从涟漪到巨浪：树立供应链韧性新标杆
疫情和其他近期高调案例清楚表明，即使单一孤立事件也能迅速扰乱整个供应链。
中断阻碍短交货时间和高订单履约率
交货时间是物流重要指标，从订单提交到收货测量。同样重要的是订单履约率，定义为从库存发货的订单百分比。目标是交货时间尽可能短且变异最小，在维持足够库存避免缺货前提下履约率尽可能高。
物流总体目标是以正确价格、正确地点、正确时间、正确数量、正确状态，将正确产品交付给正确客户。这很有挑战，涉及供应链供应商或零售公司的许多流程。但面对疫情、苏伊士运河数百集装箱船搁浅、燃料成本突变和大宗商品价格上涨等挑战，清楚表明即使单一孤立事件也能迅速扰乱整个供应链并使其瘫痪。
以供应链洞察对抗不确定性
传统上，基于历史数据用各种建模技术预测供需。但2020年改变一切。从2020年初需求骤降到下半年急性供应短缺，许多全球和本地零售商、消费品制造商和物流公司措手不及。中断导致业务缩减大幅减少收入、费用增加或运营利润率下降、远程办公导致人员不可用降低运营效率等。这些只是广泛影响的几个例子。
为在新常态生存，企业需增强运营模式，甚至完全重新构想工作方式。为繁荣发展，公司需更深入理解每个职能和流程如何贡献整体企业战略和成功，从客户连接、呼叫中心、仓储管理、库存管理、定价、财务、会计、退货（逆向物流）等。人、流程、技术、信息、设施，及映射其相互依赖和连通性是驱动运营韧性关键。但这些连接也常导致复杂繁琐手工流程或断裂的遗留系统和应用。这不仅增加工作，还增加运营风险、损失、客户不满和员工低士气。
巨变中蕴含巨大机遇
"事情不如意时，请记住每个挑战、每种逆境都蕴含机遇和成长的种子"——Roy T. Bennett。全球疫情为公司在未知领域转型提供增长机遇。流程智能已帮助公司调整流程适应分布式环境，确保在全球疫情中服务客户和员工。流程智能赋予员工工具，利用计算机视觉、机器学习和人工智能实现自主转型。个别员工现在有能力解决业务关键问题，而传统上并非每个员工都有渠道或代表将想法推广。
以人本可视化解码工作
流程挖掘只是有效自动化的第一步。现在公司需找到聚合从流程拉取的机器学习数据的方法。专家预测组织80-90%数据是非结构化的，流程智能为公司提供大规模追求自动化计划的机会。可量化数据是切实解码运营、内控和供应链、操控并真正使其发挥作用的秘诀。流程智能通过自动化业务流程发现、建模和文档化跟随人类，而非捕获有限流程日志或进行缓慢昂贵的访谈。它通过流程可视化和报告呈现数据和洞察，允许从宏观视角查看数据（如回顾最高频任务）或聚焦单一流程线或子任务。这种精确层级分析流程的能力支持数据驱动决策，增加信心。
适应当今零售、供应链和物流挑战
最终，公司需快速在每个层级、跨每个渠道、在每个领域解码工作。领导者须寻找详细评估，允许团队在最细粒度层面做数据驱动决策，无盲区或偏见。这种智能赋能领导者通过适配解决方案改进运营，如自动化重复流程、系统优化替换、提高合规和控制、标准化流程等。业务流程自动化在财务、供应链、营销、人力资源、客户支持相对横向，一旦为某领域找到有效自动化方案，其余将随之而来。
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