- 在供应链优化中采用AI和ML大幅增长
- 在VUCA管理中实施AI / ML作为供应链策略
- 人工智能在供应链管理中的作用
- AI和ML技术影响供应链计划和优化的同步方法
- 供应链管理中采用人工智能和机器学习的挑战
在第四次工业革命中，技术与各种生产流程（包括供应链和物流）的融合已成为当今开展业务不可或缺的一部分。企业表示需要进一步增强供应链可见性和可追溯性的工具，从而定义了一种在信息时代扩大利润的新方法。因此，供应链管理系统的数字化转型正在成为biz世界中的最新趋势之一。
在过去的几年中，对支持供应链管理数字化转型的最新技术的投资达到了新的高度。通过将诸如认知分析，人工智能（AI）和机器学习（ML）之类的下一代技术与供应链管理系统相集成，制造商已经能够在缩小供需差距的情况下实现高效率。
在供应链优化中采用AI和ML大幅增长
美国软件公司JDA Software，Inc.和跨国咨询公司KPMG LLP最近发布了一项调查，发现超过四分之三的受访者将供应链的可见性和可追溯性视为供应的最高投资领域连锁企业高管。
该调查还发现，将近80％的受访者将AI和ML视为该领域中最具影响力的技术，这是因为它们适用于处理供应链和价值链系统中的复杂问题。随着预测性的端到端可见性成为优化供应链的现代方式中最重要的方面之一，人工智能和机器学习工具的普遍性将在不同工业领域的供应链管理系统中急剧增加。
随着AI和ML成为任何企业的供应链运营中最具影响力的技术之一，对这些技术的投资将保持向上的趋势。但是，非常重要的是要了解AI和ML对供应链管理的确切影响，以确保最大程度地利用这些技术。供应链管理中的人工智能不仅使流程自动化，而且无需任何人工干预即可做出采购，库存管理，供应物流等方面的决策。
在VUCA管理中实施AI / ML作为供应链策略
尽管工业4.0的趋势在行业中引起了数量上和质量上的变化以促进组织的改善，但各种工业运营的数字化也引发了许多风险因素，例如波动性，不确定性，复杂性和歧义性（VUCA）。 VUCA是标准化供应链管理流程的主要障碍，企业如何找到一种方法来解决这些问题，例如AI和ML等先进技术的问世。
通过将人工智能和机器学习集成到供应链管理系统和物流中，它已成为管理VUCA的有效方法，这种方法不仅可以识别，而且可以定义各个流程中的突发事件。通过在供应链管理中采用基于AI和ML的工具，制造商已经能够解决与高科技产品相关的歧义，复杂性和其他VUCA挑战，而工业4.0的趋势仍在继续上升。
人工智能在供应链管理中的作用
随着机器人过程自动化已成为大多数工业运营和设备中不可避免的一部分，供应链管理系统也正在经历数字化转型。因此，诸如AI和ML之类的技术不仅是制造设备的一部分，而且还是供应，价值链和仓库管理的一部分，它们主要依靠快速而准确的决策制定。
做出更快决策的巨大压力促使制造商使用AI和ML技术来减少（不能替代）供应链管理中的人为干扰。当大多数AI和ML辅助工具与供应链管理中的决策流程集成时，它们将人为推理技术作为模型来实施，这提高了对产品的洞察力和准确性以及此类协议最终实现的趋势的准确性。 。
在某些情况下，延迟的决策可能会对利润，收入，现金流甚至客户满意度产生重大影响。因此，AI和ML使制造商能够提高高科技供应链管理系统中决策协议的速度。借助AI和ML支持的工具对供应链决策流程的积极影响，其采用很可能会影响正在进行数字化转型的企业的积极增长。
AI和ML技术影响供应链计划和优化的同步方法
供应链管理始终被认为是各种数据驱动和分析过程的互连，而如此大量数据的同步对于确保准确的供应链计划至关重要。此外，技术驱动的供应链日益增加的复杂性已经从根本上改变了同步计划过程的执行方式，以确保供应链的优化。
由AI和ML支持的工具正在进入供应链规划领域，从而促进了从多个供应链运作的静态序列到动态序列的过渡。此类技术驱动工具已被整合到当今的供应链管理系统中，这突出了它们在同步端到端供应链计划中的优势。这些工具还可以用于自动化流程以实时匹配需求和供应以及决策过程，从而最终在供应链格局中同步计划生态系统。
供应链管理中采用人工智能和机器学习的挑战
尽管全球工业格局正在朝着采用下一代技术以支持数字化转型迈进，但是在利基领域（例如供应链管理）中对这些技术的采用仍然很低。 AI和ML等技术的炒作与实际技术价值之间的差距主要归因于供应链管理中采用技术驱动工具的局限性。
大多数经理和业务主管无法理解和可视化AI和ML在业务增长中对供应链管理的确切好处和影响。此外，AI和ML工具需要定期维护，以确保在供应链管理系统的预期参数范围内完美无缺地工作，这意味着增加了成本。这些挑战严重阻碍了这些技术在世界所有地理区域的普及。但是，随着人们对AI和ML在供应链管理中产生巨大积极影响的认识迅速增长，尽管面临这些挑战，但在未来几年中仍将不可避免地采用AI和ML。