過去幾年，所有行業(yè)的供應(yīng)鏈高管都在開發(fā)數(shù)字化戰(zhàn)略。他們積極采用集成技術(shù)，包括基于移動、協(xié)作和云平臺技術(shù)上的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。他們不斷在以更快的速度將預(yù)測性分析應(yīng)用到所有供應(yīng)鏈流程中，包括資產(chǎn)、庫存、車隊(duì)和能源管理流程。他們還積極利用機(jī)器人和無人機(jī)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)字制造、客戶服務(wù)和配送自動化。
　　在當(dāng)今這個(gè)認(rèn)知時(shí)代，這些數(shù)字化運(yùn)營實(shí)踐在人工智能（AI）的作用下不斷得到加強(qiáng)。當(dāng)與高級自動化、思考與學(xué)習(xí)功能相結(jié)合時(shí)，供應(yīng)鏈可以得到訓(xùn)練，進(jìn)而增強(qiáng)人類決策能力，將卓越運(yùn)營提高至全新水平。

未來已來

　　
　　科幻電影和文學(xué)作品中描繪的未來場景已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，現(xiàn)在機(jī)器人不斷推動學(xué)習(xí)型供應(yīng)鏈實(shí)現(xiàn)自動化和物聯(lián)化。新一波技術(shù)浪潮-人工智能（AI）能夠理解來自大量設(shè)備和云應(yīng)用的海量運(yùn)營數(shù)據(jù)流。這一技術(shù)還應(yīng)用高等數(shù)學(xué)，創(chuàng)造出具有適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力的產(chǎn)品、流程和系統(tǒng)。
　　2010年，我們就預(yù)見了這些飛躍發(fā)展，當(dāng)時(shí)我們將其稱之為未來的智慧供應(yīng)鏈。我們預(yù)言，智慧供應(yīng)鏈需要具備以下特征：
　　物聯(lián)化。過去由人類創(chuàng)造的信息將會越來越多地由機(jī)器生成-傳感器、RFID標(biāo)簽、計(jì)量器、執(zhí)行器、GPS等等。庫存將能自動盤點(diǎn)。集裝箱可以自行檢測其內(nèi)部的貨物。如果托盤被送至錯(cuò)誤的地方，則會自動報(bào)告。
　　互聯(lián)化。整個(gè)供應(yīng)鏈將連為一體-不僅僅包括一般意義上的客戶、供應(yīng)商和IT系統(tǒng)，還包括用于監(jiān)視供應(yīng)鏈的部件、產(chǎn)品和其他智能工具。這種廣泛的互聯(lián)互通將支持全球供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)協(xié)同規(guī)劃和決策。
　　智能化。供應(yīng)鏈決策也將變得更加智能。高級分析和建模技術(shù)將幫助決策者更好地分析一系列極其復(fù)雜多變的風(fēng)險(xiǎn)和制約因素，以評估各種備選方案。智能系統(tǒng)甚至可以自動制定決策-提高響應(yīng)速度，減少人為干預(yù)。“短短不到十年時(shí)間，我們的預(yù)言就已成真。
　　自適應(yīng)機(jī)器人能夠根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備信息以及海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采取行動，以進(jìn)行學(xué)習(xí)和自主決策。自然語言處理（NLP）工具可以理解人類的語言，并就此作出回應(yīng)。預(yù)測性分析可以應(yīng)用于需求響應(yīng)、庫存和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、預(yù)防性維護(hù)和數(shù)字制造。搜索和模式識別算法-不僅能進(jìn)行預(yù)測，還能劃分層次-分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，幫助供應(yīng)鏈對不斷增多的機(jī)器生成的信息做出響應(yīng)，從而提供即時(shí)的可視性和透明度。
　　UPS前工程、戰(zhàn)略和供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)高級副總裁BobStoffel說：“我們談及供應(yīng)鏈可視性時(shí)，并不僅僅是指您自己的供應(yīng)鏈的可視性。還包括合作伙伴中的可視性，這才能更密切地針對客戶的需求協(xié)同決策。這既是一種科學(xué)（如管理技術(shù)），也是一門藝術(shù)（如利用信息和指標(biāo)來獲得競爭優(yōu)勢）。”

