在全球化影响力的推动下，当今的供应链跨越各大洲，依赖于无数利益相关者之间的正确协调。这些跨越大陆的网络由多方组成，包括经纪人、托运人、承运人和仓库，他们必须有效沟通，以确保及时准确的交付。

　　这些供应链非常敏感，一次轻微的中断就会产生连锁反应，使一切都落后于计划。因此，越来越多的组织正在转向人工智能工具和应用程序来克服这些挑战，更好地管理其全球供应链。

　　人工智能以多种显著的方式改变了物流和供应链，从降低成本和提高效率到消除人工流程。人工智能的变革力量在于它能够组织、分析和比较来自各种来源的大量数据，包括来自物联网（IoT）传感器和历史记录的实时见解。除了自动化这些繁琐数据相关流程外，生成式人工智能（GenAI）应用程序还可以为供应链经理提供精心策划的建议，使他们能够快速做出决策。

　　人工智能算法和机器学习（ML）可以检查历史数据、市场趋势和其他因素，为供应链管理者提供Kaiyunww.h30e.com target=_blank>Kaiyun准确的需求预测。这些精确的需求预测有助于供应链经理优化多个地点的库存和生产计划，减少积压和缺货，并准确预测运输需求。

　　人工智能还支持路线优化，随着企业受到卡车和货运对环境影响的审查，路线优化变得越来越重要。与需求预测一样，人工智能工具可以分析交通模式、天气和交付限制，以生成节省燃料和时间的路线计划和时间表。供应链经理同样可以使用人工智能为客户和其他实体的货物跟踪引入更大的透明度。

　　虽然将人工智能集成到物流和供应链流程中对于保持竞争力和维护牢固的客户关系至关重要，但企业还必须优先考虑构建一个有弹性的网络来支持这些人工智能应用程序，并确保业务连续性，特别是在不可避免的中断产生时。

　　网络中断会损害人工智能的性能，并危及它们支持的各种物流应用程序。各种原因都可能导致中断，最常见的罪魁祸首是ISP运营商问题、人为错误（如配置错误）和数据泄露。恶劣的环境条件和自然灾害也可能导致停电。

　　但随着人工智能系统变得越来越复杂，它们也会产生新的故障点，这些故障点超出了传统的停机原因，即使是最轻微的配置错误也足以导致整个网络的停机，影响对关键应用程序的访问。人工智能流量也给网络基础设施带来了相当大的压力。与传统的企业工作负载不同，人工智能工作负载涉及大量数据传输、突发流量模式和频繁同步。这些都会导致更大的网络拥塞和延迟管理流量，最终阻碍管理员解决问题的能力。

　　无论是什么问题导致网络中断，其后果在财务和声誉上都是毁灭性的。在停机期间，关键的人工智能工具和应用程序变得无法访问，导致从报告错误和生产力降低到财务损失和延迟发货等各种问题。特别是，人工智能集群在停机期间可能不可用，阻碍了重要的模型训练和开发。

　　企业必须实施专门构建的基础设施，以提高网络在中断中的弹性，以便其供应链和物流人员始终可以访问关键的人工智能应用程序。例如，带外管理（OOB： Out-of-Band Management，是一种通过网络设备或服务器上独立于主业务通道的专用通道进行远程管理的技术）是一种强大的网络解决方案，可以帮助管理团队增强网络弹性并提高生产率。

　　OOB允许管理员分离和容器化管理功能，以便它可以独立于主带内网络运行。然后，管理员可以使用这个独立的网络远程访问、管理和排除网络基础设施的故障。当主网络发生故障时，团队仍然可以访问基础设施，保障关键人工智能应用程序的正常运行时间。如果管理员没有独立的OOB网络，他们可能会在停机期间被锁定，使补救变得更加困难。

　　OOB解决方案的好处不仅限于故障排除，因为它为管理员提供了对其基础设施的全面视图，使他们能够实时、关键和可操作地了解网络的健康状况。OOB还可以通过远程固件更新、系统重设和安全策略实施帮助管理员更有效地管理分布式网络。考虑到当今供应链的庞大性和广泛性，远程更新设备或安装新固件的能力在成本和时间方面是无价的。

　　随着组织在人工智能方面加倍努力以优化其供应链，对弹性、始终在线的网络基础设施的需求变得同样关键。同样，公司继续部署其他技术，如机器学习和物联网设备以及人工智能，以进一步增强和提升其供应链。这些技术对于简化运营、降低成本和最大化服务至关重要。然而，所有这些创新都需要不间断的连接。为了确保现代供应链尽可能高效和稳健，企业必须同时投资于人工智能和网络弹性解决方案，如OOB。

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