在新冠疫情爆发之前，许多供应链不惜一切代价追求效率。虽然这种方法降低了成本并缩短了交货时间，但在疫情初期却导致了严重的中断。如今，企业更倾向于适应性，而供应链人工智能可能是实现这一目标的关键。
从精益商业模式转向更灵活的替代方案是一个重大且充满挑战的转变。尽管这看似令人望而生畏，但新技术——尤其是人工智能——提供了一条前进的道路。关键在于如何有效利用它。
全球供应链问题
当组织理解其解决的问题范围时，供应链人工智能的价值就变得更加清晰。如今的供应链亟需变革。疫情暴露出这些网络存在过多的单一依赖、风险过高，以及缺乏足够的后备方案和保障措施来缓解中断影响。
惊人的83% 的供应链组织在过去一年内经历了原材料短缺。这些短缺往往具有破坏性，因为 45% 的公司对其一级供应商之外的情况缺乏可见性。许多其他公司则仅依赖一个或两个来源来获取任务关键型资源。
如果上游某一家供应商出现问题，公司往往无法预见，直到供应商恢复后才能继续运营。鉴于当前因极端天气、地缘政治冲突和工人短缺导致的频繁中断，必须做出改变。供应链必须具备适应性，以便快速响应以防止延误和短缺。
AI 的承诺
企业可以通过不同的路径实现适应性供应链。无论具体细节如何，人工智能都能使这一过程更加轻松。
应对库存管理
供应链人工智能影响最大的领域之一是库存管理。适应性供应链必须能够保持足够的安全库存，并根据不断变化的供需调整库存水平。传统方法难以做到这一点，但人工智能能提供更深入的洞察。
企业可以利用人工智能分析销售和发货历史，根据波动性、关键性和价值对商品进行分类。这将更容易了解哪些商品需要保持较大的安全库存。
同样，人工智能可以预测需求变化，使供应链能够调整库存以应对这些变化，同时避免过剩或缺货。可口可乐在日本各地以最佳时机配送5 亿种饮料。通过根据人工智能的预测调整运输实践，他们可以同时防止浪费和缺货。
凸显弱点
库存管理可能是最容易发现的改进领域，但其他问题可能更难识别。品牌可能不知道自己的弱点所在，这使得有效优化变得困难。人工智能也可以解决这个问题。
首先，创建供应链的数字孪生体——基于现实世界数据的网络虚拟模型。然后，人工智能可以分析数字孪生体以找到改进领域。这可能包括原材料供应的单一依赖、可见性有限的仓库或任何阻碍灵活性的因素。
人类分析师理论上可以做同样的事情，但他们需要更长的时间且准确性较低。人工智能通常可以发现人类忽略的微妙联系，因此它是识别这些供应链弱点的理想工具。一旦公司知道自己哪里不足，就可以解决这些问题以提高适应性。
预测中断
当然，某些中断是不可避免的。即使企业为适应性优化了库存并建立了更强大的供应商网络，意外问题仍可能发生。然而，如果组织能够预见这些中断，它们就不会造成太大破坏，而供应链人工智能正是实现这种前瞻性的关键。
正如人工智能模型可以根据过去趋势预测需求变化一样，它们也能判断何时可能发生中断。通过捕捉早期预警信号，这些模型会向企业发出潜在问题的警报。公司可以提前反应以最大限度地减少损失。
如果人工智能预测某种材料将短缺，仓库可以提前增加安全库存。如果它建议风暴将减缓运输，物流公司可以通知下游合作伙伴并为交付安排更多时间。人工智能甚至可能预测价格变动，让企业知道在其他地方节省开支以应对更高的税收或费用支出。
完善文档和报告
虽然纯粹的效率已不再是供应链的首要目标，但效率仍然很重要。如果企业希望适应即将到来的中断或不断变化的趋势，就必须能够快速行动。再次强调，供应链人工智能提供了解决方案。
人工智能可以消除容易出错的手工流程，如数据录入、账单处理以及其他文档或报告任务。这类工作对供应链的价值不大，但耗费大量时间。因此，当公司手动管理这些工作时，他们会失去宝贵的时间和精力，而这些本可用于更细致、关键的工作，例如规划以适应即将到来的变化。
通过自动化后台行政任务，供应链组织变得更加敏捷。他们将能够分配更多资源用于适应，并同时完成更多工作。这种自动化还缓解了劳动力短缺问题，从而带来更高的效率，进而促进适应性。
未来的道路
供应链人工智能的好处不容忽视。然而，任何经验丰富的商业领袖都可以证明，现实生活中的情况往往比纸面上复杂得多。如果公司想充分利用这一潜力，就必须谨慎对待人工智能。
尽管这项技术非常有益，但要正确实施却很难。在60% 到 80% 的人工智能项目中，大多数失败是由于应用层面的问题，而非技术本身的问题。供应链必须了解人工智能的弱点及其优势，才能有效使用它。
需要意识到的一个关键弱点是对充足、准确数据的需求。品牌必须在整个供应链中收集实时和历史数据，以便为人工智能提供足够的信息来得出正确的结论。这意味着实施物联网等数据收集技术，并在将数据输入人工智能模型之前进行数据清洗。
组织还必须认识到，这种技术转型既昂贵又具有破坏性。因此，一次性全面投入将导致天文数字般的成本和糟糕的结果。相反，企业应确定人工智能最适用的领域——通常是数据密集型、分析性任务，其中人工替代方案效果最差——并从那里开始。
将人工智能应用于单个用例有助于公司分摊成本。然后他们可以学习什么有效、什么无效，以便在未来扩展人工智能时更有效地使用它。
供应链人工智能可能是适应性的关键
供应链必须变得更加适应以满足明天的需求。为此，他们必须拥抱供应链人工智能。
实施人工智能可能具有挑战性，但如果组织做得好，它可以使他们领先于竞争对手。他们将拥有适应快速变化世界所需的洞察力和效率。