供應鏈行業(yè)長期依賴功能性系統(tǒng)，但在當今復雜且快速變化的全球環(huán)境中，這些系統(tǒng)的局限性日益顯現(xiàn)。長期以來，AI被視為科技精英的奢侈品，而如今，它已成為任何想要在供應鏈管理中保持競爭優(yōu)勢的公司不可或缺的工具。

供應鏈決策進入新時代

傳統(tǒng)的供應鏈模式通常是被動的，問題只有在顯現(xiàn)時才會被解決，例如發(fā)貨延遲、庫存短缺或成本超支。在如今數(shù)據(jù)實時可得的時代，這種方法不僅低效，甚至難以為繼。AI通過實時數(shù)據(jù)分析，使公司從被動的供應鏈管理轉(zhuǎn)向主動管理，能夠在幾分鐘內(nèi)做出決策，然而，如果企業(yè)未先建立強大的AI基礎(chǔ)設(shè)施，如集成的數(shù)據(jù)湖和全面的數(shù)據(jù)管理平臺，AI的潛力將無法充分發(fā)揮，導致數(shù)據(jù)分析分散，錯失優(yōu)化機會。通過首先打好基礎(chǔ)，企業(yè)可以確保其AI投資提供準確且可執(zhí)行的洞察，從而在全球供應鏈中斷面前提升效率和韌性。

許多公司在構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施時面臨巨大的時間、成本和復雜性挑戰(zhàn)，常常需要數(shù)年的開發(fā)和數(shù)千萬美元的投入。因此，許多企業(yè)放棄了這些努力，或選擇了無法提供有意義洞察的系統(tǒng)。沒有正確的數(shù)據(jù)集成流程和基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)將無法充分利用AI的優(yōu)勢，從而限制了其在供應鏈管理中的優(yōu)化和創(chuàng)新能力。

實時洞察作為競爭優(yōu)勢

AI的一個關(guān)鍵優(yōu)勢是其快速處理大量數(shù)據(jù)的能力，能夠?qū)崟r分析從供應商表現(xiàn)到庫存水平的各個方面。常見的問題是：“我為什么要關(guān)注AI?它如何直接惠及我的運營?”答案在于AI能夠解析復雜的多變量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的情報，從而節(jié)省時間和金錢。你無需再花費數(shù)小時分析數(shù)據(jù)來預測需求或優(yōu)化庫存。

應對中斷時的靈活性與韌性

當前的供應鏈承受著前所未有的壓力，從嚴重的風暴(如近期的颶風Helene)、突如其來的法規(guī)變更、港口罷工到不斷變化的消費者需求，這些都要求供應鏈具備傳統(tǒng)系統(tǒng)無法提供的敏捷性，而AI驅(qū)動的平臺可以預測供應鏈需求，識別需求波動、瓶頸或供應商問題——有時只需數(shù)秒。供應鏈經(jīng)理可以立即做出明智的決策，例如重新安排運輸路線或在問題升級為高成本問題之前調(diào)整庫存水平。

AI最大的優(yōu)勢之一是其賦予供應鏈實時適應條件變化的能力，這種精確性在過去是無法實現(xiàn)的，另一個優(yōu)勢是增強了場景規(guī)劃能力——即我們所說的概率供應鏈規(guī)劃。AI現(xiàn)在能夠讓供應鏈經(jīng)理根據(jù)需求變化或供應鏈中斷來模擬潛在場景。下個季度需求突然增長20%會怎樣?供應商可靠性下降10%又會如何影響庫存?這些關(guān)鍵問題現(xiàn)在可以在幾分鐘內(nèi)得到解答，這種基于數(shù)據(jù)的決策能力使公司在面對中斷時具有快速應對的靈活性，確保業(yè)務連續(xù)性。

并非所有AI平臺都相同

并不是每個AI平臺都能勝任任務，盡管預測性分析經(jīng)常被提及，但真正的方向是處方性分析，然而，許多公司采用的系統(tǒng)往往未能提供真正的價值，這些工具可能更多是噱頭而非實用，無法帶來實際效益。要真正優(yōu)化供應鏈，企業(yè)需要超越熱詞的AI解決方案，提供可執(zhí)行的洞察，產(chǎn)生實實在在的影響。

一個精心設(shè)計的AI平臺結(jié)合機器學習可以顯著提升決策能力，但僅有AI是不夠的。真正的力量在于將AI與戰(zhàn)略合作相結(jié)合，從而推動實質(zhì)性成果。最有效的系統(tǒng)不僅僅是自動化，它們還能將龐大的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為預測性和處方性洞察，指導企業(yè)做出主動的、基于數(shù)據(jù)的決策，這意味著可以實時優(yōu)化流程，而不是僅僅對過去的事件做出反應。

這些解決方案的關(guān)鍵組成部分之一是一個強大的供應商網(wǎng)絡(luò)，它能夠在整個供應鏈中實現(xiàn)無縫的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。強大且統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)讓企業(yè)能夠整合來自多個來源的實時數(shù)據(jù)，提供上下游活動的全景視圖，這種連接不僅增強了供應鏈的可見性，還能加快響應時間，確保在中斷影響運營之前采取緩解措施。具備這種網(wǎng)絡(luò)能力的解決方案可以通過在供應鏈的每個階段提供可執(zhí)行的情報，解鎖新的效率。

正如Gartner供應鏈業(yè)務的副總裁兼分析師Ken Chadwick所說，“提升生產(chǎn)力是未來成功的關(guān)鍵，而解鎖生產(chǎn)力的關(guān)鍵在于利用無形資產(chǎn)。”在數(shù)字化供應鏈環(huán)境中，這意味著利用AI/ML應用程序和廣泛的網(wǎng)絡(luò)，保持領(lǐng)先地位并推動實時的運營改進。

像DSV這樣的解決方案基于數(shù)十年的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，允許客戶采用即插即用的方式來滿足其獨特的需求，將先進的AI功能引入業(yè)務運營，而無需數(shù)年的開發(fā)時間。

供應鏈管理的未來已然到來

供應鏈行業(yè)AI的未來是開發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)完全自主規(guī)劃的解決方案，屆時人類干預將極少，系統(tǒng)將主導從需求預測到執(zhí)行的所有環(huán)節(jié)。雖然我們還沒有達到那個階段，但今天奠定的基礎(chǔ)確保了我們能夠在這些功能成熟時充分利用它們。

在這個敏捷性和效率至關(guān)重要的時代，AI不僅僅是供應鏈的未來，它已經(jīng)在今天改變著供應鏈，那些擁抱這些技術(shù)的企業(yè)將在快速變化的世界中保持領(lǐng)先。