應用人工智能(AI)是供應鏈專業人士解決關鍵問題和改善全球運營的一種方式。

人工智能增強工具正在整個供應鏈中使用，以提高效率，減少全球工人短缺的影響，并發現更好、更安全的方式將貨物從一個地方轉移到另一個地方。

為什么企業應該使用人工智能?

人工智能的應用可以在整個供應鏈中找到，從制造車間到產品交付。航運公司正在使用物聯網設備來收集和分析運輸貨物的數據，并跟蹤昂貴車輛和相關運輸工具的機械健康狀況和恒定位置。

面向客戶的零售商正在使用人工智能來更好地了解他們的關鍵人口統計數據，以便更好地預測未來的行為。這樣的例子不勝枚舉——只要有貨物需要從A點運輸到B點，人工智能就很有可能被用來增強、優化和分析供應鏈運營。

在供應鏈中，人工智能帶來的一些好處不像其他好處那么明顯。例如，根據供應鏈數據確定預測分析的影響最終可以產生效益，但一些企業報告稱，收入變化與供應鏈中人工智能的加入之間存在直接聯系。

可以實現自動化的常見供應鏈任務

供應鏈任務的人工智能自動化可以減少傳統人工任務上花費的時間和費用。可以為企業自動化的供應鏈任務包括：

倉庫機器人：企業可以使用自動化系統和專門的軟件來移動材料和執行其他任務。

物聯網：自動化還可以提供物聯網，物聯網是具有傳感器、處理能力的物理工具，以及與其他設備或其他通信網絡連接并發送或接收數據的軟件。

人工智能/機器學習：人工智能(AI)和機器學習(ML)可以幫助將供應鏈學習和預測用戶活動實現自動化。

預測分析：預測分析通過數據挖掘、預測建模和機器學習來幫助供應鏈自動化，分析過去和當前的事實，從而預測未來可能發生的情況。

數字流程自動化(DPA)：DPA為跨應用程序的供應鏈自動化多個任務。

光學字符識別(OCR)：OCR是一種幫助供應鏈的文本識別形式。

數據輸入自動化：數據輸入可能很耗時，但通過自動化，供應鏈公司可以獲得他們需要的信息，而無需任何人工任務。

人工智能自動化是游戲規則的改變者，也是任何供應鏈跟上快速發展的行業的必要條件。

在供應鏈中使用人工智能的好處

人工智能的發展在企業中越來越多，有助于企業的發展和規劃。人工智能被用于發現和識別公司基礎設施中的風險。

以下列舉了在供應鏈中使用人工智能的更多好處：

提高生產力：自動化等人工智能技術節省了企業的時間，使員工可以專注于更高級別的任務，而不是通過自動化完成的任務。

持續可見性：如果企業需要，人工智能工具可以在沒有任何休息或停機時間的情況下運行。

專家和初學者使用：人工智能可以提高那些在業務技術工具方面不是專家的員工的能力。

更容易決策：人工智能使決策過程更容易，提高決策速度，做出更明智的決策。

在供應鏈中使用人工智能的挑戰

雖然人工智能有很多好處，但沒有一項技術是完美的。人工智能每天都在發展和變化，這意味著這項技術將會過時或無法滿足企業的需求。

供應鏈在人工智能方面可能面臨的挑戰如下:

難擴展性：人工智能需要大量數據才能有效工作，因此人工智能/機器學習：可以創建算法、預測模型和分析見解。

對人工智能缺乏信任：隨著人工智能的最新發展，企業可能會猶豫是否將其納入供應鏈。計算機也不具備與人類相同的能力，因此很難進行轉換。

人工智能技術限制：雖然人工智能是一種積極的工具，但它是一種新工具，尚未完全開發。企業可能想要自動化的任務不能或將占用更多的時間，而不是扣除時間。

高成本：雖然人工智能技術可以節省時間和費用，但對于許多供應鏈來說，初始成本可能昂貴。集成和操作流程的成本也可能超出公司的預期。

人工智能機器可能很復雜，特別是當它們需要更換或更新時。然而，通過正確的人工智能解決方案，供應鏈可以從人工智能工具中受益。

工智能在供應鏈人應用的5個例子

(1)需求預測正在改善倉庫供需管理

通過算法和基于約束的建模，機器學習被用于識別供應鏈數據中的模式和影響因素。基于約束的建模是一種數學方法，其中每個決策的結果都受到最小和最大范圍的限制。這種數據豐富的建模使倉庫經理能夠對庫存庫存做出更明智的決定。

這種類型的大數據預測分析正在通過提供深度洞察來改變倉庫管理人員處理庫存的方式，這是不可能通過人工驅動的流程和無休止的自我改進的預測循環來解決的。

C3AI使用人工智能為其庫存優化平臺提供支持，該平臺為倉庫經理提供實時庫存水平的數據，包括零部件和成品的信息。隨著機器學習時代的到來，該平臺會根據生產訂單、采購訂單和供應商交付的數據產生庫存建議。

(2)人工智能正在優化路由效率和配送物流

在一個幾乎任何東西都可以在線訂購并在數據中交付的世界里，那些對物流配送沒有嚴格控制的公司有落后的風險。如今的客戶期望快速、準確的發貨，當一家公司無法滿足他們的期望時，他們都很樂意轉向其他公司。

