企业可以利用AI的机器学习功能来学习复杂的模式，预测需求并自动化供应链中的某些决策长期以来，依赖供应商的组织的生产过程一直是原材料和成品之间的线性路径。在传统的供应链中，公司采购原材料，在制造阶段开发和完善这些产品，最终将成品交付给客户。
由于数字供应网络的兴起，供应商，制造商和客户现在围绕由实时数据驱动的动态数字核心聚集在一起。如今，几乎每个私人公司都在全球连接的环境中运营，而数字供应网络(DSN)可以改变游戏规则，可以提高效率并提高过程质量。
DSN的出现
DSN出现的一个关键因素是业务的日益分散的性质。请考虑在一个地点拥有采购经理并在多个地点分布库存的公司。这些组织需要在给定的时间了解正在生产，移动和存储的内容。在德勤(Deloitte)数字供应网络转型研究中接受采访的一位高管讨论了实施DSN所面临的挑战，该DSN拥有1500多个供应商，仅与其中一部分公司开展大部分业务，并认为所有供应商都参与其中的数字网络将提供对库存需求的更深入的了解。
在我们最近的私营公司问题和机会报告中，我们通过强调私营公司如何使用新兴技术(例如分析)来管理不可预测性，预测需求并处理其供应链中的采购问题来解决这种复杂性。一家拥有数百种离散产品的零售商讨论了人工智能(AI)工具如何在保持最新供应链需求的同时，帮助评估需求，提供定价策略，管理生产并提高员工绩效。
在零售业中，带有实时跟踪产品状况的传感器的智能包装可以促进供应商和销售商品的零售商的重新订购和预测性计划。将智能产品连接到DSN时，它们会捕获可在整个网络上使用的数据和见解，因此会带来新的机遇。但是，不仅仅是制造商和零售商可以通过数字增强来改善他们的供应链。医疗保健公司可以激活DSN，以便在正确的时间向正确的患者提供正确的药物。例如，提供者可以使用实时数据来预测流感药物的季节性需求，以查看其位置，并允许医院将其分发到最需要的地方
人工智能的力量
那么，私营公司如何使供应网络的数字化变为现实呢?在我们对中型和私营公司的2018年技术调查中，四分之一的受访者表示他们计划利用由区块链技术提供支持的智能合约。同时，五分之一的受访者认为，在寻求防止供应链欺诈时，实现数字资产交换具有价值。正如我们介绍的零售商和其他公司所表明的那样，企业可以利用AI的机器学习功能来学习复杂的模式，预测需求并自动化供应链中的某些决策。
数字供应网络可以成为企业强大的竞争工具。从降低成本和提高资产效率到在新市场中实现增长并吸引新受众，越来越多的证据表明，DSN可以改善价值链。如果私营公司运用数字功能来经营自己的业务，则可以利用这种势头并在竞争中获得优势。