人工智能如何应用于供应链管理

人工智能以更高的效率、可见性和优化能力改变着供应链管理。供应链组织可以通过各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。采用人工智能将是供应链演进和应对今天的供应链挑战的关键。

1. 使用人工智能模拟进行优化

人工智能擅长分析数据以预测结果。供应链企业可以利用这种能力通过人工智能模拟来优化其运营。人工智能可以评估某个运营设置并找出瓶颈和潜在问题。

在模拟中，供应链企业有更大的灵活性来优化其运营而不会在现实世界中造成延迟。谷歌在2021年推出了一个基于人工智能的数字孪生工具，旨在帮助供应链企业通过优化节省资金。这种工具对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，他可以在数字孪生上使用人工智能物流模拟来尝试不同的优化策略。这样，他就可以找到仓库的最佳物流策略而不会扰乱现实世界的运营。

2. 自动化库存管理

仓库是供应链中的关键环节。如果仓库运营效率低下或库存管理效率低下，可能会在整个供应链中产生严重的连锁反应。人工智能可以帮助仓库自动化其库存管理，节省时间和金钱。

例如，单位可以配备物联网标签来跟踪每个项目的状态。如果每个单位中的物品是易腐的，物联网跟踪器将跟踪到期日期。物联网标签可以将此类数据发送回管理所有这些库存数据的人工智能中心。然后，人工智能可以在库存单位即将到期或库存水平超过或低于某个阈值时提醒仓库经理。

3. 供应链网络安全

网络安全对供应链组织来说从未如此重要。事实上，2022年，勒索软件即服务已经出现作为一个新的地下市场，黑客可以购买勒索软件来对企业进行快速攻击。大企业并不是唯一受到供应链攻击的成员。2022年的一起事件影响了多达2000个小型和中型企业。

供应链管理需要有效、敏捷的网络安全来应对这些威胁的每个环节。人工智能是实现这一目标的高效工具，得益于其模式识别能力。

例如，仓库可以使用人工智能来不断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，它可以提醒安全人员，甚至可以阻止可疑帐户。

4. 人工智能需求预测

人工智能也为制造商和零售商提供了很多帮助。这些企业可以使用人工智能数据分析工具来准确预测未来季度的供需情况。人工智能算法可以分析众多数据集，例如销售数据和消费趋势，以预测某种产品的需求量。

准确的需求预测可以让供应链的每个环节减少整体供应压力。如果制造商知道他们需要多少某种材料，他们就不需要通过订购过多的原材料来给原材料供应商带来负担。

同样，对于向制造商提交订单的零售商来说也是如此。最终，这也可以帮助减少供应链中的浪费。

5. 废物和错误减少

人工智能可以成为供应链中减少物质浪费和提高整体质量控制的极其有价值的工具。这在很大程度上归功于机器学习的惊人能力，使得计算机视觉等可以学习如何自动化原本复杂的过程。供应链企业可以将人工智能和物联网结合起来，实现快速、准确的废物和错误减少。

例如，制造公司可能希望自动化其纸板箱的质量控制。人工智能摄像头可以用来扫描装配线上的纸板箱，快速检测任何缺陷而不会造成瓶颈。

同样，物联网设备可以用来收集制造过程中使用的原材料的数据。人工智能数据分析算法可以使用这些数据来确定原材料在哪里被使用最多以及在哪里被浪费最多。

这些见解使企业能够更高效地使用其原材料，并减少对供应链的整体压力。

6. 跟踪供应链可持续性

可持续性已经成为供应链中的一个主要优先事项。它不仅对环境和供应链中的人们有益，也是供应链中一个重要的方面。

此外，可持续性计划通常侧重于减少浪费，这是减少供应链压力，特别是对原材料供应商的压力的一个重要方面。人工智能可以帮助企业跟踪其供应链的可持续性，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。企业可以通过确定使用最有效的运输路线（无论是陆路还是海路）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监控其合作伙伴和供应商的可持续性。人工智能算法可以跟踪供应链中每个组件的来源。这样可以提高可见性，并使企业能够改善对潜在可持续性弱点的认识。

例如，供应商可能在其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，他们可以选择一个更可持续的供应商。

使用人工智能构建更智能的供应链

人工智能将在创新供应链流程以构建更高效、更可持续的供应链方面发挥重要作用。供应链中的企业可以实施人工智能来自动化流程、改善其运营、加强其安全性并更好地利用原材料。有了合适的技术，任何供应链企业都可以演变以应对今天的挑战。