人工智能如何消除常见的供应链瓶颈

供应链瓶颈可能对制造商、供应商和分销商造成巨大的经济损失。人工智能是最有前途的新兴解决方案之一。利用人工智能在供应链管理中是否可以消除中断和延迟？

供应链瓶颈的出现方式

供应链瓶颈——商品流动受阻的点——可能由于多种原因发生。

1. 意外的需求激增

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无法应对突然而大量的订单激增，这可能会导致长时间的延迟。

2. 劳动力短缺

公司只有在有人分配商品时才能移动商品。广泛的劳动力短缺影响供应链行业的每个方面，使得物流企业难以保持顺畅的运营。

3. 设施或工厂关闭

即使只有一个关闭，也会对整个供应链产生连锁反应，因为它切断了商品的流动。没有应急计划的公司将被迫填补空缺。在此期间，他们的产品将积尘待售。

4. 伪造产品

物流欺诈是一个巨大的全球性问题。根据最新的公开数据，2016年国际贸易中有超过5090亿美元的伪造产品。当它们非法进入供应链时，它们可能会混淆和破坏商品的流动。

5. 地缘政治冲突

当国家发生冲突时，他们的进口和出口将不再是优先事项——附近的贸易路线往往变得危险。地缘政治冲突可能会破坏物流组织的标准程序，导致长期的供应链瓶颈。

6. 极端天气事件

地球上没有任何地方能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阻止船只、飞机和送货卡车行驶。由于后果可能持续数天或数周，因此供应链中断几乎是不可避免的。

消除供应链瓶颈的重要性

供应链瓶颈可能对收入产生负面影响。毕竟，品牌无法从被困在仓库中的产品中赚取利润。随之而来的对品牌声誉的损害——消费者不喜欢运输延迟——可能会导致长期的财务损失。

有时，企业在供应链问题解决后无法移动其商品。易腐产品——花卉、化妆品、乳制品、植物、农产品和肉类——可能会迅速被破坏或销毁。

即使不参与物流过程的人也会经历负面的经济影响。事实上，研究表明供应链瓶颈导致了美国2021年至2022年的大部分通货膨胀。换句话说，每个人都为这些延迟付出了代价。

如何利用人工智能在供应链中消除瓶颈

利用人工智能的公司可以加快其物流流程，获得数据驱动的洞察力，并在问题变得严重之前识别潜在的破坏因素。

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结果。通过预测分析，物流公司可以预测供应链瓶颈何时和如何发生，以更好地避免它们。

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加快或减慢速度，他们将更容易及时完成订单。

3. 质量控制

人工智能可以区分真伪产品，防止供应链中断。研究团队开发了一种算法，可以平均98%的时间区分它们。增强的质量控制可以保持物流流程的顺畅。

4. 协调增强

人工智能技术可以提高供应链的可见性，并提供数据驱动的洞察力，帮助供应商、分销商和制造商协调。另外，自然语言处理模型可以帮助他们跨语言和文化障碍进行沟通。

5. 自主交付

最后一公里交付占物流费用的一半，根据一些估计。高订单量、效率低下的司机和路线复杂性使其容易出现瓶颈。人工智能驱动的自动驾驶车辆是一个有前途的解决方案——它们可以将物品交付到预定义的位置，如包裹储物柜，以简化交付。

6. 实时调整

利用人工智能在供应链管理中使物流公司能够对市场和需求的实时变化做出反应。另外，它还可以让他们在延迟或中断的迹象出现时采取主动行动。

7. 路线优化

供应链瓶颈最常见的来源是不可避免的——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特定情况的应急计划，为中断提供变通方案。它可以建议替代路线或供应商，以保持流程的顺畅。

为什么人工智能对于解决供应链问题如此重要？

很多年来，许多物流组织都计划在某种程度上实现数字化。事实上，23%的仓库管理员计划在2019年采用自动化技术。虽然人工智能仍然是一种新兴技术，但它恰好符合他们的需求。

它是少数能够处理物流过程中产生的巨大数据量的技术。它可以从数百个来源聚合、处理和分析信息，而不会被压倒。

速度是人工智能与其他技术不同的另一个方面——很少有其他技术可以以同样的速度处理、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。

人工智能的主要优势在于其能够自动执行任务和自主工作。它可以全天候独立工作，很少需要人工干预，这在劳动力短缺期间是理想的。

该技术还具有成本效益。根据一项研究，63%的物流企业利用人工智能在供应链管理中获得了更多的收入。此外，61%的企业报告称其运营费用较低。

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这些。因此，人工智能是解决供应链中断和延迟的最有前途的解决方案之一。

供应链中的人工智能示例

人工智能驱动的监控系统和条码扫描仪可以防止产品缺陷和伪造品通过物流渠道。通常，它们被放置在或附近的输送带上，以跟踪库存。

物流公司可以将人工智能与其他供应链技术集成。例如，它们可以使用机器学习模型来驱动物联网（IoT）包装传感器。这样，它们可以分析产品数据以跟踪货件。

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

人工智能在供应链中的一种新兴用途涉及自动驾驶车辆。自主送货卡车和无人机可以使用机器学习实时响应其环境。虽然自主汽车还有几年的开发时间，但已经有了概念验证。

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低位。虽然73%的物流公司对新兴技术持乐观态度，但50%的公司计划推迟实施，直到它变得不那么有风险。似乎许多公司将等待，直到理想的用例、潜在差距和最佳实践变得更加明确。

虽然该行业的许多人对采用人工智能有些犹豫，但指标表明他们很快就会接受它。虽然只有11%的物流高管认为人工智能在2022年至关重要，但估计到2025年，38%的高管将认为它是必不可少的。随着更多企业利用人工智能进行供应链管理，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增加，该技术的变革潜力将变得明显。如果物流公司战略性地利用人工智能，它们可能能够消除大多数——如果不是所有的话——标准瓶颈。