供应链管理是一项复杂的业务。缺乏同步或任何一个环节的缺失都可能中断整个链条，导致数百万美元的损失。
在商业环境不断追求降低成本、提高利润和提升客户体验的背景下，机器学习等颠覆性技术提供了机遇之窗。通过利用海量实时数据并发挥云计算能力，机器学习能够改善决策制定、流程自动化和优化。它可以构建一个由机器智能驱动的完整供应链模型。它还有助于企业提升洞察力、降低风险并增强绩效，这些都是在全球供应链竞争日益激烈的背景下至关重要的因素。
Gartner最近宣布，区块链和人工智能 (AI)/机器学习等创新技术将显著颠覆现有的供应链运营模式。除了高级分析和物联网 (IoT) 之外，机器学习被视为高收益技术之一。这是因为它允许跨行业的动态转变，并使流程高效化，从而带来显著的收入增长或成本节约。
因此，毫不奇怪的是，在另一份行业更新中，Gartner预测到 2023 年，全球至少有 50% 的企业将在供应链运营中使用与人工智能相关的变革性技术。
这些变革性技术在以下三个关键方面赋能企业：
监控：通过将设备、产品和车辆与物联网传感器连接，企业可以实时监控货物和运营情况。
分析：高级分析将数据转化为可操作的见解，帮助企业理解特定事件的原因及其对业务的影响。
行动：数据分析产生的宝贵见解帮助企业应对规划挑战，并通过自动化流程来提高效率。
因此，在供应链中采用机器学习对于企业在长期内保持竞争力至关重要。然而，机器学习的哪些方面会影响供应链呢？让我们一探究竟。
为供应链带来的众多益处
如果算法得当，使用机器学习的好处不胜枚举。算法可以根据人类行为预测供应趋势，从而实现个性化的客户服务，降低库存并更好地利用资源。下面我们来看看机器学习的一些此类益处。
提供实时可见性，从而改善客户体验
根据 Statista调查，可见性是 21% 的供应链专业人士面临的重要组织挑战。可见性在供应链领域已成为一个流行词超过十年，迄今为止每项技术都承诺以某种方式改善可见性。但是，机器学习在此方面是否有所贡献？
物联网、深度分析和实时监控的结合正在改善供应链可见性，帮助企业实现交付承诺并转变客户体验。通过检查来自各种来源的历史数据，机器学习工作流程发现价值链上各个流程之间的复杂联系。
亚马逊是一个典型的例子，因为它正在使用机器学习来通过了解产品推荐如何影响客户的商店访问来提升其客户体验。
降低成本并缩短响应时间
根据亚马逊 2017 年的监管文件,其运输成本从 2015 年的 115 亿美元增加到 2017 年的 217 亿美元。而且，不仅仅是亚马逊。许多其他参与者也因不断上升的运输成本而挣扎。事实上，在一项调查中，超过 24% 的供应链专业人士表示，配送成本是 B2C 公司面临的最大的挑战。
通过应用机器学习来处理供需不平衡并触发自动响应，企业可以改善客户体验，同时最大限度地降低成本。通过整合货运和仓储流程并改善与物流服务提供商的连接，还可以降低运营和管理成本。
机器学习算法分析和从历史交付记录及实时数据中自我学习的能力，帮助管理人员和调度员优化每辆车的路线。这使他们能够节省成本、减少驾驶时间并提高生产力。
机器学习还可用于在问题扰乱业务之前检测供应链中的问题。拥有有效的供应链预测系统意味着企业具备应对新兴威胁的智慧。企业越快回应问题，回应就越有效。
简化生产计划并识别需求模式
在机器学习优化复杂供应链的作用方面，生产计划只是冰山一角。
复杂的算法基于现有生产数据进行训练，使其开始识别未来的购买行为、客户的订购行为以及可能的浪费领域。这有助于企业根据实际需求定制生产和运输流程，并改善与特定客户的关系。
例如，通过在客户需求出现之前就预见并采取行动，企业可以确立自己作为能够识别客户需求的知名品牌的地位。
全球供应链中存在如此多的波动性，如果没有机器学习等技术，准确预测需求将极具挑战性。然而，充分收获机器学习的全部好处可能需要数年时间。因此，企业应规划未来并开始利用今天可用的机器学习解决方案。
今天投资于机器学习及相关技术意味着明天为您的企业带来更高的盈利能力和更多资源。能够在供应链中使用机器学习的企业将拥有更好的计划，从而减少“救火”式的应急处理并减少低效现象。