人工智能如何消除常见的供应链瓶颈

供应链瓶颈可能会给制造商、供应商和分销商带来毁灭性的财务损失。人工智能是最有前途的新兴解决方案之一。在供应链管理中利用人工智能可以消除中断和延误吗？

供应链瓶颈可能出现的方式

供应链瓶颈（货物流动受阻的点）可能因多种原因而发生。

1. 需求意外激增

消费者需求的变化可能会导致广泛的供应链中断。制造商、供应商和分销商通常没有准备好应对订单突然大幅增加，这可能会导致长时间的延误。

2.劳动力短缺

公司只有在有人分发货物的情况下才能运输货物。普遍的劳动力短缺影响了供应链行业的各个方面，使物流企业保持顺畅运转面临挑战。

3. 设施或工厂关闭

即使是一次关闭也会对整个供应链产生连锁反应，因为它切断了货物的流通。没有应急计划的公司只能争先恐后地填补这一空白。与此同时，他们的产品却积满了灰尘。

4. 假冒产品

物流欺诈是一个严重的全球性问题。据最新公开数据显示，超过 价值 509 亿美元的假冒产品 2016 年进行国际贸易。当它们非法进入供应链时，可能会混淆和扰乱货物流动。

5. 地缘政治冲突

当国家发生战争时，它们的进出口就不再是优先事项，而附近的贸易路线往往会变得危险。地缘政治冲突可能会扰乱物流组织的标准惯例，造成长期的供应链瓶颈。

6. 极端天气事件

地球上没有任何地方可以免受极端天气事件的影响。洪水、暴风雪、地震和龙卷风可能会导致船只、飞机和送货卡车无法前往任何地方。由于影响可能持续数天或数周，长时间的供应链中断实际上是不可避免的。

消除供应链瓶颈的重要性

供应链瓶颈会对收入产生负面影响。毕竟，品牌无法通过滞留在仓库的产品赚钱。随后对品牌声誉的损害——消费者不喜欢运输延误——可能会导致长期的财务损失。

有时，一旦供应链问题解决，企业就没有机会转移货物。易腐烂的产品——鲜花、化妆品、乳制品、植物、农产品和肉类——可能会很快被损坏或销毁。

即使没有参与物流过程的人也会遭受负面的财务影响。事实上，研究表明供应链存在瓶颈 造成很大一部分通货膨胀 2021年至2022年在美国。换句话说，每个人都为这些延误付出了代价。

如何在供应链中利用人工智能来简化瓶颈

在供应链中利用人工智能的公司可以加快物流流程，获得数据驱动的见解，并在潜在的干扰因素成为问题之前识别它们。

1。 预测分析

机器学习模型可以利用历史和当前数据来预测未来的结果。通过预测分析，物流公司可以判断供应链瓶颈何时以及如何发生，从而更好地避免它们。

2. 需求预测

机器学习模型可以跟踪消费者行为、市场趋势和地缘政治，以预测需求何时激增或下降。如果制造商、供应商和分销商知道何时增加或放慢速度，他们将更容易按时履行订单。

3。 质量控制

人工智能可以区分正品和假货，防止供应链中断。一个研究小组开发了一种能够区分它们的算法 98％的时间 一般。加强质量控制可以保持物流流程顺利进行。

4. 加强协调

人工智能技术可以提高供应链可视性并提供数据驱动的见解，帮助供应商、分销商和制造商进行协调。此外，自然语言处理模型可以帮助他们不受语言或文化障碍的影响进行交流。

5. 自主交付

最后一英里交货 占物流费用的50%，根据一些估计。高订单量、低效的司机和路线的复杂性使其极易出现瓶颈。人工智能驱动的自动驾驶汽车是一种很有前景的解决方案——它们可以将物品运送到包裹储物柜等预先定义的位置，以简化运送过程。

6. 实时调整

在供应链管理中利用人工智能使物流公司能够对实时市场和需求变化做出反应。此外，它还可以让他们在出现延误或中断迹象时主动采取行动。

7. 路线优化 

供应链瓶颈的一些最常见来源是不可避免的——物流公司无法控制天气或地缘政治冲突。然而，人工智能可以制定针对具体情况的应急计划，在中断成为问题之前提供解决方案。它可以建议替代路线或供应商，以保持事情顺利进行。

为什么人工智能对于解决供应链问题如此重要？

多年来，许多物流组织都计划以某种方式实现数字化。实际上， 23% 的仓库管理员 打算在 2019 年采用自动化技术。虽然人工智能仍然是一项新兴技术，但它恰恰符合他们一直在寻找的东西。

它是少数能够处理物流过程生成的海量数据的技术之一。它可以聚合、处理和分析来自数百个来源的信息，而不会被淹没。

速度是人工智能从类似技术中脱颖而出的另一个因素——很少有替代方案能够以它的速度处理、分析和输出。它可以在几秒钟内考虑数百万种可能性并实时响应交互。

人工智能相对于其他技术的主要优势在于它能够自动执行任务并自主行动。它可以全天候独立工作，很少需要人工干预，这在劳动力短缺的情况下是理想的选择。

这项技术也具有成本效益。根据一项研究， 63%的物流企业 在供应链管理中利用人工智能获得了更多收入。此外，61% 的受访者表示运营费用较低。 

虽然许多技术可以自动执行任务、快速处理数据或自主工作，但很少有技术可以同时完成所有工作。这就是为什么人工智能是解决供应链中断和延误的一个很有前途的解决方案。

供应链中的人工智能示例 

人工智能驱动的监控系统和条形码扫描仪可以防止产品缺陷和假冒产品通过物流渠道传播。通常，它们被放置在传送带上或传送带附近以跟踪库存。

物流公司可以将人工智能与其他供应链技术相结合。例如，他们可以使用机器学习模型为物联网 (IoT) 包装传感器提供支持。这样，他们就可以分析产品数据来跟踪发货情况。

行政人工智能处理内部记录保存、管理、文档处理和信息共享任务。例如，它可以处理发票、订单发货、续订供应商合同、发送投标请求和安排工人。

人工智能在供应链中的一项新兴用途涉及自动驾驶汽车。自动驾驶送货卡车和无人机可以使用机器学习来实时对其环境做出反应。虽然自动驾驶汽车还剩下几年的开发时间，但概念验证已经存在。

供应链管理中人工智能的未来 

由于人工智能仍然相对较新，其渗透率可能会在几年内保持在较低水平。尽管 73%的物流公司 对新兴技术感到乐观，50% 的人计划推迟实施，直到风险降低。似乎许多人会等到理想的用例、潜在的差距和最佳实践变得更加清晰。

尽管该行业的许多人对采用人工智能有些犹豫，但指标表明他们将很快接受它。虽然只是 11% 的物流高管 认为人工智能在 2022 年至关重要的人预计到 38 年，其中 2025% 的人将认为人工智能至关重要。随着越来越多的企业在供应链管理中利用人工智能，该行业可能会经历重大转变。

人工智能可能会永久消除供应链瓶颈

随着人工智能在供应链管理中的渗透率不断提高，该技术的变革潜力将变得显而易见。如果物流公司战略性地利用它，他们也许能够消除大部分（如果不是全部）标准瓶颈。