AI 在供应链中的优势

近年来，全球供应链的脆弱性一直深受关注。这些庞大的物流网络对于每个国家和地区的制造商来说都至关重要，但运输延误、工人罢工以及日益增加的复杂性和相互关联性等问题，加剧了长期以来的效率低下问题。

供应链计划人员希望能够解开这些打结的网络。目前，他们正在借助前沿技术的强大力量，而且这些力量在很大程度上还包含了尚未开发的潜力。随着我们走向日益全球化的未来，供应链计划人员也在利用人工智能技术来提高供应链的效率和弹性。

什么是供应链 AI？

企业可以使用 AI 来管理和优化各种供应链活动，例如监视产品质量、平衡库存水平以及找出燃油效率更高的运输路线，实现高于传统软件的效率。

人工智能 (AI) 泛指模拟人类智能来执行复杂任务的应用。机器学习 (ML) 是 AI 的子领域，系统自己可以从大量数据中进行学习，而不是根据程序执行命令。得益于这一学习过程，AI 系统可以解密视频馈送的信息、理解口头和书面文本、预测未来市场行为、在复杂场景中做出决策以及发现隐藏在大型数据集中的洞察等，并在这些方面超越传统软件。

事实证明，这些功能可以在供应链的几乎所有环节中，非常有效地管理和优化工作流。例如，由 ML 算法支持的供应链系统可以从数据集中发现模式和关系，而这些通常是人类或非 AI 系统难以察觉的。因此，AI 可以更准确地预测客户需求，从而实现更高效的库存管理。AI 还可以分析交通和天气状况等因素并推荐替代路线，以此降低计划外的延误风险，缩短运输时间。AI 可以监控工作区，及时发现不理想的质量控制程序以及健康和安全方面的违规行为。随着供应链专业人员不断使用这项技术进行各种尝试，新的用例也在不断涌现。

关键要点

• 企业使用 AI 来优化发运和交付、管理仓库容量、跟踪库存、预测特定零件和组件的需求、提高员工安全性和帮助确保全球供应链中交易记录的完整性。
• 虽然 AI 可以在降低运营成本的同时为供应链提供巨大的生产力优势，但该技术实施起来既困难又昂贵，特别是需要对基于专有数据的定制模型进行训练的时候。
• 制造商和物流提供商可以采取措施，确保供应链准备好与 AI 系统相集成，并支持改变物流网络的管理和运营的相关方法。

供应链 AI 详解

企业正在供应链中采用 AI 系统以优化分销路线、提高仓库生产力、简化工厂工作流等。

成品制造商通常会采用成百上千个组件，这些组件需要全球合作伙伴按协调好的时间表送达其装配设施。事实证明，AI 可以从大型数据集中发现模式和关系，帮助制造商优化物流网络，其中涵盖了货运商、货车、仓库和配送中心。供应链优化也涉及了在每次货物更换承运人时跟踪实体商品。在这种场景中，AI 可以实现自动化记录，包括以智能的方式输入、提取和分类文本文件中的数据，以确保多方交易记录的完整性。

有些制造商正在利用 AI 来预测产能，并根据客户需求优化仓库容量；而有些制造商则使用 AI 来标记潜在的延迟和设备故障问题，以免影响生产活动。此外，制造商也利用 AI 从庞大的数据流中获取运营洞察，这些数据流来自存储和运输基础设施中安装的物联网 (IoT) 设备和传感器。

虽然 AI 为供应链提供了许多潜在的优势，但该技术实施起来既困难又昂贵。在生产环境中运行智能应用需要强大的计算系统（本地边缘服务器或基于云技术实例），作为工业 4.0 策略的一部分，这些系统通常需要接收部署在现场的集成传感器和设备数据。企业通常在基于自己的数据集来训练机器学习模型时可以获得更多的优势，这是一个十分依赖数据的计算密集型流程。

利用 AI 实现端到端供应链透明度

现代供应链不仅交错复杂，覆盖范围也广泛，以至于制造商难以对到达设施的物料和货物流进行端到端的监督。AI 具备快速分析大型数据集的能力，即使是十分复杂的物流网络，AI 也可以理清内部运作。

