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在过去的四十年中，全球许多制造业生产都以所谓的全球价值链(GVC)进行组织。已成为包括，欧洲和在内的全球价值链中心区域的核心。
现在，随着生产恢复速度，公司正争先恐后地监视产品的入库流程，以弄清在除最关键项目之外的所有其他项目都已停止需求的情况下如何接收，存储和运输产品。这促使许多企业审查其当前的供应链流程，并评估其在未来任何中断之前如何增强弹性。
在当前的形势下，数字化对于行业至关重要，既可以在顺境中增加利润和运营绩效，也可以在逆境中适应。人工智能已经到了关键时刻，可以立即识别出现实世界中的收益。
了解人工智能在哪里促进现有流程
在工业领域，通过越来越多地采用通过物联网(IoT)连接的设备和传感器来支持AI应用程序。人工携带的生产机器，车辆或设备会生成大量数据。AI使此类数据能够以前所未有的准确性水平用于高度增值的任务，例如预测性维护或性能优化。因此，物联网和人工智能的结合已经开始了下一波性能改进浪潮，特别是在工业领域。为了进一步实现这种自动化，AI使用历史性的物联网数据来分析趋势，这可以通过诸如AI驱动的运营计划之类的尖端解决方案来帮助简化和改善供应链流程。这为人类提供了有关最佳调度顺序的建议，大大减少错误和低效率。此外，该AI会不断学习，并针对特定情况调整其指导，并随着运行的不断增加而获得智能。此外，人工智能驱动的机器人流程自动化以不同的复杂度将人为元素从重复任务中移除，从而进一步提高了效率和准确性。通过集成的工作流程，许多供应链流程都可以智能地自动化。这些类型的AI驱动功能有可能重新定义业务供应链流程。在某些行业，例如石油和天然气，在当今的气候下，这些类型的运营收益比以往任何时候都更为重要。人工智能驱动的机器人流程自动化以不同的复杂度从重复的任务中消除了人为因素，从而进一步提高了效率和准确性。通过集成的工作流程，许多供应链流程都可以智能地自动化。这些类型的AI驱动功能有可能重新定义业务供应链流程。在某些行业，例如石油和天然气，在当今的气候下，这些类型的运营收益比以往任何时候都更为重要。人工智能驱动的机器人流程自动化以不同的复杂度从重复的任务中消除了人为因素，从而进一步提高了效率和准确性。通过集成的工作流程，许多供应链流程都可以智能地自动化。这些类型的AI驱动功能有可能重新定义业务供应链流程。在某些行业，例如石油和天然气，在当今的气候下，这些类型的运营收益比以往任何时候都更为重要。这些类型的AI驱动功能有可能重新定义业务供应链流程。在某些行业，例如石油和天然气，在当今的气候下，这些类型的运营收益比以往任何时候都更为重要。这些类型的AI驱动功能有可能重新定义业务供应链流程。在某些行业，例如石油和天然气，在当今的气候下，这些类型的运营收益比以往任何时候都更为重要。
AI的早期采用者已在本地，云中，边缘以及通过多种类型的混合体系结构部署了这些技术。AI本身不是一件事，而是由多种技术类型组成，包括神经网络，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，无监督的机器学习，有监督的机器学习，强化学习，转移学习等。这些不同类型的AI在整个工业领域以不同的方式应用，以创建针对性的解决方案，以描述性，预测性，规范性和预测性分析形式提供。