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新冠肺炎疫情给人工智能供应链管理市场带来了积极影响，各行业正越来越多地关注与供应链相关的工作流程自动化，当今我们业务要做战略升级的话，务必注重在应用供应链改造上，一方面是因为全产业发展的宏观趋势，另一方面是因为我们航运物流业有很长的链条。
数字化转型创新已是时代趋势,数字技术被认为是未来的发展方向。其中,最亮眼的技术是人工智能技术(AI),被广泛应用于商业领域,特别是供应链管理,人工智能来解决问题的准确度更高、速度更快、输入量更大。由此,需要聚焦人工智能的技术特征,探究其对供应链管理的当前和未来影响。
人工智能、人工只能技术及供应链管理是什么呢？
人工智能(Aritificial Intelligence)是指机器与人交流并模仿人的能力。
人工智能技术(简称AI技术)是指依托算法、体系结构、数据或知识形式以及方法论技术,开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的数字技术。
供应链管理是指对公司内部以及相互依赖的组织和业务单位之间的关系网络管理,包括物料供应、采购、生产设施、物流、营销和相关系统,以促进物料、服务、财务和信息从原始生产者到最终客户的流动,从而满足顾客需求,提升组织效率和盈利能力,实现价值共创。
人工智能在供应链管理中的应用都有哪些？
有很多种人工智能技术应用于供应链管理研究中，目前最为流行和有影响力的主要有八类技术：人工神经网络(ANNs)、联合学习(FL)、智能代理(MASs)、顶点程序模型(Gas)、数据挖掘(Data Mining)、案例推理(CBR)、群体智能(Swarm Intelligence)、支持向量机(SVMs)。
ANNs：应用例子包括生产预测、销售预测、需求预测、供应商选择、营销决策支持、定价和客户细分以及需求管理等。
FL：应用例子包括解决数据孤岛问题、实现跨领域数据共享和AI分析。
MASs：应用例子包括分布式供应链计划、供应链系统的设计与模拟、分析供应链的复杂行为和协作建模。
Gas：应用例子包括供应链网络的多目标优化、绿色供应链问题中的合作伙伴选择、多产品供应链网络和搭建闭环供应链等，包括控制和监控仓库、食品供应链和供应链的可持续性、改善营销管理以及提升供应链创新能力。
CBR：应用例子包括在需求不确定的情况下设计供应链机制、供应链风险管理、供应商绩效评估以及敏捷供应链管理。
SVMs：应用例子包括供应链需求预测、供应链时间序列分类、供应商选择以及供应链网络系统设计。
此外,还有模拟退火算法、自动规划、关联规则、决策树模型、爬山算法、k均值聚类、专家系统、遗传算法、随机模拟、贝叶斯网络、高斯模型等人工智能技术也运用于供应链管理研究。
未来潜在可用于供应链管理的人工智能技术还要拓展有哪些呢？
AI技术已进入供应链管理领域,但类似自然语言处理(NLP)、禁忌搜索(TS)、机器人动力学和机器人编程、马尔可夫决策过程(MDP)等可运用到供应链管理领域的技术还处于被唤醒拓展状态。
NLP：是使用计算机来理解、处理文本和语音形式的人类语言, 社交网络中的聊天机器人就代表了NLP在数字化营销中的应用,在营销活动、在线广告、品牌管理、客户关系管理和数据收集等方面潜力巨大。
TS：它可以被用来解决闭环供应链网络的问题以及重新设计多级供应链网络。机器人动力学和机器人编程：是特定的人工智能技术,二者组合能够开发出异质性新应用程序,这能够帮助企业建立更加灵活敏捷的供应链,满足消费者快速、便捷、无差错交付的需求。
MDP：是用于建模决策的框架,其本质是代理或决策者居住在一个环境中,该环境根据决策者的行为来随机改变状态。代理人的目标是选择能够最大限度地实现长期回报的行动。MDP：可用于规划优化,帮助决策者选择商业模式、目标市场、战略转型等活动。
人工智能对供应链管理领域的目前的赋能作用是怎样的呢？
人工智能已经在供应链管理中的营销、物流、生产、物料供应及采购等领域进行赋能,以此提升组织效率和管理科学性。具体来看:
营销领域集中于三个细分领域的运用,一是基于销售预测,形成现实世界销售活动中的预测系统,还可以通过提高准确性来改进营销决策支持系统、开发和改进客户细分流程。二是基于定价,进行产品和服务开发,优化价格和生产政策,提升定价精准度,降低错误率。三是基于消费者行为,预测客户购买需求和使用营销管理决策支持工具。
物流领域集中于两个细分领域的运用,一是集装运营和管理,解决泊位分配问题和码头起重机分配问题。二是批量研究,实现批量预测、开发供应链规划的模拟框架、寻找合适的供应链运作策略、实现物流系统自动化和提升物流运输效率。
生产领域的AI技术运用较为广泛,涵盖了多个细分领域，解决了装配线和自动化问题,关注了产量预测问题, 可以影响制造业中的系统、决策支持和问题解决问题, 解决了质量监控、控制和改进问题, 可以优化生产计划和调度, 能够处理生产监控、系统和数据问题,可以构建最佳工业产品线解决产品线优化问题。
在供应和采购领域,人工神经网络、模糊模型、数据挖掘和支持向量机等技术带来了更高精度和性能的供应链需求预测和管理方法,贝叶斯网络、ANN和FL建立了更高效的供应商选择模型,FL用于提高风险管理和监控系统的有效性,MASs能够搭建危机管理架构来实现独区域信息共享和供应平衡,MASs和ANN能够分别建模和预测全球价值链与供应链整合情况。
人工智能对供应链管理领域的未来赋能作用有哪些呢？
所有的供应链管理领域及其细分领域都容易受到人工智能的影响,未来还可以深入挖掘AI技术的赋能点。
在营销领域, 围绕价格、销售等领域展开,未来可进一步将AI技术嵌入促销、广告、库存、销售管理、公共关系和直接营销等领域。
在物流领域, 能够进一步运用于配送与运输、物流枢纽管理、医疗物流和物流风险管理等领域,改善物流效率。
在供应和采购领域, 可以服务于买方选择、金融供应链、自动补货、智能仓储和绿色供应链等方面,实现顾客、金融、绿色等维度与供应链管理的整合发展。
在生产领域, 优化大型项目管理和高级项目实施过程,提升企业效益。
以上人工智能解析状态,是作为我们供应链管理结构化发展的指导方针，跨界式的研究先进AI技术与供应链各个环节相匹配,大大增强我们供应链管理的科学性和有效性。
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