在面对如“山竹”这样的极端天气事件时，智能制造系统不仅需要保障生产线的正常运行，更需确保供应链的韧性与灵活性，一个关键问题是：如何利用智能技术预测并缓解自然灾害对供应链的影响？
通过大数据分析历史气象数据和类似灾害的案例，可以预测“山竹”可能带来的物流中断风险，这为提前调整物流路线、增设临时仓库或调整生产计划提供了依据，物联网技术能实时监控关键节点的状态，如港口、仓库和运输车辆的运作情况，一旦发现异常可立即启动应急预案，智能合同和区块链技术能确保在紧急情况下供应链各环节的协同合作，减少信息不对称和信任问题。
更重要的是，通过机器学习和人工智能技术，可以不断优化供应链的抗风险能力，根据历史数据学习如何更高效地调配资源、如何更准确地预测需求等，这样，即使面对“山竹”这样的极端天气，智能制造系统也能保持高效、稳定的运作，为企业的持续发展提供坚实保障。
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