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DHL 推出了一个工具，该工具可简化和整合来自现有模块的数据，以通过 DHL Resilience360（该集团的**型云风险管理平台和预警系统）提供进一步的见解。Resilience360 Analytics 在将多年系统收集的供应链数据与市场上一些较全面的风险数据库相结合方面是的。它结合了 DHL 的风险暴露指数，这是一个涵盖 30 多个风险类别的加权指数，与客户供应链和业务影响数据相结合，以提供对未来潜在障碍的预测。分析和整合的数据以简洁的方式可视化，帮助企业对其供应链有越来越清晰的了解。

DHL 客户解决方案 Resilience360 负责人 Tobias Larsson 表示：“随着全球业务*增长，而供应链变得越来越复杂，我们的客户必须发现供应链中未来的障碍并采取早期行动来降低业务风险。” ＆ **。

在飓风哈维期间，美国大约 33% 的化学品生产中断，许多化学品供应商不得不发出不可抗力通知。Resilience360 Analytics 显示，乙烯、氯或丁二烯等基本工业构件的预期短缺可能会对汽车、生命科学与医疗保健和电子行业产生影响。例如，这些行业之一的制造公司可能有一家化学品供应商，通过铁路从休斯顿港运送物品。了解港口和铁路可能会关闭一段时间后，客户可能是个预订额外供应以覆盖该时期的人。借助 Resilience360 的信息，DHL 能够可视化其客户的端到端供应链，

新模块立即为公司提供见解，帮助他们深入了解影响其供应链的风险。这些见解包括：

基准仪表板以将自己的风险状况与行业同行的风险状况进行比较，并接收事件的早期预警。

基于不同地理分布的供应商生产地点的*特风险概况的特定行业分析。

通过分析对节点产生影响的已登记事件并接收用户对相关事件的反馈，解决供应链中的风险瓶颈。

通过将历史和前瞻性风险信息与供应商数据（贸易量、业务影响评分、风险*、单一采购等）相结合，供应链的痛点。

例如，新模块显示汽车和航空**行业比平均风险状况低 16.6% 和 4%，这意味着这些行业较厌恶风险，而化学品和技术的风险状况要高得多，数字分别为 8% 和 10分别**平均水平的百分比。

“现在利用新的分析工具和方法为我们开发回归和预测模型奠定了基础，进一步增强了我们在风险缓解领域的解决方案。我们目前正在与德国邮政 DHL 数据科学团队一起研究替代的重新路由Resilience360 的**客户运营分析师 Rick Tillenburg 说：“建议以及运输延迟预测，以使用数百万个历史悠久的 DHL 运输数据集来预测运输枢纽沿线风险事件的运输中断的可能性和潜在持续时间。”

从自然灾害到网络攻击，再到瞬息万变的监管环境，组织需要做好准备，以便在不可避免的情况发生时迅速采取行动。新的 R360 分析应用程序补充了 DHL 的 Resilience360 平台，以便绘制特定行业以及在发生中断时可能出现供应短缺的其他行业的后续影响。