　　人工智能成為供應(yīng)鏈創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的必備要素。46%的供應(yīng)鏈高管預(yù)計(jì)，人工智能、認(rèn)知計(jì)算和云應(yīng)用將成為他們未來三年在數(shù)字化運(yùn)營方面的投資重點(diǎn)。
　　為了更好地了解人工智能和認(rèn)知計(jì)算解決方案對供應(yīng)鏈和運(yùn)營的影響，我們對各行各業(yè)和不同地區(qū)的運(yùn)營高管進(jìn)行了調(diào)查。我們采訪了超過1,600位首席運(yùn)營官（COO）、首席供應(yīng)鏈官（CSCO）以及產(chǎn)品開發(fā)高管、采購高管和生產(chǎn)制造高管，了解他們當(dāng)前對于人工智能、認(rèn)知計(jì)算、優(yōu)先任務(wù)的看法以及他們預(yù)期實(shí)現(xiàn)的價(jià)值。
　　我們的研究表明，COO和CSCO們正在積極重塑業(yè)務(wù)模式、戰(zhàn)略和技術(shù)能力。他們堅(jiān)定地協(xié)助CEO確定敏捷的業(yè)務(wù)模式，并與CMO開展合作以支持營銷戰(zhàn)略，同時(shí)還大力投資和積極探索優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營的新方法。
　　■超過一半的業(yè)績出眾企業(yè)的受訪供應(yīng)鏈高管表示他們未來三年將重點(diǎn)投資認(rèn)知計(jì)算或云計(jì)算
　　■86% 業(yè)績出眾企業(yè)的受訪供應(yīng)鏈高管表示認(rèn)知計(jì)算將會轉(zhuǎn)變他們的需求規(guī)劃和預(yù)測能力
　　■92% 業(yè)績出眾企業(yè)的生產(chǎn)制造高管表示人工智能和認(rèn)知計(jì)算將提升他們在生產(chǎn)規(guī)劃方面的表現(xiàn)
　　開拓性企業(yè)正在將這些人工智能和認(rèn)知技術(shù)應(yīng)用到他們的產(chǎn)品和日常運(yùn)營當(dāng)中。一些企業(yè)已經(jīng)迎來美好未來；而另一些則剛剛踏上這一征程。

　　供應(yīng)鏈與人工智能天生一對

　　根據(jù)我們的全球研究數(shù)據(jù)，我們甄別出700多家業(yè)績出眾的企業(yè)（占樣本總量的12%)，并且它們的財(cái)務(wù)業(yè)績優(yōu)于其他企業(yè)。這些企業(yè)分布在多個(gè)行業(yè)，過去三年的年度收入增長和利潤增長均在5%以上。我們根據(jù)效力和效率對公共部門企業(yè)進(jìn)行了排名。
　　88%業(yè)績出眾企業(yè)的高管指出，人工智能是行業(yè)的大勢所趨。在這些受訪者中，足足有95%的業(yè)績出眾企業(yè)將人工智能視為他們創(chuàng)新成功的核心要素。

