全球供应链正处于前所未有的动荡环境中。疫情冲击、地缘政治不稳定、劳动力短缺和通货膨胀重塑了企业的运营方式。与此同时，数据量也激增至惊人的水平。预计到 2030 年，全球工业制造业将产生4.4 ZB 的数据，而物流和零售业将进一步增加复杂性。
对于大型企业的高管来说，这造成了一个悖论：数据比以往任何时候都多，但清晰度却更低。根据最近的研究，85% 的领导者表示“决策苦恼”，他们每天做出的决策比十年前多 10 倍，而且往往基于不完整或孤立的信息。
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。
为什么人工智能和机器学习如今已成为商业必需品
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
- 人工智能需求计划通过利用大量数据集来提高预测准确性。
- 预测分析可以实现主动的资源调整和库存优化。
- 使用人工智能进行场景建模将模拟时间从几小时缩短到几分钟，从而提高灵活性。
采购
- ML 评估供应商风险并预测环境影响。
- 人工智能驱动的洞察力有助于建立有弹性的供应商网络并最大限度地减少中断的风险。
生产制造
- 生产中的人工智能可以检测质量控制异常，优化资源分配并减少能源浪费。
- 互联解决方案集成人工智能来支持一线决策并提高吞吐量。
物流和配送
- 物流和供应链中的人工智能可以实现预测预计到达时间 (ETA)、负载风险建模和路线优化。
- 人工智能驱动的决策引擎可根据实时中断动态地重新安排货运路线。
回报和可持续性
- AI 通过预测性逆向物流优化退货工作流程并减少浪费。
- 人工智能驱动的网络设计改善了循环经济计划和成本效率。
在供应链中扩展人工智能和机器学习的挑战
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：
• 孤立的试点无法扩展：在孤立的功能中测试人工智能而与核心业务目标不一致会限制投资回报率。
• 数据碎片化：不同的系统和糟糕的数据治理阻碍了人工智能模型的有效性。
• 改变管理摩擦：据埃森哲称，生成人工智能可以实现高达 29%的供应链工作时间自动化，这需要劳动力转型和技能发展。
• 集成复杂性：传统基础设施通常缺乏现代 AI 和 ML 平台有效运行所需的架构。
