通过增强供应链管理中的运营智能
Posted: Tue Feb 11, 2025 9:54 am
新冠疫情重塑全球供应链四年后，企业仍在努力应对危机的后果，同时应对地缘政治紧张局势、气候变化和快速变化的消费者偏好等新出现的挑战。
在这个复杂而动态的环境中，对弹性、敏捷和智能的供应链系统的需求从未如此明显。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和新兴的生成式人工智能领域具有巨大的潜力，可以通过实现主动、数据驱动的决策和实时优化运营来彻底改变供应链管理 (SCM)。
了解 SCM 中的 AI 和 ML
由于传统的 SCM 模型难以跟上日益增长的实时决策需求，采用 AI 和 ML 技术变得越来越重要。麦肯锡报告称，早期采用 AI 支持的 SCM 的企业取得了令人瞩目的进步，包括物流成本降低 15%、库存水平下降 35% 以及服务水平提高 65%。这些技术正在改变 SCM 的关键领域，从需求感知和供应链可视性到风险识别，从而提高效率、降低成本并提高客户满意度。
利用人工智能/机器学习增强实时决策能力
在 SCM 领域，AI 和 ML 正在推动从传统运营向敏捷和智能运营的转变，从而实现预 巴西电话号码数据 测推理和自主决策。让我们探索一些关键应用程序：
需求预测： AI/ML 算法可以分析来自各种来源的实时数据，例如销售记录、客户行为和市场趋势，以生成准确的需求预测。通过预测短期和长期客户需求，组织可以优化库存水平、减少浪费并提高对市场波动的响应能力。
库存优化：平衡库存过剩和库存不足是 SCM 中的一个关键挑战。AI/ML 可以分析历史数据、需求模式和外部因素，以提供动态库存水平建议，确保企业保持最佳库存水平，同时最大限度地降低持有成本。
路线规划和物流：物流成本占供应链管理总支出的近 80%（Gartner Research），优化路线规划至关重要。AI/ML 算法可以考虑各种变量，例如交通状况、天气模式和配送时间，以生成最佳路线，从而缩短配送时间、降低成本并提高客户满意度。
预测性维护：由于设备故障导致的计划外停机会严重影响供应链运营。基于 AI/ML 的预测性维护系统可以分析传感器数据和历史维护记录，以在问题发生之前识别潜在问题，从而实现主动维护并最大限度地减少中断。
供应商风险评估： AI/ML 可以通过分析与供应商绩效、财务稳定性和外部因素相关的数据，帮助组织评估供应商风险。通过及早识别潜在风险，企业可以做出明智的决策，例如分散供应商基础或制定应急计划，以减轻供应链中断的影响。
在这个复杂而动态的环境中，对弹性、敏捷和智能的供应链系统的需求从未如此明显。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和新兴的生成式人工智能领域具有巨大的潜力，可以通过实现主动、数据驱动的决策和实时优化运营来彻底改变供应链管理 (SCM)。
了解 SCM 中的 AI 和 ML
由于传统的 SCM 模型难以跟上日益增长的实时决策需求，采用 AI 和 ML 技术变得越来越重要。麦肯锡报告称，早期采用 AI 支持的 SCM 的企业取得了令人瞩目的进步，包括物流成本降低 15%、库存水平下降 35% 以及服务水平提高 65%。这些技术正在改变 SCM 的关键领域，从需求感知和供应链可视性到风险识别，从而提高效率、降低成本并提高客户满意度。
利用人工智能/机器学习增强实时决策能力
在 SCM 领域，AI 和 ML 正在推动从传统运营向敏捷和智能运营的转变，从而实现预 巴西电话号码数据 测推理和自主决策。让我们探索一些关键应用程序：
需求预测： AI/ML 算法可以分析来自各种来源的实时数据，例如销售记录、客户行为和市场趋势，以生成准确的需求预测。通过预测短期和长期客户需求，组织可以优化库存水平、减少浪费并提高对市场波动的响应能力。
库存优化：平衡库存过剩和库存不足是 SCM 中的一个关键挑战。AI/ML 可以分析历史数据、需求模式和外部因素，以提供动态库存水平建议，确保企业保持最佳库存水平，同时最大限度地降低持有成本。
路线规划和物流：物流成本占供应链管理总支出的近 80%（Gartner Research），优化路线规划至关重要。AI/ML 算法可以考虑各种变量，例如交通状况、天气模式和配送时间，以生成最佳路线，从而缩短配送时间、降低成本并提高客户满意度。
预测性维护：由于设备故障导致的计划外停机会严重影响供应链运营。基于 AI/ML 的预测性维护系统可以分析传感器数据和历史维护记录，以在问题发生之前识别潜在问题，从而实现主动维护并最大限度地减少中断。
供应商风险评估： AI/ML 可以通过分析与供应商绩效、财务稳定性和外部因素相关的数据，帮助组织评估供应商风险。通过及早识别潜在风险，企业可以做出明智的决策，例如分散供应商基础或制定应急计划，以减轻供应链中断的影响。