什么是供应链中的人工智能？

随着人工智能优化了商品从制造商到消费者的流通过程，供应链行业正在发生变化。过去耗时且容易出现人为错误的流程，如今在人工智能的实时错误检测和纠正下得以简化。这种先进的跟踪水平可降低风险、减少延误并提高运营可靠性。例如，人工智能可以跟踪法规，确保承运商更高效地满足安全和法律标准。企业发现，供应链运营中的人工智能不再仅仅是一种竞争优势，它在当今复杂的全球市场中至关重要。

了解人工智能在供应链中的作用

与依赖历史数据和人工流程的传统供应链管理不同，人工智能系统可不断从实时信息中学习，在瞬间提出建议或做出决策。供应链应用中的机器学习可同时处理数百万个数据点，识别人工分析师可能忽略的模式，并提出优化建议，从而提高效率并节约成本。此外，机器学习还能让公司在市场发生变化或机会浮现时迅速做出反应和调整。

人工智能驱动的供应链自动化超越了任务自动化，它利用预测分析来预测需求、识别中断并实时调整物流。这将创建一个更具弹性和响应性的供应链，以高效适应市场变化。

对于供应链领导者来说，这意味着从人工流程过渡到更高效、更规模化的运营。人工智能对运输的影响表明，这些技术已经影响到货物在全球网络中的移动方式。

人工智能在供应链中的 4 大优势

如今，可持续和具有成本效益的战略对于增强您的竞争优势至关重要。供应链自动化可扩大预测和需求规划的范围，使公司能够利用来自不同来源的数据预测趋势并快速应对市场变化。

1.改进预测和需求规划

传统的需求预测依赖于历史销售数据和可预测的季节性趋势。然而，人工智能驱动的供应链解决方案通过整合大量第三方数据源和市场驱动因素来提供更准确的预测，从而改进了这一过程。这些系统会分析天气、经济趋势和地缘政治事件等因素，从而更全面地了解潜在的市场影响因素。

借助人工智能驱动的预测分析，企业可以在政策变化或消费者需求转变后快速评估市场变化。通过利用强大的数据基础设施，这些模型可以不断提高其准确性，提供更及时的信息，从而就库存战略做出数据驱动型决策。

2.可持续性

利用人工智能优化供应链对企业减少碳足迹至关重要。 这些系统优化路线和装载量，以减少燃料消耗，建议模式转换机会，并推荐替代能源使用通道以降低排放。

通过分析燃料消耗、交货时间表以及范围 1 和范围 3 排放，人工智能可以确定在保持成本效益的同时减少环境影响的方法。人工智能可以快速发现货运效率，在不影响绩效的情况下实现可持续发展目标。

3.节约成本、提高效率

通过在供应链中使用人工智能，公司可以快速发现与行业基准相比，哪些路线的成本过高或过低，从而有能力优化成本。通过简化流程和减少人工分析，这些节约成本的洞察力往往能显著提高效率。人工智能还可以分析运营数据以优化通道，从而实现合并货运和选择更高效的承运商等战略。

4.风险管理

在供应链中使用人工智能可为企业提供先进的情景建模，帮助他们评估潜在的结果，并在风险发生之前主动降低风险。人工智能还能发现薄弱环节，使公司能够在网络升级为重大中断之前对其进行调整。凭借对可用选项的清晰、可操作的洞察力，人工智能可最大限度地减少停机时间、提高恢复能力，并确保产品高效地进入市场。

人工智能在供应链中面临的挑战

虽然人工智能在供应链中的优势包括提高效率、节约成本和改善决策，但采用人工智能的企业可能会面临寻找人才、管理成本和确保数据质量等挑战。不过，企业可以投入资源克服这些障碍，释放人工智能的全部潜力，以提高效率并获得竞争优势。

缺乏熟练人才

企业往往难以找到精通人工智能和供应链运营的专业人才。为解决这一问题，公司可以投资培训团队成员，或使用人工智能 SaaS 解决方案，这些解决方案可提供用户友好的人工智能功能访问，使他们能够利用人工智能的力量。

初期成本高昂

实施人工智能供应链解决方案可能需要对新技术、软件许可证和人员培训进行前期投资。对于供应链预算有限的公司来说，这种财务负担尤其具有挑战性。公司应与运输合作伙伴联系，了解人工智能是否在他们的路线图中，以及他们是如何考虑技术提升的。

数据可用性

许多供应链都面临数据孤岛问题，即信息存储在不同的系统中。为了提供准确、有效的见解，人工智能驱动的模型需要有组织、完整的数据集。如果没有妥善管理的数据，信息不准确或无法使用的风险就会增加。 公司通常会花费时间和资源清理数据并进行整合，以使人工智能有效发挥作用。

数据验证

虽然人工智能可提供实时洞察力并简化流程，但生成的数据仍需要用户进行验证，以确保准确性、相关性和可靠性。这一额外步骤可能会耗费大量时间，为用户增加了另一层责任。为了应对这一挑战，企业可以使用自动验证工具或专门团队来简化数据验证，从而提高对人工智能输出结果的信心，做出更好的供应链决策。

人工智能在供应链中的应用案例

全球各地的公司都在将人工智能融入运营和采购等关键领域。这些创新使供应链能够以更高的精度和弹性运作，确保它们有能力应对充满活力的现代市场的需求。

航运业

航运业正越来越多地利用人工智能来提高效率和简化操作。从船舶路由到港口运营和货物装卸，人工智能都能根据天气、港口拥堵情况和燃料成本实时调整船期，从而推动航运业的发展。这些进步减少了延误、运营成本和对环境的影响，使航运业变得更智能、更可持续。

采购优化

人工智能通过分析承运商数据、市场条件和风险来确定可靠、经济高效的供应商，从而提高采购效率。这些系统会评估检验历史、保险详情和货物类型，从而推荐最佳采购方案。供应链中的机器学习还能预测承运商的欺诈行为，帮助团队保持供应的连续性。

生产调度

人工智能驱动的生产调度通过分析需求预测、设备能力和劳动力计划，优化工厂产出并降低成本。这些系统会在生产中断时调整计划，以确保有效利用资源并履行交付承诺。

库存管理

在库存管理方面，人工智能可根据需求、供应商交货时间和市场条件调整库存水平。这可以防止库存过多和缺货。智能系统可优化安全库存、再订购点和采购数量，在降低成本的同时保持服务水平。

货运和物流

人工智能供应链软件还可以改进货运路线、承运商选择和装载计划，从而降低成本并提高交付效率。运输分析可以帮助公司就可持续燃料和货运网络管理战略做出数据驱动型决策。

借助 Breakthrough 优化供应链中的人工智能

将人工智能融入供应链运营是迈向长期成功的战略转变。人工智能提高了可视性、预测、风险管理和可持续性，为整个运营带来了可衡量的效益。

要想取得成功，企业必须解决数据质量问题，投资于人才，并将人工智能作为一项长期计划来对待。首先要明确使用案例，确保数据就绪，并与经验丰富的供应链人工智能软件合作。

拥抱人工智能的供应链领导者将定位自己，为未来建立弹性、高效和可持续的网络。随着行业的发展，真正的挑战不在于决定是否采用人工智能，而在于如何快速释放其优势。

准备好利用人工智能优化您的供应链了吗？了解Breakthrough 的创新解决方案 如何帮助您的网络降低成本并提高可持续性。