供应链中的人工智能：企业的关键应用与优势

供应链中的 AI 简介

AI 正在快速发展，其应用与潜力不断扩大，尤其对供应链行业的影响。让我们继续深入了解。

供应链中的 AI 是什么？

AI 是计算机科学的一个分支，指开发使机器展现类人智能的算法和模型。在供应链管理中，AI 用于分析、预测并优化运营，以实现最高效率。

凭借高速处理海量数据的能力，AI 已成为管理复杂供应链的关键工具。

AI 在现代供应链管理中的重要性

近年来，供应链受到更多关注，尤其在美国。2021 年，一项关于美国供应链的行政命令签署生效。该命令旨在确保美国在 ICT 与半导体等关键领域的供应链韧性，保障 AI 技术的安全研发、部署与竞争力，同时降低地缘政治、网络与环境威胁带来的风险。

随后在 2023 年，白宫发布了建设韧性供应链的阶段性报告以及关于安全、可靠和值得信赖的人工智能的行政命令。

报告显示，《芯片与科学法案》投入 527 亿美元以加强国内半导体生产，这是 AI 发展的基石，同时在人才培养与科研方面的投资旨在支持与 AI 相关领域的创新。

国际合作（如印度-太平洋经济框架）促进了数字与 ICT 产品的安全、韧性供应链，确保美国在全球 AI 版图中保持竞争力。这些举措既弥补关键材料的薄弱环节，又促成 AI 赋能的创新，并保障驱动 AI 经济的技术安全。

近期一项麦肯锡调研也显示，多数受访者报告称 AI 在供应链与库存管理中的应用带来了超过 5% 的显著营收增长。

为何在供应链中使用 AI？

AI 为企业在供应链中精简运营并获得竞争优势提供了独特机遇。企业可以更准确地预测需求、识别潜在风险与中断，并做出数据驱动的决策，从而提升效率并节约成本。

此外，AI 还能自动化库存管理、路径优化与供应商选择等任务，让人力资源专注于更具战略性的活动。

考虑到供应链的高速节奏，若不使用 AI，几乎不可能实现如此高水平的效率与准确性。

物流中的 AI 是什么？

AI 对物流（即规划、实施与控制货物流动的过程）影响尤为显著。借助实时数据与预测分析，AI 能够帮助物流公司优化运输路线、仓储运营与配送计划。

物流中的 AI 使企业能够更快送达、降低成本并提升客户满意度。

AI 在供应链中的关键应用

AI 已通过多个关键应用革新供应链管理。以下是一些常见用法：

1. 需求预测

借助 AI 的需求预测，可综合分析历史销量、市场趋势、经济因素与客户行为等多类数据源，高精度预测产品未来需求。

与传统方法不同，AI 模型能够适应新模式并响应实时数据，使预测更具动态性与可靠性。

• 预测模型：机器学习算法，如时间序列分析与神经网络，可识别复杂需求模式并生成更精确的预测。
• 实时调整：AI 能根据需求驱动因素的变化（如新促销、市场波动或外部事件，例如天气或假期）即时调整预测。
• 减少缺货与积压：准确的需求预测确保在合适时间提供合适产品，提升客户满意度，同时降低过量库存或销售流失带来的成本。

可使用如下模型：

• 季节性 ARIMA：季节性自回归积分滑动平均（ARIMA）模型用于时间序列预测，即基于历史数据预测未来数值，同时考虑趋势与季节性成分。
• 随机森林：随机森林是一类使用多棵决策树进行预测的机器学习算法，能处理包含众多变量的大型数据集，并具备较高预测精度。

在此用例中的一个典型示例是亚马逊在2023 年假日季对超 4 亿种商品的日常运输需求预测中应用 AI。

2. 库存管理

AI 也能优化库存管理。通过分析销售数据、供应链动态与外部变量，以维持理想库存水平。这样有助于企业在满足需求与避免占用成本的过量库存之间取得微妙平衡。

以下是利用 AI 管理库存的一些常见方式。

• 自动补货：当库存降至预设阈值时，AI 系统可自动下单补货，确保无需人工干预即可持续补充库存。
• 需求驱动备货：通过更准确的需求预测，AI 帮助企业多备高需求产品、少备滞销品，从而更好利用仓储空间并降低持有成本。
• 仓储效率：AI 驱动的系统可优化仓库布局与拣货路径，提升履约速度，减少订单处理所耗费的时间与资源。