摄取大量记录的数据流和其他物流信号后，经过 ML 训练的智能算法能够给出有价值的洞察，例如变化的导因或针对涉及固定和可变时间因素的流程，推荐改善产能的方案以避免遇到瓶颈。由 AI 支持的供应链管理 (SCM) 工具在实时跟踪大量供应方面的效果比传统系统更理想，可以跟踪物料流经中间制造和分销合作伙伴再制成成品的全过程。这种增强的可见性和可追溯性可帮助制造商识别可能违反质量或道德寻源实践的供应商。

通过提高供应链透明度，AI 的使用可以节省时间和成本，稍后我们将进一步为您详细介绍。AI 还可以帮助制造商确保用于制造产品的组件是根据道德、质量和可持续性标准进行采购的，这是监管机构和许多消费者希望制造商能够履行的责任。企业需要避免与违反了劳动、治理或环境法规的供应商（甚至是海外供应商）合作，基于 AI 的供应链应用中内嵌的分析工具可以帮助企业识别模式，揭露欺诈或不道德寻源的问题。

供应链 AI 的九个优势

制造商一直处于 AI 创新的前沿，在现代供应链中众多的生产设施、存储和配送中心以及运输车辆中试验和部署了各种技术。这种尝试可能会带来许多优势。

供应链 AI 的挑战

在计划和管理供应链中融入 AI 不能一蹴而就。虽然该技术具有降低成本和简化流程的巨大潜力，但实施成本高昂，而且还难以部署。在将 AI 融入供应链运营中时，企业经常会面临以下挑战。

• 培训成本：与任何新技术一样，企业想要实施 AI 并将其集成到生产环境中，就需要为使用新系统（甚至是令人生畏的系统）的员工提供培训。对员工进行培训，并让他们不再抗拒使用新系统，这一阶段通常会导致停工时间并产生一定的成本。在此之前，整个供应链的合作伙伴应该与他们的 AI 供应商或集成商合作，共同开发有建设性和可负担的培训计划。值得注意的是，任何培训方法都可能会产生金钱成本。
• 启动和运营成本。实施 AI 的成本一般会超过采购和集成运行 AI 系统所需的硬件和软件的成本。ML 算法不一定需要从头开始构建；市面上有预构建的模型，企业可以根据许多供应链用例的需求进行调整。然而，为了实现利益最大化，企业应该利用自己的数据来训练模型。企业需要付出巨大的努力来收集、整合、验证、转换和清理大量的质量数据。如果企业没有准备好高质量的数据集，就会应验一句老话：“垃圾进，垃圾出”。基于这些数据训练 ML 模型属于是一个计算密集型阶段，通常需要采用由图形处理单元 (GPU) 提供支持的服务器，因此可能会导致云技术服务费用激增并占用所有本地资源。
  在全球物流网络中大规模运营和管理 AI 系统并不是一项一劳永逸的工作。虽然 AI 系统的运行阶段并不像训练阶段那样需要高强度计算，但这是一个持续性的过程，并且需要强大的平台（例如边缘服务器或基于云技术的虚拟机）。然而，这些基于云技术的解决方案使得 AI 技术更易于获取且价格更经济。某些云基础设施供应商会提供受管理的数据科学平台，能够简化机器学习模型构建过程，实现自动化发展并管理 AI 工作流。
• 复杂的系统：AI 系统由很多移动的组件组成，其中包括传输实时数据流的设备和传感器，用于 ML 模型的初始和进化训练的 GPU 驱动服务器，在生产中运行这些模型的边缘和云技术服务器，以及根据发现的模式或推荐方案采取行动的应用。企业必须将这些要素集成到在全球供应链的每个节点中。企业还必须持续监视这些系统，调整系统性能，并识别和修复故障。

供应链 AI 的示例

假设一家美国汽车制造商需要在密歇根州的工厂组装广受欢迎的三款车。这个制造过程涉及了数以万计的零件和部件，例如钢材、轮胎、火花塞和测量仪针头。制造商主要向美国十几个州以及加拿大、中国、德国、日本和墨西哥的工厂和制造中心采购这些零部件。其中，有些零部件是在供应商所拥有和运营的设施中生产的，有些则是来自第三方分销商。

如果该汽车公司经常收到大量货物，其中一些是从海外运来的，另一些是从州外或北美边境运来的。这些供应品最终会在密歇根州的工厂组装成 SUV、卡车或轿车。但在那之前，制造商需要订购、支付、跟踪、接收这些零部件并将其存储在工厂附近的大型仓库。

