Работа огромного числа компаний зависит от того, насколько своевременными будут поставки. Речь идет не о поставках чего-то конкретного, а о поставках в глобальном масштабе. Многие производства имеют распределенную структуру. Для них отказ или сбой даже одного звена в цепочке может иметь самые негативные последствия. Если раньше вероятность такого развития событий была менее вероятна, то с приходом в нашу действительность пандемии коронавируса она стала вполне реальной.
В итоге крупные компании пришли к выводу о том, что нужно научиться прогнозировать сбои в цепочках поставок. Но как это сделать, чтобы прогнозы были максимально приближенными к реальности? Для этого был разработан метод «цифровых двойников». Его суть в том, что создается цифровая копия некоего физического объекта, где ключевую роль играет искусственный интеллект, который и оптимизирует ее работу. Чтобы добиться максимальной корректности результатов, двойник наделяется массивом данных.
При этом данные описывают не только оригинал, физический объект, но и касаются других сфер, которые могут оказывать влияние на оригинал и, соответственно, на его «цифрового двойника». Например, это могут быть сведения о меняющейся политической ситуации и природных катаклизмах. Все это позволит ИИ «двойнику» принимать более осмысленные решения, отвечающие конкретным ситуациям. Накладывая такой подход на работу «цепочки поставок», можно вовремя спрогнозировать вероятность отказа ее звеньев и если не исключить урон, то существенно смягчить удар.