　　COO和CSCO們寄希望于人工智能和認(rèn)知計(jì)算，來解決他們許多的端到端供應(yīng)鏈流程挑戰(zhàn)，而財(cái)務(wù)業(yè)績出眾的企業(yè)對人工智能的投資力度更大。這些技術(shù)的最常見應(yīng)用場景就是用于從供應(yīng)到生產(chǎn)到客戶供給過程中的材料質(zhì)量、預(yù)防性維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管理工作。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸發(fā)展成為運(yùn)營技術(shù)產(chǎn)品組合中的主流。新產(chǎn)品的基線預(yù)測有助于確定新產(chǎn)品上市和營銷計(jì)劃。當(dāng)用于檢測需求信號時(shí)，人工智能可以確定多變的需求行為，優(yōu)化庫存水平和補(bǔ)貨計(jì)劃，支持實(shí)現(xiàn)連續(xù)循環(huán)的產(chǎn)品生命周期管理。
　　最后一個(gè)協(xié)同決策流程是銷售和運(yùn)營規(guī)劃。企業(yè)可以將人工智能應(yīng)用于銷售和運(yùn)營規(guī)劃以及其他大量供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)池，以管理需求波動、供應(yīng)約束、生產(chǎn)安排以及動態(tài)配送問題。人工智能可以通過分配資源、調(diào)派人力和安排流程，增進(jìn)人類互動。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)功能利用算法處理海量運(yùn)營數(shù)據(jù)源，發(fā)掘相關(guān)洞察，跟蹤和預(yù)測供應(yīng)鏈中斷情況，幫助更深入地了解日常運(yùn)營狀況。這些功能還可以針對意外事件和運(yùn)輸中斷提出備選行動方案建議。結(jié)合天氣數(shù)據(jù)和運(yùn)營數(shù)據(jù)可以預(yù)測潛在問題，根據(jù)推薦的行動方案向運(yùn)輸和物流服務(wù)人員發(fā)送警報(bào)。
　　在生產(chǎn)制造方面，配置人工智能軟件的協(xié)作機(jī)器人可以“看見”他們的工作環(huán)境，在生產(chǎn)過程中以安全的方式在協(xié)同工作的人類周圍進(jìn)行移動。
　　在我們的研究中，我們針對以下三個(gè)不同復(fù)雜程度的供應(yīng)鏈領(lǐng)域應(yīng)用人工智能這一能力的優(yōu)先任務(wù)、計(jì)劃和目標(biāo)提出了一系列不同的問題。
　　■產(chǎn)品開發(fā)
　　■采購
　　■生產(chǎn)制造
　　優(yōu)先任務(wù)表示影響企業(yè)運(yùn)營狀況的業(yè)務(wù)和競爭挑戰(zhàn)以及最新趨勢。計(jì)劃即為企業(yè)正在開展以及未來三年打算開展的技術(shù)、流程和人員投資計(jì)劃。目標(biāo)表示側(cè)重于智能的那些措施，高管們對這些措施劃分優(yōu)先順序，旨在實(shí)現(xiàn)投資收益最大化。

　　未來發(fā)展：創(chuàng)新型產(chǎn)品開發(fā)

　　各行各業(yè)的高管們在適時(shí)向適當(dāng)?shù)目蛻艚桓哆m當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品問題上面臨著諸多挑戰(zhàn)。為了將創(chuàng)新產(chǎn)品推向市場，他們需要克服將各種新技術(shù)能力（比如物聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)和機(jī)器人）與企業(yè)云應(yīng)用結(jié)合起來的挑戰(zhàn)。許多產(chǎn)品研發(fā)高管正在嘗試將認(rèn)知計(jì)算能力嵌入到他們的產(chǎn)品和運(yùn)營當(dāng)中。認(rèn)知計(jì)算可以為產(chǎn)品研發(fā)、市場分析以及產(chǎn)品生產(chǎn)提供支持。
　　利用圖像處理模型識別疑難問題
　　專家們知道，需要久經(jīng)訓(xùn)練的銳利雙眼，才能找出移動電話塔頂端的問題所在。在幾百英尺高的高空，問題可能是電纜磨損，可能是支架的輕微腐蝕，也可能是許多潛在警報(bào)信號中的任意一個(gè)出現(xiàn)錯(cuò)誤。荷蘭某家無人機(jī)制造商將物聯(lián)網(wǎng)與認(rèn)知計(jì)算的結(jié)合視為開發(fā)塔頂檢測新功能的良機(jī)。該公司的新產(chǎn)品使用經(jīng)過訓(xùn)練的圖像處理模型，能夠識別出無人機(jī)機(jī)載照相機(jī)拍攝到的高清圖像中的異常。這些智能無人機(jī)有助于最大限度地減少高風(fēng)險(xiǎn)塔頂事故，降低成本，并提高服務(wù)可靠性。

