通過(guò)培養(yǎng)持續(xù)創(chuàng)新和韌性的文化，可以明顯看出，結(jié)合GenAI和AI模擬的解決方案將越來(lái)越成為決策智能能力的核心。

我認(rèn)識(shí)的大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)袖都會(huì)同意，在這些充滿不確定性的時(shí)期，提高對(duì)供應(yīng)鏈演變的可見(jiàn)性是關(guān)鍵。供應(yīng)鏈的中斷不再是“何時(shí)發(fā)生”，而是一種持續(xù)的狀態(tài)。首席供應(yīng)鏈官(Chief Supply Chain Officers)需要不斷應(yīng)對(duì)長(zhǎng)長(zhǎng)的不確定性清單——地緣政治、金融、監(jiān)管、材料短缺、市場(chǎng)波動(dòng)等——并評(píng)估這些不確定性對(duì)組織的影響，據(jù)Gartner報(bào)告，可能導(dǎo)致63%的收入損失。

過(guò)去二十年中，供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，全球人、機(jī)器和系統(tǒng)之間的連接數(shù)量增加了20萬(wàn)倍。

這種持續(xù)的不確定性和復(fù)雜性激增，再加上提高能源效率的壓力和對(duì)地理運(yùn)營(yíng)足跡的重新評(píng)估，導(dǎo)致供應(yīng)鏈變得越來(lái)越脆弱，其后果往往難以預(yù)料或不可預(yù)見(jiàn)。每次中斷或決策都有可能在整個(gè)供應(yīng)鏈中引發(fā)一系列連鎖反應(yīng)。

前瞻性的可見(jiàn)性比以往任何時(shí)候都更加緊迫，但也更加具有挑戰(zhàn)性。如今的供應(yīng)鏈管理需要一種更先進(jìn)的可見(jiàn)性方法，既全面又動(dòng)態(tài)。當(dāng)代技術(shù)提供了一個(gè)解決方案，但前提是多種類型的AI必須結(jié)合在一起。GenAI如果與AI模擬相結(jié)合，將提供變革性的供應(yīng)鏈可見(jiàn)性，使所有決策者能夠駕馭復(fù)雜性和不確定性，并在供應(yīng)鏈管理中持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。

基于影響的決策制定：供應(yīng)鏈可見(jiàn)性的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素

在一個(gè)復(fù)雜且充滿不確定性的環(huán)境中，試圖通過(guò)復(fù)制過(guò)去來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)是行不通的，尤其是在為高效供應(yīng)鏈管理帶來(lái)所需的可見(jiàn)性時(shí)，尤為如此。供應(yīng)鏈很少表現(xiàn)出與過(guò)去相同的行為。供應(yīng)鏈越復(fù)雜，內(nèi)部的決策或事件就越可能對(duì)整體產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，價(jià)值也越可能因此被困住。

這一事實(shí)從根本上改變了供應(yīng)鏈對(duì)可見(jiàn)性的需求。決策只能基于它們未來(lái)影響的可見(jiàn)性，或者考慮到中斷或外部事件的影響來(lái)進(jìn)行。

當(dāng)需求波動(dòng)范圍從-5%到+5%甚至達(dá)到-30%到+30%(如在汽車行業(yè))時(shí)，需求預(yù)測(cè)總是與現(xiàn)實(shí)相差甚遠(yuǎn)。供應(yīng)鏈調(diào)度員面臨的挑戰(zhàn)并不是獲得最佳的客戶預(yù)測(cè)來(lái)?yè)?jù)此安排生產(chǎn)和供應(yīng)，而是了解不確定性將如何影響供應(yīng)鏈未來(lái)的表現(xiàn)——包括服務(wù)水平、庫(kù)存成本和資源等——以在數(shù)百種可能的需求中選擇最能實(shí)現(xiàn)其KPI的那一個(gè)。

隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加，采購(gòu)經(jīng)理能否知道在哪里優(yōu)先采取緩解行動(dòng)以對(duì)未來(lái)供應(yīng)鏈表現(xiàn)產(chǎn)生最大的影響，現(xiàn)在已經(jīng)成為構(gòu)建韌性的關(guān)鍵。

最后，可持續(xù)性這一因素，加入了數(shù)百個(gè)KPI(關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo))需要考慮的清單中，并需要在相互競(jìng)爭(zhēng)的目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡，這更加凸顯了基于影響的決策在當(dāng)今供應(yīng)鏈管理中的核心地位，以及對(duì)未來(lái)可見(jiàn)性的必要需求。如今，影響力成為決策制定的基礎(chǔ)和指導(dǎo)因素，這一轉(zhuǎn)變要求先進(jìn)的AI技術(shù)解決方案來(lái)有效支持供應(yīng)鏈管理。

仿真與AI技術(shù)結(jié)合在供應(yīng)鏈可見(jiàn)性中的關(guān)鍵作用

為供應(yīng)鏈未來(lái)表現(xiàn)的持續(xù)可見(jiàn)性提供對(duì)不確定性和決策影響的實(shí)時(shí)了解，是所有全球制造商面臨的挑戰(zhàn)，這一技術(shù)挑戰(zhàn)只能通過(guò)結(jié)合多種AI技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)：復(fù)雜系統(tǒng)仿真、AI引導(dǎo)的優(yōu)化算法、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)和GenAI。

