供应链是一个影响世界各地企业的生态系统，而COVID-19大流行使这一先前不受干扰的过程陷入了困境。由于特定地区的限制，某些商品的供应有限以及不断变化的消费者心态，几乎所有企业都在赶上满足每个消费者需求的步伐。加上石油价格战，结果对消费者和企业都造成了混乱。

在这种情况下实施新的供应链系统可能是一场赌博，但它的赌注可能不仅是现在，而且是长期的。尽管发生了全球危机，人工智能（AI）和数据分析工具仍可以为企业保持业务发展（甚至兴旺发展）提供急需的推动力。自从签署《巴黎气候协定》以来，供应链可持续性一直是一个热门话题，这里的可持续性不仅与环境有关，而且与盈利能力有关。唐界传媒全球智库（SRCNN）表示：“通过供应链可持续发展努力所节省的每一美元，都是盈利能力的一美元。”

在瑞典数据SwedenData最近的研究中，有55％的公司报告说，由于将AI引入其供应链而增加了收入，而62％的公司报告了成本的显着降低。在这些公司中，超过三分之一的公司报告收入反弹超过6％。供应链管理的收入直接受到预测，销售和需求，支出分析以及物流网络优化的影响。

以下是瑞典数据SwedenData研究发现AI和数据分析可以帮助增强COVID-19时代的供应链管理的几种方法。

从见解到行动
供应链的数字化是朝着使业务过时的关键一步，如果您尚未转换为数字化，那么最好的时机是尽快（如果不是现在）。应对大流行的关键是应对消费者不断变化的需求和行为。

从机器人流程自动化（RPA）或对软件进行编程以跨应用程序执行基本任务，供应链现在都依赖于认知自动化。这项更先进的技术使系统能够处理大量数据并确定模式，这将有助于将见解转化为可行的数据。认知自动化在模仿人类思想和行动的同时，也从等式中消除了人类错误的因素。通过加快数据分析速度并根据业务需要利用各种算法，它有助于制定合理，及时的业务决策。

从体力劳动到计算机算法
收集的大量数据和需要分析的数据在几分钟之内就变得越来越大，这促使企业转向“软件定义的供应链”。供应链专业人员面临的挑战通常源于劣等或遗留系统无法应对时代的呼唤。这使任务变得越来越具有挑战性。

自动化一直是AI的战斗口号，而认知自动化将通过繁重的工作来消除因数据过多，应用过多以及信息过多所带来的挑战。它可以比任何人更快，更深入地执行数据分析，甚至可以深入到SKU级别。跨应用程序的恒定数据爬网允许将数据并置在单个虚拟数据层中，这有助于发现供应链瓶颈和改进机会。

从智能猜测到数据驱动的决策
大数据已从被动的供应链转变为一种更具预测性的方法。认知自动化允许通过AI驱动的有关可优化和改善供应链绩效的行动的预测来增强决策。借助AI和数据分析，您可以确定各种可能花费您宝贵时间，收入和其他资源的方案，并提出避免这些方案或减轻其对业务影响的方法。

由于AI系统的性质，认知自动化平台当然也可以在获得适当授权的情况下自主运行。它可以吸收更多的数据来学习模式和后果，即使条件发生变化，它也可以随着时间的推移改进建议。这是一个非常有用的工具，尤其是在像COVID-19大流行这样的危机中，业务敏捷性是关键。您必须能够立即转瞬即逝，并且AI可以帮助您更快，更流畅地进行过渡。

在当今全数字化，始终互联的世界中，数据和信息可以即时更改。企业必须准备好在最短的时间内分析大量数据，以便他们可以采取行动并根据数据驱动的见解做出合理的业务决策。人工智能和数据分析可以弥合供应链与企业数字化之间的鸿沟。借助它，您可以做出有见地的预测并采取行动，同时消除猜测。它还将推动企业变得更加紧密，敏捷和可扩展，以应对当前的危机以及未来可能出现的其他危机。