库存管理也是医疗领域中 AI的常见应用之一，因其涉及大量一次性材料的快速消耗。

3. 供应链优化

AI 可提升并简化整体供应链优化流程。

AI 能提供端到端可视性并自动化复杂流程，从生产计划到物流皆然。AI 算法可分析各触点的数据，从而在生产排程、运输路线与资源分配方面做出最优决策。

更具体地说，AI 可用于以下方面：

• 路线与物流优化：AI 驱动系统可优化运输路线、整合货运，并纳入实时交通与天气数据，从而缩短交付时间并降低燃料成本。
• 生产计划：AI 算法在产能与需求之间取得平衡，调整排程与资源，防止瓶颈并更高效地按期完成。
• 端到端可视性：借助 AI，企业可获得供应链的实时可视性，更好地追踪订单、货运与库存水平，从而及早识别并缓解潜在中断。

4. 供应商关系管理

AI 还可强化供应商关系管理（SRM）。

AI 模型可通过分析大量企业数据，提供关于供应商绩效、风险因素与协作机会的洞见。

以下方面尤可增强：

• 供应商绩效监测：AI 追踪关键绩效指标（KPI），如交付周期、缺陷率与合规记录，提供各供应商可靠性与质量的全景视图。
• 风险评估：AI 通过分析外部因素（如地缘变化、财务健康状况）识别并评估供应商体系内的风险，支持前瞻性风险管理。
• 协同规划：AI 可通过与供应商共享需求预测与生产计划来增强协作，提升协调性，确保供应商高效满足需求。

这对电商供应链尤为有用，因其涉及多个供应商伙伴。

AI 在供应链管理中的优势

在供应链中应用 AI 益处显著，包括改进决策、降低成本、提升运营效率与增强可持续性。

这些优势帮助企业应对复杂的供应链挑战，在动态市场中保持竞争力。

1. 改进决策

AI 重塑决策方式，通过提供实时、数据驱动的洞见，使企业从被动应对转向主动决策。

AI 系统可分析来自多源的大量数据——包括历史数据、市场趋势及天气、经济波动等外部因素——以生成预测性洞察并给出行动建议。

• 预测分析：AI 驱动的预测模型可预测需求，帮助企业调整库存、优化生产排程，并降低缺货或库存过剩的可能性。
• 情景规划：通过模拟多种情景（如需求变化、供应中断），AI 使企业能评估不同选择的潜在影响，提升应对不确定性的规划能力。
• 更快响应变化：AI 赋能的决策支持工具可实时发现问题或趋势，如需求突增或物流瓶颈，从而迅速调整以维持顺畅运营。AI 也能比人工分析更快处理更大的数据集。

例如，IBM 的认知型供应链技术架构使其能在中断发生前快速响应供应链问题。

通过此举，一旦某一条供给链路失效，即可迅速寻找第二供货来源。该依托 AI 的认知型供应链技术使其即便在 2020 年疫情期间也实现了100% 的订单履约率。

2. 成本降低与运营效率

通过同样的基于 AI 的认知型供应链技术，IBM 将其供应链成本降低了 1.6 亿美元。

AI 通过自动化与优化核心供应链流程，显著降低成本并提升运营效率。从库存管理到物流规划，AI 驱动的自动化最大限度减少手工任务，降低人为错误并提升流程效率。

• 库存优化：AI 系统可综合销售历史、交付周期与季节性等因素，维持最优库存水平，从而减少过量库存成本并降低仓储费用。
• 自动排程：AI 精简生产与物流排程，最大限度减少停工时间并提升资源利用率。例如，AI 算法可优化车辆装载、运输路线与送达时间，从而降低燃料成本并加快交付。
• 减少浪费：通过精确预测与高效资源分配，AI 减少制造与物流环节的浪费。这不仅降低处置成本，也促进环境可持续性。

3. 增强可持续性

正如我们在另一篇文章中所述，AI 可在多领域提升可持续性。在供应链中，AI 能提高资源利用效率并减少浪费与排放。

随着企业努力实现可持续发展目标，AI 提供了在供应链中跟踪、衡量并优化可持续实践的工具。

• 降低碳排放：AI 驱动的路径与物流优化可通过选择高效路线、整合货运并尽量减少不必要的运输来降低燃料消耗，从而减少温室气体排放。
• 能源效率：在制造环节，AI 可优化设备使用、减少空转时间，并依据能源可用性与成本安排生产，从而降低能耗并提升运营可持续性。
• 最小化浪费：通过准确的需求预测，AI 有助于减少过度生产与不必要库存，进而最小化浪费并支持循环经济（资源再利用或再赋能）。

据联合国报告，交通与供应链领域占全球温室气体排放的 25%。通过 AI 降低浪费并改进库存管理，有望减少温室气体排放。

将 AI 融入供应链管理，最终可实现更敏捷、更具成本效益且更具环境责任感的运营。

这些改进不仅帮助企业节省开支与优化资源配置，也与全球可持续发展努力保持一致，增强品牌形象并吸引注重环保的客户。

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生成式 AI 在供应链中的应用

生成式 AI 是一种利用深度学习、基于训练数据生成全新独特输出的先进人工智能形式。在供应链管理中，生成式 AI 可通过生成多种情景并建议最有效的行动方案来优化流程。

