人工智能与供应链优化的集成

虽然公司明白高效的巨大价值 供应链 要解决各种各样的问题 任务关键因素和保持竞争优势在美国，有很多事情会阻碍你. 这就是为什么行业领导者正在寻找最有效的工具来帮助供应链管理(供应链管理)，包括提供最前沿的解决方案 人工智能(AI) 应用程序.

在一个 2019年供应链高管调查 关于“零售领域的关键创新投资”, 生产和腾讯五分彩,77%的受访者表示，“供应链的可追溯性和可见性”是他们投资最多的领域, 82%的人计划部署或测试认知分析, 62%的人计划到2021年在人工智能和机器学习(ML)技术上实现同样的目标.

调查对象还提供了他们认为AI/ML技术在他们的组织中有价值的具体方式——51%的人说它帮助他们优化库存, 45%的人说它有助于预测分销, 42%的受访者表示，这有助于优化分销网络.

在这里, we’ll delve into defining AI; its implications for 供应链管理; and f行为ors that influence success for companies hoping to make the most of what AI has to offer.

定义人工智能(AI)

人工智能的定义各不相同，因为 “人工智能不仅仅是一件事，” 埃森哲对人工智能的定义 它是“许多不同技术的集合，共同作用，使机器能够感知。, 理解, 行为, 用类似人类的智力水平学习. 机器学习和自然语言处理等技术都是人工智能领域的一部分. 每个人都在沿着自己的道路进化, 当与数据结合使用时, 分析和自动化, 能帮助企业实现他们的目标吗, 无论是改善客户服务还是优化供应链.”

参考供应链规划， 德勤定义AI 在“数字供应网络”的背景下:“通常与机器学习和认知计算技术相关, 人工智能使供应链监控系统能够学习复杂的模式, 破坏战术计划和执行，同时使dsn中的许多决策自动化. 这使得从纯粹的基于历史的预测转变为能够有效地预测再订单和预测需求.”

因为供应链规划是一个数据丰富的过程, 分析过程, Deloitte says the “intelligent technologies” of AI are uniquely suited to help organizations make better decisions when it comes to planning; reducing costs; ending a reliance on “tribal knowledge;” gaining more accurate insights into their 供应链s; improving decision-making; and increasing DSN agility.

人工智能在供应链管理中的应用

In “人工智能在供应链管理自动化中的应用,作者指出了供应链管理的复杂性, 因为它与如此多的商业运作相交叉，包括市场营销, 腾讯五分彩, 和生产. 在这种情况下, 他们描述了过去20年的技术进步是如何导致了当前的人工智能时代，计算机现在能够接收和处理大量数据，以提供组织所需的分析和建议.

作者说，人工智能为供应链管理提供的一个关键价值是其预测需求和优化的能力:“因为人工智能可以处理, (自动)分析，更重要的是, 预测数据, 它提供了准确可靠的需求预测, 它允许企业在采购和订单处理方面优化他们的来源, 因此降低了与运输相关的成本, 仓储和供应链管理, 等. 除了, 它识别趋势和模式，帮助设计更好的零售和制造战略.”

其他 人工智能在供应链管理中的应用 包括:

• 运输:算法可以识别最佳的运输路线，并发现运输过程中的低效之处.

• 腾讯五分彩:人工智能算法可以告知特定的过程——比如运输路线上的过程——这可以在节省燃料和二氧化碳排放方面产生很大的影响.

• 制造过程:人工智能可以预测客户的订单, 从而指导制造资源的利用, 以及监控库存，并在需要时自动重新排序.

• 交货日期的预测: Available-to-promise (ATP) 通过跨多个系统的实时数据收集，可以通过全局需求的全面可见性来生成度量.

影响人工智能在供应链管理中成功的因素

在 供应链管理人员调查 前面讨论的, 近一半的受访者指出，“抗拒改变”是更全面采用人工智能的头号挑战——这是因为无法可视化和量化人工智能所能提供的价值. 依靠 传统的技术 过时的也会成为障碍, 这减慢了供应链内的工作人员的速度，因为他们试图处理来自各种全球系统的数据和数据.

引用一个 《腾讯五分彩》 article，人工智能专家. Michael Feindt强调了人工智能在供应链管理中的关键作用，并表示，要充分利用人工智能在这一领域提供的服务，需要具备以下几个基本因素:

• 以得到一个完整的画面, 该系统必须能够“读取信号”并处理“来自不同数据源的数十亿条信息——包括所有可能影响供应链的因素”.

• 提供可靠的预测, 该体系必须能够“展望未来”，而不采用可能弊大于利的“基于规则的”方法.

• 技术必须能够“克服人性”——也就是说, 人类想要“自己解决问题”的倾向.“如果在系统中建立信任，无需人工干预就能自动做出正确的决定, 人类可以解放出来，去做只有他们才能做的事情.

利用人工智能为你的组织的供应链寻找成功

总之，有很多 人工智能应用于供应链管理的优势,包括:

• 端到端可见性——揭示了因果关系问题, 僵局, 以及基于近实时数据的改进机会.

• 可操作的分析洞察-支持及时, 基于商业智能数据的敏捷决策.

• 减少人工工作量——这对供应链专业人士来说是一种时间浪费，使他们无法完成只有人类才能完成的任务.

• 明智的决策——在认知自动化和人工智能预测的支持下.

然而, 寻找和部署人工智能解决方案，以优化供应链效率，需要与合适的专家合作，谁可以帮助您做到这一点.

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