人工智能在供应链中应用在哪里？

大型组织通常构成复杂供应链的核心部分。他们必须与许多利益相关者合作，包括供应商、制造商、分销商和零售商。

这些利益相关者必须共同协商合同、运输、仓储、通讯和分销。将人工智能集成到这些业务功能中可以使它们的协调更加高效。降低运营成本并提高客户满意度。

此外，我们还可以检查这些职能中的特定任务，这些任务可以通过在供应链管理中使用人工智能来获得优势。这些活动范围从需求预测和 库存管理 到沟通和风险管理。

1. AI如何预测未来需求并预测？

能够预测并响应客户需求的变化对于大多数商业实体的生存至关重要。需求可能会因数量、时间、地点和人口统计而变化。预测趋势的传统方法依赖于基于历史数据的数值运算。

然而，传统方法可能无法响应数据中尚未存在的外部因素。一个例子是极端天气预报。当考虑许多不同的产品以及它们之间的关系时，它们的效率也会大大降低。例如，如果人们开始购买更多的天然建筑材料，他们可能会购买更少的建筑塑料，而不是更多的一切。

2. 路径优化与AI

规划站点之间或向客户运输货物的方式和时间并不是一件容易的事。对于一个人来说，手动完成这项工作通常需要考虑太多事情。

物流软件必须考虑车辆类型、燃料使用和运输时间。此外，停靠站数量、车辆和送货地点的可用性以及任何监管限制。一切都以尽可能低的成本进行。

这就是 人工智能的地方基于历史数据和预测的 可以提供帮助。它可以帮助预测天气和交通状况及其影响，以及更改计划的路线。人工智能算法甚至可以使用端到端供应链数据根据实时客户需求更改运输路线。此类应用程序可以通过最大化车队资产的运营效用来充分利用车队资产。

3. 人工智能和库存管理

库存管理的目标是以尽可能低的成本维持所需产品的充足库存。电子表格曾经是解决这个问题的主要手段。但使用它们是一个非常手动的过程，并且可能很难进行重大的结构更改。例如由 供应链中断 或需求波动引发的事件。

在这些情况下，需要立即做出响应，而电子表格可能难以跟上。

这就是人工智能可以为组织带来优势的地方。神经网络和强化学习可以有效解决复杂的库存问题。如果某件商品缺货或长时间占用过多空间，该算法就会受到负面强化。如果库存及时到达并且对现金流的影响最小，则该算法会得到 积极的强化。

通过此培训过程的每次迭代，库存管理应用程序可以更好地驾驭现实世界的变量。

4. 沟通

有效的沟通是现代供应链的支柱。客户、供应商、制造商和物流企业不断地相互共享信息。当使用人工智能实现自动化时，这些交换可以更加一致和高效。自然语言处理尤其有潜力帮助支持客户和管理供应商。

5. 人工智能和风险管理如何协同工作

供应链经理必须评估整个网络的风险。包括规划、供应、加工、需求和环境风险。每个风险都通过其可能的严重性和频率来衡量。允许管理者为缓解风险分配优先级。

手动风险评估可能会很慢，而且结果可能是主观的，并且根据评估者的不同而有所不同。不同的人工智能技术可以帮助管理者自动评估这些风险。每个都支持更可靠和一致的决策。

专家系统可以提出相关问题，并对风险的严重性和频率提供基于规则的评估。这些系统在小型组织中非常有效。在更大的供应链中，它们的设计和维护可能会变得更加困难。

基于机器学习的 系统在更复杂的网络中更有效。如果这些算法有足够的数据可用，它们就可以发现隐藏的风险向量。他们可以快速隔离需要注意的最重要的漏洞。

多代理系统是最复杂、最昂贵的调试系统。然而，系统可以分析相互关联或相互冲突的风险。随着风险的严重程度或频率发生变化，他们还可以快速查看整个供应链的全面影响。

结论

人工智能是一个不断发展的技术领域，受到技术传播者和大型组织的高度关注。供应链管理中有许多当前和新兴的人工智能应用。该软件可提高从单个驱动电机到整个端到端供应链的所有性能。对像人一样反应的软件有效性的研究表明，与传统方法相比，软件的有效性有了显着的改进。

总体而言，拥抱并成功实施人工智能的供应链将降低成本、优化库存水平并提高客户满意度。他们将加强这些关键网络，并帮助它们做好应对新的、不可预测的破坏的准备。