当意识到数据量与物联网一起增长的速度时，很明显，智能供应链只是选择正确解决方案的问题。人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化，而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析诸如物料库存，入站装运，在制品，市场趋势，消费者情绪和天气预报等数据。因此，他们能够定义最佳解决方案并做出数据驱动的决策。

　　整个认知供应链管理系统可能涉及以下功能：
　　需求预测。通过应用时间序列分析，功能工程和NLP技术，机器学习预测模型可以分析客户行为模式和趋势。因此，制造商可以依靠数据驱动的预测来设计新产品，优化物流和制造流程。
        运输优化。利用机器学习和深度学习算法可以评估运输和可交付成果，并确定对其性能有何影响。
　　物流路线优化。通用机器学习算法会检查所有可能的路线并定义最快的路线。
　　仓库控制。基于深度学习的计算机视觉系统可以检测到库存短缺和库存过剩，从而优化了及时的补货。
　　智能库存管理系统的跟踪技术。通过利用边缘计算，相机和机器学习算法，该系统可以跟踪通过供应链的鸡肉数量。
　　人力资源规划。当机器学习算法收集并处理生产数据时，它可以显示执行某些任务需要多少员工。
　　供应链安全。机器学习算法分析有关请求信息的数据：需要谁，在哪里以及什么信息，并评估风险因素。因此，认知供应链可确保数据隐私并防止黑客入侵。

　　
　　最后，可以预见人工智能在制造业中的未来是光明的。但更需要强调的一点是，人工智能和机器学习并不是一整合便会立即带来成功。因为当中的要点是——任何创新技术都应该解决现有的业务问题，而不是想象中的问题。


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