人工智能如何应用于供应链管理

人工智能正在以更高的效率、可见性和优化来改变供应链管理。 供应链组织可以通过多种方式实施人工智能来体验这些好处，从智能模拟到自动化质量控制。 采用人工智能将是发展供应链和适应当今供应链挑战的关键。

1. AI模拟优化

人工智能擅长分析数据来预测结果。 供应链企业可以利用此功能通过人工智能模拟来优化其运营。 人工智能可以评估特定的操作设置并查明瓶颈和潜在问题。

在模拟中，供应链企业可以更灵活地优化其运营，而不会导致现实世界的流程延迟。 谷歌在 2021 年推出了一款这样的基于人工智能的数字孪生工具，该工具是 旨在帮助供应链企业 通过优化节省资金。 这些类型的工具对于供应链中的任何环节都非常有效。

例如，仓库经理可以创建整个仓库的数字孪生。 然后，他可以在该数字孪生上使用人工智能物流模拟来试验不同的优化策略。 这样，他就能够在不影响实际运营的情况下找到仓库的最佳物流策略。

2. 自动化库存管理

仓库是供应链中的关键环节。 如果仓库运行效率低下或库存处理效率低下，可能会对整个供应链造成严重的连锁反应。 人工智能可以帮助仓库实现库存管理自动化，从而节省时间和金钱。

例如，设备可以配备物联网标签来跟踪每个项目的状态。 如果每个单元内的物品容易腐烂，物联网跟踪器将跟踪过期日期的临近程度。 物联网标签可以将此类数据发送回管理所有库存数据的人工智能中心。 当库存单位即将到期或库存水平高于或低于特定阈值时，人工智能可以向仓库经理发出警报。

3.供应链网络安全

对于供应链组织来说，网络安全从未如此重要。 事实上，到 2022 年，勒索软件即服务已经成为一个全新的地下市场，黑客可以购买勒索软件对企业进行快速攻击。 大企业也不是供应链中唯一受到打击的成员。 2022年发生的一件事 影响多达2000个 个体中小企业。

供应链管理需要有效、敏捷的网络安全，以便在供应链的每一步都领先于这些威胁。 由于其模式识别能力，人工智能是实现这一目标的高效工具。

例如，仓库可以使用人工智能来持续监控其服务器上的登录活动。 如果人工智能检测到任何可疑或未经授权的登录尝试，它可以向安全人员发出警报，甚至阻止可疑帐户。

4.人工智能需求预测

人工智能也可以为制造商和零售商提供很多帮助。 这些企业可以使用人工智能数据分析工具来准确了解未来几个季度的供需情况。 人工智能算法可以分析大量数据集，例如销售数据和消费者趋势，以预测某种产品的需求量。

精确的需求预测可以使供应链的每个环节减轻整体供应压力。 如果制造商确切地知道他们需要多少某种材料，他们就不需要因订购过量而给原材料供应商带来负担。

对于向制造商提交订单的零售商来说也是如此。 最终，这也有助于减少供应链中的浪费。

5. 减少浪费和错误

人工智能可以成为减少材料浪费和改善供应链整体质量控制的极其有价值的工具。 这很大程度上是由于令人难以置信的 机器学习的能力，它允许计算机视觉之类的东西学习如何自动化其他复杂的过程。供应链企业可以将人工智能和物联网结合起来，以快速、准确地减少浪费和错误。

例如，一家制造公司可能希望对其纸板箱进行自动化质量控制。 人工智能摄像头可用于在盒子通过装配线时对其进行扫描，快速检测任何缺陷，而不会造成瓶颈。

同样，物联网设备可用于收集有关制造过程中使用了多少原材料的数据。 人工智能数据分析算法可以使用这些数据来识别哪里使用了最多的材料以及哪里浪费了最多的材料。

这些见解使企业能够更有效地使用原材料并减少供应链的整体压力。

6. 跟踪供应链可持续性

近年来，可持续性已成为整个供应链的一个主要优先事项。 一方面，这对环境以及供应链工作和支持人员都有好处。

此外，可持续发展举措通常侧重于减少浪费，这是减轻供应链压力的重要组成部分，特别是对于原材料供应商而言。 人工智能可以帮助企业跟踪供应链的可持续性，提高可见性。

一个很好的例子是使用人工智能物流算法进行路线优化。 企业可以通过确定最有效的陆地或海上运输路线来减少其供应链的碳足迹。

此外，人工智能和物联网设备甚至可以帮助企业关注其合作伙伴和供应商的可持续性。 人工智能算法可以跟踪成品的所有组件在整个供应链中的来源。 这将提高可见性，并使企业提高对潜在可持续发展薄弱环节的认识。

例如，供应商可能在制造过程中使用有害染料。 如果企业能够通过人工智能意识到这一点，他们就可以选择更可持续的供应商。

利用人工智能构建智慧供应链

人工智能将有助于创新供应链流程，以在未来建立更高效、可持续的供应链。 供应链各个环节的企业都可以利用人工智能来实现流程自动化、改善运营、增强安全性并更好地利用原材料。 有了合适的技术，任何供应链业务都可以不断发展以应对当今的挑战。