2020年初，当冠状病毒在全球爆发时，许多公司和政府部门发现他们正处于前所未有的危机中，他们正在努力适应和调整。但是，全世界新的冠状病毒病例数的迅速增加导致旅行禁令的发布。许多人不能外出工作。视频通信软件提供商Zoom和Teladoc的价格飞涨。现在人们似乎已经进入了虚拟世界，到处都是太多的人。很多焦虑和假设。尽管Zoom，Teladoc和Amazon之类的科技公司的业绩有了显着提高，要么是因为它们是必不可少的业务，要么是因为它们是突然加速的数字革命的一部分，但许多公司的运营却经历了严重的中断。制造业和快速发展的消费品行业是受该流行病影响最严重的行业之一。他们的供应链破裂的原因有很多：1.生产中断在流行病持续蔓延的过程中，世界上一些国家的生产工厂已经停止生产，并且出现了紧急问题，这是由于两个健康因素造成的以及安全和需求不足，应将其关闭。重新开厂的正确时间是多长时间和什么时候。为了减少历史数据对需求预测的影响，研究机构已开始使用特定行业的外部经济/财务指标，这些指标可能与量化它们与产品需求之间的因果关系有关，并将其用于需求预测机器学习中。楷模。 2.客户需求的不确定性导致了这一困难。有许多因素：很难预测何时冠状病毒流行将结束或减慢。有许多预测模型试图解决此问题，但是这些模型以不同的方式提供估计，并且还提供广泛的预测。消费者信心在今年4月达到了自2008年以来的最低点，目前尚不清楚它已经恢复了多少，并且在接下来的几个月中将发生多少变化。人们需要的产品类别已经发生了很大变化（人们对数字产品或支持数字世界的产品的需求肯定更高）。历史数据已变得与预测需求无关，并且由于市场条件不同，试图从先前的危机中寻找合适的数据并不完全有效。 ·供应商风险。供应商对全球供应链产生巨大影响，许多供应商在运营中面临极其严峻的条件。在这种空前的环境中，一些供应商可能会违约。对于手头现金不足，没有营运资金的小型供应商而言，尤其如此。货运物流。在流行的最初几个月中，世界各地的一些港口被关闭，运输方式和路线发生了变化，需要定期进行调整。流行病政策变化。世卫组织和各国政府实施的防疫措施以及人们严格遵守这些准则的方式决定了冠状病毒的传播速度，从而影响了该行业的发展。尽管公司在流行期间面临许多挑战，但数据分析方法仍可用于有效应对大多数挑战。例如，在计划恢复时可以开发仪表板。该仪表板使公司能够可视化世界各地工厂的位置，跟踪每天发生的流行病，并估计特定地区的病例数是否处于高峰期，稳定或下降状态，并遵循当地政府的指导和建议哪些工厂应该首先重新开放。除了安全和健康外，还需要根据流行期间的库存信息来考虑特定工厂对产品生产的需求在此期间发生了多少变化。如果对特定产品的需求消失，那么重新开设工厂或产品线可能是不合逻辑的。为了减少不相关的历史数据对需求预测的影响，请使用特定行业的外部经济/金融指标来量化它们与产品需求之间的因果关系，并使用它们来预测机器学习模型。尽管这只是制造商如何改进其数据驱动型决策的一个示例，但在持续流行期间，数据分析可以提供许多机会。基于不断变化的需求，不断变化的销售和营销渠道，以及更好地了解客户以优化产品组合，这些只是一些分析用例，会对组织内部产生巨大影响。归根结底，不同行业的制造商的运营将随着时间表的不同而恢复，但是在发展过程中