供應(yīng)鏈行業(yè)長久以來一直依賴于功能性的系統(tǒng)運(yùn)作。然而，在當(dāng)今復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的全球背景下，這些系統(tǒng)的局限性愈發(fā)明顯。曾經(jīng)，人工智能(AI)技術(shù)僅為科技領(lǐng)域的精英所享有。而現(xiàn)如今，對于希望在供應(yīng)鏈管理方面保持競爭優(yōu)勢的企業(yè)來說，AI已經(jīng)成為一種必不可少的工具。Qqeesmc

在本文中，DSV庫存管理解決方案公司總裁兼總經(jīng)理Matt Ritchie探討了AI如何通過實(shí)時(shí)洞察和靈活性重塑供應(yīng)鏈，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建強(qiáng)大AI基礎(chǔ)設(shè)施的重要性，并指出積極采納AI的企業(yè)將在未來競爭中脫穎而出。Qqeesmc

供應(yīng)鏈決策的新時(shí)代

傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理往往采取被動(dòng)的響應(yīng)策略，僅在遭遇貨物延誤、庫存不足或成本上升等問題時(shí)才采取措施。在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)普遍可用的當(dāng)下，這種做法不僅效率低下，而且難以維持供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。AI將供應(yīng)鏈管理從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)測和響應(yīng)，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)幫助管理者做出明智決策。Qqeesmc

雖然AI引領(lǐng)供應(yīng)鏈行業(yè)變革，但是企業(yè)若未建立完善的AI基礎(chǔ)設(shè)施，例如一體化數(shù)據(jù)池和全面的數(shù)據(jù)管理平臺，則可能錯(cuò)失AI的巨大潛力，導(dǎo)致洞察力分散，錯(cuò)失優(yōu)化機(jī)遇。因此，企業(yè)必須首先奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，確保AI投資能夠產(chǎn)生精確且可行的洞察力，這樣在面對全球性干擾時(shí)，才能保持高度的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。Qqeesmc

“構(gòu)建合適的AI基礎(chǔ)設(shè)施”對企業(yè)而言是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗枰度氪罅繒r(shí)間、資金，并解決復(fù)雜的技術(shù)問題，通常涉及數(shù)年的開發(fā)和數(shù)千萬美元的投資。高昂的成本和復(fù)雜的技術(shù)難題往往導(dǎo)致企業(yè)放棄努力，或者去選擇一些不夠完善的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)無法提供深度的洞察力。沒有恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集成流程和基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)無法充分挖掘AI的潛力，從而限制了其在供應(yīng)鏈管理優(yōu)化和創(chuàng)新方面的能力。Qqeesmc

將實(shí)時(shí)洞察力作為競爭優(yōu)勢

AI可以快速處理海量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)提供供應(yīng)商績效、庫存水平等多維度分析。面對“我為什么要關(guān)注AI？”“它如何直接提升我的運(yùn)營效率？”這樣的疑問，答案很明確——AI能夠解析復(fù)雜的多變量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可直接操作的智能信息，這樣可以大幅節(jié)省時(shí)間和成本。Qqeesmc

當(dāng)前，供應(yīng)鏈正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。極端氣候事件、突如其來的政策調(diào)整、港口罷工，以及消費(fèi)者需求的波動(dòng)，這一切都對供應(yīng)鏈的靈活性提出了極高要求。AI驅(qū)動(dòng)的平臺能夠預(yù)測供應(yīng)鏈需求，迅速識別需求變動(dòng)、供應(yīng)瓶頸或供應(yīng)商問題。這賦予了供應(yīng)鏈管理者即時(shí)做出智慧決策的能力，比如及時(shí)調(diào)整運(yùn)輸路線或是在問題惡化前重新規(guī)劃庫存水平。Qqeesmc

AI能夠顯著提升供應(yīng)鏈的靈活性和韌性，并更精準(zhǔn)地適應(yīng)實(shí)時(shí)情況。另一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢是它增強(qiáng)了情景規(guī)劃能力，也就是所謂的概率性供應(yīng)鏈規(guī)劃。如今，AI使得供應(yīng)鏈管理者能夠針對需求波動(dòng)或供應(yīng)鏈中斷進(jìn)行各種潛在情景的模擬。Qqeesmc

