流程和通信方面的技术进步已经重塑了制造业。现在，该行业发展最快的公司正在利用新的人工智能(AI)、区块链和物联网(IoT)解决方案来改造供应链、运输和物流。对纸质表格和冲突系统的依赖现在让位于整个价值链的透明度提高，减轻和消除质量错误和延误。

传统上，全球企业的供应链设计是基于材料自由流动的假设，让他们在全球最低成本的地方采购、生产和分销产品。但是延迟发生了。而且，自二战以来，我们第一次看到由于新冠病毒爆发而对供应和需求产生的冲击。

为了应对这种破坏，企业正在拥抱人工智能和业务平台，新的智能工作流程在规模上提供了特殊的结果。整个价值链都存在变革的机会，包括制造执行。这项技术越来越多地被应用于制造业，以应对跟踪公司产出和从许多供应商处采购的挑战。

Spirit AeroSystems公司就是一个很好的例子。通过许多试点项目，Spirit公司改造了其制造和供应链运营，以改善成本削减、响应能力和客户体验。该公司决定将人工智能和机器学习应用于其工厂车间，通过IBM的Watson IoT、Watson供应链洞察力、动态库存优化解决方案、RFID和供应链控制塔--所有这些都在IBM云上--优化其供应链。

新的数字跟踪系统用基于计算机的跟踪、监控和警报取代了依赖电话、电子邮件和当面讨论的过时流程。

总部位于堪萨斯州的Spirit公司提高了对其数千家供应商的零件生产、状态和库存的可视性，并期望大幅提高绩效和工厂健康。

IBM能够帮助Spirit提高生产效率、质量和安全。本公司还注意到，由于创建了智能工作流程，释放了员工的时间，因此提高了员工的生产力。由于增加了灵活的劳动力，该制造商提高了业务的连续性。

快速评估帮助公司确定能够改变供应链的近期、中期和长期能力，减轻眼前的压力，并积极主动地应对全球和当地的干扰。这些人工智能工具可以按节奏实施，为受压的供应链提供即时价值。

大量的外部数据现在可以在几秒钟内被处理，以提供以前不容易得到的洞察力。例如，天气显示了人工智能解决方案如何在基于人类的分析不足的地方提供洞察力。当与其他行业、位置和新闻数据相结合时--物流，运营商可以直观地看到从一个零件的原产地到目的地的可能路径，告知关于任何可能的延迟的评估。基于人工智能的预测分析在更短的时间内提供更好的准确性和功能，基于人工智能的平台在整个交付周期内审查数以千计的天气和运输数据点，通过在推荐解决方案之前自动检查库存、合作伙伴库存和其他供应商来减少延误。

对供应链的全面可视性需要数月的数据收集，每个公司都有自己的学习曲线。但是，随着技术改进的加快和更多的合作伙伴进入这个系统，这条路会变得更容易，而且更快结出果实。