人工智能在供应链管理中的应用

人工智能正在以更高的效率、可视性和优化能力改变供应链管理。供应链组织可以通过多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。采用人工智能将是演变供应链和适应今天供应链挑战的关键。

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一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。谷歌于2021年推出了一种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。这种工具可以非常有效地用于供应链的任何环节。

例如，仓库经理可以创建整个仓库的数字孪生。然后，他可以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干扰现实世界的运营。

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处理库存效率低下，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。如果单位内的项目是易腐的，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人工智能中心，管理所有这些库存数据。人工智能可以提醒仓库经理当库存单位即将到期或当库存水平超过或低于某个阈值时。

3. 供应链网络安全

网络安全对于供应链组织来说从未如此重要。事实上，2022年，作为一种服务的勒索软件已经成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。并非只有大企业是供应链中被攻击的成员。2022年，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、敏捷的网络安全来保持领先地位。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。这些企业可以使用人工智能数据分析工具来准确了解未来季度的供需情况。人工智能算法可以分析诸如销售数据和消费趋势等多个数据集，以预测某个产品的需求量。

准确的需求预测使供应链的每个环节都可以减少整体供应紧张。如果制造商知道他们将需要多少某种材料，他们就不需要通过订购过多的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料浪费和提高整体质量控制的极其有价值的工具。这在很大程度上是由于机器学习的不可思议的能力，使得计算机视觉可以学习如何自动执行其他复杂的过程。供应链企业可以将人工智能与物联网相结合，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执行其纸箱的质量控制。人工智能摄像头可以用来扫描纸箱，当它们通过装配线时，快速检测任何缺陷而不产生瓶颈。

同样，物联网设备可以用来收集制造过程中使用的原材料数据。人工智能数据分析算法可以使用这些数据来确定材料使用最多和浪费最多的区域。

这些见解使企业能够更高效地使用其原材料并减少供应链的整体负担。

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。另一方面，对于环境和在供应链中工作和支持供应链的人来说都是有益的。

此外，可持续性计划通常专注于减少浪费，这是减少供应链紧张的重要部分，特别是对于原材料供应商。人工智能可以帮助企业跟踪其供应链的可持续性，提高可视性。

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（无论是陆地还是海上）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完成产品的所有组件在供应链中的来源。这样可以提高可视性并使企业能够提高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保持对此的认识，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。供应链中的每个企业都可以实施人工智能来自动化流程、改善运营、加强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。