利用人工智能(AI)和虚拟孪生，释放供应链韧性

在供应链计划方面，

市场对人工智能(AI)和机器学习(ML)的迫切需求是什么？

由于一系列的内部(缺乏可视性、协作性、敏捷性、日益增长的复杂性、手动流程等等)和外部挑战(极端天气、金融危机、贸易争端等等)，供应链优化面临着数学方面的种种复杂难题。

这些复杂难题包括：组合爆炸、高维空间、实时适应、不确定性建模、大规模线性和非线性规划、整数规划、多目标优化。

人工智能和机器学习采用了线性规划、混合整数规划、动态规划以及神经网络等机器学习算法的高级的数学和统计方法来解决这些复杂的难题。借助这些技术，可以实现供应链的高效优化、数据驱动的决策和实时适应。企业现在可以使用高级优化，无需再使用手工或基于电子表格的流程来解决供应链难题。

人工智能将会彻底革新供应链的管理范围，助力我们从数字化成熟度时代迈向由“智能自动化”定义的时代。在过去的近三十年里，我们的关注重点一直都是实现供应链数字化，利用计算机、软件和互联网优化运营并提高透明度。这种数字化已经在效率和透明度方面产生了显著的效益。

然而，随着市场的发展日益多变且不可预测，我们显然需要更具适应性和前瞻性的方法。试想一下，供应链的运作与高度智能的机器人一样先进。其不仅能遵循预定义的计划，还能够预测未来事件，制定实时决策，并持续进行自我优化。这一转变代表着一次颠覆性的飞跃，超越了数字化的升级，开创了供应链管理的新时代。

尽管人工智能(AI)可以提供极具价值意义的深度见解和预测，然而对于用户而言，理解和解读人工智能(AI)生成的情报并不总是轻而易举，且基于这种情报采取切实可行的措施可能具有一定的挑战性。

DELMIA在这一方面正好具有独特的应对方法和价值主张：其将人工智能(AI)支持的优化技术与机器学习 (ML) 和虚拟孪生技术结合在一起，打造出有效应对这些挑战的综合全面的解决方案。

借助DELMIA的一体化方法，用户可以更深入地了解人工智能(AI)的能力。人工智能(AI)和机器学习(ML)的结合使系统能够不断地从处理的数据中进行学习和改进。这种自主学习的功能可以增强情报价值，使其更便于用户获取且更具可行性。目前，我们已经为不同行业的客户提供助力，包括：行业领先的金属制造商、全球饮料生产商、全球能源和电信领域佼佼者等。

在关于供应链韧性的电子书中，我们对企业在实现供应链韧性的过程中经历的不同发展阶段进行了探讨。在本电子书中，我们将探讨如何将供应链从数字化供应链真正转变为自动化供应链。此外，我们还会探讨人工智能、优化和虚拟孪生在实现自动化供应链方面发挥的作用。

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