供应链管理是一个优化博弈。借助人工智能，企业现在能够更专注于实现最佳结果，并拥有更强大的工具。一位行业专家分享了利用最新人工智能解决方案对员工进行再培训，从而优化供应链的方法。
如果说过去几年的商业变革给人们带来了什么重要启示的话，那就是颠覆已经并将继续成为常态——因此企业需要为此做好准备。在这种不确定性中，他们只能依靠运用他们掌握的工具来生存和进步。值得庆幸的是，人工智能技术已经发展到足够成熟的程度，可作为他们可靠的工具。
企业领导者可以通过适当的人工智能配置实时获得对组织的全面了解。在试图应用这些信息以简化和优化运营的同时，他们还需应对当前的人才短缺问题。
没有简单的解决方案，但是一旦人工智能技术被整合到工作流程中，并且员工接受了充分的培训来使用智能技术，企业将为应对下一次重大冲击做好充分的准备。以下了解一下转型的三个主要领域。
在数字化转型的浪潮下，企业需要摒弃传统技术并打破组织技术堆栈中的孤立，将新技术融入到企业的运营中。通过将天气预测与供应链整合，人工智能能够预测并防止由于天气原因造成的中断。天气事件正变得越来越普遍，并对供应链过程造成破坏性影响。当一个显著的天气事件发生时，按照标准的交货时间运行已不再可行，这将导致时间线完全中断。
利用历史天气趋势和气象数据，人工智能可以帮助企业评估交货时间受天气事件影响的潜在风险。如果有很大的可能性，企业可以改变他们的计划，为预测做准备，这甚至可以自动发生，因为人工智能有能力通过订购和运输指令直接做出改变。
虽然不能阻止飓风的发生，但是对它的预测和计划越好，当它发生时，企业的表现就会越好。
预测性维护的流行度正在随着企业采用新的人工智能和ERP工具不断增加。预测性资产管理(PAM)是资产性能管理(APM)的一种形式，它使用物联网数据来提高资产可靠性，降低维护成本，并更好地了解资产性能。APM确保资产在最佳状态下运行，提升其稳定性、可靠性和可用性，并促进物联网数据的应用。
PAM通过简化工作订单流程，降低了成本并减少了与维护相关的时间。一旦人工智能捕获来自故障设备的警报信号或错误代码，它会分析该设备之前的工作状况和相关信号代码。根据代码和机器的维修行程历史，人工智能确定完成维修所需的正确备件和工具，并将其记录在工作订单上，从而消除了对设备进行初步诊断的需要和订购零件所需的时间。
再加上物联网，设备能够直接向人工智能提供这些信息，预测性资产监控对于任何使用设备的人(如现场服务技术人员)来说都是一个改变游戏规则的因素。
正确收集数据是实现人工智能和预测性维护的承诺的关键步骤。对于在供应链或资产维护中使用人工智能的公司来说，设计、构建、部署和服务资产的主要方法是从现场设备上的传感器或来自生产车间的数据中获取这些数据。企业可以通过整合质量过滤器到流程中的能力，降低成本，并利用源数据来避免人员亲自外出。
这些数据是了解这些资产实际情况的关键。通过持续的监测，企业甚至可以预测出维护工作应该在定期计划之前或之后进行。例如，如果您看到设备的温度在计划维护之前上升，您可以在温度过高和机器离线之前解决它，这将导致更大的中断。直接来自资产的信息使数据使用的预测方面和最终结果变得更好。
制造商和现场服务提供商在数据科学领域的不断投资创造了新的就业机会。IFS委托开展的一项新调查显示，近三分之一的企业将技术优势视为最重要的差异化因素，这一数字自从2018年以来增长了两倍。它清楚地显示了企业对利用智能技术提供的所有好处的不懈渴望。
尽管部署先进技术的兴趣只会增加，但进行这种部署所需的熟练工人的供应未能跟上需求。事实上，根据IFS公司这项调查，近50%的企业报告称他们难以达到服务水平协议，37%的企业将其归因于技术支持不足。此外，对于制造商来说，技能短缺的问题从未如此明显，44%的制造商表示熟练劳动力短缺和人员流动是他们最担心的问题，另有40%的制造商表示用户采用新技术，29%的制造商表示资产复杂性的增加是他们最担心的问题。
拥有合适的人员与拥有合适的设备同样重要。对现有员工进行再培训和技能提升可能是一个很好的起点，尤其是在整个经济领域劳动力短缺日益严重的情况下，吸引合适的人才变得更具挑战性。通过留住现有员工，并对他们进行再培训，让他们适应新的角色，企业可以让机构知识成为运转良好的机器的关键，并节省与裁员相关的成本。建立一个健康公司形象是吸引客户和投资、提振员工士气的关键所在。
开始学徒计划也会有所帮助。在工作中学习实际操作可以让公司按照自己的标准专门培训员工。完成学徒项目的员工更倾向于留在公司，这有助于公司保留高素质的技术人才。这也是人们获得新技能以赢得经济和学习的经济实惠途径与技术角色相关。
解决任何劳工问题都需要不止一个解决方案。人员和技术是同一枚硬币的两面。得益于人工智能和创新，企业现在拥有了更强大的工具，可以更专注于实现最佳结果。虽然智能技术已经足够成熟，可以在实际应用中使用，但我们仍需面对劳动力不足的挑战。
为了实现技术进步的承诺，企业必须着手解决劳动力短缺问题，以确保拥有适合的劳动力资源。要使企业成功，需要先进的技术以及训练有素的人员来运用这些技术。
以上是如何对员工进行再培训以充分利用供应链管理中的人工智能创新的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
