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正迅速成為依賴實時數據智能生存的企業(yè)的首選工具。制藥制造商、物流和分銷公司正在通過使用自然語言生成(NLG)等人工智能來增強BI儀表板。
這場大流行給供應鏈帶來了前所未有的壓力，表明需要新的技術和戰(zhàn)略來克服瓶頸。
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發(fā)貨延誤和材料短缺繼續(xù)成為頭條新聞，因為世界各地的制造商都在努力滿足消費者對從汽車零部件到藥品的各種需求。
新冠肺炎暴露出供應鏈明顯缺乏敏捷性，如果不加以遏制，將破壞經濟復蘇，并將生命置于危險之中。
在2020年前，許多人會將美國供應鏈描述為具有彈性。然而，在過去的18個月里，清單上又增加了一組不那么令人滿意的形容詞，如脆弱、無彈性、脆弱和脆弱。雖然對重癥監(jiān)護藥物的需求激增，但制造商缺乏必要的洞察力，無法應對導致供應鏈癱瘓的網站關閉和受損的運輸路線。
商業(yè)智能：在數據故事中發(fā)現更好的供應鏈彈性
從歷史上看，數據計劃之所以步履蹣跚，是因為科學家在提出可操作的結論之前，必須通讀和破譯大量的電子表格和報告。如果不能獲得實時、可操作的情報，決策者就會陷入困境，等待分析師解釋他們的發(fā)現。
像這樣的瓶頸阻礙了敏捷性，使其無法及時適應不可預見的事件，從而犧牲了生產力和效率。
在混合工作環(huán)境中，不同地點的利益相關者需要自助訪問分析，以促進客戶需求的那種快速問題解決，尤其是在等待救命藥物和其他高優(yōu)先級發(fā)貨時。商業(yè)智能(BI)儀表板可作為服務訪問，正迅速成為依賴實時數據智能生存的企業(yè)的首選工具。
制藥制造商、物流和分銷公司正在通過使用自然語言生成(NLG)等人工智能來增強BI儀表板，以加強其供應鏈。NLG技術通過“敘述”BI儀表板中的所有底層數據來增強數據可視化。
Arria NLG等公司將無代碼NLG插件嵌入到BI儀表板中，加快了數據理解和明智的決策。
根據Gartner的預測，到2023年，全球500強企業(yè)中將有90%的公司將分析治理融合為更廣泛的數據和分析治理舉措。同樣，到2025年，數據故事將成為使用分析的最廣泛方式，75%的故事將使用增強分析技術自動生成。
以日常用語呈現的分析擴展了對所有業(yè)務線的數據理解。這不僅讓供應鏈和物流公司更好地了解他們的數據，還使更多可操作的見解變得更可用速戰(zhàn)速決面向更廣泛的決策者，而不僅僅是數據科學家。
數據講故事以通俗易懂的英語向分銷和履行經理傳達實時的見解，以對照產能承諾每天的負載，例如，揭示需求持續(xù)超過承諾產能的領域。此外，數據的民主化使公司能夠更快、更知情地做出決策，并知道正在發(fā)生什么、可能會發(fā)生什么以及下一步要做什么。
基于云的自助式分析也是人工智能采用的一個重要里程碑，其核心是數據驅動的解決方案。
正如我們在新冠肺炎疫苗接種的早期階段看到的那樣，制造商和治療中心沒有做好充分準備來管理尋求接種疫苗的人潮。領導團隊需要運營的實時可見性，以協(xié)調生產地點、配送中心和物流。
透明度是應對可能影響供需并導致藥品短缺的意外事件的關鍵。為了迅速從洞察轉變?yōu)樾袆?，制藥供應?-從制造商到分銷商和交付--必須能夠隨時獲得同樣的實時、可操作的情報。
增強分析可在不犧牲工作效率的情況下為Pivot提供答案。這種適應性和靈活性是敏捷性和供應鏈韌性的基石。
根據貝恩的說法，將靈活性和冗余性整合到整個價值鏈中并提高可見性的制藥公司將處于最有利的地位，能夠預測鏈中斷并迅速做出反應。有彈性的供應鏈增強了整個組織和制造現場的問題解決能力，使當地組織能夠做出決策，防止業(yè)務連續(xù)性中斷。
簡單地說，他們越早提醒運營商他們需要更多的運力，他們就越能更好地填補缺口。
結束語
供應鏈的彈性對于駕馭未來十年日益動蕩的市場至關重要。增強分析結合了商業(yè)智能和自然語言人工智能，使供應鏈能夠提供數據驅動的、可操作的智能，以防止制造和發(fā)貨延遲，這可能會產生生死存亡的影響。
供應鏈和物流公司不需要收集更多數據來實現更好的彈性。他們只需要一種方法來更快地從他們的數據中提取、處理和傳達洞察力，這樣他們就可以更快地做出反應。
商業(yè)智能和增強分析可以使這一目標成為現實。
網站題目：供應鏈如何恢復其彈性
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