如果有一件事是供应链经理可以信赖的，那就是不确定性会一直存在。大流行病加剧了全球供应链危机，现在又接踵而至的是其他国际问题，暴露了它们的脆弱性。如此一来，问题不再是供应链经理甚至首席运营官的压力。这场危机对顶线和底线的影响已将其推到执行议程的首位。解决这些问题需要短期解决方案和长期战略。重点是在我们面临另一个需要应对的问题之前控制不断上升的成本并加强供应链。事实上，据估计 88% 的公司未能满足“战略弹性”的要求。为了快速解决问题，他们被指向技术解决方案，尤其是人工智能 (AI)。但问题是：技术不是解决方案。它不能保护您的业务免受中断，也不能使其具有弹性。然而，作为连接整个团队的数字战略的一部分，从 AI 中获得的洞察力可能就是答案。
将从 AI 中获得的强大洞察力应用于供应链管理
AI 可以显着提高整个团队的效率制造供应链，从规划需求到优化制造和劳动力决策，以及管理库存和物流以将货物运送到世界各地的客户。供应链的其余部分。通过预测不同未来需求结果的概率，轮班团队可以根据他们的技能、可用性和劳动法规进行优化。为了节省成本高昂的仓库管理，AI 可以确定最低和最高安全库存的指导方针。集成后，它可以确保每个决策、每个预测和每个分析都以每个部门的挑战、目标和最近绩效的完整、最新的图片为依据。这种清晰度自然会产生优势，包括优化的容量规划、更高的生产力、更低的成本和更高的产量。但是，仅采用人工智能就可以转化为连通性吗？正如人工智能可以连接供应链的不同阶段一样，它需要在各个阶段工作的员工最大限度地发挥其潜力。这是一项不小的壮举，一些全球货物在 30 家不同的企业和 200 次互动之间流动。在供应链管理中使用 AI 的投资与对技术本身的投资一样重要。合作伙伴之间的这种可见性可以实现协作决策，从而形成更严格的战略和组织范围内的创新文化。到目前为止，这种供应链可见性几乎是不可能的；一级供应商不太可能透露他们的二级供应商是谁，他们不想透露他们的三级供应商是谁......随着现代供应链通过多个接触点延伸，任何见解都很难提取。另一种方法是依赖广泛的指标，并利用它们做出整体的战略决策。人工智能在供应链中的局限性
是的，人工智能现在是推翻不确定性的必备条件。但它确实提出了新的挑战。反过来，克服这些问题会勾勒出在整个供应链中充分发挥 AI 潜力的机会。那么，您如何才能解决这些主要问题并创建互联、可见的供应链？对 AI 的不信任：阐明 AI 如何通过以下方式做出决策培训和可解释的人工智能。可见数据和易于理解、可靠的建议可以缓解人们对这种“神秘”技术的担忧。技能差距不断扩大：只有 27% 的英国高管认为他们的非技术员工可以完成数字化工作。有效交通创新和鼓励技术使用是弥合供应链中类似差距的关键。数据不足：通过在供应链之前过早连接的部门之间的协作努力，将孤立的数据集中在一起。制造商、托运人和供应商必须保持密切联系，以便在未来获得可靠、准确和有效的见解。投资互联供应链文化
充分利用 AI 来创建互联供应链供应链依赖于全公司范围内的彻底技术方法。与对数字战略的任何投资一样，组织变革、业务流程更新和技能提升都是引领数字转型的必要条件。从采用新的 AI 解决方案到最大限度地发挥其全部潜力，公司文化是一个关键焦点。需要考虑许多因素，包括针对利益相关者分析现有技术堆栈以及打破内部流程中嵌入的孤岛。首先，每个部门ent 从不同的角度和出于不同的目的查看数据。基于 AI 的技术可以创建跨越这些孤立部门的单一事实来源。但是需要激励利用这些数据来最大化其影响。鼓励与这些数据的交互以及在整个供应链中交流提取的见解需要修改内部文化。朝着这个方向前进是获得人工智能全部价值的唯一途径。其次，变革管理和能力建设是解决限制人工智能应用的技能差距的关键。如果你想鼓励员工接受新的工作方式，你需要确保数据科学工具易于使用和理解——无论你是否拥有 STEM 博士学位。基于人工智能的技术让企业有机会建立一个他们整个组织的数字版本。他们可以实时捕获从“上到下”（即从董事会到 SKU）流动的决策从“左到右”（即从需求计划到生产计划的移交）。总的来说，实施人工智能并克服它带来的挑战需要大量投资。创建互联供应链所需的时间和金钱需要平衡短期收入收益和长期弹性的范围。最大的挑战是致力于变革，不仅要改变数字战略，还要重新配置组织的文化。真正互联、有弹性的供应链需要一种战略，利用从人工智能中获得的适用洞察力、能够最大限度发挥人工智能潜力的员工和整个组织的文化的创新。这与 AI 无关，而与您如何使用它有关。关于作者 Neha Puri 在应用 AI 技术公司 Faculty 领导供应链和物流团队。在欧洲、美国和亚洲的运输和物流领域拥有超过 15 年的经验， Neha 专注于帮助运营商离子领导者建立更具弹性的供应链。
