PwC的數據顯示，人工智能(AI)有能力改變商業運作方式，到2030年，它可能為全球經濟貢獻15.7萬億美元。麥肯錫(McKinsey)最近的一項全球調查顯示，在從人工智能應用中獲益最多的行業中，供應鏈管理位居前三名。在供應鏈公司接受調查的企業中，76%的受訪者表示，使用人工智能帶來了中度至顯著的價值。
當實現和正確使用時，人工智能可以在供應鏈中實現非凡的敏捷性和精確性，而不受行業的影響。它還可以提高效率，降低重復的手工任務可以自動化的成本。
在供應鏈中有很多人工智能的應用，包括人工智能機器人如盤點無人機或無人駕駛倉庫推車等自動駕駛車輛。人工智能在處理由典型供應鏈產生的海量數據方面超越了人類的能力。供應鏈管理人員可以應用AI的功能來分析和跟蹤數據、清理數據、檢測異常并生成預測，從而改進供應鏈，并將其從第一英里連接到最后一英里。
在供應鏈中實現人工智能的業務案例
人工智能在優化現代供應鏈方面發揮著重要作用，在我們這個不斷發展的領域，還沒有實施人工智能的企業領導者有落后的風險，他們將很難保持或獲得競爭優勢。
例如，通過人工智能和機器學習幫助計算機理解甚至與人類語音交互的自然語言處理(NLP)技術，減少了供應鏈中的管理開銷。NLP對該領域的諸多好處之一是，它可以消除語言障礙，這反過來又可以改善供應商關系和客戶服務，因為它允許更順暢的溝通和無縫的交互，而不管所涉及的情況、地點或各方。當天氣預報出現惡劣天氣時，人工智能技術對集裝箱運輸路線的規劃也至關重要。在這種情況下，現代的數字化供應鏈將能夠快速改變集裝箱的路線，以避開天氣，因為供應鏈技術考慮到了來自準確天氣預報的數據。
剛剛開始實施人工智能的供應鏈領導者可以從識別他們的操作挑戰并對其進行優先排序開始。從A點到B點最緊迫的挑戰是什么?是提前6個月預測需要的數量嗎?一旦供應鏈領導者知道他們首先需要把注意力放在哪里，他們就可以運用最好的數據來想出解決方案。
在供應鏈中使用人工智能的挑戰
根據我的經驗，最大的挑戰總是來自于人的因素，確保你的員工接受人工智能所需工具和技能的教育，如果有必要的話，再培訓你的員工。上述麥肯錫調查發現，一個根本挑戰是找到能夠有效實施人工智能的技術人員。根據這項調查，受訪者指出，“他們的組織正在采取上述所有方式：聘用外部人才，在內部建立能力，從大型科技公司購買或授權能力。”在那些表示正在打造內部人工智能能力的企業中，受訪者也更有可能報告稱，他們對現有員工進行了“再培訓或技能提升”。
人對于任何自動化系統的實現和成功都是至關重要的。人工智能并不能代替人類的判斷，在供應鏈中，人工智能不應該孤立工作。雖然人工智能能夠提高效率、理解數據、推動決策和加速行動，但它并不是供應鏈團隊良好關系管理的替代品。
團隊應該意識到并積極應對其他挑戰，以避免他們的AI系統出現任何問題，并確保一切順利運行。對于任何行業的企業來說，從人工智能中獲得有價值的見解和可靠信息的關鍵是最新的準確數據。人工智能的洞察力只取決于提供給他們的數據，沒有高質量的數據，人工智能工具將是無效的，只會給決策者帶來錯誤的結果、無用的行動和誤導性的信息。作為實施人工智能技術的預防措施和初始步驟，我建議供應鏈領導者將他們的人工智能解決方案與旨在分析和清理數據的系統集成起來。
展望未來：供應鏈優化的下一階段
在整個供應鏈中，自動化帶來了巨大的好處，消除了重復的手工任務的需要。以前手工完成的每一項自動化工作現在都生成新的數據，可以對這些數據進行測量和改進。
在供應鏈優化的下一階段，我預計采用沉浸式技術，如增強現實(AR)和虛擬現實(VR)，將成為供應鏈企業提升員工和客戶數字化體驗的重中之重。此外，像人工智能和機器學習這樣的智能技術將繼續在供應鏈的各個方面變得更加一體化。人工智能能夠利用自動連接設備生成的數據來填補信息和優化之間的空白，從而更好地協調供應鏈，從而實現更多功能(從采購到支付)。
對于那些愿意發展、適應和采用這些技術的人來說，未來的供應鏈將更有價值。
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