供應(yīng)鏈由獨(dú)立部分組成，數(shù)據(jù)共享是一個(gè)長(zhǎng)期的挑戰(zhàn)。首先，他們可能有一條與一個(gè)或多個(gè)其他合作伙伴競(jìng)爭(zhēng)的業(yè)務(wù)線。其次，它們可能是一個(gè)或多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)供應(yīng)鏈的一部分。第三，他們將采取信息保密策略，以加強(qiáng)他們?cè)谡勁凶郎系挠绊懥Α?span style=";padding: 0px;outline: 0px;max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;color: rgb(0, 0, 0);font-size: 16px;text-indent: 2em;letter-spacing: 0.034em;visibility: visible">盡管數(shù)據(jù)共享仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)，但許多組織已經(jīng)從人工智能應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理方面所做的兩件關(guān)鍵工作中獲益。
圖源：GREENS AND BLUES（圖片上傳者，可以譯為用戶GREENS AND BLUES，或者GREENS AND BLUES）?/ SHUTTERSTOCK
供應(yīng)鏈執(zhí)行一系列的行動(dòng)，從產(chǎn)品設(shè)計(jì)開始，再到采購(gòu)、制造、分銷、交付和客戶服務(wù)。Cisco（思科公司，是全球領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)解決方案供應(yīng)商。依靠自身的技術(shù)和對(duì)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)模式的深刻理解，思科成為了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的成功實(shí)踐者之一。）人工智能/ML(機(jī)器學(xué)習(xí)，Machine Learning，是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。)數(shù)據(jù)產(chǎn)品主管Devavrat Bapat（大毗濕摩·巴帕特）表示：“在兩個(gè)方面，人工智能和ML(機(jī)器學(xué)習(xí))都面臨著巨大的機(jī)遇?！边@是因?yàn)樾乱淮娜斯ぶ悄芤逊浅Ｉ瞄L(zhǎng)處理供應(yīng)鏈管理中的兩項(xiàng)工作。第一個(gè)方面是預(yù)測(cè)，人工智能用于預(yù)測(cè)下游需求或上游短缺。此外，算法可以檢測(cè)一個(gè)或多個(gè)故障前兆事件，然后在生產(chǎn)質(zhì)量下降之前警告裝配線操作員。
第二個(gè)方面是檢查，人工智能被用來發(fā)現(xiàn)制造過程中的問題。它還可以用于認(rèn)證材料和組件，并通過整個(gè)供應(yīng)鏈跟蹤它們。
最終，人工智能將優(yōu)化供應(yīng)鏈，以滿足任何特定情況下的客戶需求。賦能技術(shù)是存在的，但剩下的挑戰(zhàn)是，它需要一定程度的數(shù)據(jù)共享，這在當(dāng)今的供應(yīng)鏈中還不容易。與此同時(shí)，許多公司繼續(xù)從改進(jìn)的預(yù)測(cè)和檢查中獲益。
一、預(yù)測(cè)
以世界上最大的包裝公司Amcor（安姆科公司。是一家全球性的大型包裝企業(yè)，總部設(shè)于澳洲墨爾本，在40個(gè)國(guó)家擁有200多家分支。Amcor是全球最大的PET集裝箱生產(chǎn)商，還生產(chǎn)塑料、纖維、鐵和玻璃包裝產(chǎn)品，以及提供相關(guān)服務(wù)。）為例，收入150億美元，41000名員工，全球200多家工廠。他們的大部分市場(chǎng)都是在食品和醫(yī)療保健包裝上。
