能夠幫助企業編排如何在全球范圍內運輸貨物的技術正大放異彩。在冠狀病毒大流行之后，為了解決零部件和產品的短缺，企業開始求助于機器學習和其他的數據處理技術，以幫助解決供應鏈的障礙。
沒錯，企業在9-11事件和金融危機所引發的混亂中都采取了行動，但面對冠狀病毒的大流行，它們卻沒有任何準備，這導致了從清潔產品、衛生紙到醫療設備(如用于治療新冠病毒感染者至關重要的呼吸機)的短缺。
塔塔咨詢服務公司負責供應鏈轉型的全球主管Matt Lekstutis在7月份對100名高管進行了調查，他說，在100名供應鏈高管中，30%的人表示，他們公司的市場份額在疫情爆發期間下降了，而30%的人表示市場份額有所上升。“我們所認為的供應鏈的物理定律已經被中止了。”Lekstutis告訴記者。
依賴歷史平均值和趨勢來校準供求關系的組織現在看到了他們的數據模型正在漂移。為了重回正軌，企業正在采用圖形數據庫和機器學習等技術來重新調整銷售預測，預測和避免機器故障，并使其供應鏈能夠更加靈活和快速。
汽車公司使用圖形分析來繪制路徑
捷豹路虎就是這樣一個利用分析來幫助緩解其銷售預測中斷的組織。生產同名路虎和路虎攬勝越野車的捷豹路虎通常需要依賴提前幾年發布的預測，以便為數百家供應商提供制造零件的準備時間。除了幫助捷豹路虎估算需求之外，這些預測還確保了它能夠承諾購買的最低數量的零部件。
但是，捷豹路虎的數據與分析總監Harry Powell表示，COVID-19疫情迫使捷豹路虎取消了銷售預測。Powell告訴了他的商業同行，考慮到供應商是否能夠生產汽車制造商所需要的3萬多個零件，公司必須更加靈活地平衡供應和需求。
為了對其供應鏈進行更及時的分析，捷豹路虎正在利用圖形數據庫軟件來關聯數據，并識別多個復雜數據源之間的實體關系，包括預測供應鏈數據、零部件數據和汽車配置數據。圖形分析可以幫助數據科學家發現數據中的未知關系和連接，而這些關系和連接使用查詢關系數據庫系統的傳統分析技術是不容易發現的。
該軟件來自初創公司TigerGraph，它可以跨越不同的系統來查詢數據，包括大型機、ERP和制造應用程序。在這項任務中，捷豹路虎在一個相當于23個關系數據庫表的圖形中組合了12個數據源，這幫助捷豹路虎在數據中建立了以前無法建立的連接，例如，了解目前能夠用手中的部件來構建什么。與使用關系系統連接數據所需的幾周時間相比，這種分析只需要45分鐘，Powell說。該分析有助于捷豹路虎避免供應商因未能滿足最低購買量規定而收取的數百萬美元的費用。
機器學習幫助牙膏制造商從機器中挖掘出更多的價值
隨著疫情的蔓延，人們購買了大量的個人護理產品，高露潔棕欖使用了機器學習軟件來確保其牙膏產品能夠進入零售貨架。該軟件由Augury公司開發，它能夠利用藍牙無線傳感器對2000臺高露潔用來制造牙膏管和其他產品的機器進行監控，以消除生產線故障，高露潔全球工程總監Warren Pruitt表示，這些故障可能會導致公司因停工而損失數千美元。
例如，機器學習軟件在檢測到高露潔的一個鋼管生產商的驅動電機溫度升高后，就會向生產團隊發出警報。該團隊發現了電機水冷系統的一個問題，并解決了這個問題，防止了驅動器出現故障，而這原本可能會導致管子生產線的停止運行。Pruitt估計，這項工作為公司節省了192個小時的停機時間，并生產280萬支牙膏，另外還節省了1.2萬美元的新馬達和2.7萬美元的可變轉換成本。在另一個案例中，該軟件提醒工人，液體機器的一個變速箱出現了結構和操作問題，這會使其面臨很高的故障風險。于是這個團隊訂購了一個替換的變速箱并把它換了進去。
“與預定的設備常規檢查不同，這種數字化的方法可以及早診斷出問題，進而快速修復并盡量減少停機時間，”Pruitt補充說，這就類似于戴著葡萄糖監測儀，而不是等到醫生來了才發現你的血糖不平衡。Pruitt說，雖然高露潔可能已經能夠建立類似的技術，但要建立這樣一個平臺“需要我們花費數年的時間，即使是在得到批準聘用了數據科學家和工程師的情況下”。
Pruitt說，在流感大流行導致了需求激增之際，這些技術幫助高露潔提高了產量。他還補充稱，這一成功促使高露潔在其全球供應鏈上推出了Augury，包括其Hill品牌的寵物食品，以及在印度和中國的制造工廠。Pruitt預計，隨著時間的推移，該公司將把Augury軟件與高露潔生產工廠的數字雙胞胎結合起來，以幫助確定其產品配方將在哪些設施中蓬勃發展。
最重要的
捷豹路虎和高露潔的技術部署說明了全球組織是如何走在顛覆性的鋼絲繩上的。關鍵在于如何使用機器學習、物聯網和分析來消除限制大多數供應鏈的數據延遲，以幫助組織了解何時應該擴大生產，TCS的Lekstutis說。
“我們越早知道一些事情，我們就越有機會做出正確的供應鏈反應，”Lekstutis說。“這為供應鏈提供了巨大的機會，使其更具彈性和靈活性，這是一種保持競爭優勢的方法。”
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