【他山之石】AI应用系列报导之三供应链韧性与事件管理

主要观点总结

本文主要讨论现代供应链管理中的关键问题和挑战，包括供应链事件管理、供应链风险成因、供应链韧性强化和节能减排等议题。通过不同的案例分析，文章展示了如何利用AI、IoT等技术提升供应链管理的效率和韧性，并强调了数据在供应链管理中的重要性。

关键观点总结

关键观点1: 供应链事件管理

供应链事件如自然灾害、罢工等会影响供应链的正常运作。现代供应链需要能够预知这些干扰，并将商业决策建立在可靠的智慧资料分析基础上。图A搭配供应链电子地图，可以让我们很快地进行整体供应链冲击评估，这也是现今主要的供应链事件管理的基本逻辑。

关键观点2: 供应链风险成因

供应链风险主要有三大成因，分别是供应链网络设计、物流运输，以及供应链节点所在的地理区域。其中，供应链网络设计需要平衡供应商数量与管理难度，物流运输过程中面临诸多意外，地理区域因素如极端气候和战争等也会对供应链造成影响。

关键观点3: 供应链韧性强化与节能减排

强化供应链韧性和节能减排是企业追求的目标，但这两个议题往往相互矛盾。例如，节能减排可能需要拼车并车提升装载效率，而提高运输韧性则需要分散货物装载以避免单一车辆故障。通过AI、IoT等技术，可以更有效地进行灾害管控与应对，降低损失。

关键观点4: AI在供应链管理中的应用

AI在供应链管理中的应用日益广泛，包括自动搜集信息、转译成标准格式讯息，以及通过模型分析影响时间和范围等。AI三要素是硬件、模型和数据，其中数据需要长久保存和多面向搜集。搜集庞大资料不仅可训练出更好的AI模型，也可用于评估供应链事件影响，以缓解事件的冲击。