以下是一些潜在用例：

• 生成替代运输路线以最小化成本并提升效率
• 基于不同需求水平生成优化的生产计划
• 实时生成应对供应链中断的潜在解决方案

案例研究

生成式 AI 正在改变供应链管理，助力企业优化运营、提升效率并改进决策。以下是一些在供应链中运用生成式 AI 的真实案例：

1. DHL 供应链

DHL 与波士顿咨询合作部署生成式 AI 应用，以提升数据管理与分析能力。其中一款应用是数据清洗工具，用于处理并分析潜在客户数据，帮助 DHL 工程师更高效地设计物流方案。

另一款应用为销售团队在方案制定过程中提供洞见，从而更快地输出更具个性化的客户方案。

2. 玛氏公司（Mars Incorporated）

玛氏与 Celonis 合作，利用生成式 AI 优化卡车装载。通过分析天气与货运细节等因素，AI 系统推荐装载整合方案，将人工工作量减少 80%，并降低运输成本与排放。

3. ThredUp

这家二手服装零售商 ThredUp 使用 AI于其分拨中心提升吞吐与生产率。AI 用于为产品生成详细的商品描述，从而简化运营并提高效率。

4. UPS

UPS 采用其“在途一体化优化与导航”（ORION）系统，利用 AI 与高级算法实时优化投递路线。该系统考虑包裹量、投递时窗、实时交通与天气等因素，生成高效路线，每年节省超过 1000 万加仑燃油，降低成本与碳排放。

这些案例表明，生成式 AI 正在各行业中用于提升供应链效率、降低成本并改进整体运营效果。

实施 AI 的挑战与考量

尽管益处颇多，在供应链中落地 AI 也并非没有挑战。对于尚未做好准备的组织，这些挑战可能构成阻碍。

数据隐私

数据隐私与安全是重要关切，因为 AI 系统依赖处理海量、潜在敏感的信息。企业必须确保其数据处理实践符合国际法规与标准。

如果您的组织位于欧盟，《欧盟人工智能法案》是必须遵循的关键指南，包含严格的数据隐私规则。可在我们的领导者 EU AI 法案指南中了解更多。

如上图所示，EU AI 法案强化了良好的数据治理，这对许多小企业而言可能是一大挑战。

数据质量与复杂性

AI 算法的效果取决于训练数据。企业必须确保数据准确、相关且持续更新，以避免错误预测。

在各行业中，数据质量是采用 AI 的关键挑战。对于复杂的供应链，数据准确性与整合问题尤为突出。

例如，在全球化供应链中，数据需要从不同国家与时区的多家供应商、制造商与分销商处采集与分析，这给数据集成、标准化与互操作带来挑战。

高实施成本

引入任何新技术都存在初始成本。企业在投资 AI 之前，需谨慎评估投资回报与潜在收益。

这些成本可能来自：

• 招聘具备构建与维护 AI 系统能力的专业人才
• 升级现有基础设施以支持 AI 技术
• 在本地维护大型 AI 模型

然而，AI 带来的积极成果远大于采用过程中财务与运营方面的挑战。

员工培训与适应

对员工队伍的影响同样需要考虑。虽然 AI 能自动化诸多任务，但也会带来AI 再培训与技能提升的需求。企业需要在技术进步与维持员工技能基础之间取得平衡。

组织必须做好准备，使员工能够与 AI 协同工作，并利用新 AI 工具弥补可能出现的技能缺口。

这正是 DataCamp for Business可以发挥作用的地方。DataCamp for Business 为企业提供数据科学与 AI 技能的系统培训方案，而这些技能在供应链这一快速增长的 AI 应用领域中需求旺盛。 立即申请演示。

供应链中 AI 的未来

展望未来，AI 在供应链管理中的作用将进一步扩大。新兴技术将进一步增强 AI 能力，为供应链难题提供更复杂精巧的解决方案。

自治型供应链

例如，供应链将朝向自治化发展，由 AI 驱动的流程与机器独立运行。这将带来近乎完美的准确性与效率，减少对人工干预的需求。

预测分析

预测分析将持续演进，使企业能更早预判中断并迅速做出必要调整。这有助于企业前瞻性管理风险，避免潜在挫折。

生成式 AI 驱动的创新

生成式 AI 也将在供应链创新中扮演更重要的角色。生成式 AI 可用于为产品与流程起草多种设计方案，企业据此找到传统方法难以实现的最优解。

结语

AI 已在供应链管理中取得长足进展，且其作用将持续扩大。对于组织与个人而言，紧跟最新发展至关重要。DataCamp for Business将助力您的团队与员工掌握所需 AI 技能，把握行业内令人振奋的发展机遇。