例如，如果下個(gè)季度的需求增長20%會(huì)怎樣？供應(yīng)商的可靠性降低10%又將如何影響庫存？這些問題現(xiàn)在都可以在短時(shí)間內(nèi)得到解答。這種基于數(shù)據(jù)的決策能力使得公司能夠在面對各種干擾時(shí)迅速調(diào)整策略，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性。Qqeesmc

不同AI平臺功能各異

并非所有的AI平臺都能有效執(zhí)行這一任務(wù)。盡管預(yù)測性分析備受關(guān)注，但真正推動(dòng)供應(yīng)鏈進(jìn)步的是規(guī)定性分析。然而，許多公司采用的系統(tǒng)往往無法提供真正的價(jià)值，這些工具可能名不副實(shí)，未能提供實(shí)際的支持。為了切實(shí)優(yōu)化供應(yīng)鏈，企業(yè)需要的是能夠提供實(shí)際行動(dòng)指南的AI解決方案，這些解決方案必須能夠帶來明顯的改進(jìn)和實(shí)際的業(yè)務(wù)影響。Qqeesmc

精心構(gòu)建的AI平臺，借助機(jī)器學(xué)習(xí)的力量，能夠顯著增強(qiáng)決策能力。然而，AI本身并不足以實(shí)現(xiàn)全部潛力。真正的力量在于將AI與戰(zhàn)略伙伴關(guān)系相融合，以達(dá)成有意義的結(jié)果。最有效的系統(tǒng)遠(yuǎn)不止是自動(dòng)化工具，它們能夠?qū)⒑Ａ繑?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有預(yù)測性和規(guī)范性的深刻洞察，從而引領(lǐng)主動(dòng)的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策過程。這意味著，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的流程優(yōu)化，而不僅是針對過去的事件做出反應(yīng)。Qqeesmc

強(qiáng)大的供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)是這些解決方案的關(guān)鍵要素，它促進(jìn)了整個(gè)供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。一個(gè)堅(jiān)固且統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)使得企業(yè)能夠整合來自多個(gè)來源的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而獲得對供應(yīng)鏈上下游活動(dòng)的全方位視野。這種連通性不僅增強(qiáng)了透明度，還縮短了響應(yīng)周期，確保在運(yùn)營受到影響之前就能有效緩解潛在干擾。具備這種網(wǎng)絡(luò)功能的解決方案能夠在供應(yīng)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)提供即時(shí)可操作的情報(bào)，進(jìn)而激發(fā)出新的效率潛能。Qqeesmc

Gartner供應(yīng)鏈實(shí)踐部門副總裁兼分析師Ken Chadwick指出：“提高生產(chǎn)力是未來成功的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，而釋放生產(chǎn)力的關(guān)鍵則在于利用無形資產(chǎn)。”在數(shù)字供應(yīng)鏈領(lǐng)域，這意味著必須利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和廣泛的網(wǎng)絡(luò)資源來保持競爭優(yōu)勢，并推動(dòng)運(yùn)營的實(shí)時(shí)優(yōu)化。Qqeesmc

供應(yīng)鏈管理的未來已來

供應(yīng)鏈行業(yè)的未來展望是開發(fā)出能夠?qū)崿F(xiàn)完全自主規(guī)劃的解決方案，在這種模式下，人工干預(yù)將減少到最低程度，系統(tǒng)自身將負(fù)責(zé)從需求預(yù)測到執(zhí)行的所有環(huán)節(jié)。雖然我們還未達(dá)到這一理想狀態(tài)，但當(dāng)前所奠定的基礎(chǔ)將確保我們在時(shí)機(jī)成熟時(shí)能夠充分利用這些先進(jìn)能力。Qqeesmc

在敏捷性和效率成為關(guān)鍵競爭力的時(shí)代，AI不僅是供應(yīng)鏈的未來，它正在當(dāng)下重塑供應(yīng)鏈的運(yùn)作方式。積極采納這些技術(shù)的企業(yè)將在不斷變化的市場環(huán)境中保持領(lǐng)先。Qqeesmc

本文翻譯自國際電子商情姊妹平臺EETimes，原文標(biāo)題：Supply Chain Industry Is Being Shaped by AIQqeesmc