企业正在寻求人工智能和机器学习来提高供应链效率。他们的目标是获得完全的可视性，以建立冗余供应商，消除常见的瓶颈，并最终避免延误。根据一位 报告 麦肯锡报告称，人工智能供应链管理已帮助早期采用者将物流成本降低了 。更棒的是，库存水平提高了 ，服务水平提高了 。
其他企业也开始关注这一趋势。三菱重工的 年 玻利维亚电话号码数据 年度报告显示， 的供应链和制造业领导者计划在未来五年内使用人工智能，而目前这一比例仅为 。这是一个巨大的增长，但供应链人工智能在很大程度上仍处于起步阶段，因此没有太多案例研究来证明或反驳其有效性。
敏捷性和弹性取决于深度分析
尽管人工智能和自动化前景光明，但企业不能将希望仅仅寄托在一项创新上，尤其是一项仍在完善的创新。即使可以，如果制造商仍然无法获得完成组装所需的零件，人工智能也无济于事。人才短缺问题也是如此，尽管许多组织希望自动化至少能解决其中的一些问题。在这两种情况下，他们都希望软件能发挥比以往更大的作用，帮助推动业务向前发展。
这些努力正在引领企业走上智能决策之路，但仍有工作要做。随着新技术的发展以满足我们不断变化的需求，自动化和深度分析方面的创新对于任何希望建立更敏捷、更具弹性的供应链的企业来说都至关重要。