利用人工智能和分析優化供應鏈

人工智能和數據分析這兩種最突出的技術的下一波浪潮已經開始流行。 在一些行業仍在努力克服大流行後的影響的情況下，有一些行業藉此機會大規模採用了這些現代技術。

其中之一是供應鏈行業。 最近的研究表明，在供應鏈中採用人工智能已經導致更好的庫存管理、智能製造、動態物流系統和實時交付控制。

在供應鍊和物流中使用人工智能的主要目標是提高效率和生產力。 供應鏈管理的數字化帶來了更多的可持續性，讓每個企業都想知道這種規模的數字化轉型是否可以使各自的供應鏈業務受益。

因此，如果您不確定 AI 和分析可以對您的供應鏈業務做什麼，那麼本文正是您消除所有疑慮所需要的。 讓我們看看人工智能如何影響供應鏈，以及現代供應鏈管理如何將勞動力、機器和軟件付諸實踐。

由人工智能和分析驅動的現代供應鏈管理

在供應鍊和物流中使用基於人工智能的解決方案是指智能機器可以執行解決問題任務的過程。 這種由IIoT（工業物聯網）運行的智能工業製造自動化流程，可以驅動整個供應鏈，無需任何人工參與。 在供應鏈中使用人工智能的企業旨在讓供應鏈業務更加：

• 儀表化——機器生成的數據流出物聯網設備
• 智能——借助數據分析和建模，做出更準確、更有效的假設
• 互聯 -廣泛的連接性以更好地做出決策

供應鏈數據分析有助於優化工作流程，其中大量數據可以提供預測、識別低效率並推動創新。 專家稱之為供應鏈分析。 您可以遵循主要四種供應鏈分析來為您的供應鏈業務做出有洞察力的數據驅動決策。 以下是供應鏈分析示例：

1. 預測分析

這有助於供應鏈公司預測最可能的未來結果及其業務影響。 例如，使用預測分析來降低風險和中斷。

2. 描述性分析

這有助於為整個供應鏈管理中的各種內部和外部數據提供可見性和確定性。

3. 規範分析

這包括與物流合作夥伴合作，以減少時間和精力以實現最大的商業價值。 一個流行的參考是使用SRM（供應商關係管理）作為一種規範的分析方法。

4. 認知分析

這最適用於增強供應鏈管理中的客戶體驗和關係。 通過人工智能驅動的系統接收到的反饋數據在報告和儀表板中進行分析和執行，以回答複雜的問題。

這種對供應鏈分析的高級使用可以自動讓您的企業追求突破性想法並提供更好的客戶需求。 如果您還沒有決定為您的業務採用 AI 和分析，那麼我們的下一個討論點就是為您準備的。

投資人工智能和供應鏈分析的好處

鑑於所涉及的重大商業價值，多家供應鏈供應商和分銷商正在參與競爭。 供應鏈業務的新競爭包括需求規劃（由數據分析和機器學習徹底改變）、實時庫存管理（由物聯網和連接系統控制）以及供應鏈行業內的端到端動態利潤優化（由基於人工智能的解決方案驅動）。

在這種情況下，選擇正確的解決方案至關重要。 因此，為了管理現代供應鏈的複雜性，您的企業需要採用這些符合您日常需求的巧妙設計的解決方案。

為什麼還需要投資人工智能和基於分析的解決方案？ 以下是主要原因：

1. 增強的 360 度可視性和響應能力

供應鏈中的人工智能允許您的企業從多個連接的設備收集相關的過去和當前數據。 這包括對現有數據實施 SRM 軟件、 CRM和ERP 系統以及商業智能解決方案。 這樣，您可以在更廣泛的範圍內評估性能。 同樣，供應鏈數據分析還可以預測和最小化對分銷渠道的風險和負面影響。

2. 改善客戶體驗

大數據和人工智能已經將客戶體驗提升到了一個全新的水平，這一點再怎麼延伸也不為過。 這些解決方案允許供應鏈根據當前用戶需求創建個性化產品。 一個廣泛使用的例子是現代運輸和物流，使用語音激活的方式跟踪貨物和訂單。 這是雙向的，即使客戶也可以使用 Alexa 或 Google 助手執行語音激活查詢搜索。

3. 提高車隊效率

供應鏈管理的基本任務是按時交付產品。 先進的基於 AI 的 GPS 工具可以更好地導航和優化短暫和運輸的路線。 這些工具通過機器學習處理駕駛員、車輛和客戶數據，從而獲得最有效的產品交付路線。 同時，它們可以幫助您為未來的運輸節省時間和金錢。

