无法控制的“大自然”并不意味着无法控制的业务运营

最近袭击东海岸的“nor'easter”风暴、穿过南部的龙卷风、袭击西海岸的大气河流事件和泥石流，以及在飓风玛丽亚之后波多黎各仍有数千人断电——这些只是几个例子极端天气如何成为我们日常生活中几乎正常的干扰。请放心，这些天气模式可能会对毫无准备的企业造成严重破坏。

处于高风险天气区域的企业始终面临着熟悉的场景，即风暴系统对其环境产生影响并有能力影响运营。当天气来临时，行业通常不得不停止流程，因为风暴系统使得派遣员工上班太危险。 SAP 的 Hans Thalbauer 表示，除了旅行安全之外，组织还必须考虑对其设施造成结构性损坏的可能性 .

考虑像杂货店这样的行业，超市需要随时为客户提供充足的库存——由从仓库接收产品的卡车司机交付的库存。然而，狂风可能会导致仓库破坏。光滑的道路可能意味着司机无法送货。停电可能会导致产品变质。多种因素直接影响运营。

虽然天气会不可预测地使司机无法上路并给设施带来破坏，但事实上，供应链行业已经在努力领先大自然一步。正如气象学家可以预测雨雪一样，高管可以预测需求。

企业经常利用多普勒雷达等信息为即将到来的天气制定战略生产计划，使他们能够在降水不稳定的情况下减少生产中断。例如，通过在风暴来袭之前准备库存，杂货店可以确保他们不会缺货，从而保持较高的客户满意度。

虽然行业正在利用这种“预测的力量”来保持供应链的正常运行天气，因为预报可以瞬间发生变化，工业 4.0 技术正在为供应链带来更高水平的复杂性。互联技术的进步有能力改变这种情况，并在自然灾害中保持企业正常运转。

使用数字孪生进行远程操作

尽管乍一看似乎很未来，但数字孪生正在为当今世界带来虚拟现实功能。借助数字孪生，企业可以通过传感器从远程位置即时连接到操作系统。这意味着可以随时随地对风力涡轮机、空调和通风系统、海上船舶和供暖等事物进行智能分析和数字检查。

考虑位于挪威 Havoysund 偏远风电场的风力涡轮机 - 一年中大部分时间的气候特点是低于零的温度、每小时 100 英里的风速和漫长而黑暗的夜晚。风力发电机因恶劣天气出现技术故障，但在这种情况下派检查员爬上400英尺高的能源并实时检查故障是不现实的。

使用人工智能和机器学习，数字孪生通过安装在整个涡轮机关键位置的连接传感器提供风力涡轮机的数字副本。通过这些传感器，工程师可以获得包括结构和性能压力源在内的关键信息，甚至可以避免停机。

通过区块链元素实现问责

由于风暴系统的不可预测性，必须对后勤流程负责，以确保高度重要的文件不会出现错误。随着恶劣天气的到来，组织不必坐视不管，希望文件不会因停电、洪水或运输错误而中断、丢失或毁坏。

使用区块链，交易可以立即得到认可，所有需要访问信息的人都将在风暴过程中和风暴过后继续获得信息。恶劣的天气无法改变复杂流程继续通过区块链移动的线性方式，从而确保关键财务和物流信息的安全。

使用物联网预测分析跟踪货物

物联网预测分析还可以帮助企业在降水来临之前为天气的影响做好准备。例如，物联网传感器支持“跟踪和追踪”技术。使用这些传感器，可以监控货物和运输商的位置。因此，企业可以远程找到运送货物的船只、飞机或火车。凭借这种跟踪能力，库存可以重新路由，以避免在正确的时间将天气模式交付到正确的地点，从而保持客户满意。

虽然天气是不可避免的，但工业 4.0 技术越来越有能力在紧急天气警报之后保持流程持续向前发展。

此博客的作者是 SAP 数字供应链和物联网高级副总裁 Hans Thalbauer