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雷达卡
近年来，供应链的管理变得越来越复杂。实物流动变得更加相互关联，市场波动增加了对敏捷性和适应性的要求。
COVID-19 大流行加剧了这种情况，全球对资源的需求增加，同时应对各种不断变化的大流行预防措施。这就是为什么使用人工智能来帮助优化供应链管理在各行各业变得越来越普遍的原因。早期采用者更有弹性，并为供应链管理行业中不可避免的人工智能未来做好了准备。
供应链管理是一个连接运输、生产、采购、营销、销售等的网络。公司可以使用供应链管理来创建综合计划，以平衡各种活动的权衡，从而优化收益。如果没有帮助，管理这些供应链可能会成为一项艰巨的任务。
使用人工智能进行供应链管理是许多公司开始转向处理全球和本地供应链日益增加的困难的一种方式。在这篇博文中，我们将了解如何使用人工智能，哪些公司使用得最好，并确定人们目前使用人工智能来更好地掌握供应链管理的 5 种方式。
人工智能如何用于供应链流程？
利用公司运营产生的大量数据，组织能够使用支持人工智能的解决方案和数据科学家团队来改变供应链运营：实施工厂自动化；改进质量控制，预测需求；预测性维护；还有更多！
使用 AI 进行供应链管理的 5 种方法
汽车装配线，
供应链部门是他们所隶属的运营大脑的一部分。随着组织规模的扩大，供应链管理的作用已变得如此重要，以至于它们现在正在成为自己的主要独立行业。
供应链问题不是缺乏尝试的结果，而是通常是整个工业综合体在大流行期间被需求压倒的结果。供应链不是关注跨组织部门的供应需求，而是最近与最大化公司的价值和绩效相关联。
该行业已从专注于将产品运送到客户的物流转向专注于在某些受到异常需求打击的行业中增加供应。为了在这个疯狂的时代蓬勃发展，公司更多地依靠人工智能解决方案来实现这一目标。
基于人工智能的解决方案更容易获得和访问，以帮助企业实现更高级别的供应链管理绩效。
与未适应和使用人工智能进行供应链管理的竞争对手相比，那些成功使用人工智能供应链管理的企业能够将物流成本降低 15%，库存降低 35%，服务水平降低 65%。
哪些公司在供应链管理中使用人工智能？
人工智能在供应链和物流行业迅速普及。对于供应链和物流行业的领导者来说，越来越明显的是，人工智能不仅能够处理运行本地和全球物流网络所涉及的复杂性。
人工智能正在通过更有效地跟踪运营、改善供应链管理和生产力、补充业务计划，甚至与在线客户互动来改变行业。
IBM 和谷歌等大公司正在充分利用人工智能进行供应链管理是很自然的，但通常不以使用高级人工智能程序而闻名的公司也开始关注。
例如，甲骨文正在利用人工智能创建可自我更新和自我管理的数据库，客户可以使用和利用这些数据库。 Coupa 是另一家使用人工智能进行供应链改进和管理的公司。Coupa 创建了一个完整的业务结构，帮助企业在人工智能和其他深度学习程序的帮助下管理自己的供应链。
物流行业，从卡车司机的组织方式到产品的订购和调度方式，几乎在其供应链的各个阶段都采用了人工智能。随着每一次新的成功，越来越多的企业加入进来，通过在供应链流程中采用人工智能来优化他们的商业模式。
人工智能在供应链管理中的 5 种使用方式
多项研究表明，人工智能可以为供应链和物流运营提供无与伦比的价值，如上所述。世界各地的公司开始青睐人工智能来改善和管理供应链。
无论他们是想通过消除运营冗余和风险、降低不必要的风险、改进供应链预测、更快、更高效地交付产品，还是重振客户服务战略来使用人工智能来降低成本，人工智能都对供应链管理变得至关重要。
具体来说，人工智能在能够创建 需求预测模型、提高端到端透明度、集成业务计划、生成动态业务优化模型，当然还有 极大地提高物理流程自动化方面正在掀起波澜。
1. 需求预测模型
我们供应链的主要目的之一是保持最佳库存水平，以避免缺货灾难或库存溢出。平衡库存和仓库管理是实现最佳供应链的关键。
当人工智能用于创建需求预测模型时，它们可以根据当前库存对未来需求进行相当准确的估计。
例如，人工智能程序可用于预测产品在销售渠道上的衰退和报废 (EOL) 周期。然后，该程序可以为有望在市场上取得突破的新产品创建模型，取代任何达到 EOL 的产品。
使用人工智能进行需求预测正在帮助许多公司最大化产品在市场上的生命周期。
2. 端到端的透明度
目前对全球供应链的预测充其量是复杂的。对于制造商而言，全面了解其整个供应链比以往任何时候都更加重要。
制造商需要一目了然地了解他们的产品是如何组合在一起的，生产了多少，出货了多少。
认知人工智能驱动的自动化程序被用于提供数据可视化，可用于揭示供应链问题的原因和影响，减少或消除瓶颈并发症，并确定改进和推进供应链的机会。
使用 AI 进行供应链管理的 5 种方法
在地图上可视化的数据， 图像源
用于供应链管理的人工智能可以做到这一切，不仅可以使用历史数据，还可以通过跨供应链的多个层级获取和理解实时数据。
3. 综合业务规划
供应链经理难以全面优化供应链，因为他们无法实时查看、检测扩展产品组合的差异、理解消费者需求趋势的变化，或者及时了解工厂停工和运输等意外事件的最新情况问题。
这些都是复杂的流程，通常在到达供应链经理之前要经过多层沟通。
但是，人工智能解决方案可以与其中许多系统集成，并允许将业务计划集成到多个公司和生产阶段。
当这些商业计划和供应链同步时，每个供应链经理都能更好地掌握他们的产品分布。
4.动态规划优化
正如人工智能能够整合多家公司的业务计划一样，人工智能程序也被用于生成认知预测和建议，以进一步改进和优化供应链规划流程。
这可以节省公司通过复杂的手动业务模型进行规划的大量时间，并减少此过程中的错误。
人工智能集成的供应链软件放大了供应链中的关键因素，以进一步优化从概念到交付产品的过程。这通过协助制造商确定各种情景在时间、成本和收入方面的潜在后果，从而提高了供应链的绩效。
5. 物理流程自动化
在供应链预测和计划阶段的优化中，人工智能可以确保物料清单和采购订单数据的结构和归档正确，从而实时创建更准确的预测。
这允许数据驱动的现场操作员根据当前和预测的消费者需求保持最佳水平。供应链中的人工智能集成使识别和管理这些最佳水平的能力成为可能。
在计算机视觉的帮助下，使用物理传感器创建了一些人工智能程序来监控和修改供应链流程。这样可以实时保存准确和更新的供应电子表格。
然而，更进一步，一些人工智能甚至可以自动感知供应链中的需求并适当地订购以保持最佳水平，而无需现场操作员或供应链经理自己进行实物库存盘点在这样做之前。例如，监控商店货架上的产品，并交叉参考剩余产品库存和产品当前需求，以便在需求高且库存快用完时主动重新订购库存。
随着企业尝试更多地自动化物理材料和产品流，组织的所有这些数据和整体运营结构对于管理供应链非常宝贵。
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