大流行正在推动供应链决策的新模型
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-24
应对这些破坏的影响的策略将更加集中，这给管理人员带来了从大流行驱动的灾难中恢复的双重挑战，同时还应对了大流行后需求和消费者支出的快速增长。来年 现在是时候深入探讨公司如何应对复苏，同时利用新的增长机会的时候了，解决方案不是返回大流行前的状态，而是建立新的数据模型，通常灾难会推动创新，而我们现在看到，随着越来越多的供应链组织采用一种新的决策智能模型来重写游戏规则，创新就开始出现。
决策智能带来更好的结果
应对过去一年的中断所带来的恢复，需求的增长，，获得应对未来中断所必需的知识和见识，将需要超越传统的历史分析数据模型，孤立的信息和屏幕仪表板，有限的输出和有限的解释手段，下一代决策已经在这里，决策智能可在人工智能和前瞻性预测分析的推动下，通过中间件层提供对数据和趋势的早期和立即访问，该中间件层能够抽象化多个数据源以提供一个统一的视图，并且所有这些都自然而然地交付语言界面。
决策智能与统一的自然语言界面一起提供时
可以解决由于去年的中断而暴露出来的许多隐藏的漏洞和挑战，在正常情况下，决策支持可能会奏效，并且直到现在，仍没有动力继续前进，但是当遇到意外情况时，较旧的模型却没有做好很多准备。
变幻莫测的世界中的决策
（配置，优化，响应，执行）计划模型为所有供应链决策制定了通用模型，配置供应链以支持战略，进行优化以解决诸如资源有限（或在大流行的情况下是重大而出乎意料的破坏）之类的因素，响应，这种响应建立在可选性和智能水平上，并且执行，需要实时洞察力才能在供应链计划中获得成功的模型，为了获得实时见解，我们还需要一个智能，交互式和实时的界面，供各级决策者使用，而不仅仅是数据分析师，这可以通过允许系统建立上下文的自然语言处理工具来实现，以便用户能够与系统进行渐进式对话，而不是简单地执行一系列一次性的问题或命令，此外后端处理的抽象层允许透明地从多个结构化和非结构化数据源中提取数据。
在当今的全球生态系统中，响应式供应链要求规划人员缩小规划与执行之间的长期差距。那些能够弥合这一差距，预见到意外情况并能够迅速智能地解决不可预测的事件或需求变化的人，是那些在去年毁灭性的供应链短缺中表现更好的人，并且将处于更好的位置快速适应不可避免的需求变化。