什么是 AI 供应链？
最近，随着 生成式 AI 和 聊天机器人等工具的进一步发展，这项技术越来越受欢迎，并展示了该系统对供应链管理的好处。与此同时，新冠疫情表明了全球供应链是多么脆弱，以及为什么需要更好的管理工具。
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它是系统获取数据集并从中学习的过程，而不是通过内置指令进行编程。ML 的功能远远超出传统软件的功能。它可以预测客户需求、发现模式、进行市场预测、解读语音和书面文本，并分析多种因素，从而优化供应链的工作流程。新出现的用例比以往任何时候都多。
采用 AI 固然重要，但在将新系统引入供应链之前，也必须了解其可能带来的所有优势和挑战。制造商和物流供应商应采取必要措施，为 AI 系统做好供应链准备，并了解如此大规模的优化需要时间和资源。
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由 AI 驱动的供应链系统正在帮助公司优化路线、简化工作流、改善采购、最大限度地减少短缺并实现端到端任务自动化。
供应链可能会变得复杂，特别是对于商品制造商来说，他们往往依赖合作伙伴及时、有序地运送商品。与传统的非 AI 系统不同，AI 能够发现模式和关系，从而使供应链的各个环节保持平衡。这些模式有助于优化从仓库到货船再到配送中心的物流网络。
现代供应链规模庞大，需要全面监督，以避免不必要的中断。AI 系统可以在预测方面提供帮助，例如根据客户需求进行需求规划或预测生产和仓库容量。有些公司正在利用 AI，从部署在整个供应链上的物联网 (IoT) 设备收集到的更广泛的数据集中获得洞察。
AI 还可以用于供应链运作，跟踪 库存水平和市场趋势。在库存管理方面，AI 可以提高供应链的可视性，自动记录实物商品，并在物品转手时智能输入数据。
它有助于提高制造商的透明度，并为供应链中的所有利益相关者提供有价值的数据。AI 提高了供应链的透明度，从而节省了无与伦比的时间和成本。它还能帮助公司满足道德和可持续发展标准，而这些标准历来都是费时费力的。
人工智能驱动的供应链对于建立供应链的弹性和加强制造商的基础有许多潜在优势。
降低运营成本
AI 可以学习和理解复杂的行为，可以学习重复性任务，例如跟踪库存，并快速准确地完成这些任务。AI 解决方案可以通过识别低效率和缓解瓶颈来降低总体运营成本。
高级实时决策
AI 使用历史数据和实时数据做出实时决策，有时还能提供对话式回答。AI 可以处理数据，分析问题的根源，并立即提出解决方案。
减少错误和浪费
AI 技术的优势之一就是能够发现行为和模式。制造商和仓库操作员可以通过这种方法训练算法，以便在出现更大错误之前及早发现缺陷，例如员工失误和产品缺陷。此外， AI 还有助于简化 ERP 框架，并且可以直接嵌入其中。
更有针对性的库存管理
如前所述，AI 可以通过广泛使用库存信息来帮助预测需求。它可以帮助制造商和供应链经理衡量客户对产品的兴趣，确定客户的需求是上升还是下降，并做出相应调整。它可以帮助制造商进行决策，提高需求预测的准确性。
提高仓库效率
AI，特别是 ML 模型，能够评估入库物料的数量并提高服务水平，从而帮助更高效地布置仓库。AI 系统还能为机器和工人规划最佳路线，成为整体仓库管理的强大动力。
更好的供应链可持续发展
通过使用 AI 提供的预测分析，公司能够使供应链更加可持续发展，对环境也更有利。制造商可以利用 AI 和 ML 模型优化卡车装载，预测最有效的交货路线，减少市场上的产品浪费。
通过模拟优化运行
