工業(yè)部門和全球供應鏈正在經(jīng)歷前所未有的時代。從全球新冠疫情爆發(fā)到地緣政治動蕩，制造業(yè)的傳統(tǒng)觀念正在受到挑戰(zhàn)，為了更好地適應新的變化，制造企業(yè)需要重新評估一些長期存在的做法。

最近的一個例子凸顯了行業(yè)供應鏈重新評估的必要性：海運價格受紅海危機的影響持續(xù)上漲，蘇伊士運河和紅海占全球集裝箱貿(mào)易的30%。這些關鍵供應鏈渠道的中斷給工業(yè)部門帶來了嚴重的麻煩，因為它需要應對運輸延誤和利潤率壓力。

雖然制造業(yè)正在學習如何抵御這些沖擊，但這些事件造成的收入損失可能高達上萬億美元。雖然這些問題的一個解決方案是建立區(qū)域制造中心并優(yōu)先考慮區(qū)域供應商，但現(xiàn)在似乎有一個更好的解決方案是使用生成式人工智能（AI）高效地提高運營效率，大幅縮短周期時間，并快速識別和響應潛在的供應中斷。

有效應用生成式 AI

先進技術的應用，尤其是生成式AI，引發(fā)了前所未有的熱潮。埃森哲的一項研究發(fā)現(xiàn)，生成式AI可能會影響行業(yè)供應鏈中58%的流程。

生成式AI可以幫助企業(yè)識別風險并實現(xiàn)供應鏈的透明化管理，這是之前任何其他技術都無法比擬的。它有助于加強供應鏈抵御意外中斷的能力，可用于預測地緣政治沖擊或不斷變化的市場條件等風險。

此外，生成式AI還能增強數(shù)字雙胞胎，使其獲得更好的效率提升。通過將實時數(shù)據(jù)輸入到機器、產(chǎn)品或流程的這些虛擬表示中，企業(yè)可以在不中斷日常運營的情況下測試各種響應場景。

例如，全球糖果連鎖店瑪氏公司與埃森哲合作，使用數(shù)字孿生來模擬和驗證產(chǎn)品和工廠調整的結果，然后再在物理空間分配時間和資源。利用數(shù)字孿生模型，企業(yè)可以快速識別瓶頸和質量問題，并主動響應意想不到的需求變化。

生成式AI的與眾不同之處在于，它有助于自動化或增強供應鏈流程中的重要部分。通過分析來自文本、圖像、視頻和社交媒體帖子等各種來源的非結構化數(shù)據(jù)，生成式AI為供應鏈經(jīng)理提供情境化的洞察力，以便做出更好的決策。它可以收集跨職能的見解和消費者感知分析，以改進需求預測。

寶潔公司利用生成式AI技術來提高其需求預測的準確性。通過評估過去的數(shù)據(jù)和外部變量（如天氣模式和行業(yè)變化），該公司增強了更有效地預測消費者需求的能力。這一戰(zhàn)略使寶潔能夠優(yōu)化其庫存管理并減少開支。

生成式AI可以幫助企業(yè)識別風險并實現(xiàn)供應鏈的透明化管理。圖片來源：埃森哲

高效的生產(chǎn)和供應鏈管理

我們知道，供應鏈中太多的手動流程和復雜、分散的數(shù)據(jù)正在阻礙生產(chǎn)力。生成式AI為復雜的采購和供應商管理流程帶來了結構化和簡化。

當今的主要挑戰(zhàn)之一是整個價值鏈缺乏環(huán)境、社會和治理（ESG）數(shù)據(jù)測量。生成式人AI可以通過瀏覽數(shù)以千計的供應商網(wǎng)站并提供近乎即時的見解來提供該領域的解決方案。埃森哲與一家全球制藥公司合作，加速了該公司的供應鏈脫碳計劃。

該公司投入了大量時間和精力來收集有關具有科學碳目標 （SBT） 的供應商數(shù)量的數(shù)據(jù)。在短短1小時內(nèi)，基于AI的分析就提供了可靠的見解。生成式AI的成功應用展示了其在可持續(xù)發(fā)展方面的潛力，例如為組織制定脫碳計劃和改進碳排放方案。

生成式AI正在簡化歷史合同、采購政策和產(chǎn)品規(guī)格，以識別常見的模式和要求。例如，生成式AI驅動的導入/導出文檔生成器可以通過利用大量信息自動填寫運輸和導出文檔。

生成式AI擅長的另一個領域是供應鏈神經(jīng)中樞。利用云、數(shù)據(jù)、AI和分析，這些神經(jīng)中樞提供多層透明度，提供對供應商和制造商網(wǎng)絡的更深入可見性。

在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上，埃森哲展示了一款用于實時可見性和AI分析的生成式AI軟件，該軟件可以預見和消除中斷并簡化您的決策過程。該供應鏈神經(jīng)中樞集成了其生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴SAP的技術，以識別潛在的供應鏈風險，量化這些風險的商業(yè)影響，并提出緩解方案，包括每個方案的風險評分。

這意味著從供應鏈計劃中斷和短缺中恢復的時間縮短了4.5倍，資產(chǎn)管理能力增強可以將事故頻率降低70%。借助生成式AI，制造商有可能在幾分鐘內(nèi)開始采取行動，以應對通常需要數(shù)小時甚至數(shù)天才能完成的情況。

生成式AI為員工賦能

建立彈性能力不僅對流程至關重要，而且對員工來說也尤為重要。當您將目光投向企業(yè)轉型之外時，生成式 AI 通過簡化需求和容量規(guī)劃來增強員工的專業(yè)知識，從而使復雜的信息更容易訪問。由于生成式 AI 能夠將復雜信息分解為易于理解的見解，員工可以查詢建議并接收日常語言的解釋。

在數(shù)字化工作場所中，借助生成式AI可以提高生產(chǎn)力。埃森哲的研究發(fā)現(xiàn)，在生成式AI的幫助下，供應鏈專業(yè)人員中可能有43%的工作時間可以改變，其中生產(chǎn)、計劃、催交和采購文員的角色的潛在影響最大，高達75%的工作時間。

因此，公司應該加大投資，培養(yǎng)一支能夠使用生成式AI和其他新技術的多技能勞動力，以做出更明智的決策。好消息是，相關研究發(fā)現(xiàn)全球約有60%的工業(yè)公司已經(jīng)計劃到 2026 年提高員工技能。

在不確定的世界中，企業(yè)的成功取決于他們駕馭復雜供應鏈的能力，以及利用先進技術對員工進行再培訓的能力。幸運的是，隨著生成式AI的出現(xiàn)，制造企業(yè)有機會將自己定位為追求未來盈利增長的領跑者。