　　未來發(fā)展：智能采購

　　首席采購官（CPO）關(guān)心的是如何維持全球供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的健康運(yùn)營，他們面臨著越來越大的監(jiān)管和安全風(fēng)險(xiǎn)壓力，同時(shí)還要轉(zhuǎn)變自身的運(yùn)營模式以實(shí)現(xiàn)收入增長。但是在他們的企業(yè)內(nèi)部，有大量數(shù)據(jù)埋沒在內(nèi)部合同和交易系統(tǒng)中；在外部，海量寶貴數(shù)據(jù)則掌握在監(jiān)管機(jī)構(gòu)手中，而這些數(shù)據(jù)可以用來獲取更深入的采購洞察。借助認(rèn)知計(jì)算功能來解析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（比如，新聞訂閱源和社交網(wǎng)絡(luò)），可以增加對供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評分和供應(yīng)商業(yè)績的了解。
　　CPO們表示，他們未來三年的三大技術(shù)投資重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)⑹钦J(rèn)知計(jì)算、云計(jì)算以及預(yù)測性數(shù)據(jù)分析。進(jìn)一步而言，超過三分之一的CPO將在此期間通過這些投資開展供應(yīng)鏈管理轉(zhuǎn)型。他們正在尋求利用“尋源到結(jié)算”流程安全實(shí)時(shí)地處理交易，同時(shí)提高預(yù)測性分析在全球庫存優(yōu)化方面的應(yīng)用水平。我們發(fā)現(xiàn)，對于許多行業(yè)，尤其是制造和配送行業(yè)，獲取有關(guān)采購和供給職能部門的可視性、洞察力和理解力非常關(guān)鍵。
　　這些投資的預(yù)期回報(bào)包括運(yùn)營效率提升、收入增長和運(yùn)營模式轉(zhuǎn)型。認(rèn)知技術(shù)可以提供所需要的全面可視性，幫助獲得有關(guān)供應(yīng)鏈中斷和風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)洞察。在理解能力得到提升之后，采購專業(yè)人員可以預(yù)測異常事件，提前布置計(jì)劃。事實(shí)上，40%的CPO預(yù)計(jì)，認(rèn)知計(jì)算將在風(fēng)險(xiǎn)緩解、費(fèi)用分析、全球物流和配送方面帶來更多價(jià)值。
　　認(rèn)知采購能力支持優(yōu)化供應(yīng)鏈
　　高效低成本的供應(yīng)鏈對于合同制造企業(yè)的重要性再怎么夸大都不過分。美國某家電子產(chǎn)品合同制造服務(wù)提供商明白，要推動采購專家更多地根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動制定決策，就需要利用智能方法對待所有供應(yīng)商-不單單是大型供應(yīng)商。這就意味著解決如下現(xiàn)實(shí)問題-采購人員沒有時(shí)間挖掘和分析有關(guān)成千上萬個(gè)小型供應(yīng)商關(guān)系的海量數(shù)據(jù)和定價(jià)詳細(xì)信息 - 與供應(yīng)商關(guān)系本身同樣重要。
　　所以該公司開發(fā)了一種人工智能解決方案，對所有供應(yīng)商關(guān)系進(jìn)行一站式細(xì)致管理。該解決方案將公司內(nèi)外部各種不同的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合起來，并將其進(jìn)行可視化處理，以幫助專家快速制定準(zhǔn)確的決策。通過獲得有關(guān)所有供應(yīng)商關(guān)系的相同細(xì)粒度的洞察，該公司將供應(yīng)鏈能力提升到了全新水平。

