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摘要在日益复杂且不可预测的全球经济中，供应链的弹性已成为努力适应破坏和维持运营连续性的组织的关键优先事项。人工智能（AI）已被证明是解决物流和供应链管理挑战的一种变革力量，为预测，决策和运营效率提供了创新的解决方案。本研究探讨了AI驱动的方法如何解决特定的供应链挑战，包括需求可变性，中断管理，库存优化，运输效率低下和供应商关系管理。审查提出了对AI技术的全面分析，例如预测分析，实时监测系统，优化算法和自治系统，强调了它们对增强供应链弹性的贡献。通过利用AI，组织可以提高预测中断，优化资源分配和动态响应实时挑战的能力。该研究结合了案例研究和现实世界的应用，以说明物流中AI的成功实施，以及从失败尝试中学到的经验教训。
通过人工智能增强供应链的弹性：
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