生成式人工智能(GenAI)是一項(xiàng)新興技術(shù)，在營銷和銷售等各個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域越來越受歡迎。通過分析數(shù)據(jù)，GenAI 可以提高運(yùn)營效率和供應(yīng)鏈彈性。

什么是供應(yīng)鏈中的生成式人工智能

在消費(fèi)者層面，GenAI 流程包括在文本、圖像或視頻字段中輸入命令或問題，從而促使人工智能生成新內(nèi)容。GenAI 模型通常在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)用戶輸入新數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)用程序會(huì)使用新數(shù)據(jù)及其之前學(xué)到的知識(shí)來創(chuàng)建新內(nèi)容。

用戶可以使用涵蓋供應(yīng)鏈各個(gè)方面的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練 GenAI，包括庫存、物流和需求。通過分析公司的信息，GenAI 可以幫助改善供應(yīng)鏈管理和彈性。

生成式人工智能在供應(yīng)鏈中的 7 個(gè)應(yīng)用場景

1.需求預(yù)測

隨著消費(fèi)者將支出從服務(wù)轉(zhuǎn)向商品，需求發(fā)生迅速轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致供應(yīng)鏈運(yùn)營變得不可預(yù)測。這一轉(zhuǎn)變表明，企業(yè)預(yù)測需求變化的重要性。

企業(yè)可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和其他因素使用 GenAI 模型來模擬潛在的供需場景并提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性。跟蹤需求模式可以幫助企業(yè)減輕中斷并避免庫存問題。

2、庫存評(píng)估

GenAI 還可以幫助改善庫存管理。

GenAI 經(jīng)過庫存水平、倉庫容量和制造時(shí)間等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的培訓(xùn)，可以提出優(yōu)化庫存流程的方法，包括建議何時(shí)補(bǔ)貨或減少庫存，這有助于減少多余的存儲(chǔ)。儲(chǔ)存額外的產(chǎn)品會(huì)讓公司花費(fèi)更多的錢，因此減少多余的庫存可以降低成本。

3.供應(yīng)商與客戶的溝通

公司與其供應(yīng)商以及公司與其客戶之間的頻繁溝通是高效供應(yīng)鏈的關(guān)鍵，但使溝通盡可能有效可能具有挑戰(zhàn)性。

GenAI 可以自動(dòng)發(fā)送消息，因此員工無需這樣做。大型語言模型和自然語言處理可以使用來自可能影響供應(yīng)商的市場事件和涉及特定發(fā)貨的交通延誤等來源的數(shù)據(jù)，然后 GenAI 聊天機(jī)器人可以通知供應(yīng)商有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的信息。GenAI 聊天機(jī)器人還可以處理一些客戶查詢，例如處理退貨或跟蹤交貨。

4. 運(yùn)營

新技術(shù)和波動(dòng)的需求可能會(huì)帶來運(yùn)營挑戰(zhàn)，而 GenAI 可以建議如何改進(jìn)。

GenAI 可以評(píng)估供應(yīng)商績效和制造速度等運(yùn)營方面，然后提出優(yōu)化流程的方法。除其他好處外，這些優(yōu)化還可以為公司節(jié)省資金。

5. 物流

物流中斷可能會(huì)導(dǎo)致各種問題。交通事故可能會(huì)延誤發(fā)貨，極端天氣事件可能會(huì)導(dǎo)致意外的短缺，從而難以維持準(zhǔn)時(shí)的運(yùn)輸時(shí)間表。

GenAI 模型包含歷史天氣模式、交通地圖和燃油價(jià)格等數(shù)據(jù)，可以識(shí)別最佳出行路線，并突出顯示即將發(fā)生的潛在干擾以及必要時(shí)的替代路線。這樣做可以幫助運(yùn)送按時(shí)進(jìn)行并改善客戶服務(wù)，因?yàn)橛唵尾粫?huì)延遲。

6. 可持續(xù)性和可擴(kuò)展性

可持續(xù)發(fā)展目前是許多企業(yè)的主要關(guān)注點(diǎn)，GenAI 可以潛在地突出需要改進(jìn)的領(lǐng)域。

根據(jù)公司當(dāng)前的材料使用情況以及可再生材料的市場預(yù)測來訓(xùn)練 GenAI 模型，可以深入了解如何使流程更具可持續(xù)性，同時(shí)考慮成本效益和長期可擴(kuò)展性。

7. 分析

GenAI 可以運(yùn)行模擬和潛在的假設(shè)場景、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)并將結(jié)果編譯成報(bào)告。

與所有其他 GenAI 供應(yīng)鏈用例一樣，使用該技術(shù)時(shí)需要謹(jǐn)慎，因?yàn)?GenAI 及其驅(qū)動(dòng)的模型仍在不斷發(fā)展。當(dāng)前的擔(dān)憂包括不正確的數(shù)據(jù)和不完美的輸出，也稱為人工智能幻覺，這可能會(huì)妨礙有效使用。