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更智能、更快、更强：人工智能如何重塑现代供应链
现代供应链正处于断裂点。
波动性已成为常态，在各个地区和行业，供应链领导者都在努力应对传统方法已无法应对的各种因素。曾经看似孤立的中断、地缘政治动荡、气候相关事件或消费者需求变化，如今已成为持续不断的复合压力。
在这个转折点上，三大普遍因素正对供应链运营造成压力：持续的宏观逆风、日益加剧的利润压力以及迫切需要采用人工智能。其中任何一个因素都将带来挑战。所有这些因素共同构成了一场“完美风暴”，这场风暴需要的不仅仅是渐进式的变革，而是一种全新的供应链管理方法。
完美风暴：重塑供应链的三股力量
宏观逆风：波动性成为新常态
地缘政治冲突和气候事件如今定义了全球供应链。霍尔木兹海峡（全球近20%的石油运输都经过该海峡）附近的紧张局势近期推高了燃料成本和保险费率。 迫使一些航空公司考虑绕行非洲，花费高昂的代价。 与此同时，政治博弈、台风、干旱和劳工行动加剧了延误，扰乱了库存计划。仅去年一年，我们就经历了29天的港口罢工，关税冲击迫使企业取消并重新制定整个船舶计划。
其后果波及全球。 一项估计表明，仅苏伊士运河的中断就导致全球核心商品通胀率上升了 0.7 个百分点。 与此同时，港口罢工、贸易政策转变和生产迁移正在加速供应链专业人员必须管理的复杂性。
利润率缩水：预期上升，资源下降
企业被要求以更少的资源做更多的事情。这意味着削减运输成本、减少营运资本、提升客户服务，同时还要实现可持续发展目标。这不仅困难重重，而且常常自相矛盾。然而，大多数全球2000强企业预计今年的运输成本将削减10%。 同时， 全球每年有高达 9.7 万亿美元的营运资金被困在安全库存中。
这不仅仅是技术挑战，更是人为挑战。运输分析师花费更多时间手动处理数据。与此同时，客户体验团队还要应对不断增长的期望值以及对服务故障的零容忍态度。在削减成本的同时提升绩效的压力，给供应链组织带来了难以承受的压力。
人工智能任务：紧迫性不明确
人工智能已成为必需品。高管们知道他们需要它：大多数CEO表示，他们的生存取决于它。但成功实施仍是一个难题。 研究表明，42% 的公司在人工智能项目中途放弃，超过 80% 的人工智能项目从未完成试点阶段。
围绕人工智能的喧嚣让人难以辨别哪些是真，哪些只是炒作。许多人工智能项目失败并非因为技术本身不够强大，而是因为缺乏明确的方向，或者无法与现有系统良好集成。因此，尽管投入巨资，企业仍难以获得真正的商业价值。
前进之路：从数据过载到可操作情报
随着供应链变得越来越复杂和相互关联，决策越来越受到过多数据和太不清晰信息的影响，因此快速、自信地做出决策的能力变得更加重要。
许多组织已经投资了可视化平台和分析工具，但仍难以做出及时、明智的决策。为了应对当今的挑战，必须应用人工智能来实现更智能、更快速的行动。
为了帮助供应链领导者应对这些挑战，以下是人工智能已经在各个行业提供切实利益的四种方式，以及如何周到地采用它：
- 预测性中断管理
人工智能可以帮助企业从被动救火转变为主动风险管理。通过分析历史数据、实时数据以及天气模式、地缘政治事件和港口拥堵等外部信号，人工智能模型可以更早地识别新兴风险。这使得供应链团队能够在问题升级之前评估替代路线或调整库存水平。例如，在巴尔的摩大桥倒塌事故中，一家大型汽车公司利用人工智能技术应对突发事件，成功避免了 16 万美元的成本损失。 - 自动异常处理和响应
人工智能可以协助识别货运数据或供应商绩效中的异常，并实时建议纠正措施。例如，一家加拿大汽车零部件制造商在未增加员工的情况下实现了生产力的100%提升。这对于管理日益增多的异常情况（例如延迟交货或库存不匹配）尤其有用，因为这意味着您无需手动追踪每个问题。自动化日常响应使团队能够专注于高优先级问题和长期改进。 - 更智能的需求和库存计划
人工智能利用从市场信号到POS趋势等各种数据源，提升企业预测需求和管理安全库存的准确性。这有助于更好地协调供需，减少缺货和库存过剩。例如，一家领先的瑞士医疗器械和眼保健公司将库存减少了一天，实现了每年15万美元的节省。人工智能甚至可以突出显示哪些区域需要重新平衡库存，从而提升服务水平或降低运输成本。 - 通过自动化和增强减少摩擦
人工智能通过提供共享的实时洞察，使物流、采购、财务和客户服务等团队协调一致，从而实现更佳的协作。凭借统一的运营视图，企业可以更有效地协调响应，并更快地做出联合决策。全面集成后，人工智能将充当“副驾驶”，将供应链和物流成本降低高达 15%通过优化 同时让团队能够专注于战略性的跨职能工作。例如，一家美国全球家居装饰零售商利用人工智能将其对异常情况的响应时间提高了 72%，充分展现了人工智能在协调工作方面的有效性。
将人工智能付诸实践：智能供应链路线图
供应链管理的未来在于将人类的判断与机器驱动的洞察力相结合。人工智能不会取代供应链专业人员的经验和直觉，但它可以放大他们的影响力。通过揭示隐藏的模式、预测风险并提高决策的速度和质量，人工智能使团队能够更主动地运营。
但挖掘人工智能的潜力不仅仅是推出新技术。它需要战略协调、周到的实施，以及一种随时准备变革的文化。对于希望构建更具适应性、更具韧性的运营模式的组织，以下是让人工智能发挥作用的三个基本步骤：
- 从重点用例开始
与其试图彻底改造整个供应链，不如从AI擅长解决的明确问题入手，例如提高预计到达时间 (ETA) 的准确性、简化异常处理或优化库存分配。早期的成果有助于建立信心、证明进一步投资的合理性并创造发展动力。 - 确保数据准备就绪
人工智能的蓬勃发展依赖于及时、结构化且集成的数据。在扩展之前，请确保基础数据治理已到位。这意味着标准化输入、打破数据孤岛并提高整个系统的可见性。凭借强大的数据基础架构，您可以预期模型输出将更加可靠且更具影响力。 - 让跨职能团队参与
成功的 AI 应用不仅仅关乎算法，更关乎人。运营、IT、分析和业务用户等每个人都应该从一开始就参与其中。当人们齐心协力进行开发时，就能确保 AI 模型不仅准确，而且易于解释、易于使用，并能融入实际工作流程。
当这些要素结合在一起时，人工智能将成为决策中切实可行、根植于企业决策的组成部分。这些决策并非供应链决策，而是影响资产负债表的业务决策。那些能够充分利用人工智能能力，自信、持续、大规模地基于实时数据采取行动的组织，将成为领导者。凭借扎实的基础，人工智能可以帮助供应链从被动应对转变为弹性应对，随时准备应对未来的任何挑战。