4. 競爭優勢

觀察市場趨勢和模式是在供應鏈業務中保持領先的關鍵。 供應鏈分析中的人工智能可以利用來自工業生產、天氣和就業歷史等外部資源的實時數據。 通過所有積累的數據，您可以更好地衡量市場狀況並評估即將到來的穩定增長需求。

您還可以利用 AI 的感官能力來重塑您的產品組合和資本支出。 這是目前人工智能在供應鏈管理中的較好應用。

5. 簡化庫存管理

我們不要忘記，組織良好的庫存管理是供應鏈業務的基礎。 基於分析的機器視覺軟件可以最大限度地減少標準手動輸入並創建準確的預測。 人工智能係統還解釋實時機器數據，持續監控倉庫中的庫存和庫存。

6. 獲得未來的見解

人工智能生態系統為供應鏈業務提供了最高級別的敏捷性。 用於供應鏈預測的數據科學用例也是如此，您可以在客戶知道之前就確定他們的需求。 這就像將您的供應鏈企業帶入未來，以達到最大的客戶滿意度。

上述好處證明了人工智能和分析在供應鍊和物流中的範圍不斷擴大。 一旦您查看了這些技術在您的業務中的用例，您對基於 AI 的供應鏈分析解決方案進行投資的決定就會變得更加簡單。

用於控制供應鏈中斷的前五個支持人工智能和分析的用例

現在是現代供應鏈企業利用可靠和自動化的數據可視化分析平台增強業務能力的時候了。 您可以遵循下面討論的 AI 和分析實踐，以最大限度地減少供應鏈中斷並充分利用您的業務。

1、倉庫供需管理中的需求預測

機器學習用於通過算法和基於約束的建模來識別供應鍊和運輸數據中的影響因素。 基於約束的建模是一種數學方法，其中每個業務決策的可能性受到產品限制的最大和最小範圍的約束。

這種數據豐富的建模方法是迄今為止用於供應鏈預測的數據科學的最佳用例，它使倉庫員工能夠就庫存庫存做出更明智的決策。 另一種方法是大數據預測分析，它為自我改進的預測循環提供了深入的洞察力。

今天的供應鏈管理使用人工智能解決方案來優化庫存，倉庫和庫存經理可以實時了解零件、組件和成品的控制。 隨著機器學習年齡的增長，人工智能係統會根據之前購買的數據和供應商的交付情況生成庫存建議。

2. 機器學習和人工智能助力運輸和物流的長壽

物聯網設備數據是從運輸中的供應鏈車輛生成的，以提供對運輸車輛壽命的實時洞察。 集成到車輛中的機器學習系統根據過去的數據提出維護建議和故障預測。 這將允許您在性能問題導致任何形式的交付延遲之前將轉瞬即逝的車輛從鏈條中取出。 不要忘記停機時間的減少可以避免重大的機械故障。

3. 人工智能在供應鏈加載過程中增加可移植性

供應鏈管理帶有大量面向細節的分析，包括貨物和貨物如何從集裝箱裝載和卸載。 需要數據建模和 AI 精度來確定貨物上下集裝箱的最有效方式。

現代供應鏈公司使用軟件 (SRM)、硬件和供應鏈數據分析的組合來獲得裝載過程的實時可見性。 收集到的數據還可用於設計風險較小且快速的流程協議來管理包裹。

4. 人工智能在供應鏈中節省成本和增加收入

在最終節省成本方面，人工智能和分析解決方案是協商更好的運輸和採購率、查明供應鏈利潤過程中的變化和管理快遞合同的最有效選擇。 您可以評估一個集中式數據庫，該數據庫幾乎涵蓋了供應鏈的各個方面來提供財務決策。

總體而言，用於供應鏈管理的人工智能正在為新的創新鋪平道路，在這些創新中，平台用於挖掘和分析具有成本效益的創收標準。 彭博社的一份報告顯示，在過去兩年中，供應鏈的總體成本已降至 12%，從而實現了盈利。

5. 基於數據分析的供應鏈戰略採購

供應鏈中最被低估的人工智能和分析用例是關鍵供應商和戰略合作夥伴的識別。 這有助於您標準化低成本替代方案並預測供應績效指標以確保合規性。

利用描述性和預測性分析還有助於進一步擴大高科技、CPG 和消費電子產品等製造業。 高級自助式 AI 和分析的關鍵是在供應鏈業務中實現高度的透明度和獨立性。

讓您的供應鏈業務為未來做好準備

人工智能在供應鏈管理中的好處是不可或缺的。 人工智能是供應鏈中的一種常見技術，現在各種規模和規模的企業都採用了它的廣泛應用。 在當前情況下，每個供應鏈業務模型都需要與人工智能和分析解決方案嚴格集成以進行優化。

因此，如果您的供應鏈業務仍然缺乏上述現代解決方案，那麼是時候為您的企業選擇AI 開發服務了。

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