利用人工智能和分析优化供应链

人工智能和数据分析这两种最突出的技术的下一波浪潮已经开始流行。 在一些行业仍在努力克服大流行后的影响的情况下，有一些行业借此机会大规模采用了这些现代技术。

其中之一是供应链行业。 最近的研究表明，在供应链中采用人工智能已经导致更好的库存管理、智能制造、动态物流系统和实时交付控制。

在供应链和物流中使用人工智能的主要目标是提高效率和生产力。 供应链管理的数字化带来了更多的可持续性，让每个企业都想知道这种规模的数字化转型是否可以使各自的供应链业务受益。

因此，如果您不确定 AI 和分析可以对您的供应链业务做什么，那么本文正是您消除所有疑虑所需要的。 让我们看看人工智能如何影响供应链，以及现代供应链管理如何将劳动力、机器和软件付诸实践。

由人工智能和分析驱动的现代供应链管理

在供应链和物流中使用基于人工智能的解决方案是指智能机器可以执行解决问题任务的过程。 这种由IIoT（工业物联网）运行的智能工业制造自动化过程，可以驱动整个供应链，无需任何人工参与。 在供应链中使用人工智能的企业旨在让供应链业务更加：

• 仪表化——机器生成的数据流出物联网设备
• 智能——借助数据分析和建模，做出更准确、更有效的假设
• 互联 -广泛的连接性以更好地做出决策

供应链数据分析有助于优化工作流程，其中大量数据可以提供预测、识别低效率并推动创新。 专家称之为供应链分析。 您可以遵循主要四种供应链分析来为您的供应链业务做出有洞察力的数据驱动决策。 以下是供应链分析示例：

1. 预测分析

这有助于供应链公司预测最可能的未来结果及其业务影响。 例如，使用预测分析来降低风险和中断。

2. 描述性分析

这有助于为整个供应链管理中的各种内部和外部数据提供可见性和确定性。

3. 规范分析

这包括与物流合作伙伴合作，以减少时间和精力以实现最大的商业价值。 一个流行的参考是使用SRM（供应商关系管理）作为一种规范的分析方法。

4. 认知分析

这最适用于增强供应链管理中的客户体验和关系。 通过人工智能驱动的系统接收到的反馈数据在报告和仪表板中进行分析和执行，以回答复杂的问题。

这种对供应链分析的高级使用可以自动让您的企业追求突破性想法并提供更好的客户需求。 如果您还没有决定为您的业务采用 AI 和分析，那么我们的下一个讨论点就是为您准备的。

投资人工智能和供应链分析的好处

鉴于所涉及的重大商业价值，多家供应链供应商和分销商正在参与竞争。 供应链业务的新竞争包括需求规划（由数据分析和机器学习彻底改变）、实时库存管理（由物联网和连接系统控制）以及供应链行业内的端到端动态利润优化（由基于人工智能的解决方案驱动）。

在这种情况下，选择正确的解决方案至关重要。 因此，为了管理现代供应链的复杂性，您的企业需要采用这些符合您日常需求的巧妙设计的解决方案。

为什么还需要投资人工智能和基于分析的解决方案？ 以下是主要原因：

1. 增强的 360 度可视性和响应能力

供应链中的人工智能允许您的企业从多个连接的设备收集相关的过去和当前数据。 这包括对现有数据实施 SRM 软件、 CRM和ERP 系统以及商业智能解决方案。 这样，您可以在更广泛的范围内评估性能。 同样，供应链数据分析还可以预测和最小化对分销渠道的风险和负面影响。

2. 改善客户体验

大数据和人工智能已经将客户体验提升到了一个全新的水平，这一点再怎么延伸也不为过。 这些解决方案允许供应链根据当前用户需求创建个性化产品。 一个广泛使用的例子是现代运输和物流，使用语音激活的方式跟踪货物和订单。 这是双向的，即使客户也可以使用 Alexa 或 Google 助手执行语音激活查询搜索。

3. 提高车队效率

供应链管理的基本任务是按时交付产品。 先进的基于 AI 的 GPS 工具可以更好地导航和优化短暂和运输的路线。 这些工具通过机器学习处理驾驶员、车辆和客户数据，从而获得最有效的产品交付路线。 同时，它们可以帮助您为未来的运输节省时间和金钱。