該公司的全球首席信息官Joel Ranchin（喬爾·蘭欽）說：“我們?yōu)槟渲写蠹s三分之一的商品做包裝?！?/span>Amcor（安姆科）在制造業(yè)中面臨的一些挑戰(zhàn)在于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和適應(yīng)不斷變化的需求。隨著需求的變化，食品供應(yīng)鏈領(lǐng)域的訂單經(jīng)常會(huì)發(fā)生變化。例如，在炎熱的天氣里，人們喝更多的佳得樂，這可能會(huì)導(dǎo)致需求的突然激增，所以對(duì)瓶子的需求可能會(huì)激增10%到15%。其他種類的產(chǎn)品也是如此。海洋中可能會(huì)突然有更多的魚，這增加了包裝的需求，以打包更多的魚。Ranchin（蘭欽）說：“盡管我們?cè)噲D進(jìn)行預(yù)測(cè)，但這非常困難，因?yàn)槲覀儾⒉荒芴崆翱蛻舻男枨蟆?/strong>”
供應(yīng)鏈另一端也面臨著類似的挑戰(zhàn)。如果Amcor（安姆科）不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短缺，它就不能提前儲(chǔ)備原材料。更重要的是，該公司需要預(yù)測(cè)價(jià)格變化，這樣它就可以在漲價(jià)前以更低的價(jià)格多買一些，如果價(jià)格即將下跌，就少買一些。
大約一年前，Amcor開始試驗(yàn)EazyML（具有高級(jí)NLP和偏差檢測(cè)功能的透明ML，提供深入的數(shù)據(jù)見解。），這是一個(gè)有助于優(yōu)化客戶需求和供應(yīng)預(yù)測(cè)的平臺(tái)。他們使用來自ERP（即Enterprise Resource Planning，企業(yè)資源計(jì)劃，是一種主要面向制造行業(yè)進(jìn)行物質(zhì)資源、資金資源和信息資源集成一體化管理的企業(yè)信息管理系統(tǒng)。ERP是一個(gè)以管理會(huì)計(jì)為核心可以提供跨地區(qū)、跨部門、甚至跨公司整合實(shí)時(shí)信息的企業(yè)管理軟件。針對(duì)物資資源管理-物流、人力資源管理-人流、財(cái)務(wù)資源管理-財(cái)流、信息資源管理-信息流，集成一體化的企業(yè)管理軟件。）的三年數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和分析，以尋找波動(dòng)模式。該系統(tǒng)試圖尋找變化的類別，以及哪些事件與不同類型的變化相關(guān)。例如，它檢查季節(jié)性波動(dòng)，以及兩種或兩種以上類型的變化是否同時(shí)發(fā)生，或者它們是否相互排斥。
“我們的早期結(jié)果非常好，比我們預(yù)期的要多得多，”Ranchin（蘭欽）說，“如果你能預(yù)測(cè)變化，你就能更好地預(yù)測(cè)你的原材料需求，并在必要時(shí)提前補(bǔ)充。”
這對(duì)Bapat（巴帕特）來說并不奇怪，他說，預(yù)測(cè)是人工智能顯著改善的領(lǐng)域。他說：“在過去，許多組織依賴于共識(shí)預(yù)測(cè)，即使用來自不同專家的加權(quán)輸入來得出一個(gè)平均預(yù)測(cè)。研究表明，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)（使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)從歷史數(shù)據(jù)中推斷）始終優(yōu)于共識(shí)方法，機(jī)器智能甚至比統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)做得更好。但訣竅是確保使用正確的數(shù)據(jù)。”
二、檢查
另一個(gè)使用人工智能的例子可以在Intel（英特爾，是半導(dǎo)體行業(yè)和計(jì)算創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)先廠商，創(chuàng)始于1968年。2022年?duì)I收631億美元。如今，英特爾正轉(zhuǎn)型為一家以數(shù)據(jù)為中心的公司。英特爾與合作伙伴一起，推動(dòng)人工智能、5G、智能邊緣等轉(zhuǎn)折性技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用突破，驅(qū)動(dòng)智能互聯(lián)世界。）找到，在那里，幾個(gè)芯片使用光刻技術(shù)打印在一塊晶圓上。離晶片中心最近的部分往往具有最佳的功率性能輪廓。外環(huán)附近的仍然可靠，但性能往往會(huì)降低。Intel（英特爾）有一個(gè)質(zhì)量閾值，根據(jù)這個(gè)閾值來衡量芯片，以確定它們是應(yīng)該保留還是扔掉。因此，讓人檢查晶圓將是一個(gè)耗時(shí)且故障百出的過程。
