总有更好的方法
无论你身处哪个行业，这似乎是一句不变的箴言。很少有工作能让你自信地说：“我们已经达到了巅峰，无需再做更多！”尽管许多人或许会欢迎这样的想法，但总还有更多事情要做。
供应链面临的挑战与加速自动化
过去两年半的时间充满挑战，供应链领域尤为如此。新冠疫情是全球供应链劳动力短缺的主要驱动因素，而整个供应链体系也变得更加脆弱。这意味着，无论是德克萨斯州的暴风雨还是台湾的火灾，都会影响到远离或靠近这些地区的人们。
波动性、模糊性、复杂性和不确定性都处于峰值水平。大型企业几十年来一直在考虑自动化问题。但当前的挑战正在加速这一进程，智能自动化（IA）如今正扮演着当之无愧的主角角色。
智能自动化（IA）的核心价值
IA 是人工智能（AI）与机器人流程自动化（RPA）的结合。其最终目标是提高效率并降低成本。那些让人类从事重复性任务的公司或行业是 IA 的主要客户。正如相关分析所阐述的那样，不同行业如何通过 IA 在其供应链流程中创造价值，提供了令人信服的案例研究。
众多颠覆性技术正在改变企业的运营模式。从 5G 到物联网、云计算，当然还有区块链，都在发挥作用。然而，调查显示，在未来几年内，AI 将成为对物流行业影响最大的技术之首。迈向全面 IA 的旅程高度依赖于 AI 和 RPA 的成功整合。然而，自动化在工厂车间所获得的接纳程度并未完全渗透到白领（供应链管理）办公室。幸运的是，一场供应链灾难可能正是所需的催化剂。
行业应用案例：波音与联合利华
IA 能够立即产生最清晰影响的领域包括预测、需求计划、数据转换、文档数字化、发票管理、记录处理、监管合规、货运管理和自动采购订单生成。其中一个案例聚焦于波音公司。通过新实施的标准化系统来管理和自动化采购订单发布，供应链团队估计，现已有超过 100 万次的订单变更实现自动化，相当于节省了 15,000 个工时。
联合利华可能是最先进的，已将基础需求预测的“钥匙”交给了一个预测性机器学习模型。据员工透露，在得出基础计算方面，机器的表现优于人类。各部门向系统提供输入（如门店关闭、新产品等），这些因素自然会改变未来的计算结果，但基础部分本身是固定的，无需数十个团队翻阅历史数据并反复推算即可完成任务。
人机协作的未来
联合利华的案例最能体现 IA 与人类劳动力协作的本质。IA 并非为了取代任何人的工作。相反，它解放了流程驱动型任务，使员工能够专注于更复杂的项目。供应链在自动化领域起步较晚，但这场竞赛没有终点。总有时间找到更好的方法。