解决供应链中断归结于数学
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-24
反应活跃他们可以实时感知中断，并通过找出根本原因并动态重新分配资源来快速有效地做出响应，从而缩短了恢复时间，积极主动的，他们可以分析供应链风险并预测潜在的中断，这是数学优化如何驱动的被动和主动决策并解决供应链中断的方式。
三部分模型
每个数学优化应用程序基本上都由两个元素组成，一个求解器（一个基于算法的问题解决引擎）和一个模型（现实世界操作环境的表示形式或数字孪生模型，具有所有的复杂性和挑战性）该模型可以封装供应链的特定元素（例如供应商，生产，物流和仓库运营），或者可以包含整个端到端网络。
每个模型包括三个部分：
决策变量。在整个供应链的各个方面做出的决策；
约束条件。必须遵守的业务规则；
商业目标。许多（并且经常是相互冲突的）业务目标，例如小化成本和库存水平，或化资源利用率，按时交付性能和客户满意度。
当发生中断时，由于数学优化应用程序是基于可理解和体现实际供应链行为的模型而建立的，因此用户可以实现：
能见度。立即识别中断源，例如容量瓶颈和供需突然波动；
灵活性。通过进行调整甚至添加新的约束条件，决策变量和业务目标来修改模型，以反映整个供应链中的当前运营状况；
敏捷。动态自动地优化计划和时间表，并确定解决方案，以尽快，有效地解决故障。
借助数学优化应用程序，公司可以维持实时可视性并控制端到端网络，以便在出现中断时，他们可以轻松查明根本原因，并迅速采取必要步骤进行补救并保持业务连续性。
“持续智能”
机器学习（可能是AI著名的方面）依赖于历史数据。相比之下，数学优化将利用的可用数据来提供实时的规范分析，在整个供应链网络中提供“连续智能”，当严重的供应链中断发生时，就像在COVID-19大流行期间一样，公司无法依靠过去的数据来应对的财务和运营挑战，因为它们利用的可用数据和模型来捕获整个运营网络中的当前状况，所以数学优化应用程序能够自动生成针对当今供应链问题的解决方案，并实现持续的智能和的决策。
探索风险
处理供应链中断的重要部分是评估风险，规划并为未来做好准备。借助数学优化的情景分析功能，公司可以探索各种供应，需求，库存，容量，宏观经济，地缘政治和其他假设情景，并评估其对业务的潜在影响，发现潜在风险，并评估风险风险，以及在自然灾害，生产或运输中断等情况下的恢复时间，解锁的机会，降低风险并推动改善供应链的弹性，通过重新分配资源或重新配置供应链，数学优化的情景分析功能使公司能够通过在多个领域（包括资本投资，供应商选择，产能和库存计划以及生产和仓库设施的位置）做出主动的战略决策，从而使供应链与未来中断的影响隔离开来。
我们经历了的供应链中断浪潮
该浪潮在全球经济中造成了严重而持久的混乱，并给供应链专业人员带来了巨大挑战，数学优化已证明自己是与此类中断作斗争的有力武器，同时可以提高供应链的效率和盈利能力。对于供应链来说，当他们在不断变化的业务环境中导航时，这种人工智能技术将继续成为他们必不可少的工具。