Intel（英特爾）高級(jí)副總裁兼首席技術(shù)官Greg Lavender（格雷格·拉文德）說：“我們使用人工智能來選擇合適的高質(zhì)量芯片，這使我們更快地生產(chǎn)芯片并將質(zhì)量更好的芯片推向市場(chǎng)。當(dāng)然，這并不是我們?cè)谌斯ぶ悄芊矫嫠龅奈ㄒ皇虑?。我有幾百名人工智能軟件工程師向組織報(bào)告。他們所做的一些事情被用于晶圓廠進(jìn)行檢查和測(cè)試，有時(shí)他們開發(fā)的人工智能是在我們的產(chǎn)品內(nèi)部交付的，并不廣為人知。”
一個(gè)絕佳的例子是，Intel（英特爾）如何通過提供測(cè)試惡意軟件的軟件工具來幫助他們的OEM客戶（OEM是代工廠的意思，OEM客戶就是自己研發(fā)了產(chǎn)品，但是自己不生產(chǎn)，而是交給OEM代工廠來生產(chǎn)的企業(yè)公司，這就是所謂的貼牌生產(chǎn)。）。其中一個(gè)工具是運(yùn)行在Intel（英特爾）筆記本電腦上的Intel Threat Detection Technology/英特爾威脅檢測(cè)技術(shù)。當(dāng)代碼在Windows（Microsoft Windows是美國(guó)微軟公司以圖形用戶界面為基礎(chǔ)研發(fā)的操作系統(tǒng)，主要運(yùn)用于計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)等設(shè)備。共有普通版本、服務(wù)器版本/Windows Server、手機(jī)版本/Windows Phone等、嵌入式版本/Windows CE等各子系列，是全球應(yīng)用最廣泛的操作系統(tǒng)之一。）中執(zhí)行時(shí)，Intel（英特爾）代碼會(huì)檢查CPU（Central Processing Unit，中央處理器。作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終執(zhí)行單元。CPU自產(chǎn)生以來，在邏輯結(jié)構(gòu)、運(yùn)行效率以及功能外延上取得了巨大發(fā)展。）中的指令流。使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)簽名算法，它在代碼中尋找匹配惡意軟件簽名的異常情況。如果找到匹配項(xiàng)，該工具將攔截或阻止惡意軟件，并提醒Windows Defender（現(xiàn)名?Microsoft Defender，曾用名?Microsoft Anti Spyware?，是一個(gè)殺毒程序，可以運(yùn)行在?Windows XP?和?Windows Server 2003?操作系統(tǒng)上，并已內(nèi)置在?Windows Vista?，?Windows 7?，?Windows 8?，?Windows 8.1?，?Windows 10?和?Windows 11?中。它的測(cè)試版于2005年1月6日發(fā)布，在2005年6月23日、2006年2月17日微軟又發(fā)布了更新的測(cè)試版本。Windows Defender的定義庫更新很頻繁。Windows Defender?不像其他同類免費(fèi)產(chǎn)品一樣只能掃描系統(tǒng)，它還可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。從?Windows 10?開始，?Windows Defender?加入了右鍵掃描和離線殺毒，根據(jù)最新的每日樣本測(cè)試，查殺率已經(jīng)有了大的提升，達(dá)到國(guó)際一流水準(zhǔn)。）該設(shè)備上發(fā)生了病毒感染。
“威脅檢測(cè)技術(shù)內(nèi)置于我們所有的客戶端CPU（中央處理器）中，”Lavender（拉文德）說，“這些威脅是通過供應(yīng)鏈侵入的——當(dāng)最終產(chǎn)品組裝好時(shí)，找到它們的唯一方法就是使用這個(gè)工具。”在過去的幾年里，我們一直在提供這種工具和其他人工智能工具，但現(xiàn)在隨著所有對(duì)大型語言模型的討論，越來越多的人在談?wù)撍！?/span>