供应链管理者总是希望更好地了解他们的运营情况。借助人工智能驱动的模拟，他们不仅能够获得洞察分析，还可以理解并找到改进的方法。AI 与数字孪生体协同工作，可以可视化潜在的供应链中断，并通过二维视觉模型可视化可能造成不必要停机的外部流程。
AI 的实施可能很复杂，企业应了解引入这项新技术的挑战和风险。
停机训练
每当公司引入一项新技术时，都需要对与该技术进行互动的人员进行培训。由于必须对人员进行培训，就有可能会发生停机，因此最好做好相应的准备和安排，以限制中断。所有供应链专业人员都应了解潜在的停机故障，并向合作伙伴说明可能发生的停机故障。
启动成本
实施 AI 需要考虑若干成本因素。除了运行系统的软件成本外，机器学习模型也是一项需要考虑的开支。有些是预构建的，如果公司愿意，也可以从头开始构建。无论如何，在输入 AI 算法之前，都必须在自己的干净历史数据上训练模型。
复杂系统
工作并不会因为实施 AI 而停止。全球规模的 AI 系统非常复杂，需要供应链规划人员不断了解工具的运行情况，并根据需要进行微调。
AI 风险
在供应链中集成 AI 有三种常见风险：
数据不准确
AI 是根据从各种来源的大量数据构建和生成的。由于数据来源的性质，可能存在不准确和偏差，从而导致错误信息的传播。因此，AI 需要人工审核，以确保数据公平、公正且可解释。
过度依赖 AI
人与人之间的互动应该是管理和处理供应链风险的卓越解决方案和关键专家。AI 是一种工具，它无法建立关系。有一种误解认为 AI 可以取代人类智慧，但事实上，AI 应该增强人类智慧。此外，如果技术出现故障，拥有专业知识的人员必须保证供应链的正常运行。
安全和隐私漏洞
AI 模型对客户数据收集和使用的增加也增加了监控、黑客攻击和网络攻击的风险。企业必须优先考虑并保障消费者的隐私权和数据权，对如何使用和保护数据提供明确的保证。
企业在实施 AI 解决方案之前，必须准备好旧版供应链规划和管理系统。
了解什么对您的业务有利，什么对您的业务不利。总结瓶颈或经常出现问题的领域，确保 AI 技术以最佳方式让您受益。
您可以做什么：
- 从头到尾找出供应链中的痛点。
- 清理数据，确定应如何使用结构化和非结构化数据。
确定您的企业首先要解决哪些问题，哪些问题不那么必要。供应链很可能会遇到多个问题，因此确定优先顺序是关键。
您可以做什么：
- 根据您的供应链的需求确定问题的轻重缓急。
- 首先处理更困难、更紧迫的问题，然后再划分中等至较低的重要性。
有几种类型的系统可供选择，企业选择哪一种取决于其需求和制定的路线图。此时，企业可能会聘请顾问或行业专家提供指导。
您可以做什么：
浏览每个系统选项，看一看哪个最适合公司的供应链管理目标。
考虑咨询行业专家，获取专业洞察。
企业需要立即开始实施 AI 技术。系统集成商很可能要与内部 IT 团队和 AI 解决方案供应商合作，以启动和运行各项工作。
您可以做什么：
培养并组建一支 AI 技术团队。
准备好应对过程中出现的挫折或错误。
AI 技术可能是一项重大变革，需要培训、耐心和计划。员工需要学习如何做好本职工作，而开放式沟通是成功实施 AI 技术的关键。
您可以做什么：
在开始实施之前，制定与所有员工的沟通计划。
考虑培训员工和制定时间表所需的停工时间。
AI 技术一直在变化、改进和调整。负责技术管理的团队需要测试和跟踪调整后的效果，以便定期进行改进。
您可以做什么：
定期测试 AI 解决方案并排查其功能。
确保在测试时有一套有条理的跟踪方法。
使用 IBM® Concert 生成式 AI 驱动型技术自动化平台，简化应用程序管理并获取 AI 生成的洞察分析，以便据此采取行动。
借助 IBM 的供应链解决方案减少中断并制定可持续发展的弹性计划。
利用 IBM 的供应链咨询服务，构建支持 AI 的可持续供应链。