供应链如何恢复其弹性
这场大流行给供应链带来了前所未有的压力，表明需要新的技术和战略来克服瓶颈。
发货延误和材料短缺继续成为头条新闻，因为世界各地的制造商都在努力满足消费者对从汽车零部件到药品的各种需求。
新冠肺炎暴露出供应链明显缺乏敏捷性，如果不加以遏制，将破坏经济复苏，并将生命置于危险之中。
在2020年前，许多人会将美国供应链描述为具有弹性。然而，在过去的18个月里，清单上又增加了一组不那么令人满意的形容词，如脆弱、无弹性、脆弱和脆弱。虽然对重症监护药物的需求激增，但制造商缺乏必要的洞察力，无法应对导致供应链瘫痪的网站关闭和受损的运输路线。
商业智能：在数据故事中发现更好的供应链弹性
从历史上看，数据计划之所以步履蹒跚，是因为科学家在提出可操作的结论之前，必须通读和破译大量的电子表格和报告。如果不能获得实时、可操作的情报，决策者就会陷入困境，等待分析师解释他们的发现。
像这样的瓶颈阻碍了敏捷性，使其无法及时适应不可预见的事件，从而牺牲了生产力和效率。
在混合工作环境中，不同地点的利益相关者需要自助访问分析，以促进客户需求的那种快速问题解决，尤其是在等待救命药物和其他高优先级发货时。商业智能(BI)仪表板可作为服务访问，正迅速成为依赖实时数据智能生存的企业的首选工具。
制药制造商、物流和分销公司正在通过使用自然语言生成(NLG)等人工智能来增强BI仪表板，以加强其供应链。NLG技术通过“叙述”BI仪表板中的所有底层数据来增强数据可视化。
Arria NLG等公司将无代码NLG插件嵌入到BI仪表板中，加快了数据理解和明智的决策。
根据Gartner的预测，到2023年，全球500强企业中将有90%的公司将分析治理融合为更广泛的数据和分析治理举措。同样，到2025年，数据故事将成为使用分析的最广泛方式，75%的故事将使用增强分析技术自动生成。
以日常用语呈现的分析扩展了对所有业务线的数据理解。这不仅让供应链和物流公司更好地了解他们的数据，还使更多可操作的见解变得更可用速战速决面向更广泛的决策者，而不仅仅是数据科学家。
数据讲故事以通俗易懂的英语向分销和履行经理传达实时的见解，以对照产能承诺每天的负载，例如，揭示需求持续超过承诺产能的领域。此外，数据的民主化使公司能够更快、更知情地做出决策，并知道正在发生什么、可能会发生什么以及下一步要做什么。
基于云的自助式分析也是人工智能采用的一个重要里程碑，其核心是数据驱动的解决方案。
正如我们在新冠肺炎疫苗接种的早期阶段看到的那样，制造商和治疗中心没有做好充分准备来管理寻求接种疫苗的人潮。领导团队需要运营的实时可见性，以协调生产地点、配送中心和物流。
透明度是应对可能影响供需并导致药品短缺的意外事件的关键。为了迅速从洞察转变为行动，制药供应链--从制造商到分销商和交付--必须能够随时获得同样的实时、可操作的情报。
增强分析可在不牺牲工作效率的情况下为Pivot提供答案。这种适应性和灵活性是敏捷性和供应链韧性的基石。
根据贝恩的说法，将灵活性和冗余性整合到整个价值链中并提高可见性的制药公司将处于最有利的地位，能够预测链中断并迅速做出反应。有弹性的供应链增强了整个组织和制造现场的问题解决能力，使当地组织能够做出决策，防止业务连续性中断。
简单地说，他们越早提醒运营商他们需要更多的运力，他们就越能更好地填补缺口。
结束语
供应链的弹性对于驾驭未来十年日益动荡的市场至关重要。增强分析结合了商业智能和自然语言人工智能，使供应链能够提供数据驱动的、可操作的智能，以防止制造和发货延迟，这可能会产生生死存亡的影响。
供应链和物流公司不需要收集更多数据来实现更好的弹性。他们只需要一种方法来更快地从他们的数据中提取、处理和传达洞察力，这样他们就可以更快地做出反应。
商业智能和增强分析可以使这一目标成为现实。
