AI加持下的未来供应链到底有多强大

国内新闻 阅读(595)

自主学习供应链将是供应链创新的下一个出路

在未来的场景中,人工智能(人工智能)技术被注入到供应链系统中,通过分析现有的供应链策略和运营数据,可以总结出导致供应链失败的潜在因素。 然后,供应链人工智能系统通过学习经验和知识预测未来的供应链问题,并做出积极的决策和自主实施相应的解决方案

尽管在自学供应链成为现实之前还有很长的路要走,但人工智能的最新进展表明,这将不再是一匹野马空

我们预测数字供应链的发展道路将分为四个阶段,即可视化阶段、预测分析阶段、标准化供应链阶段和自学习供应链阶段(见下图) 随着企业成熟度曲线的逐步上升,企业对劳动力的依赖将被自动化应用所取代,这将带来明显的效率提高和成本节约。

目前,大多数公司都处于数字供应链的第一阶段,即可视化阶段。 人们更加关注端到端供应链可视化,以帮助企业更好地管理和约束。 在这个阶段,可视化通常可以通过集成各种系统应用程序来实现。

例如,将企业资源规划系统与最佳解决方案和客户系统连接起来。这种系统应用集成可以帮助企业直观地理解供应链中产品的端到端过程。

数字供应链发展的第二阶段是预测和分析阶段。 企业可以通过使用预测分析算法和处理大数据(如物联网、传感器数据、SNEW数据等)来预测未来可能出现的供应链问题。)

例如,通过实时数据的预测和分析,结合天气预报和港口拥堵分析,可以预测复杂因素对货船的影响,甚至船长也可能比船长更早知道哪些货物会晚点。

被动机器学习技术带来的标准化供应链是数字供应链发展的第三阶段 在此阶段,智能系统可以进一步预测潜在的供应链问题,并提出解决问题的行动计划。

例如,对于预计会迟到的货物,智能系统可以提供各种替代解决方案(如来自其他资源的交换要求或来自其他供应商的订单),然后推荐最佳行动计划

数字供应链发展的最后阶段是通过深入学习实现的自学式供应链。 深度学习(Deep learning)是人工智能的一种形式,机器可以从机器中学习,这种人工智能技术已经开始出现。

供应链失败(如错过交货窗口和订单执行率低)是数百万种可能的行动和供应链政策组合的结果

企业可以通过供应链实现数百万个行动和政策的结合。大型企业每天都会收到数百万份订单。企业需要对网络布局策略、补给方式和运输方式等战略问题做出大量决策。 所有这些决策都会对服务水平和成本产生直接影响。

此外,还有环境因素,如天气、社会情绪、新闻事件、竞争对手活动等。这可能会使做出最佳决策变得更加困难。

随着人工智能技术嵌入到自学习供应链中,机器将能够检查供应链策略,以确定供应链错误的位置和原因以及相关的外部组合因素,如忠诚度、库存水平、天气、竞争对手的事件、市场表现、交通或社会经济事件等。 然后,机器学习算法将筛选数据,并理解这些因素如何相互作用导致供应链故障。

在未来,自学式供应链将能够告诉供应链计划人员,当某些事件的组合同时发生时,供应链可能会出现故障。 然后,机器可以主动调整库存水平来处理供应链故障,或者向供应链计划人员发送提醒

我们相信深度学习算法将促进供应链未来的发展 通过分析所有这些因素的组合,确定哪些事件组合可以预测供应链故障,并积极构建风险缓解策略,帮助组织以最低的成本和最强的信心向客户提供服务。

能够做到这一点的公司将能够以最低的成本更好地为客户服务(更快、更有效地完成订单并保证及时性)

达到供应链的这一成熟水平需要依靠合作伙伴的数据生态系统来高效收集数据资源,从而为这些具有深度学习能力的人工智能技术模型提供实时分析基础 虽然支持自主学习供应链所需的技术仍在开发中,但现阶段企业掌握数字供应链的相关技术具有重要意义。

这篇文章的来源和出处已经标记。版权属于原作者。如果有侵权行为,请联系我们。