利用数据驱动的气候洞察：利用人工智能和机器学习的先进气候技术可以提供有关气候变化影响的预测洞察。这些洞察支持组织做出数据驱动的决策，帮助预测潜在的破坏并制定策略以尽量减少其影响。这包括情景建模、预测工具和实时跟踪，以了解潜在风险并做出适当响应。2
. 建立气候适应型供应链：通过多样化采购地点以减少风险敞口、投资气候适应型基础设施以及开发适应不断变化的条件的存储和分销方法，专注于在供应链中建立适应性。定期审计和审查还可以帮助识别漏洞、制定应急措施并实现持续改进。3
. 促进跨部门合作：鉴于气候变化的广泛影响，跨部门和跨行业的伙伴关系可以有助于汇集资源、共享知识和增强适应性。合作可以分享最佳实践、创新解决方案、优化物流以及集体游说支持性政策和资源。通过合作，企业可以更有效地应对气候变化带来的挑战，并确保其业务的连续性和弹性。
案例研究：飓风季节的气候技术
以最常见的极端天气事件之一：飓风为例。这些风暴可能会在短时间内导致某 纳米比亚电子邮件清单 些产品的需求急剧增加，甚至使最周密的计划也变得复杂。
短期内，人工智能预测可以增强飓风期间物流的决策过程，包括及时交付公司的货物并确保供应商及时交货。通过检查过去的数据、供应链配置和外部变量，人工智能算法可以找出供应链中的漏洞和薄弱环节。即使公司的运营不会在飓风期间直接受到影响，他们所依赖的关键供应商或关键港口也可能受到影响。
从长远来看，气候技术可以实现更具弹性的战略计划和运营。例如，气候技术揭示了飓风路径改变的新趋势。随着飓风频率的增加，路径明显向东北方向移动。对于没有做好准备的人来说，这又给供应链管理增加了一层复杂性。
飓风路径的转变具有深远的影响。在过去 50 年中，美国遭受了 9 次 4 级和 5 级飓风袭击，其中 6 次发生在过去 6 年。最近的一次是在 2022 年，飓风伊恩偏离了预期路径，在佛罗里达州造成了大面积破坏，经济损失估计在 1000 亿美元至 1200 亿美元之间。这清楚地提醒我们，我们可能越来越多地面临这样的情况。
面对气候变化，恢复力不再只是一种选择，而是绝对必要的。我们必须迎接这一挑战，将潜在的危险转化为创新、合作和准备的机会。现在是保护我们的供应链、我们的企业和我们的未来的时候了。我们可以共同渡过这场风暴，建立一个有韧性的未来。