面對(duì)復(fù)雜的供應(yīng)鏈流程和現(xiàn)實(shí)世界的不確定性，復(fù)雜系統(tǒng)仿真是提供供應(yīng)鏈所需的高級(jí)可見(jiàn)性的核心AI技術(shù)，既全面又動(dòng)態(tài)。

通過(guò)對(duì)供應(yīng)鏈復(fù)雜性的建模，考慮所有影響其未來(lái)的因素，可以模擬供應(yīng)鏈的所有部分及其連鎖效應(yīng)，并預(yù)測(cè)每個(gè)目標(biāo)KPI的結(jié)果，所有可能的決策或中斷的影響都可以進(jìn)行模擬，包括極端情況或未知場(chǎng)景。

將復(fù)雜系統(tǒng)仿真作為核心，結(jié)合AI引導(dǎo)的優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)，AI仿真能夠提供準(zhǔn)確的當(dāng)前和未來(lái)可見(jiàn)性，具有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)無(wú)法比擬的可靠性和解釋性：AI仿真還通過(guò)提出如何實(shí)現(xiàn)更高績(jī)效的建議，擴(kuò)展了供應(yīng)鏈的可見(jiàn)性。在AI算法的引導(dǎo)下，成千上萬(wàn)的仿真會(huì)自動(dòng)生成并優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)KPI的最佳權(quán)衡，這些目標(biāo)導(dǎo)向的仿真能力還可以識(shí)別供應(yīng)鏈中最脆弱的節(jié)點(diǎn)，即那些對(duì)業(yè)務(wù)影響最大的節(jié)點(diǎn)。

利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)作為輸入來(lái)處理所有可能的需求變化，AI仿真能夠預(yù)測(cè)每種變化對(duì)供應(yīng)鏈表現(xiàn)的影響，并推薦最合適的需求，從而強(qiáng)化供應(yīng)計(jì)劃并改善結(jié)果。最后，GenAI為AI仿真引入了一個(gè)新層次，進(jìn)一步增強(qiáng)了這種組合方法的力量。

GenAI作為推動(dòng)AI仿真實(shí)現(xiàn)變革性可見(jiàn)性的民主化力量

GenAI在供應(yīng)鏈中的全部潛力，體現(xiàn)在它與其他AI方法的結(jié)合之中?；贏I仿真的基礎(chǔ)作用，GenAI利用大型語(yǔ)言模型(LLM)，增加了快速交互和指導(dǎo)的層次，使AI仿真驅(qū)動(dòng)的高級(jí)可見(jiàn)性更廣泛地向各級(jí)決策者開放。

通過(guò)協(xié)同工作，AI仿真擴(kuò)展了GenAI的能力，并避免了常規(guī)GenAI應(yīng)用中遇到的“幻覺(jué)”問(wèn)題。因?yàn)長(zhǎng)LM的自然語(yǔ)言回答是基于模擬決策或中斷對(duì)公司表現(xiàn)影響的結(jié)果提供的。

憑借無(wú)“幻覺(jué)”的可靠洞察和建議，基于AI仿真的方法正在為供應(yīng)鏈管理的各個(gè)層級(jí)提供變革性可見(jiàn)性。

無(wú)論是高管還是運(yùn)營(yíng)經(jīng)理，而不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家或供應(yīng)鏈專家，都可以在不確定性和復(fù)雜性中持續(xù)掌控他們的供應(yīng)鏈，從而節(jié)省時(shí)間、減少風(fēng)險(xiǎn)，并發(fā)掘新的優(yōu)化機(jī)會(huì)。例如，如果主要供應(yīng)路線被阻斷，供應(yīng)鏈總監(jiān)可以立即了解對(duì)服務(wù)率的影響，并準(zhǔn)確找出哪些供應(yīng)商對(duì)這種下降貢獻(xiàn)最大，然后，運(yùn)營(yíng)經(jīng)理可以找到最佳替代供應(yīng)方案，以在保持服務(wù)率的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)成本和二氧化碳排放的最佳平衡。

通過(guò)AI仿真實(shí)現(xiàn)的持續(xù)供應(yīng)鏈可見(jiàn)性：變革的催化劑

如我們所見(jiàn)，AI仿真和GenAI的結(jié)合在實(shí)現(xiàn)未來(lái)供應(yīng)鏈可見(jiàn)性方面帶來(lái)了突破，使企業(yè)能夠持續(xù)管理復(fù)雜性和不確定性。在運(yùn)營(yíng)和復(fù)雜流程的核心運(yùn)作中，AI仿真幫助公司實(shí)施持續(xù)改進(jìn)的循環(huán)，不僅提升經(jīng)濟(jì)績(jī)效，還增強(qiáng)了企業(yè)在不斷變化的商業(yè)環(huán)境中的韌性和可持續(xù)性。

如今，領(lǐng)先的制造商已經(jīng)展示了AI仿真方法如何提升他們的供應(yīng)鏈效率，潛在地減少10%至20%的成本，同時(shí)確保他們的凈零排放路徑。通過(guò)培養(yǎng)持續(xù)創(chuàng)新和韌性的文化，可以清楚地看到，GenAI與AI仿真相結(jié)合的解決方案將越來(lái)越成為決策智能能力的核心，確保企業(yè)為未來(lái)做好準(zhǔn)備，提升競(jìng)爭(zhēng)力并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的成功。