오늘날의 일상적인 업무 환경은 역동성으로 가득 차 있으며 공급망은 이러한 역동성의 다양한 소스에 의해 지속적으로 영향을 받습니다. 현재 시나리오는 지정학적 갈등, 기후 관련 사건, 노동 중단으로 각인되고 있으므로 기업은 예고되지 않은 도전에 대비해야 합니다. 운 좋게도 AI를 활용하고 이를 공급망 탄력성을 보장하여 위험을 완화하는 도구로 만드는 방법을 알고 있는 조직 중 일부입니다.
공급망 탄력성에서 AI의 역할
AI 기술은 더 나은 데이터를 분석하고 가시성과 정확성을 높이는 데 사용될 때 공급망을 변화시키는 핵심 힘입니다. 따라서 이러한 시스템을 통해 자원 사용을 예측할 수 있게 되고 조직은 공급망의 위험을 관리하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
AI는 엄청난 효과가 목격되고 있는 분야 중 하나로 눈에 띈다. 이는 공급망 매핑을 쉽게 만드는 데 도움이 됩니다. 간접 공급자의 확산은 대부분의 기업에서 간과되며, 이 단계가 대부분의 혼란이 발생하는 단계입니다. AI 기반 지도와 다이어그램을 사용하여 기업은 직접 및 간접 계층으로 구성된 비즈니스의 전체 공급업체 커뮤니티를 빠르게 확인할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 투명성은 중단이 발생하기 전에 장애물을 예측하고 예방 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.
홍해 지역의 운송 중단으로 인해 운송이 장기간 지연되었고 결과적으로 가구부터 자동차까지 영향을 받는 많은 산업이 타격을 입었습니다. 세계적인 반도체 부족으로 인해 유명한 전기 자동차 회사인 Tesla가 베를린 인근 공장의 생산을 중단했지만 때로는 필요한 입력 재료의 배송이 길어져 현장이 장기간 폐쇄되는 경우도 있었습니다. AI 기반 매핑은 기업이 해당 부품의 세부 수준에 관계없이 지정학적 충돌에 취약한 공급망을 강조할 수 있는 도구입니다. AI 기반 모니터링 시스템은 국제 소스에서 지속적으로 데이터 세트를 업데이트하여 잠재적인 위험을 발견하고 예측할 수 있습니다. 심각도 및 경고 관리.
AI 모니터링을 통한 실시간 위험 dent
AI 기반 예측 모델은 예상할 수 있는 시스템 중단을 dent 하고 예측하는 데 유용한 옵션을 제공합니다. Resilinc의 EventWatchAI와 같은 예는 광범위한 양의 데이터를 분석하여 공급망의 파괴적인 요인에 대한 경고를 전 세계적으로 제공할 수 있습니다. 조기 경고 계층을 통해 조직은 초기 발생 후 중단을 쉽게 예측할 수 있습니다.
게다가 예측 AI 모델은 구매 주문을 모니터링하고 실시간으로 정확하게 상품을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 주문 지연 여부와 최근 상품 가격을 확인할 수 있다. 기업은 상품에 대한 세심한 관찰을 활용하여 향후 제품 부족과 새로운 공급 채널을 미리 예측할 수 있습니다.
AI는 특히 보안 조치를 제공하고 물류의 약점을 찾는 측면에서 구조에 옵니다. 이 혁신은 윤리적 우려 지역인 중국의 신장 위구르 자치구 XUAR과 같은 조건을 지적하면서 위험한 관행을 하는 공급업체의 운명이 암울할 것이라는 점을 지적하는 위험 점수입니다.
AI가 조사한 심층 공급업체 감사를 통해 정보 기술 및 운영 기술 시스템에 대한 위반이나 사이버 공격과 같은 분야의 취약점을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 공급업체와 기업이 힘을 합쳐 문제를 해결하거나, 위험이 여전히 높은 경우 기업이 이를 준수할 수 있도록 대체 소싱을 준비할 수 있는 방법이 있어야 합니다.
만병통치약이 아닌 예방적 접근
데이터의 역할은 일상적인 기능에서 더 많은 운영 기능으로 증가할 것이므로 SCRM 계획에 대한 예방 전략이 그 어느 때보다 필요합니다. 오늘날 사이버 공격은 대만의 반도체 산업에 나타난 일련의 복잡한 위협을 나타냅니다. 심각한 문제가 되기 전에 defi 을 해결하는 행위는 기업이 파괴적인 요인을 미리 처리하고 위험을 완전히 완화할 수 있기 때문에 유용합니다.
인공지능은 공급망 내 위험 관리에서 구세주 역할을 하고 있으며 조직이 더욱 유연하고 tron 해질 수 있도록 지원합니다. 공급망 위험 관리에서 AI의 유익한 효과를 얻으려면 기업은 다중 계층 매핑과 AI가 장착된 연중무휴 위험 모니터링을 포함하는 도구에 투자해야 합니다. 이러한 방식으로 위협, 약점 및 부적절한 처리를 dent 하는 데 효과적으로 만들 수 있으므로 향후 중단이 발생하는 경우에도 공급망 탄력성을 항상 향상시킬 수 있습니다.
이 기사는 원래 Supply Chain World
