現代的供應連鎖店非常複雜，複雜且廣闊，包括許多政黨（例如經紀人，托運人和倉庫），必須及時進行交流和運作。像任何生態系統一樣，一個小小的破壞會以意想不到和毀滅性的方式影響更大的環境。因此，許多企業都納入了人工智能（AI）功率的系統和應用，以更有效地促進其不斷擴展的供應鏈。
AI對供應鍊和物流產生了極大的影響。對於初學者來說，AI系統可以分析實時數據，並將這些見解與歷史數據進行比較，比人類快得多。這種前所未有的速度和準確性使供應鏈經理可以執行數據驅動的決策，並進行預測，需求計劃和預測倉庫管理。 AI還可以幫助自動化文檔和其他數據輸入任務，從而節省了短暫的團隊的時間。 AI甚至可以檢查天氣預報和交通方式，以優化卡車司機的路線。
專家預計，全球物流市場規模的AI將成倍增長。實際上，首先研究估計，它將從2025年的263.5億美元增加到到2034年的7077.5億美元，從2025年開始以44.40％的複合年增長率到2034年。雖然企業命令使企業的物流和供應鏈進一步競爭，但要保持競爭力，因此無法依靠網絡來實施競爭力，這是不需要的。
中斷的後果以及增加AI使用的意外風險
供應鏈需要一個彈性的網絡來支持其AI-ENI-ai-ai-a-apply應用程序，以確保業務連續性，即使在中斷期間也是如此。如果沒有這樣的網絡，意外的中斷，錯誤配置和安全漏洞可能會損害AI性能。如果AI依賴的物流系統停止工作，企業將面臨從輕率不便到重大干擾和財務損失的後果。例如，如果至關重要的AI工具不起作用，需求預測將是不准確的，這意味著資源將被錯誤分配，從而導致交貨延遲，並最終導致不滿意的客戶。
值得注意的有關AI在供應鏈中的使用情況值得一提的是，隨著AI支持系統變得更加複雜，它們也變得更加微妙，從而增加了停電的可能性。自動安全門之間的單個錯誤配置或無意間互動之類的簡單性可能會導致網絡中斷，從而阻止供應鏈人員訪問關鍵的AI應用程序。在中斷期間，AI簇（用於訓練和推理的互連的GPU/TPU節點）也可能變得不可用。最糟糕的是，管理員可能會發現自己被鎖定在網絡上，無法對問題進行故障排除。
另一個挑戰是AI工作量需要專門的網絡注意事項。與傳統的企業工作負載不同，AI流量涉及大量數據傳輸，破裂流量模式和頻繁同步。人工智能流量也對延遲敏感，這意味著即使是小延遲也會顯著影響性能。沒有彈性網絡，AI應用程序的流量，尤其是那些需要實時處理和大型數據傳輸的流量，可能會超載網絡基礎架構，導致瓶頸，延遲甚至中斷。
通過不在樂隊管理來加強網絡彈性
企業必須提高網絡彈性，以確保他們的供應鍊和物流團隊始終可以訪問關鍵AI應用程序，即使在網絡中斷和其他中斷期間。公司可以採取的一種方法是實施專用基礎架構，例如Out Band（OOB）管理。
借助OOB管理，網絡管理員可以將管理平面的功能分開和容器化功能，從而使其可以從主帶網絡自由運行。該二級網絡充當了一個始終可用，獨立的專用渠道，管理員可以用來遠程訪問，管理和故障排除網絡基礎架構。即使主要網絡遭受停電（無論是從強烈的AI工作負載，網絡攻擊還是錯誤的配置）中，OOB管理使管理員可以訪問基礎架構以實現管理目的，從而最大程度地提高關鍵AI應用程序的正常時間。
組織可以通過將其與諸如故障轉移到蜂窩的網絡技術相結合，進一步增強OOB管理，其中蜂窩備份連接（3G，4G或5G）如果主要連接失敗，則可以自動激活。作為業務連續性的另一個保障措施，故障轉移到手機可幫助管理員保持整個網絡的可見性，使他們可以遠程管理和訪問所有基礎架構。
OOB管理可以通過持續監視，記錄和安全監督來積極預防問題，從而有助於在中斷期間進行故障排除。 OOB管理對於與分佈式網絡合作的管理員以及當今龐大的供應鏈的性質也非常有用。具體而言，OOB管理人員使管理員能夠執行遠程固件更新，系統重置和安全策略執行，而不會干擾AI工作負載。這些遠程功能節省了時間，因為公司無需發送技術人員來訪問現場的每個設備。
鑑於數字化轉型，網絡彈性的必要性
由於AI和其他數字化轉型技術（例如機器學習，IoT，雲和區塊鏈），供應鏈繼續變得更加複雜，這一點至高無上，企業通過OOB管理等解決方案來保護其係統免於破壞。企業必須超越初始部署，並專注於一天兩次操作，包括出現問題時遠程故障排除，診斷和數據收集。
