供应链是生产的各个环节的源泉。从原材料到制造再到分销，每个步骤都需要最安全的过渡。但是，有时供应链可能会带来各种风险，而这些风险会影响这些步骤。这些漏洞会引发安全问题，有些人可能会损坏或偷窃商品，从而导致更多的麻烦事和耗时的过程。但是，人工智能(AI)正在努力提高安全性。

技术影着响社会的方方面面，供应链也不例外。人工智能提供了一种高度创新的技术形态，而这种形态使供应链的管理人员和工作场所发生了巨变。

人工智能涵盖了计算机所展现的知识，这种知识与人类的智能是不同的，但其过程却十分相似。由于人工智能市场增长迅速，专家们认为它是一种颠覆性创新，因为它改变了社会的运作方式。它打破了传统的做法并带来了更好的运营方法。

供应链中亟需这种集成。由于工作场所和运输过程越来越缺乏可见性，全球供应链为人工智能找到了各种用途。但我们要应对的这些问题到底是什么呢?

供应链中的安全问题

贯穿整个供应链的首要主题是可见性。此问题意味着管理人员往往无法完全控制或了解整个供应链中发生的每个操作。例如，生产主管可能不知道供应商从何处获取原材料。在某些情况下，企业可能无法在供应商那里获得所有信息。令人惊讶的是，有84%的信息安全人员说，缺乏可见性是整个供应链中存在的最大问题。

随着沟通和可见性出现问题，其他问题也渐渐出现。随着传统商业和电子商务的持续增长，供需每天都在增长。随后，制造商需要更多的供应商，而供应商需要更多的原材料。而这使沟通变得更为复杂。

缺乏沟通会在各个层面产生各种安全问题。如果管理人员不知道进出仓库的是什么，那么这可能会导致库存盘错，甚至发生盗窃。往小里说，员工可能会遇到钓鱼邮件或其他欺诈。这些情况包含骗子和黑客冒充主管人员索取各种凭据和业务信息。

假冒产品是供应链中存在的另一个安全问题。这类产品可能会招来投诉或调查。但是，除此之外，这类产品对那些最需要它们的人会产生危险的影响。例如，如果武装部队或医务人员收到有问题的产品，后果则可能十分严重。

这些问题触及到本质问题，即供应链中缺乏安全性可能产生的各种后果。这些后果会不断产生更大的影响。但是，人工智能可以通过多种方式改善这些问题。

人工智能如何提供帮助

人工智能领域是一个强大的概念，这个概念就是使用大数据来进行运营。使用人工智能的系统可以迅速完成曾给工人带来各种麻烦的任务并将其自动化。人工智能中的机器学习(ML)功能使供应链管理平台可以独立运行并随时学习。由于实施了这些自动化任务，安全风险将会减低。

安全问题中最重要的一些领域涉及到监控、信息共享、库存和通信。这些领域很容易发生事故或盗窃。但是，只要更好地沟通并了解每个阶段的运作方式，整个供应链就可以步调一致。

人工智能利用其可用资源提供这样的帮助。预测性数据和数据分析，模式识别，实时跟踪和库存管理是人工智能的强项。实时监控有助于了解产品所在的位置，而这可以防止盗窃或假冒产品的出现。数据分析可以更好地洞察供应链的物流状况。安全人员可以跟踪供应商的装运数量并改善供应商与公司之间的沟通渠道。

这带来了另一个好处，那就是人工智能的自动化特性。过去要几小时甚至数天才能完成的任务现在几乎不需要花什么时间。例如，人工智能可以对盘货进行优化。管理者可以随时查看商品进店和离店的日期和时间。同样，企业可以使用数据分析来改善公司决策并了解供应链。

当供应链中的日常运营没有得到管理或检查时，系统就会极度脆弱。客户必须相信系统的每个部分都能顺利运行。人工智能技术可以使供应链中的各个参与者实现这一目标。通过自动化来监视过程中的每个部分，这将提高安全性。

供应链中使用人工智能的最重要因素

人工智能可以改善供应链中的三个因素：

顾客满意度 员工待遇 公司的收入

企业，制造商和供应商的目标是使客户满意。如果客户不满意，那么整个供应链将停止运作。其次，员工待遇至关重要。员工是推动供应链发展的骨干，因此他们的健康和资源状况必须处于最佳状态。最后，收入是推动所有公司发展的因素。这个因素影响企业决策和使用人工智能的方式。

人工智能对这三个因素都具有影响力，从根本上讲，人工智能对于其所能减轻的安全风险也同样有影响力。人工智能可以超越并预测消费者趋势和行为。它可以实时编译数据以进行业务决策。人工智能安全是确保客户满意度，员工待遇和利润的主要工具之一。

有了安全的供应链，员工就可以充分利用人工智能，从而改善工作环境。他们可以专注于必要的任务，而不是处理人工智能可以处理的安全职责(如监控或库存)。

客户满意度和公司收入是齐头并进的。其中一个增加则另一个也增加。如果有更多的公司使用大数据，那么客户满意度将会提高，其收入也会随之提高。幸运的是，人工智能是实现这一目标的最佳方法。

通过人工智能优化供应链

企业将继续加强人工智能的当前功能，而供应链中的人工智能技术将继续得到改善。自动化将继续承担更大的责任并为整个供应链及供应链以外的部分进行安全措施方面的优化。(作者:Megan Ray Nichols)

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