Cisco（思科）的Bapat（巴帕特）表示，檢查是供應(yīng)鏈管理的重要組成部分，如果在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中采取正確的步驟，檢查就會(huì)變得容易得多。他說：“如果在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中，將儀器嵌入到設(shè)備中，可以生成數(shù)據(jù)來幫助監(jiān)測(cè)流量，那么可以節(jié)省大量成本。如果你拿起任何產(chǎn)品的材料清單，看看勞動(dòng)力負(fù)擔(dān)成本，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們非常高。負(fù)擔(dān)基本上是產(chǎn)品質(zhì)量和監(jiān)管開銷。人工智能今天已經(jīng)在幫助企業(yè)將成本降至最低?！?/span>
三、優(yōu)化
預(yù)測(cè)和檢查都很重要，但當(dāng)供應(yīng)鏈能夠針對(duì)特定客戶需求進(jìn)行定制時(shí)，其影響最大。Bapat（巴帕特）從他自己設(shè)計(jì)最好的人工智能算法之一時(shí)學(xué)到了一個(gè)重要教訓(xùn)。它花了九個(gè)月的時(shí)間進(jìn)行開發(fā)和部署，最終，它仍然花了令人驚訝的長(zhǎng)時(shí)間才發(fā)揮作用?；叵雴栴}所在，他意識(shí)到，如果他不首先花時(shí)間了解最終客戶是誰以及他們計(jì)劃如何使用該應(yīng)用程序，無論技術(shù)有多好，都不會(huì)產(chǎn)生預(yù)期的結(jié)果。他還指出，雖然高管層聲音總是最大，但他們并不是最終客戶。
他說：“從那以后，我一直強(qiáng)調(diào)，無論是涉及銷售還是供應(yīng)鏈管理，一開始都要對(duì)潛在業(yè)務(wù)和用戶有很好的了解。一旦我對(duì)需求有了堅(jiān)實(shí)的理解，我就會(huì)重回?cái)?shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域。”
Bapat（巴帕特）認(rèn)為這一理念應(yīng)該應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理：“如果你真正關(guān)注終端消費(fèi)者，人工智能可以通過細(xì)分和定位消費(fèi)者及其環(huán)境來提供幫助。然后，當(dāng)你回到供應(yīng)鏈中工作時(shí)，看看不同的成本：勞動(dòng)力、生產(chǎn)、稅收、庫存，然后一起優(yōu)化它們?！?/span>
他補(bǔ)充說，一旦用數(shù)據(jù)對(duì)供應(yīng)鏈管理進(jìn)行了優(yōu)化，您就可以開始安裝和執(zhí)行，預(yù)測(cè)質(zhì)量和維護(hù)。從那里，你可以回歸到采購(gòu)供應(yīng)管理工作。
他表示：“這支持了供應(yīng)商是合作伙伴，而不是對(duì)手的觀點(diǎn)。”
因此，供應(yīng)鏈由獨(dú)立部分組成，數(shù)據(jù)共享是一個(gè)長(zhǎng)期的挑戰(zhàn)。首先，他們可能有一個(gè)或多個(gè)其他合作伙伴競(jìng)爭(zhēng)的業(yè)務(wù)部門。其次，它們可能是一個(gè)或多個(gè)競(jìng)爭(zhēng)供應(yīng)鏈的一部分。第三，他們將采取信息保密策略，以加強(qiáng)他們?cè)谡勁凶郎系挠绊懥Α?/span>
新一代的人工智能可以優(yōu)化供應(yīng)鏈，甚至可以定制它們，以合適的價(jià)格將合適的產(chǎn)品交付給合適的客戶。然而，這樣做需要一定程度的數(shù)據(jù)共享，而很少有公司準(zhǔn)備好這樣做。
Bapat（巴帕特）說：“缺少的是技術(shù)，這些技術(shù)可以讓組織在沒有泄露太多信息的情況下完全自信地共享部分?jǐn)?shù)據(jù)。我們離這個(gè)目標(biāo)還有5年或10年的時(shí)間?！?/span>
作者：Pat Brans（帕特·布蘭斯）
Pat Brans（帕特·布蘭斯）是格勒諾布爾管理學(xué)院的一名高級(jí)教授，也是《Master the Moment: Fifty CEOs Teach You the Secrets of Time Management/掌握時(shí)刻：50位CEO教你時(shí)間管理的秘密》一書的作者。Brans（布蘭斯）是技術(shù)和生產(chǎn)力方面的注冊(cè)專家，曾在計(jì)算機(jī)科學(xué)公司、惠普和賽貝斯擔(dān)任高級(jí)職位。他的大部分企業(yè)經(jīng)驗(yàn)都集中在應(yīng)用技術(shù)來提高勞動(dòng)力的效率上?，F(xiàn)在，他通過寫作和教學(xué)，把同樣的想法帶給了更多的觀眾。
