人工智能推动供应链可持续性的改善

人工智能 (AI) 为提高供应链可持续性提供了多种途径。 将人工智能融入供应链管理可以优化运营、减少浪费、更好的需求预测和更环保的做法。

以下是人工智能如何推动供应链的可持续性。

1. 需求预测

传统的预测方法可能导致生产过剩或生产不足，从长远来看是不可持续的。 然而，人工智能可以通过分析不同来源的大型数据集来准确预测需求。 这保证了企业 只生产必要的数量，最大限度地减少浪费和过剩。

2. 供应商监控和路由

人工智能通过分析环境和社会治理记录来帮助选择可持续供应商。 企业可以通过选择合适的供应商来维护整个供应链的可持续性。

除了选择之外，人工智能还主动实时监控供应商。 这确保他们始终遵守既定的可持续发展标准。

3. 资源管理

智能系统可以查明供应链中的低效率和浪费。 通过解决这些低效率问题，组织可以显着减少生产、存储和分销阶段的浪费。 人工智能评估生产过程中的资源利用率，推荐更可持续的替代方案或使用更少资源的方法。

人工智能不是仅仅对设备问题做出反应，而是通过分析性能数据来预测潜在的机械或车辆故障。 这种主动方法可确保在故障发生之前进行维修或更换，避免浪费紧急维修。

4.环境效益

该系统可以审查包装效率和材料，提出设计变更建议，以最大限度地减少材料使用或推广可生物降解或可回收的替代品。 人工智能促进产品退货、维修、回收和再利用材料的管理，有助于实现更可持续的循环经济。

人工智能通过监控能源消耗模式在仓储和制造中发挥着至关重要的作用。 通过这样做，它为更有效地利用能源甚至向可再生能源过渡提供了宝贵的见解。 通过使用传感器，人工智能可以实时监控各种供应链流程。 这有助于企业快速解决资源浪费或高排放领域的问题。

公司通过允许人工智能系统确定路线来优化路线 最有效的运输路线，最大限度地减少燃料消耗，降低成本，减少有害排放并促进更清洁的环境。

5. 消费者信心

人工智能分析消费者对可持续发展的看法。 有了这些见解，企业可以转向更可持续的产品线并采用环保实践。

人工智能模拟潜在的供应链场景来评估其环境和社会成果，帮助企业做出可持续决策。 研究表明 销售额最多可增长 20% 由于企业社会责任。

使用人工智能实现供应链可持续发展的挑战

人工智能无疑将成为追求可持续发展不可或缺的一部分。 然而，根据行业现有的技术，组织在实施智能系统之前需要考虑一些缺点。 了解这些挑战使他们能够最大限度地从人工智能中获得收益。

1. 数据质量和可用性

人工智能模型在很大程度上依赖于数据才能有效运行。 如果企业不提供干净、结构化和全面的数据，这些模型可能会产生不准确的结果，导致系统做出错误的预测。

2. 整合困难

许多公司仍在使用传统的供应链系统。 当企业尝试集成现代人工智能解决方案时，这些旧系统通常会带来挑战，使流程变得复杂且资源密集。 此外，为供应链运营建立人工智能不仅仅是技术问题。 它涉及调整战略、重新定义角色并确保整个组织与新方法保持一致。

成本是另一个重要的考虑因素，因为在供应链中实施人工智能解决方案可能会导致预算紧张。 公司面临与技术获取、系统集成、员工培训和持续系统维护相关的费用。

3. 变更管理

当企业将人工智能引入供应链时，他们通常会调整长期存在的流程和工作流程。 习惯了传统方法的员工可能会抵制这些变化，从而使转型充满挑战。

人工智能是一个相对较新的专业领域，因此存在明显的技能差距。 企业常常发现很难雇用或留住具备管理供应链运营中人工智能所需知识的个人。 此外，人工智能专家和教练增加了将人工智能融入公司流程的投资成本。

4. 过度依赖技术

智能系统会给组织带来错误的安全感。 虽然人工智能非常可靠和准确，但如果没有适当的人工监督，系统故障或错误可能会导致供应链严重中断。 对于情况尤其如此 人类判断力的细微差别 是必要的。

5. 偏见和安全问题

人工智能模型有时可以反映训练数据中存在的偏差。 发生这种情况时，系统可能会做出不符合企业道德标准或社会规范的决策。 例如，经过训练以提高效率并优先考虑低成本的人工智能可以订购不可生物降解或可回收的包装，这对于将自己定位为环保品牌的公司来说是有问题的。

一些人工智能算法作为“黑匣子”运行，使其决策过程不透明。 这种缺乏清晰度可能会导致利益相关者和用户不信任该技术。 将人工智能融入供应链也会增加网络攻击的风险。 恶意实体可能会针对这些人工智能系统来破坏操作或访问机密数据。

6. 可扩展性和监管问题

随着企业的发展，其人工智能解决方案必须随之扩展。 然而，某些平台无法有效扩展，从而导致运营瓶颈。 智能系统不断发展的格局也带来了不断变化的法规。 公司必须及时了解这些变化，以保持合规性，这可能是一项艰巨的任务。

供应链可持续发展中人工智能的真实案例研究

一些组织已经涉足人工智能，优化其在​​供应链中的使用，大部分都取得了良好的结果。 一些企业甚至报告说人工智能可以缩短履行时间 长达 6.7 天 与他们的传统方法相比。

斯特拉·麦卡特尼和谷歌

包括斯特拉·麦卡特尼 (Stella McCartney) 在内的多家时尚界人士已与 Google 合作。他们共同开发了一种利用数据分析和机器学习的工具。该工具可以清晰地显示 供应链的环境影响，帮助时尚品牌选择可持续原材料和生产技术。

星巴克

星巴克承诺采购可持续生产的咖啡。 它采用人工智能和区块链为消费者提供从咖啡豆到杯子的可追溯功能。 现在，消费者可以追踪咖啡的来源， 确保可持续采购豆类 并为农民提供公平的补偿。

联合利华（Unilever）

鉴于产品中广泛使用棕榈油，联合利华使用卫星监测、人工智能和地理定位数据来监控其棕榈油供应链。 目的是打击与棕榈油生产相关的森林砍伐。 这项技术提供 有关毁林风险的实时警报，指导公司做出可持续的决策。

沃尔玛

沃尔玛实施了一项 基于人工智能和区块链的系统 追踪其商店食品的来源。 除了确保食品安全之外，该系统还使沃尔玛能够识别可持续供应商并优先考虑他们的业务。

人工智能驱动的供应链可持续发展

人工智能有潜力彻底改变供应链运营，但对其挑战的敏锐认识和仔细考虑至关重要。 有效的规划、持续培训和定期评估可以帮助缓解这些挑战，并确保集成人工智能值得投资。

这些现实世界的例子都强调了人工智能在提高供应链透明度、可追溯性和实时监控方面的作用。 通过更清晰地了解其供应链，公司可以做出明智的决策，优先考虑可持续发展、最大限度地减少环境影响并促进道德采购。