原文：
www.kdnuggets.com/2022/02/5-ways-ai-supply-chain-management.html
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近年来，供应链管理变得越来越复杂。物理流动变得更加互联，而市场波动增加了对敏捷性和适应性的要求。
这在 COVID-19 大流行之后变得更加严重，全球对资源的需求增加，同时还需要应对各种不断变化的疫情防控措施。这就是为什么使用 AI 帮助优化供应链管理在各行各业中变得越来越普遍的原因。早期采用者在面对供应链管理行业中不可避免的人工智能未来时，更加有韧性和准备。
使用 AI 管理运输，图片来源
供应链管理是一个连接运输、生产、采购、市场营销、销售等的网络。公司可以利用供应链管理来制定集成计划，以平衡活动之间的权衡，从而优化收益。没有帮助，管理这些供应链可能会成为一项巨大的任务。
使用 AI 进行供应链管理是许多公司开始转变的一种方式，以应对全球和本地供应链日益增加的复杂性。在这篇博客文章中，我们探讨了 AI 的使用方式，哪些公司正在最佳利用它，并且还识别了人们当前使用人工智能来更好地掌握供应链管理的 5 种方法。
通过利用公司运营产生的大量数据，组织能够使用 AI 驱动的解决方案和数据科学家团队来改造供应链操作：实施工厂自动化；提高质量控制，预测需求；预测性维护；等等！
汽车装配线，图片来源
供应链部门作为其所附属操作的大脑的一部分进行工作。供应链管理的角色变得如此重要，以至于在组织不断壮大的过程中，它们现在成为了一个主要的独立行业。
供应链问题并不是因为缺乏尝试，相反，它们通常是由于在疫情期间整个工业体系被需求压垮。供应链近年来更多地与最大化公司的价值和绩效相关联，而不是关注组织各部门之间的需求供应。
这一行业已从关注将产品运送给客户的物流转向关注在需求异常的特定行业中增长供应。公司们正越来越依赖人工智能解决方案来实现这一目标，以便在这些动荡时期中蓬勃发展。
基于人工智能的解决方案更容易获得，帮助企业实现更高级别的供应链管理绩效。
成功使用人工智能供应链管理的公司能够将物流成本降低 15%、库存减少 35%、服务水平降低 65%，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。
人工智能在供应链和物流行业中迅速获得了人气。供应链和物流行业的领导者越来越明显地认识到，人工智能完全能够处理运行本地和全球物流网络中的复杂性。
装配线上的人工智能，图片来源
人工智能正在通过更高效地跟踪操作、改善供应链管理和生产力、补充商业计划，甚至与在线客户互动来改变行业。
像 IBM 和谷歌这样的主要公司充分利用人工智能进行供应链管理是自然的，但那些不以使用先进人工智能程序而闻名的公司也开始关注这一点。
例如，甲骨文正在利用人工智能创建自我更新和自我管理的数据库供其客户使用。Coupa是另一家利用人工智能进行供应链改善和管理的公司。Coupa 围绕帮助企业使用人工智能和其他深度学习程序管理供应链创建了整个业务结构。
从卡车司机的组织方式到产品的订购和调度，物流行业在供应链的各个阶段几乎完全采用了人工智能。随着每一次新成功，越来越多的企业开始使用人工智能来优化其商业模式。
利用人工智能组织卡车配送，图片来源
根据多项研究，人工智能可以为供应链和物流操作提供无与伦比的价值。如前所述，全球各地的公司开始倾向于使用人工智能来改进和管理供应链。
无论是通过使用人工智能来降低成本、消除操作冗余和风险、减轻不必要的风险、改善供应链预测、加快和提高产品交付效率，还是重新振兴客户服务策略，人工智能在供应链管理中变得至关重要。
具体而言，人工智能在创建需求预测模型、提高端到端透明度、整合商业计划、生成动态业务优化模型以及大幅改善物理流动自动化方面正产生巨大影响。
1. 需求预测模型
我们供应链的主要目的之一是维持最佳库存水平，以避免库存不足或库存过剩的灾难。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，它们能够对未来需求进行相当准确的估计，并与当前库存进行对比。
需求预测模型，图片来源
例如，人工智能程序可以用来预测产品在销售渠道中的衰退和生命周期结束（EOL）。该程序随后可以为预计将突破市场的新产品创建模型，以替代任何即将达到 EOL 的产品。
使用人工智能进行需求预测帮助许多公司最大化产品在市场中的生命周期。
2. 端到端透明度
当前全球供应链的预测情况复杂至极。制造商比以往任何时候都更加需要对整个供应链有全面的可视化了解。
制造商需要一目了然地了解其产品如何组装、生产量多少以及发货量多少。
认知人工智能驱动的自动化程序被用于提供数据可视化，这些可视化可以揭示供应链问题的原因和影响，减少或消除瓶颈问题，并识别改进和推动供应链的机会。
数据在地图上可视化，图片来源
供应链管理中的人工智能不仅利用历史数据，还通过获取和理解供应链多个层次上的实时数据来完成所有这些工作。
3. 集成业务规划
供应链经理在完全优化供应链方面面临困难，因为他们无法实时查看，检测扩展产品组合中的差异，理解消费者需求趋势的变化，或跟上工厂停工和运输问题等意外事件的最新情况。
这些都是复杂的过程，通常在到达供应链经理之前需要经过多个层次的沟通。
然而，AI 解决方案可以与这些系统集成，并使商业计划在多个公司和生产阶段之间进行整合。
当这些商业计划和供应链协调一致时，每位供应链经理都能更好地掌握他们的产品分配。
4. 动态规划优化
就像 AI 能够跨多个公司整合商业计划一样，AI 程序还被用来生成认知预测和建议，以进一步改进和优化供应链规划过程。
这可以节省公司通过复杂的手动商业模型进行规划的大量时间，并减少这一过程中的错误。
AI 集成的供应链软件放大供应链中的关键因素，从概念到交付产品进一步优化过程。这通过帮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，提高了供应链的性能。
5. 物理流自动化
在供应链预测和规划阶段的优化中，人工智能可以确保物料单和采购订单数据结构化并正确归档，从而在实时中创建更准确的预测。
这使得数据驱动的现场操作员能够根据当前和预测的消费者需求维持最佳水平。AI 在供应链中的集成使得识别和管理这些最佳水平成为可能。
有些人工智能程序利用计算机视觉和物理传感器来监控和修改供应链过程。这可以实时保持准确和更新的库存表格。
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，并进行适当的订单，以保持最佳水平，无需现场操作员或供应链经理在下订单前进行实际的库存盘点。例如，监控商店货架上的产品，并交叉参考剩余的产品库存和当前的需求，以便在需求高且库存几乎耗尽时主动重新订购库存。
所有这些数据以及组织的整体运营结构在管理供应链方面都是无价的，因为企业越来越多地尝试自动化物料和产品流动。
在当今世界，利用人工智能更好地管理供应链已经开始得到实践，并且正迅速成为各个行业的标准。随着其变得越来越普及，各国可能会推动全球供应链实践的标准化，以简化流程，使资源和产品跨境流动更加顺畅。
Kevin Vu 负责 Exxact Corp 博客，并与许多才华横溢的作者合作，他们撰写有关深度学习不同方面的内容。