除了需要应对这样一个庞大而复杂的供应链，汽车公司还必须面对由通货膨胀引起的供应成本上涨，同时能源成本的增加也影响了利润率。提高成品车辆的价格可能有助于改善利润率，但该公司的销售领导认为这将打压客户需求。不仅如此，在疫情爆发后，该公司必须满足新的工厂环境管理法规，其中包括个人防护用品的使用。

结果，高管纷纷向技术顾问了解企业是否能够从 AI 中获益，以及 AI 可以改善供应链的哪个环节。当然，技术顾问的答案是肯定的 — AI 可以为几乎整个供应链赋能。

首先，在根据趋势预测每种车型的销售量方面，AI 的表现会胜过企业的基本软件。AI 还可以更准确地模拟天然气价格上涨或电动汽车突然渗透市场等场景对销售量的影响。对于供应链计划人员而言，这些智能预测结果就像是一场及时雨，可以帮助他们采购适量的供应品来满足需求，而不会产生额外的订购成本、导致库存过剩或持有成本过高。有了预测结果，计划人员就能够充满信心地做出决策，包括通过增减生产线来控制资金，并为这些生产线配备合适的人员。

与 AI 驱动的视觉模型相连的摄像头可以监控汽车公司的生产线和配送设施，以确保工人遵守安全和环境协议。经过 ML 训练的其他模型则可以分析物流数据，帮助企业优化运输路线、货物装载和仓库运营，从而提高准时交货率。最后，AI 和决策模型可以自动执行重复性流程，不仅可以处理实体供应品，还可以维护库存和交易记录，以确保供应链中的所有各方都获得公平的待遇并准时收到付款。

今天，真正的汽车公司都在努力提高效率、减少错误、提高会计准确性并重新调整人员分配以更好地支持业务需求，从而在供应链运营的几乎每个领域中节省资金。以马自达汽车物流公司为例，在整个欧洲分销汽车和汽车零部件时，该公司使用了 Oracle Transportation Management 来识别理想的承运商、路线和服务水平，进而提高了准时交货率。

如何为 AI 准备好您的供应链

企业通常会发现，在生产环境中全面运行 AI 具有一定的挑战性，并且成本高昂。因此，企业可以采取以下步骤，甚至可以（在某些情况下）在确定具体项目之前就开始着手准备，确保传统的供应链计划和管理系统可以顺利与 AI 相集成。

利用 Oracle 技术将 AI 融入供应链

制造商的供应链包含了设施和连接设施的分销路线，这些设施地理位置分散且独立运营，通常由多个合作伙伴单独管理。在从原材料或子组件到成品的流程中，每个阶段都需要采用不同的技术解决方案。这些解决方案涵盖了采购、规划、运输、库存、维护和分析等职能，让所有人都可以从 AI 中受益。

这些系统虽然功能各不相同，但它们并不能孤立运行；所有数据必须与供应一起流经整个物流网络。Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) 是一个全面的应用套件，可处理和无缝连接供应链的各个阶段。这些 SCM 应用使用内置 ML 来帮助改善自动化、预测和洞察。基于云计算的软件还可促进企业内部以及与外部分包商和合作伙伴之间的协作。

供应链 AI 的常见问题解答

AI 会随着时间而进步吗？
AI 是一种独特的技术，用得越多，进步越大。例如，ML 模型运行的数据越多，该模型就越能为供应链计划人员提供更有用的功能和洞察。

AI 如何帮助制造商节省时间和精力？
制造商通常会使用 AI 从大量数据中获取洞察，并据此提高装配流程、物流网络和工作流的效率。该技术还可以帮助制造商自动执行重复性任务，从而减少对手动流程的需求。

AI 会成为供应链的未来吗？
事实证明，AI 非常擅长改进供应链计划、管理和运营。尽管该技术几乎已经嵌入了供应链运营的方方面面，但新的用例仍在不断涌现。AI 将会成为未来所有供应链管理系统的重要一环。

为什么 AI 在供应链管理中如此重要？
近年来，供应链不仅变得交错复杂，覆盖范围也广泛，对制造商的供应链管理能力造成挑战。AI 可以通过分析现代供应链产生的大量数据，并使用这些数据来制定非常准确的预测，揭示运营洞察，进而提高涉及多个独立合作伙伴的庞大物流网络的存储和运输流程的效率。

AI 在供应链中的应用有哪些？
AI 可以帮助现代供应链中的几乎所有职能，包括计划、库存和仓库管理、交易处理、运输、监视和检验。各种 AI 新用例仍在持续开发中。