利用人工智能预测分析推动E＆U的供应链弹性

在 E&U 中通过人工智能预测分析提升供应链弹性 能源和公用事业供应链随着全球能源需求的快速增长而面临前所未有的压力。公司如何构建那些不仅能够从中断中恢复，而且能够 预见并超越中断的供应链？ 答案在于 人工智能驱动预测分析 有了它，能源和公用事业公司可以通过预测风险、预测物料需求以及主动规划采购和维护 活动来建立供应链弹性并降低成本。 本文探讨了预测分析在预见需求变化、供应风险和资产故障方面的变革力量，而这些因素驱动了与停机相关的物料需求。除了风险 检测外，它还提供了一个通过更智能的计划和主动采购关键备件来优化采购策略、供应商管理和项目交付的道路图。它还强调了实 时数据如何推动预防性维护，显著减少了运营停机时间。 供应链为何需要数据驱动的韧性 传统的缓解策略，如加急订单、备用供应商和虚增的缓冲库存，只能提供暂时的缓解。更糟糕的是，它们通常会增加长期低效，并 将资本锁定在非生产性库存中。 随着全球能源需求的上升，变压器、继电器和导体等电网现代化材料的需求激增。然而，供应仍然受到长交货周期、成本上涨、 劳动力短缺和气候驱动干扰的限制。 图1：影响公用事业供应链的关键风险来源及其成本影响 1 2 在 E&U 中通过 ...