在當今動態(tài)且不斷發(fā)展的商業(yè)環(huán)境中，AI已成為一股關(guān)鍵力量，有望通過提高效率、敏捷性和決策能力來推動各行業(yè)變革。

各行各業(yè)的CEO正在認識到AI的潛力，盡管許多人預(yù)見到，為了在AI主導的世界中蓬勃發(fā)展，需要對當前運營進行調(diào)整。在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，這種矛盾體現(xiàn)得尤為明顯，AI的潛力在很大程度上尚未得到開發(fā)，根據(jù)Gartner的調(diào)查，只有17%的供應(yīng)鏈組織表示已成功大規(guī)模部署了AI。此外，只有23%的供應(yīng)鏈組織擁有正式的AI戰(zhàn)略，這凸顯出需要一種更有結(jié)構(gòu)性的方法來推動AI的采用。

AI能夠自主確定并執(zhí)行最佳行動，且最少需要人為干預(yù)，這在實時分析和響應(yīng)至關(guān)重要的供應(yīng)鏈環(huán)境中尤其具有吸引力。

例如，AI可以通過實時分析供需數(shù)據(jù)來動態(tài)分配庫存，或根據(jù)實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)調(diào)整產(chǎn)品測試流程。這些能力有望將人力資源解放出來，讓他們從事更高價值的工作，并圍繞AI創(chuàng)造新的角色。

然而，從AI的潛力到可擴展的成功之路充滿了挑戰(zhàn)。許多企業(yè)在可行性問題、不明確的商業(yè)案例、與企業(yè)的AI目標不一致以及缺乏專業(yè)人才等方面苦苦掙扎。所有這些問題都表明缺乏連貫的策略。為了最大限度發(fā)揮AI的潛力，首席供應(yīng)鏈官(CSCO)需要審視其當前運營模式，并實施有助于公司大規(guī)模獲得AI利益的方法。

AI在供應(yīng)鏈中的采用戰(zhàn)略

要利用AI的變革力量，供應(yīng)鏈領(lǐng)導者必須采取果斷行動。為了指導AI的采用，首席供應(yīng)鏈官應(yīng)考慮以下行動：

制定明確的AI戰(zhàn)略。首先，使AI舉措與企業(yè)的總體目標保持一致。這涉及一種自上而下的方法，其中AI目標直接與CEO的優(yōu)先事項相關(guān)聯(lián)，然后級聯(lián)到首席供應(yīng)鏈官的目標。一個明確的AI戰(zhàn)略應(yīng)概述從AI投資中預(yù)期的具體成果，例如提高運營效率、增強客戶滿意度或產(chǎn)品創(chuàng)新。這種一致性可確保AI項目不是孤立的工作，而是融入更廣泛的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，從而促進資源分配和高層支持。

為運營創(chuàng)建通用語言。為AI建立通用語言不僅僅是定義技術(shù)術(shù)語，還需要在組織內(nèi)實現(xiàn)文化轉(zhuǎn)變。這意味著向從高管到一線員工的所有利益相關(guān)者普及AI的能力和局限性。研討會、培訓課程和跨部門團隊在促進共同理解方面可以發(fā)揮重要作用。統(tǒng)一的語言有助于揭開AI的神秘面紗，減少阻力，并促進跨部門協(xié)作，確保每個人都對AI舉措有相同的認識。

確定優(yōu)先用例。在潛在的AI應(yīng)用廣闊領(lǐng)域中，確定優(yōu)先級至關(guān)重要。首先，對當前供應(yīng)鏈流程進行深入分析，以確定痛點以及AI驅(qū)動改進潛力最大的領(lǐng)域?？紤]諸如可擴展性、可行性和與戰(zhàn)略目標一致性等因素。例如，如果企業(yè)在庫存管理方面存在困難，則可能優(yōu)先考慮需求預(yù)測，而預(yù)測性維護對于減少制造業(yè)停機時間可能至關(guān)重要?？梢詥釉圏c項目來測試這些用例，以便進行迭代學習和改進。

衡量價值。建立強大的指標對于評估供應(yīng)鏈中AI舉措的成功至關(guān)重要。這些指標應(yīng)與業(yè)務(wù)成果相關(guān)聯(lián)，可能包括運營效率提高、成本降低、客戶滿意度增強或收入增加。定期審查這些指標有助于評估AI項目的投資回報率，并為未來投資提供見解。此外，員工和客戶的定性反饋可以提供有關(guān)AI對日常運營和服務(wù)交付影響的寶貴觀點。

采用先進的AI方法

隨著首席供應(yīng)鏈官制定其AI戰(zhàn)略，跟上快速演變的AI領(lǐng)域的發(fā)展至關(guān)重要。在供應(yīng)鏈組織中評估用例時要考慮的一些先進的AI方法包括：

GenAI。GenAI可用于模擬各種供應(yīng)鏈場景，使組織能夠探索需求預(yù)測、庫存管理或物流優(yōu)化等方面的不同策略。通過生成逼真的模擬，組織可以更好地預(yù)測市場變化、測試新想法并制定更具彈性的供應(yīng)鏈策略。此外，GenAI還可以通過創(chuàng)建原型或根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和趨勢提出設(shè)計改進建議來輔助產(chǎn)品設(shè)計和開發(fā)。

復(fù)合AI。通過整合多種AI技術(shù)，復(fù)合AI為解決復(fù)雜的供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)提供了一種整體方法。例如，將機器學習與自然語言處理和計算機視覺相結(jié)合，可以通過分析包括市場趨勢、社交媒體情緒和視覺庫存評估在內(nèi)的各種數(shù)據(jù)源來提高需求預(yù)測的準確性。這種多方面的方法使組織能夠利用不同AI技術(shù)的優(yōu)勢，從而獲得更全面、更明智的決策。復(fù)合AI還可以通過提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析和解釋平臺來促進跨部門協(xié)作。

自主式AI。這種AI形式對于自動化需要實時響應(yīng)的決策制定過程特別有價值。自主式AI系統(tǒng)可以自主執(zhí)行決策，例如根據(jù)天氣中斷情況重新安排貨物運輸路線或根據(jù)實時需求波動調(diào)整生產(chǎn)計劃。通過賦予智能體采取果斷行動的能力，組織可以提高敏捷性和響應(yīng)速度，減少手動干預(yù)所需的時間和精力。此外，自主式AI可以從其環(huán)境中不斷學習和適應(yīng)，隨時間推移提高其性能，并進一步優(yōu)化供應(yīng)鏈運營。

擁抱AI的變革潛力

AI為供應(yīng)鏈帶來了巨大機遇，為優(yōu)化流程和增強決策能力提供了途徑。為了充分利用這一潛力，組織必須跟上快速演變的AI領(lǐng)域的發(fā)展，嘗試新的用例，并尋找機會以高效采用具有明顯益處的大規(guī)模方法。對于首席供應(yīng)鏈官而言，將AI舉措與公司的更廣泛數(shù)字戰(zhàn)略保持一致，并從企業(yè)各層級的領(lǐng)導者那里獲得支持，以確保各項努力協(xié)同一致并與領(lǐng)導層的目標相關(guān)聯(lián)，也將至關(guān)重要。