AI變革供應鏈:效率提升新時代

Ai




革命化供應鏈:人工智能的顛覆性影響

Ketan Anand
Forbes 技術委員會成員
COUNCIL POST| 會員 (收費制)

人工智能(AI)正在改變各行業,重塑消費者、創業者和領導者對商業運營的看法,尤其是在供應鏈方面。雖然人工智能在提高效率方面潛力巨大,但許多企業在整合過程中面臨技術和組織上的挑戰。本文將探討人工智能對供應鏈的影響、其應用以及企業如何開始利用它,並在過程中回答一些關鍵問題。

什麼是人工智能?
在深入探討之前,了解人工智能的概念至關重要。人工智能是通過機器模擬人類智慧,以執行學習、解決問題和決策等任務。它包括機器學習、自然語言處理和計算機視覺等技術,旨在提高各行業的效率。

根據Statista的數據,2024年人工智能市場增長至超過1840億美元,比2023年增加了近500億美元。這一快速增長預計將持續,市場預計到2030年將超過8260億美元。

人工智能如何塑造供應鏈管理的未來
在供應鏈行業工作了十年,我觀察到人工智能能改變供應鏈格局的幾個方面。個人認為,個性化的人工智能助手有潛力重塑供應鏈領導者管理複雜操作的方式。以下是幾個重點:

1. **與供應商的分散溝通**
傳統上,供應鏈領導者需要手動處理與多個供應商的互動,這是一個耗時且容易出錯的過程。人工智能助手可以自動化這些互動,實時協調各地的供應商。例如,如果發生貨運延遲,人工智能助手可以立即與供應商聯繫,提出替代運輸選項,並確保各方對修訂時間表達成共識。這樣可確保溝通標準化,使用一致的語言和術語,進一步減少誤解的風險。

2. **自動訂單操作**
通過用人工智能驅動的自動化來取代手動的採購訂單創建,供應鏈領導者可以簡單地提示人工智能助手,例如:“為供應商X創建500單位的訂單”,人工智能會提取有關價格、訂單歷史和條件的相關數據,即時生成並發送訂單。在快速消費品(FMCG)和個人護理等高量行業中,此自動化幫助團隊高效管理複雜的採購需求,確保滿足緊迫的截止日期並適應變化的需求。

3. **無代碼報告**
無代碼報告可以使供應鏈領導者在沒有技術專業知識的情況下訪問數據洞察。人工智能助手可以根據簡單的提示生成自定義報告,例如:“顯示本季度按供應商的成本節省”或“分析我們最近10次發貨的環境影響”。這種即時獲取洞察的能力使決策過程更快,數據驅動的決策能改善供應商表現、訂單準確性和可持續性追蹤。

4. **風險緩解**
利用歷史需求計劃作為基準,人工智能可以預測供應商延遲、庫存短缺或運輸中斷等風險。通過分析這些需求趨勢,人工智能能在風險實現之前進行預測,使供應鏈領導者能夠主動調整採購策略。例如,如果人工智能預測某些產品的需求激增,它可以建議調整庫存水平或加快從供應商處的訂單。

實施人工智能的挑戰
作為Suuchi的首席產品官,我觀察到供應鏈領導者在FMCG和OEM等行業實施人工智能時面臨挑戰。這些行業的共同挑戰包括過時的系統、數據孤島以及儘管人工智能已被證明能提高效率和盈利能力,但內部對變革的抵制。

例如,我們合作的一家快速消費品聚合商希望利用人工智能降低成本和改善利潤率,但在多個系統中面臨數據碎片化的問題。僵化的ERP系統進一步複雜了這一努力,因為人工智能驅動的洞察需要實時集成,這需要定制開發,從而延遲了預計的4%降成本和3%利潤改善。

同樣,一家化妝品公司希望利用人工智能縮短交貨時間並改善訂單準確性。然而,將人工智能與其定制的手動訂單管理系統整合卻面臨挑戰。技術限制和員工抵制減緩了其將交貨時間縮短30%和將訂單錯誤減少45%的目標,延遲了更快的產品上市。

企業人工智能整合指南
為了充分發揮人工智能的優勢,組織必須鼓勵員工的採用。以下是優化供應鏈中人工智能的一些關鍵策略:

– **供應鏈評估**
在實施人工智能之前,進行全面的供應鏈評估。確定供應鏈中需要改善的領域。為了優化人工智能技術的有效性,必須制定並不斷遵循目標。

– **理解商業模式**
人工智能整合的起點因企業而異,通常基於相應的商業模式。例如,電子商務企業的人工智能實施提高產品效率、檢測欺詐、提供個性化體驗、自動協助客戶並根據市場趨勢調整價格。與此同時,製造商則通過預測性維護、自動化生產、實時缺陷檢測和數據驅動的需求預測來提高效率並最小化中斷。

– **實施數據策略**
大多數供應鏈的人工智能工具使用預測分析,這需要適當的數據。確保你擁有的信息井然有序、準確無誤。這可能需要對不同數據集進行整合、修正不準確之處,並識別可能影響供應鏈的外部變量。

– **採取分階段的方法**
考慮逐步將人工智能整合到供應鏈中。啟動一個試點項目,重點解決特定問題,例如提高倉庫的運營效率或識別客戶需求的指標。這樣可以評估人工智能的有效性,獲取知識並獲得關鍵信息,然後再進行更大範圍的推廣。

– **考慮專業合作**
獨立安裝人工智能供應鏈軟件可能會導致較低的投資回報率。與專業人士合作可以幫助設置具體目標,確保組織能夠有效地衡量和見證其投資回報。

結論
人工智能通過提高透明度、效率和風險管理來革新供應鏈。戰略整合和專業合作是最大化其益處的關鍵。

在這篇文章中,我們看到人工智能在供應鏈中所帶來的潛力及其挑戰,這不僅僅是技術上的變革,更是整個商業文化的升級。企業在追求創新時,不應忽視內部文化的變革,因為人員的接受度和適應性將直接影響技術的實施成效。未來的供應鏈將不再是單一的運作模式,而是需要各方協作、數據驅動的綜合體系。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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