如果说过去几年的商业变革给人们带来了什么重要启示的话，那就是颠覆已经并将继续成为常态——因此企业需要为此做好准备。他们只能通过使用所掌握的每一种工具来在这种不确定性中生存并发展。幸运的是，人工智能技术已经足够成熟，可以成为他们手中可行的工具。
通过适当的人工智能配置，企业领导者最终可以实时全面了解他们的组织。当他们试图利用这些信息来简化和优化他们的运营时，他们还需要解决目前面临的人才缺口问题。
人工智能如何改变供应链管理?
没有简单的解决方案，但是一旦人工智能技术被整合到工作流程中，并且员工接受了充分的培训来使用智能技术，企业将为应对下一次重大冲击做好充分的准备。以下了解一下转型的三个主要领域。
1.先发制人的天气干扰
在数字化转型时代，抛弃传统技术需要打破组织技术堆栈中的孤岛，并将新技术嵌入到企业的运营中。如果人工智能通过将天气预测整合到供应链的过程中，它就能帮助预防由于天气而可能造成的中断。天气事件正变得越来越普遍，并对供应链过程造成破坏性影响。如今，按照标准的交货时间运行已经行不通了了，这意味着当一个显著的天气事件发生时，时间线就会完全中断。
人工智能可以利用历史天气趋势和气象读数，企业可以测量交货时间被天气事件中断的可能性。如果有很大的可能性，企业可以改变他们的计划，为预测做准备，这甚至可以自动发生，因为人工智能有能力通过订购和运输指令直接做出改变。
虽然不能阻止飓风的发生，但是对它的预测和计划越好，当它发生时，企业的表现就会越好。
2.利用预测性资产管理
随着企业采用新的人工智能和ERP工具，预测性维护变得越来越流行。预测性资产管理(PAM)是资产性能管理(APM)的一种形式，它使用物联网数据来提高资产可靠性，降低维护成本，并更好地了解资产性能。资产性能管理(APM)确保资产能够在最佳水平上运行，提高其可靠性和可用性，并推动物联网数据的使用。
通过简化工作订单流程，预测性资产管理(PAM)降低了成本并减少了与维护相关的必要时间。一旦它从一台故障设备中摄取警报信号或故障代码，人工智能就会分析该类型设备之前的工作和特定的信号代码。根据代码和机器的维修行程历史，人工智能确定完成维修所需的正确备件和工具，并将其记录在工作订单上，从而消除了对设备进行初步诊断的需要和订购零件所需的时间。
再加上物联网，设备能够直接向人工智能提供这些信息，预测性资产监控对于任何使用设备的人(如现场服务技术人员)来说都是一个改变游戏规则的因素。
3.优化数据
为了实现人工智能和预测性维护的所有承诺，收集正确的数据至关重要。对于在供应链或资产维护中使用人工智能的公司来说，设计、构建、部署和服务资产的主要方法是从现场设备上的传感器或来自生产车间的数据中获取这些数据。有了将质量过滤器整合到流程中的能力，企业可以降低成本，并通过直接使用来源的数据来防止人员亲自外出。
这些数据是了解这些资产实际情况的关键。如果企业不断监测周围的情况，他们甚至可以预测维护应该在定期计划之前或之后进行。例如，如果您看到设备的温度在计划维护之前上升，您可以在温度过高和机器离线之前解决它，这将导致更大的中断。直接来自资产的信息使数据使用的预测方面和最终结果变得更好。
智能机器让聪明的人去工作
制造商和现场服务提供商在数据科学领域的投资不断增加，创造了新的工作岗位。IFS委托开展的一项新调查显示，近三分之一的企业将技术优势视为最重要的差异化因素，这一数字自从2018年以来增长了两倍。它清楚地显示了企业对利用智能技术提供的所有好处的不懈渴望。
尽管部署先进技术的兴趣只会增加，但进行这种部署所需的熟练工人的供应未能跟上需求。事实上，根据IFS公司这项调查，近50%的企业报告称他们难以达到服务水平协议，37%的企业将其归因于技术支持不足。此外，对于制造商来说，技能短缺的问题从未如此明显，44%的制造商表示熟练劳动力短缺和人员流动是他们最担心的问题，另有40%的制造商表示用户采用新技术，29%的制造商表示资产复杂性的增加是他们最担心的问题。
拥有合适的人员与拥有合适的设备同样重要。对现有员工进行再培训和技能提升可能是一个很好的起点，尤其是在整个经济领域劳动力短缺日益严重的情况下，吸引合适的人才变得更具挑战性。通过留住现有员工，并对他们进行再培训，让他们适应新的角色，企业可以让机构知识成为运转良好的机器的关键，并节省与裁员相关的成本。它还建立了一个健康公司的形象，这是吸引更多客户和投资的关键，更不用说提振员工士气了。
开始学徒计划也会有所帮助。在工作中学习实际操作可以让公司按照自己的标准专门培训员工。从学徒项目毕业的员工也更有可能留下来，这有助于公司留住训练有素的技术人才。对于人们来说，这也是一种经济实惠的“赚钱和学习”的途径，可以获得新的、技术支持的角色所需的技能。
整体方法
解决任何劳工问题都需要不止一个解决方案。人员和技术是同一枚硬币的两面。有了人工智能及其带来的创新，企业现在有了更好的工具，可以更加专注于实现最优结果。虽然智能技术已经足够成熟，可以在现实世界中部署，但劳动力短缺仍然是需要解决的问题。
企业需要开始解决劳动力短缺问题，以便拥有合适的劳动力来实现技术进步的承诺。任何企业要想取得成功，既需要先进的技术，也需要训练有素的人员来利用这些技术。