　　未來發(fā)展：學(xué)習(xí)型自動化制造

　　生產(chǎn)制造領(lǐng)域的高管正在致力于與產(chǎn)品開發(fā)同事攜手并進(jìn)，將創(chuàng)新產(chǎn)品推向市場，推動企業(yè)實(shí)現(xiàn)發(fā)展和盈利。他們迅速地實(shí)施基礎(chǔ)的物聯(lián)網(wǎng)和云技術(shù)，并大力利用自適應(yīng)機(jī)器人此類的自動化技術(shù)。現(xiàn)在，該行業(yè)正在積極采用新一代自動化創(chuàng)新技術(shù)-利用人工智能實(shí)時(shí)制定生產(chǎn)決策。
　　舉例來說，在汽車生產(chǎn)中，當(dāng)傳感器發(fā)現(xiàn)缺陷時(shí)，它會將數(shù)據(jù)反饋給云生產(chǎn)應(yīng)用，而該應(yīng)用則將立即請求將缺陷部件脫離生產(chǎn)線，并替換為已安排好的備用部件。
　　利用能夠與乘客交談的自動駕駛公交車填補(bǔ)公共交通領(lǐng)域的缺口
　　為了將自己的公共交通車輛擴(kuò)展到傳統(tǒng)公共交通服務(wù)水平低下的地區(qū)，該公司開發(fā)出了全新的隨需應(yīng)變車輛，可以與乘客談?wù)撃康牡亍⒋畛私ㄗh等等。借助協(xié)作設(shè)計(jì)，該制造商開發(fā)出了一款小型高效的車輛，可以自動駕駛并與乘客溝通。為了使這款車輛充滿“活力”，該公司集成了三十多個(gè)機(jī)載傳感器。該物聯(lián)網(wǎng)解決方案可以理解和響應(yīng)來自這些傳感器的海量數(shù)據(jù)，并在運(yùn)行期間將信息反饋給這些車輛。乘客可以通過手機(jī)應(yīng)用提出服務(wù)請求，還能夠直接與車輛對話。在車輛探索最佳路線選擇、提供有關(guān)當(dāng)?shù)鼐包c(diǎn)的建議以及了解每位乘客的喜好時(shí)，乘客的溝通內(nèi)容可以變成導(dǎo)航?jīng)Q策和對話互動。

　　人工智能和認(rèn)知計(jì)算支撐未來自動化技術(shù)發(fā)展

　　隨著自動化技術(shù)受到COO和CSCO越來越多的關(guān)注和投資，人工智能和認(rèn)知計(jì)算旅程也隨之向前推進(jìn)。自動化技術(shù)包括軟件機(jī)器人，比如應(yīng)用編程接口(API)、算法以及機(jī)械機(jī)器人。最新成果是自適應(yīng)機(jī)器人-與認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)的智能機(jī)器-可以用于幫助打造個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，改善運(yùn)營，降低成本并提高效率。

　　當(dāng)與更加強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)相結(jié)合時(shí)，自適應(yīng)機(jī)器人可以從其他互聯(lián)設(shè)備中學(xué)習(xí)，定期改進(jìn)自己的行動。為了改革供應(yīng)鏈，財(cái)務(wù)業(yè)績出眾的企業(yè)不斷加大對基礎(chǔ)技術(shù)的投資力度，同時(shí)繼續(xù)投資自動化技術(shù)。
　　認(rèn)知服務(wù)支持解放雙手、解放生產(chǎn)力
　　德國某家高級耳機(jī)制造商看到了一個(gè)可以同時(shí)提升自身消費(fèi)產(chǎn)品和提高工人生產(chǎn)力的機(jī)會。該公司將來自認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)平臺的服務(wù)整合到新產(chǎn)品中，支持工人利用簡單的口頭命令召集復(fù)雜信息，進(jìn)行有針對性的溝通，幫助他們完成棘手的任務(wù)。這項(xiàng)技術(shù)支持無需人工干預(yù)的溝通，幫助工人在獲得所需技術(shù)和學(xué)習(xí)信息的同時(shí)維持生產(chǎn)效率水平。

