各行各業的組織正在迅速採用人工智慧（AI）。根據麥肯錫的一項新調查顯示，65%的企業在至少一個功能上使用了生成式AI，這一數字是僅僅一年前的兩倍，並且67%的企業預計在未來三年內將增加對AI的投資。不出所料，這些組織中的許多都將供應鏈管理作為主要投資重點，許多企業已經報告，因使用AI進行供應鏈和庫存管理，其收入增長了5%或更多。

多年來，AI一直被預期將成為供應鏈管理者的遊戲規則改變者。現在，這一技術終於開始實現其承諾。它迅速將速度和效率提升到一個新水準。AI也正在成為推動可持續發展的重要組成部分，因為全球日益嚴格的法規使得在沒有先進數位系統的情況下很難保持合規性和效率。例如，通過優化路線和庫存，AI有助於減少燃料消耗和浪費。新聞報導中充斥著零售巨頭將AI應用於其供應鏈的例子。沃爾瑪和亞馬遜正在其履行中心使用AI驅動的機器人來管理庫存、處理訂單並優化存儲空間。他們還利用預測分析來預測需求。Zara同樣使用AI進行需求預測和庫存管理，通過分析銷售數據、社交媒體趨勢和其他數據來源，更準確地預測時尚趨勢並進行相應調整，從而最大限度地減少過度生產和缺貨。

這一切僅僅是開始。隨著AI的進化，它有望承擔更複雜的角色。未來的應用將延伸至自動決策領域，屆時AI系統將不僅能夠預測，還能在沒有人工干預的情況下對供應鏈進行實時調整。先進的AI可能會管理大多數端到端的供應鏈流程，從原材料採購到客戶交付。這種更深層次的整合有望將傳統的供應鏈模式轉變為能夠更敏捷地應對全球挑戰和市場波動的動態、預測性網絡。品牌和零售商急於在其供應鏈運營中部署AI是可以理解的，但事實上，許多企業尚未建立相應的數位基礎設施來實現這一目標。阻礙企業實現AI潛力的一個主要障礙是缺乏有組織的、集中化的、實時的數據。要克服這一問題，公司需要從訂單、SKU（庫存單位）和工廠層級開始建立供應鏈數據的中央儲存庫。

為任何組織優化AI效益的基礎在於能夠將企業內部來自多個數據集的數千個專有數據點互聯起來。這需要聚合從早期階段的規劃到產品規格的創建，再到採購、成本計算和物流的所有數據，並包括供應鏈中所有供應商的詳細信息，直到第n層供應商。只有當企業建立了有效的數據管理後，才能開始實現AI的全部潛力。使用多企業平台進行數位化可以確保數據是最新的、準確的並且可訪問的。這些工具提供實時的供應鏈可視性，使企業能夠持續監控其供應鏈，在問題升級之前識別潛在問題，並根據準確、最新的信息做出明智的決策。建立這種數位基礎設施是為AI提供數據所需的預測分析和自動化決策的關鍵。這些平台已經在以創新的方式部署AI，其能力不斷擴展。AI驅動的監管工具可以通過自動化驗證和記錄所有材料的監管鏈條，顯著提升可追溯性。這些工具主動評估合規風險，確保供應鏈中的每一個環節都符合公司的可持續發展標準，並遵守全球環境、社會和治理（ESG）法規。通過自動掃描和審查所有文件與多個黑名單實體數據庫進行比對，並在運輸前識別差距或缺失的文件，AI大大簡化了對全球ESG法律的合規要求，如《維吾爾強迫勞動預防法》。

AI還在重新構想質量管理。一個令人興奮的新應用是通過分析數千個與風險因素相關的數據點（如產品類型、使用的材料和原產國）來優化質量檢查，以確定產品線未通過質量檢查的可能性。這一功能使企業能夠主動識別和處理高風險的PO（採購訂單）產品線，以便優先對高風險項目進行質量檢查，從而降低檢查成本並提高產品質量。隨著零售業站在由AI驅動的數位革命的邊緣，轉型的機會是巨大的。能夠有效地將AI整合到其供應鏈中的零售商將不僅實現更大的運營效率，還將在靈活性、客戶滿意度和可持續性方面獲得競爭優勢。為了充分利用AI日益增長的潛力，品牌和零售商必須現在就優先考慮供應鏈的數位化，否則可能錯失關鍵的進步並落後於行業領導者。

資料來源：Establishing a Data Foundation for AI in Supply Chain Management, Eric Linxwiler, August 22, 2024

翻譯：謝家軒