供应链中的人工智能：炒作还是现实？
人工智能（AI）已经在许多领域取得了突破性进展，供应链领域也不例外。人工智能技术的迅猛发展让许多人对其在供应链管理中的应用充满了期待。然而，到底人工智能在供应链中到底有多真实，以及如何利用它创造实际影响力，这是一个令人困惑的问题。本文将探讨人工智能在供应链中的实际运用，并提供一些建议，帮助企业开始利用这一技术。
人工智能在供应链中的应用
人工智能在渠道数据的模式识别中的应用
人工智能在渠道数据的模式识别中发挥着巨大的作用。通过分析渠道数据，企业可以更好地了解市场信号的变化，以减少需求滞后。借助人工智能技术，企业可以识别出供应不规则性的模式，并及时做出反应。此外，人工智能还可以分析物流信息，提升对物流的可见性。
人工智能在供应商数据的模式识别中的应用
人工智能在供应商数据的模式识别方面也具有广泛的应用。通过对供应商数据进行模式识别分析，企业可以更好地了解供应商的特点和问题。这有助于优化供应计划和主数据管理，减少需求滞后，并提高供应链的效率和灵活性。
人工智能在供应链优化中的应用
人工智能在供应链优化中发挥着重要的作用。优化是提升供应链效率和性能的关键。通过引入人工智能技术，企业可以更好地利用数据进行优化。然而，优化并不是简单的任务，需要正确的问题陈述和准确的模型。在应用人工智能进行优化时，企业需要确保问题陈述准确，模型正确，以获得更高的价值。
开始运用人工智能：从何处入手？
要运用人工智能技术，企业需要克服一些挑战并作出一些改变。以下是一些建议，帮助企业开始运用人工智能，并从供应链管理中获得更大的价值。
明确问题陈述
在开始运用人工智能之前，企业需要明确问题陈述。这意味着企业需要明确目标和需求，并确定人工智能技术可以提供哪些解决方案。通过明确问题陈述，企业可以更好地利用人工智能技术，并取得实际的成果。
发掘潜在有价值的未使用数据
很多企业并没有充分利用可用的数据。在开始运用人工智能之前，企业需要审查现有数据，并发掘潜在有价值的未使用数据。这些数据可能包括渠道数据、供应商数据以及其他与供应链相关的数据。通过利用这些数据，企业可以更好地了解供应链的情况，并做出更准确的决策。
引入新的数据和洞察力
在运用人工智能时，企业需要考虑引入新的数据和洞察力。新的数据源，如物流信息、天气数据、市场数据等，可以帮助企业更深入地了解供应链的情况，并提供更准确的预测和决策。同时，企业还需要培养人才和技术能力，以处理和分析这些新的数据和洞察力。
改变当前流程并接受新技术
为了充分利用人工智能技术，企业需要改变当前的流程，并接受新的技术。这可能涉及到重新设计供应链流程，采用统一的数据模型，培训员工并整合新的技术系统。通过改变当前流程，并接受新技术，企业可以更好地运用人工智能，并在供应链管理中获得更大的价值。
供应链中的统一数据模型的重要性
统一的数据模型在供应链管理中非常重要。它可以帮助企业更好地设计和优化供应链，将设计结果转化为优化引擎的运行结果，并确保规划系统的同步。
主动设计供应链
令人惊讶的是，只有9%的企业主动设计其供应链。但事实上，主动设计供应链是至关重要的。它可以帮助企业更好地理解库存的建立方式、推拉策略、消耗点等。在设计层与传统规划层之间，需要建立一个统一的数据模型，以确保供应链的准确运行和规划系统的同步。
建立统一数据模型
统一数据模型能够将设计结果转化为优化引擎的运行结果，并保持规划系统的同步。这个模型可以帮助企业更好地管理供应链规划主数据，确保优化引擎的准确性和效果。
跨规划应用程序同步数据
通常情况下，企业会使用多个规划系统，但这些规划系统往往不同步。此外，优化引擎的模型也不一致。通过建立统一数据模型，企业可以实现规划应用程序之间的数据同步，将供应链设计结果转化为规划需求，并从而实现供应链的高效运行。
工业4.0策略中的供应链地位
工业4.0是当前热门话题，但大部分关注点都放在生产制造领域，而不是供应链或整个价值链上。为什么会这样？企业应该如何将供应链纳入其工业4.0战略？
定义供应链卓越
首先，我们需要明确供应链卓越的定义。供应链卓越并不仅仅依赖于功能指标，如OEE、生产成本和运输成本等。它还考虑了增长、利润、库存周转和资产利用等指标。为了实现最佳结果，我们需要将战略目标与流程相结合。
利用可用信号解决问题
其次，企业应该充分利用可用的信号数据来解决问题。这些数据可能来自交通运输、物联网、地理位置、天气等方面。通过利用这些数据，企业可以更好地解决与目标衔接的问题，减少异常情况，并提高供应链的可靠性。
使用行业数据和前瞻洞察力
供应链管理涉及的数据中有80%是未被利用的。企业需要利用行业数据和前瞻洞察力来满足供应链管理的需求。在此方面，人工智能技术不断发展，微软也积极介入供应链领域，为企业提供更多的数据和洞察力。
结论
人工智能在供应链管理中具有巨大的潜力。通过模式识别、数据分析和预测，在供应链中运用人工智能可以提高效率、提升可靠性，并降低成本。然而，为了充分利用人工智能技术，企业需要明确问题陈述，发掘潜在的未使用数据，并引入新的数据和洞察力。此外，统一的数据模型和将供应链纳入工业4.0战略也是关键。通过克服挑战并接受新技术，企业可以实现供应链管理中的人工智能应用。
常见问题解答
人工智能在供应链中的模式识别和优化的价值是什么？
人工智能在供应链中的模式识别方面具有重要的价值。通过模式识别，企业可以更好地了解渠道和供应商的数据，从而减少需求滞后，并提高供应链的效率。此外，优化也是人工智能的一个重要应用领域。通过优化，企业可以提高供应链的效率和性能，降低成本，并提高可靠性。
统一数据模型在供应链中的作用是什么？
统一数据模型在供应链中扮演着重要的角色。它可以帮助企业将供应链设计结果转化为优化引擎的运行结果，并保持规划系统的同步。通过建立统一数据模型，企业可以更好地管理供应链规划主数据，确保优化引擎的准确性和效果。
工业4.0战略中为什么要包括供应链？
供应链是工业4.0战略的重要组成部分。通过将供应链纳入工业4.0战略，企业可以更好地设计和优化供应链，提升效率、减少成本，并提高可靠性。供应链管理涉及的数据和信息非常重要，它们可以帮助企业更好地解决问题，并做出更准确的决策。
如何开始运用人工智能技术？
要运用人工智能技术，企业需要明确问题陈述，发掘潜在的未使用数据，并引入新的数据和洞察力。此外，企业还需要改变当前的流程，并接受新的技术。通过克服挑战并接受新技术，企业可以开始运用人工智能技术，并在供应链管理中获得更大的价值。
人工智能在供应链中的应用是否具有实际的影响力？
尽管人工智能在供应链中的应用还有一些限制，但它确实具有实际的影响力。通过利用人工智能技术，企业可以提高效率、提升可靠性，并降低成本。然而，为了充分利用人工智能技术，企业需要充分理解其潜力，并采取适当的措施。
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