　　認(rèn)知計(jì)算大大助力數(shù)字化運(yùn)營

　　人工智能和認(rèn)知計(jì)算在不同程度上提高了供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的管理水平。在當(dāng)前的應(yīng)用場景中，最為顯眼的當(dāng)屬自動化技術(shù)在事件和緊急響應(yīng)、資產(chǎn)管理和全球網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用-所有這些都是為了實(shí)現(xiàn)積極主動的預(yù)測性響應(yīng)能力。但是在不久的將來，運(yùn)營高管會制定一系列重大計(jì)劃，以全面轉(zhuǎn)變他們在需求、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理以及客戶體驗(yàn)方面的能力，這也驗(yàn)證了未來事業(yè)要以客戶為中心的觀點(diǎn)。
　　以上各種成功案例證明了應(yīng)用人工智能來進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)設(shè)備和運(yùn)營流程自動化可以帶來的潛在價(jià)值和創(chuàng)新機(jī)會。簡而言之，開拓型領(lǐng)導(dǎo)者正在打造更加智慧的運(yùn)營，以期實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：
　　■增加收入，打入新市場
　　■提高運(yùn)營效率和敏捷性
　　■提高創(chuàng)新能力，獲得競爭優(yōu)勢
　　過去幾十年間，我們已經(jīng)將供應(yīng)鏈流程從“感知和響應(yīng)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤邦A(yù)測和行動”模式。現(xiàn)在，供應(yīng)鏈具備了感知、理解、響應(yīng)和學(xué)習(xí)能力。人工智能是新一代供應(yīng)鏈管理工具，將支持實(shí)現(xiàn)無與倫比的卓越運(yùn)營。

　　認(rèn)知供應(yīng)鏈旅程

　　實(shí)現(xiàn)成功的認(rèn)知型或?qū)W習(xí)型供應(yīng)鏈之路似乎很漫長，乍一想會令人灰心氣餒。這個(gè)旅程與大多數(shù)旅程一樣，必須進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃，根據(jù)路線圖執(zhí)行計(jì)劃，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)價(jià)值。通過與全球各個(gè)行業(yè)成功實(shí)現(xiàn)數(shù)字化變革的企業(yè)開展合作，并對他們的變革之路進(jìn)行調(diào)查，我們制定了一套行動方案。
　　未來展望
　　根據(jù)財(cái)務(wù)業(yè)績出眾的企業(yè)和最高運(yùn)營高管的描述，我們了解到將業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與運(yùn)營模式整合起來有多么重要。但是許多企業(yè)缺乏有關(guān)數(shù)字化運(yùn)營的清晰戰(zhàn)略愿景和計(jì)劃。我們的分析表明，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)實(shí)力強(qiáng)大的企業(yè)都會遵循轉(zhuǎn)型路線圖。
　　該路線圖應(yīng)該包括一個(gè)包含諸多創(chuàng)新和啟動項(xiàng)目的計(jì)劃。想象一下，研討會利用設(shè)計(jì)思維，通過頭腦風(fēng)暴會議和可視化的運(yùn)營用例，了解消費(fèi)者、客戶和同事。此外，還要確保這些措施與目標(biāo)運(yùn)營模式和生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略保持一致。
　　運(yùn)用人工智能的供應(yīng)鏈用例示例可能包括：
　　■可承諾量：利用實(shí)時(shí)客戶需求和環(huán)境數(shù)據(jù)，更好地協(xié)調(diào)承諾日期、實(shí)際日期與要求日期的一致性。
　　■上架策略：結(jié)合互聯(lián)化材料處置機(jī)器數(shù)據(jù)、空間和位置數(shù)據(jù)以及現(xiàn)有的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，優(yōu)化庫存儲備規(guī)則和策略。
　　■生產(chǎn)路線確定：利用機(jī)器數(shù)據(jù)、能源消耗、客戶細(xì)分、需求和銷售活動數(shù)據(jù)，加強(qiáng)先進(jìn)流程控制(APC)，從而排列和安排生產(chǎn)流程和路線，并在必要時(shí)快速響應(yīng)市場變化。
　　■安全庫存規(guī)劃：利用來自供應(yīng)商和客戶的其他獨(dú)立系統(tǒng)信息，更加細(xì)致地優(yōu)化安全庫存水平。
　　利用敏捷開發(fā)方法，根據(jù)用例創(chuàng)建原型。提高能力，繼續(xù)構(gòu)建和部署企業(yè)云應(yīng)用支持的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和運(yùn)營控制設(shè)備，以便獲得實(shí)時(shí)洞察。清晰闡述影響和業(yè)務(wù)用例。此外，還要開發(fā)記分卡，以監(jiān)視原型實(shí)施過程。

