供应链危机已经深刻地影响了各行业和全球经济，价格飙升、裁员、生产力下降、商店货架空空如也。没有一个放之四海而皆准的解决方案来消除所有的供应链差距和风险，制造商们寻求更多量身定制的供应链管理解决方案。因此，基于人工智能的智能供应网络控制在这些年变得越来越重要。 人工智能可以在供应链中得到广泛的应用：例如，在货物的内部运输中，在公司的厂区和大型仓库中，无人驾驶运输系统今天已经在使用。另外，它还可以用来减少自然灾害的破坏性影响。 人工智能还没有广泛普及。但在早期阶段将人工智能整合到供应链流程中，在未来会得到回报。

人工智能在物流和供应链管理中的使用让服务提供商能够达成以下目标： 一、优化流程。公司可以缩短生产中的吞吐时间，促进复杂的流程，并通过人工智能驱动的软件解决方案可持续地削减其流程成本。 二、采用预测性维护。由于只有正确的解释才能使数据可用，人工智能有助于发挥100%的潜力。拥有离散制造业的公司可以通过人工智能传感器来消除机器的停机时间，这些传感器可以24/7实时监测性能。 流程自动化。无论是在不同的数据库之间比较信息，在后台处理文件，还是分析大量的数据--人工智能算法可以在一眨眼的功夫完成。因此，员工可以专注于其他不能自动化的任务。 三、提高质量控制。人工智能解决方案能够在生产中实现持续的高质量保证。在所有供应链层面的持续检查，及时发现负责任的管理人员关于可能的中断，区分错误类型，并减少浪费。 最后，人工智能有助于提高供应链的可视性，因为今天已经不存在直接的可视性。而当企业必须考虑的不仅仅是他们的供应商，而是他们的整个供应商生态系统时，情况就变得更加复杂了。供应链是全球性的、相互关联的活动网络，在这里很难获得超越第二层供应商的准确情况。然而，将人工智能应用于先进的供应商管理平台，就可以获得这些数据。 例如，SAP Integrated Business Planning for Supply Chain（简称SAP IBP）提供了关于不同情况下的财务影响的实时情况。有了它，企业可以轻松地建立一个长达36个月的清晰行动计划。 当然，企业不可能在一夜之间实施人工智能和任何其他先进的数字解决方案。他们必须经过许多步骤来准备——从建立适当的数据基础到内部文化、变革管理和最终实施。