为内部和外部系统和数据提供整个供应链的可见性和单一事实来源。

帮助企业了解最有可能的结果或未来场景及其业务影响。 例如，使用预测分析可以预测并缓解中断和风险。

帮助企业解决问题并开展协作以实现最大业务价值。 帮助企业与物流合作伙伴协作，减少为缓解中断而投入的时间和工作量。

帮助企业以个人或团队响应问题的方式，采用自然语言回答复杂问题。 它可以帮助企业思考复杂的问题，例如"我们如何改进或优化 X？"

供应链分析也是将认知技术（如人工智能 (AI) ）应用于供应链流程的基础。 认知技术可以像人类一样理解、推理、学习和互动，同时具备强大的能力和高速度。

这种高级的供应链分析形式正在引领供应链优化的新时代。 它可以自动筛选大量数据，帮助企业改进预测，识别效率低下，更好地满足客户需求，推动创新并追求突破性的构想。

Gartner 最近的一项调研显示，29% 的受访企业表示他们通过使用分析获得了高水平的投资回报，相比之下，只有 4% 的受访企业没有实现投资回报。

供应链分析可以识别已知风险，并通过在整个供应链中发现模式和趋势来预测未来风险。

通过分析客户数据，供应链分析可帮助企业更准确地预测未来需求。 它可以帮助企业确定哪些产品在出现盈利能力下降的情况时可相应减少产量，或者了解客户在初次订购之后的需求将是什么。

企业可以使用供应链分析来监控仓库、合作伙伴响应和客户需求，从而做出更明智的决策。

企业现在纷纷为供应链管理提供高级分析功能。 高级分析可以处理结构化和非结构化数据，从而为企业提供优势，确保他们能够及时获得警报，从而做出最佳决策。 高级分析还可以在不同来源之间建立关联和模式，从而提供警报，以最低成本和较少的可持续性影响最大程度地降低风险。

随着人工智能等技术在供应链分析领域变得越来越普遍，企业可能会看到更多的好处。 以前由于分析自然语言数据的局限性而尚未处理的信息，现在可以进行实时分析。 人工智能可以快速、全面地读取、理解和关联来自不同来源、孤岛和系统的数据。

然后，它可以根据数据的解释提供实时分析。 公司将拥有更广泛的供应链智能。 运营效率更高，避免中断，同时支持新的业务模型。