4. 竞争优势

观察市场趋势和模式是在供应链业务中保持领先的关键。 供应链分析中的人工智能可以利用来自工业生产、天气和就业历史等外部资源的实时数据。 通过所有积累的数据，您可以更好地衡量市场状况并评估即将到来的稳定增长需求。

您还可以利用 AI 的感官能力来重塑您的产品组合和资本支出。 这是目前人工智能在供应链管理中的较好应用。

5. 简化库存管理

我们不要忘记，组织良好的库存管理是供应链业务的基础。 基于分析的机器视觉软件可以最大限度地减少标准手动输入并创建准确的预测。 人工智能系统还解释实时机器数据，持续监控仓库中的库存和库存。

6. 获得未来的见解

人工智能生态系统为供应链业务提供了最高级别的敏捷性。 用于供应链预测的数据科学用例也是如此，您可以在客户知道之前就确定他们的需求。 这就像将您的供应链企业带入未来，以达到最大的客户满意度。

上述好处证明了人工智能和分析在供应链和物流中的范围不断扩大。 一旦您查看了这些技术在您的业务中的用例，您对基于 AI 的供应链分析解决方案进行投资的决定就会变得更加简单。

用于控制供应链中断的前五个支持人工智能和分析的用例

现在是现代供应链企业利用可靠和自动化的数据可视化分析平台增强业务能力的时候了。 您可以遵循下面讨论的 AI 和分析实践，以最大限度地减少供应链中断并充分利用您的业务。

1、仓库供需管理中的需求预测

机器学习用于通过算法和基于约束的建模来识别供应链和运输数据中的影响因素。 基于约束的建模是一种数学方法，其中每个业务决策的可能性受到产品限制的最大和最小范围的约束。

这种数据丰富的建模方法是迄今为止用于供应链预测的数据科学的最佳用例，它使仓库员工能够就库存库存做出更明智的决策。 另一种方法是大数据预测分析，它为自我改进的预测循环提供了深入的洞察力。

今天的供应链管理使用人工智能解决方案来优化库存，仓库和库存经理可以实时了解零件、组件和成品的控制。 随着机器学习年龄的增长，人工智能系统会根据之前购买的数据和供应商的交付情况生成库存建议。

2. 机器学习和人工智能助力运输和物流的长寿

物联网设备数据是从运输中的供应链车辆生成的，以提供对运输车辆寿命的实时洞察。 集成到车辆中的机器学习系统根据过去的数据提出维护建议和故障预测。 这将允许您在性能问题导致任何形式的交付延迟之前将转瞬即逝的车辆从链条中取出。 不要忘记停机时间的减少可以避免重大的机械故障。

3. 人工智能在供应链加载过程中增加可移植性

供应链管理带有大量面向细节的分析，包括货物和货物如何从集装箱装载和卸载。 需要数据建模和 AI 精度来确定货物上下集装箱的最有效方式。

现代供应链公司使用软件 (SRM)、硬件和供应链数据分析的组合来获得装载过程的实时可见性。 收集到的数据还可用于设计风险较小且快速的流程协议来管理包裹。

4. 人工智能在供应链中节省成本和增加收入

在最终节省成本方面，人工智能和分析解决方案是协商更好的运输和采购率、查明供应链利润过程中的变化和管理快递合同的最有效选择。 您可以评估一个集中式数据库，该数据库几乎涵盖了供应链的各个方面来提供财务决策。

总体而言，用于供应链管理的人工智能正在为新的创新铺平道路，在这些创新中，平台用于挖掘和分析具有成本效益的创收标准。 彭博社的一份报告显示，在过去两年中，供应链的总体成本已降至 12%，从而实现了盈利。

5. 基于数据分析的供应链战略采购

供应链中最被低估的人工智能和分析用例是关键供应商和战略合作伙伴的识别。 这有助于您标准化低成本替代方案并预测供应绩效指标以确保合规性。

利用描述性和预测性分析还有助于进一步扩大高科技、CPG 和消费电子产品等制造业。 高级自助式 AI 和分析的关键是在供应链业务中实现高度的透明度和独立性。

让您的供应链业务为未来做好准备

人工智能在供应链管理中的好处是不可或缺的。 人工智能是供应链中的一种常见技术，现在各种规模和规模的企业都采用了它的广泛应用。 在当前情况下，每个供应链业务模型都需要与人工智能和分析解决方案严格集成以进行优化。

因此，如果您的供应链业务仍然缺乏上述现代解决方案，那么是时候为您的企业选择AI 开发服务了。

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