　　了解您的數(shù)據(jù)

　　數(shù)據(jù)-一切始于數(shù)據(jù)。制定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，鎖定需要的數(shù)據(jù)，解決用例中確定的運(yùn)營問題。確定合適的數(shù)據(jù)集以解決挑戰(zhàn)。我們根據(jù)不同職位的高管們的回答了解了哪些是最重要的數(shù)據(jù)集。
　　現(xiàn)在，天氣以及其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以得到自動分析，以提供深刻洞察，甚至是行動方案。舉例來說，英國某家建筑管理公司利用認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)解決方案，幫助客戶預(yù)測天氣情況，遠(yuǎn)程調(diào)整他們的建筑系統(tǒng)，將采暖成本降低達(dá)50%，實(shí)地考察次數(shù)減少90%。

　　培養(yǎng)人工智能技能

　　這項(xiàng)工作本質(zhì)上具有多變性，數(shù)字化技術(shù)與此有重大關(guān)系。企業(yè)和機(jī)構(gòu)將需要具備數(shù)字問題解決技能的員工，提高績效水平和創(chuàng)新能力，以推動在競爭激烈市場中實(shí)現(xiàn)發(fā)展、增長和成功。基礎(chǔ)計(jì)算技術(shù)和數(shù)學(xué)背景構(gòu)成大部分人工智能方案的基礎(chǔ)。常用的知識和技能集包括：
　　■不同水平的數(shù)學(xué)知識，包括概率、統(tǒng)計(jì)、代數(shù)、微積分、邏輯和算法
　　■貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或圖形建模，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　■物理學(xué)、工程學(xué)和機(jī)器人學(xué)
　　■計(jì)算機(jī)科學(xué)、編程語言和編碼
　　■認(rèn)知科學(xué)理論
　　此外，了解數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工程之間的不同也非常重要。數(shù)據(jù)分析通常側(cè)重于傳播-圖表、模式和視覺效果-將這些呈現(xiàn)給人類，以獲取切實(shí)可行的洞察。而機(jī)器學(xué)習(xí)工程帶來的最終結(jié)果是高效運(yùn)行的軟件，受眾通常是其他軟件組件，可以自動運(yùn)行，最大程度減少或無需人為干預(yù)。切實(shí)可行的情報(bào)可以轉(zhuǎn)變?yōu)橛蓹C(jī)器制定的決策，同時(shí)這些機(jī)器會影響產(chǎn)品或服務(wù)的性能。
　　本文中的許多公司表示，他們通過與認(rèn)知能力中心進(jìn)行互動(CCoC)，幫助樹立意識，培養(yǎng)技能，構(gòu)建最佳實(shí)踐并制定溝通計(jì)劃，從而更加高效地部署他們的人工智能和認(rèn)知項(xiàng)目。認(rèn)知能力中心是企業(yè)中的共享服務(wù)部門，能夠提供有關(guān)認(rèn)知技術(shù)和認(rèn)知應(yīng)用的專業(yè)知識。其終極目標(biāo)是支持路線圖，傳達(dá)人工智能和認(rèn)知議程，推動實(shí)現(xiàn)更卓越的供應(yīng)鏈。