织转型路线图一部分的解决方案的信任。对于人工智能和机器学习来说，它的作用一旦嵌入到一个可接受和有利的公司环境中，就会改变游戏规则。
它不仅改善了对可用性和浪费的预测和优化，还与云形式的另一个重要数字机遇相吻合。在这个新的形式下，企业将能够建立其整个供应链的准确数字双胞胎，以与这种改进的规划和预测保持一致，同时打破浪费和成本通常潜伏在其间的僵局。
将这些精确的数字双胞胎与人工智能和云的力量相结合，优化可以更加详细和协调，评估整个供应链中更多可变的特征。这包括交付周期、需求、供应可靠性、产品质量和产量。基于云的认知解决方案现在能够自动生成数百个场景，然后围绕多个业务目标对其进行优化，并使用人工智能来选择能带来最理想业务结果的场景。所有这些都需要几分钟的时间。
简单地说，当人工智能和云的过滤器介于两者之间时，可持续性作为一项商业决策的整个理念就被提升到了敏捷性、质量和相关性的新水平。经过多年的停滞和混乱，盈利和地球之间的联系终于可以建立起来了。
