我們應該如何使用AI優(yōu)化供應鏈

多年來，由于對供應鏈數(shù)據(jù)和流程的透明度和可見性的需求增加，以及對增強客戶服務的需求，全球在供應鏈管理(SCM)中采用人工智能(AI)的人數(shù)已大大增加。在SCM中采用AI方面的領先行業(yè)包括電信(26%)，高科技(23%)，醫(yī)療保健(21%)，專業(yè)服務(19%)以及旅行，運輸和物流(18%)其他。

最近，UPS供應鏈解決方案與Softeon合作設計了一種倉庫網絡技術，通過加快訂單接收和交付速度，使配送中心更智能，更高效。目的是通過確保準時交貨來最大程度地減少客戶的延誤。

Uber Freight已與BluJay Solutions合作，以尖端的貨運技術為基礎，建立了強大的全球供應鏈。新技術界面使客戶能夠利用50,000多家承運人的網絡實時獲取價格/報價(用于預訂和承運人匹配)，從而提高可見度。這些伙伴關系突顯了在優(yōu)化供應鏈功能中使用AI的情況。

盡管集成了AI的好處，但由于以下挑戰(zhàn)，一些組織仍無法實現(xiàn)它：

高質量，一致和更新(實時)數(shù)據(jù)的可用性有限

不同筒倉中供應鏈數(shù)據(jù)的可用性(例如，市場部門，庫存團隊，采購經理和其他人擁有自己的數(shù)據(jù)庫)

系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫之間用于訪問，清理和分析數(shù)據(jù)的有限集成

與擴展供應鏈有關的數(shù)據(jù)治理政策有限

采購專家認為，最近由大流行引起的供應鏈中斷比以往任何時候都更加突顯了需要在供應鏈中集成AI以優(yōu)化運營。為了避免嚴重的供應鏈故障，組織對整個生態(tài)系統(tǒng)具有完全的可見性至關重要。準確預測需求和供應;以及最佳規(guī)劃物流和交付等。AI和機器學習(ML)一起使組織能夠準確地預測供應中的挑戰(zhàn)/問題，并因此事先采取必要的(預防/糾正)步驟。

優(yōu)化供應鏈的關鍵AI應用

改善端到端可見性和響應時間

借助AI解決方案，可以收集和分析來自多個連接的設備和系統(tǒng)(包括SCM，ERP和CRM系統(tǒng))的實時和歷史數(shù)據(jù)，以獲得更廣泛，更深入的運營見解對決策者來說非常有用 使用這些解決方案，采購團隊可以了解供應鏈，預見挑戰(zhàn)(在組織內部，例如發(fā)生故障，還是在外部，例如，裝運延遲)，并做出其他安排以最小化對供應鏈的影響。及時響應的延遲將對供應鏈產生不利影響，從而對底線產生不利影響。

準確地預測

AI解決方案使組織能夠實時地從多個實體和功能(包括供應商，客戶，庫存和生產)收集信息，并使用它來進行準確的預測。傳統(tǒng)上，預測不包括實時詳細信息，而僅基于歷史數(shù)據(jù)。但是，通過使用AI，預測的準確性已大大提高，使高管不僅可以更好地計劃，而且可以提高效率。同樣，采用AI來自動化較低級別的決策可以釋放帶寬，使管理者可以專注于戰(zhàn)略制定和高層決策。

高效地計劃供應鏈和生產

AI工具和解決方案有助于實時分析巨大的數(shù)據(jù)集，平衡供需缺口，有效地計劃生產，有效地安排工廠活動以及制定無差錯的SCM計劃和策略。AI可以幫助正確估計市場需求并相應地管理生產，從而避免生產過剩或產品短缺，這兩種情況都會導致?lián)p失。