这可以显著改善需求预测、库存管理和生产计划。例如，沃尔玛正在使用人工智能预测需求并优化 的库存，预计每年可节省超过 器学习算法还可以随着处理更多数据而不断改进。这种“自我学习”能力使人工智能系统能够高度适应供应链环境的变化。 在物流领域，人工智能和机器学习可以优化分销网络、运输路线和运输计划，以提高效率并降低成本。 例如，亚马逊正在使用人工智能优化其送货卡车的路
线，每年减少 万英里的
行驶里程（Bose，2018 年）。人、天气数据和其他变量，以实时动态调整 澳洲华人 路线和人员配置。这可以最大限度地减少延迟交货和错过最后期限的情况。 此外，人工智能仓库机器人也越来越受欢迎。这些机器人可以高效地挑选、包装和分类库存，并且错误率极低（McCrea，2019 可以改变供应链规划、预测、物流和风险管理。通过分析整个供应链中的大量数据，人工年）。 当发生中断时，人工智能的模式识别功能可以帮助供应链经理预测潜在影响并主动
降低风险。通过分析新
闻报道、社交数据和全球事件，人工智能可以提供潜在供应商故障、运输中断、劳工骚乱、贸易纠纷甚至地缘政治冲突的早期预警信号（德勤，2020 年）。这为组织制定应急计划提供了宝贵的时间。 机器学习算法还可以使用各种中断 的印度顶级初创公司名单中排名第 场景进行模拟，以确定最有效的响应策略。总体而言，人工智能的快速预测洞察力对于建立供应链弹性至关重要。 然而，充分利用人工智能和机器学习仍面临
诸多挑战。训练人工
智能模型需要大量高质量数据。许多组织将需要整合孤立的数据源、清理数据并投资分析由于涉及敏感数据，因此还存在网络安全风险。人工智能的道德风险也必须谨慎管理。在全面部署之前，进行广泛的测 adb 目录 试对于确保人工智能能够按预期运行至关重要。 变革管理问题也会出现，因为工人可能担心被人工智能取代。关于人工智能如何增强人类能力的适当培训和沟通将非常重要。 总之，人工智能和机器学习具有巨大的颠覆性潜力，可以增强决策能力、优化运营并增强全球供应链的弹性。为了利用这些新兴的供应链技术，组织必须投资于集
