在没有水晶球来预测灾难和不可控变量的情况下，货运公司需要策略来帮助它们尽可能避免服务中断。通过使用人工智能（AI）、机器学习和预测分析等技术的数据，这些愿望实际上是可以实现的。技术进步等可以帮助减少停机时间并提高效率、生产力、服务等级协议合规性和客户满意度。
在处理容易受到飓风、地震和其他自然灾害影响的地区时，当地居民和工作人员的安全是首要任务。此外，对于从事供应链行业的人来说，天气相关事件造成的重大影响和中断也是他们高度关注的问题——尤其是与卡车运输相关的方面。
卡车是美国经济中不可或缺的一部分。拖车运输了全国超过 70% 的货物吨位，这意味着中断（自然灾害、天气相关或司机短缺）不仅仅是个不便之处。随着卡车运输公司加强其准备计划，采用新技术的供应链解决方案可以帮助缓解长期的物流和金融噩梦。
在相对较短的时间内，技术极大地改变了供应链生态系统。最直接和最显著的好处是引入了自动化——一种以人为中心的管理许多手动流程、交互、接触点、交接甚至供应链固有物理资产的努力。然而，长期利益将由整个供应链中每个流程和交互产生的数据驱动。供应链优化的未来将利用这些技术及其海量数据的优势，并将其应用于实时决策过程。
数据驱动的供应链
当应用于人工智能和机器学习时，数据是预测能力的驱动力。借助它，可以根据过去的结果优化未来的表现。由于具有对供应链各个方面产生积极影响的巨大潜力，环境数据提供了关于外部因素（如历史交通和天气模式）的见解，这些信息可以为危机计划提供依据，或者用于帮助降低燃料成本、最大化生产力和满足日益增长的需求。
当这些数据与企业数据结合时，真正的价值就产生了——识别每家公司内部的模式和优化领域，从而在紧急情况和一年中的其他日子里更好地规划和资源利用。预测分析使用历史服务数据和机器学习来识别和预测结果——随着公司收集越来越多的信息，这种价值变得越来越高。
预测分析，预测天气
每年，风暴给供应链带来巨大的压力，因为洪水和停电关闭港口并阻止卡车进入受影响区域。预测模型可以提供对未来天气系统的早期展望，而历史数据可以说明这些模型在过去导致了什么。这有助于公司做出基于数据的决策，比如他们的卡车是否应该上路。
虽然预测飓风的轨迹和影响并不是一门完美的科学，但利用以前风暴的分析使公司拥有重要的信息，例如哪些道路应该接近和避开，历史上哪些地区的公用事业最薄弱，以及到达目的地的最有效（和最安全）路径。
对于货运行业来说，预测分析在管理产能问题方面非常有用，因为它能够更准确地评估影响未来表现的贡献因素，如天气、工作类型、司机可用性和星期几。这些信息推动了调度优化、货物跟踪、路线规划和作业优先级排序。
最终结果是更高的效率，这甚至可以对美国卡车司机的严重短缺产生积极影响，这一问题因飓风季节而加剧，因为许多司机被留在场外，而其他车队的车辆被重新分配到危机地区，使他们脱离常规路线。依赖货运和对时间敏感的物流的行业也会受到影响，特别是零售业，它与最常见的飓风季节共享高峰节前运输和准备期。
随着供应链运营商继续拥抱先进技术，组织有望处于有利位置，无论外部因素如何，都能更好地控制自己的运输过程。飓风是无法避免的灾难，但以正确方式使用数据可以帮助减轻任何中断的持续时间和严重程度。