全球供应链正处于前所未有的动荡环境中。大流行病的破坏、地缘政治的不稳定、劳动力的短缺以及通货膨胀，都重塑了企业的运营方式。与此同时，数据量已激增到难以承受的程度。据估计，到 2030 年，全球工业制造业将产生4.4 ZB 的数据，而物流和零售业将增加更多的复杂性。
对于大型企业的高管来说，这就产生了一个悖论：数据比以往任何时候都多，但清晰度却比以往任何时候都低。根据最近的研究，85% 的领导者报告了 "决策困扰"，他们每天要比十年前多做 10 倍的决策--通常是在信息不完整或孤立的情况下。
这就是企业 AI 软件发生变革的地方。人工智能和机器学习 (ML) 供应链平台提供消除噪音、加速决策和释放运营弹性所需的智能和自动化。然而，在供应链中采用人工智能需要的不仅仅是技术——它需要一种战略性的、企业范围的方法。
我们的电子书《揭开人工智能的神秘面纱》提供了将人工智能大规模整合到供应链运营中的实用框架。
据估计，到 2030 年，工业制造业产生的数据量将达到
的领导者报告决策困扰
人工智能可实现供应链工作时间的自动化
人工智能和机器学习不再是实验性的——它们正在重塑现代供应链的核心功能。采用人工智能可以为所有企业职能带来投资回报，这得益于可衡量的成本降低、收入增加和敏捷性的提高。
以下是领先组织部署 ML 供应链软件以影响每个阶段的方式：
规划和预测
采购
生产制造
物流和配送
回报和可持续性
虽然好处显而易见，但在全球企业中整合 AI 和 ML 供应链软件却很复杂。许多领导者面临着共同的障碍：
从我们与全球领导者的合作中，我们发现人工智能在供应链应用方面取得成功的四个关键支柱：
1. 从影响大的用例开始
专注于与财务 KPI（库存周转率、OTIF 率、利润率改善）直接相关的领域的 AI 需求计划、ML 供应链软件和预测分析。早期的胜利为整个企业的扩展奠定了基础。
2.建立强大的数据架构
人工智能依靠高质量、统一的数据蓬勃发展。投资数据标签平台和集成层可以创建单一事实来源，消除盲点并支持高级建模。
3. 将人工智能代理与人类专业知识相结合
人工智能代理现在可以自动执行日常任务 - 将数据分析时间从几小时缩短到几分钟，自主提出见解并同步各部门之间的工作流程。重要的是，人工智能增强了人类的判断能力而不是取代它， 93% 的企业领导者认为人类应该参与人工智能驱动的决策。
4. 合作追求规模和速度
大多数企业缺乏从头构建定制供应链AI的内部能力。现代人工智能解决方案旨在通过针对供应链复杂性量身定制的开箱即用功能更快地提供价值，从而加快投资回报时间并实现长期可扩展性。人工智能工具还可以逐渐加快数据准备、软件定制和实施的速度，从而更快地实现业务影响。
全面整合供应链 AI 软件的企业将实现变革性效益：
供应链中的人工智能不再是一个“观望”的机会。当今推动竞争优势的企业领导者是那些将 ML 供应链平台嵌入核心运营并扩展规划、采购、物流等领域能力的企业。
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通过以清晰的愿景、正确的架构和专门的工具来对待人工智能，企业最终可以超越炒作，实现自主的、人工智能协调的供应链的承诺。