麥肯錫公司報告稱，在第一次嘗試食品雜貨配送的客戶中，約40%的人打算無限期地使用這些服務。紐約和芝加哥等主要市場的客戶有數十種選擇。

由人工智能驅動的路線優化平臺和由人工智能驅動的GPS工具，如物流領導者UPS使用的ORION公司，從所有可能性中創建最有效的路線，這是傳統方法無法完成的任務，因為傳統方法不足以充分分析無數的路線可能性。

(3)機器學習人工智能正在改善交通工具的健康和壽命

從運輸供應鏈車輛中獲取的物聯網設備數據和其他信息，可以為保持貨物在供應鏈中流動所需的昂貴設備的健康和壽命提供寶貴的見解。機器學習根據過去和實時數據提出維護建議和故障預測。這使得公司可以在性能問題造成一連串的延遲之前將車輛從供應鏈中移除。

總部位于芝加哥的Uptake使用人工智能和機器學習來分析數據，以預測各種車輛和集裝箱的機械故障，包括卡車、汽車、軌道車、聯合收割機和飛機。該公司使用來自物聯網設備的數據、GPS信息以及直接從車輛性能記錄中提取的數據來進行預測，這可以大大減少停機時間。

(4)人工智能洞察正在提高裝載過程的效率和盈利能力

供應鏈管理包括大量面向細節的分析，包括貨物如何從集裝箱中裝載和卸載。藝術和科學都需要確定最快、最有效的方式將貨物運上卡車、輪船和飛機。

像斑馬技術這樣的公司結合使用硬件、軟件和數據分析來提供加載過程的實時可見性。這些見解可用于優化拖車內部空間，減少運輸的“空氣”量。Zebra還可以幫助公司設計更快、更低風險、更有效的處理協議來管理包裹。

(5)供應鏈管理人員正在利用人工智能發現節省成本和增加收入的方法

在世界各地運輸貨物是昂貴的，而且只會越來越貴。據彭博社報道，例如，2020年海運貨物的成本增加了12%，是五年前的最高水平。

像EchoGlobalLogistics這樣的公司使用人工智能來協商更好的運輸和采購價格，管理承運人合同，并確定供應鏈的變化可以帶來更好的利潤。用戶可以訪問一個集中的數據庫，該數據庫幾乎將供應鏈的各個方面都考慮在內，從而提供財務決策建議。

供應鏈中的人工智能創新正在為未來鋪平道路，人們最終可以期待看到整個供應鏈中使用人工智能驅動的自動駕駛汽車。這些平臺今天挖掘和分析的數據將繼續提高日益復雜的全球供應鏈的成本和效率。

如何在供應鏈中實施人工智能

供應鏈中的人工智能創造了更強的效率、可見性和優化。實施人工智能可以受益并幫助他們的業務實踐。人工智能可以成為供應鏈公司發展的重要組成部分，并幫助適應供應鏈問題。

嘗試人工智能模擬

人工智能的好處之一是它能夠預測行動結果。供應鏈可以嘗試這種能力，通過人工智能模擬提高運營效率。

通過使用模擬，供應鏈企業可以更靈活地使用流程中的真實場景來優化操作。人工智能仿真工具對于供應鏈的許多部分都是有效的。

通過人工智能模擬，供應鏈經理可以制作他們工作的倉庫的精確數字副本。然后，人工智能物流可以在數字副本上進行模擬，嘗試不同的優化策略。

決定什么應該自動化

如果供應鏈運行效率低下，可能會導致整個供應鏈出現嚴重問題。人工智能可以通過庫存管理幫助倉庫的不同部分實現自動化，如果使用得當，可以節省時間和金錢。

物聯網標簽也是一種工具，可以幫助跟蹤不同物品的狀態。物聯網標簽與一個人工智能中心通信，該中心管理所有這些庫存數據的更新。然后，人工智能可以向供應鏈公司發出任何問題的警報。

看看人工智能在網絡安全方面的好處

網絡安全是處理數據的必要組成部分，現在對任何供應鏈公司都至關重要。網絡攻擊很常見，網絡犯罪分子使用不同的策略來竊取數據和敏感信息。使用人工智能可以幫助保護供應鏈公司的基礎設施。

人工智能是一種非常有效的工具，可以幫助我們在變化或風險之前保持領先，因為供應鏈上的人工智能可以識別出哪些模式是最常見的，以及何時可能發生變化。

供應鏈公司可以使用人工智能來監控其服務器上的登錄活動、流量和任何不規則進程。人工智能可以提醒企業這一變化。

(1)人工智能的供需分析

供應鏈可以使用人工智能數據分析來了解未來幾個季度的供需情況。人工智能算法可以分析數據，預測市場需求的數量和產品類型。

需求預測可以讓供應鏈中的不同環節減少供應壓力。如果供應鏈企業知道他們需要多少產品，他們可以用它來更好地決定他們需要的數量。

(2)降低企業出錯的風險

由于機器學習的功能，系統可以學習允許不同的流程，例如基礎設施愿景，以學習如何根據供應鏈公司的需求實現自動化。

與機器學習和人工智能一起，物聯網設備可以收集有關使用了多少材料的數據。人工智能數據分析算法可以識別材料被用在哪里，哪些材料被浪費了。

總結:供應鏈中的人工智能

供應鏈中的人工智能將成為創新更好的供應鏈流程的一部分，從而在未來創造更高效的供應鏈。供應鏈的每個部分都可以實施人工智能來自動化任務，改善運營，并加強網絡安全實踐。

借助人工智能工具，供應鏈企業可以發展壯大，為業務帶來積極的變化，并應對新的供應鏈挑戰。