供应链中的人工智能如何为您的业务带来价值
供应链领导者希望更牢牢地掌握他们的供应链规划。还有什么比人工智能 (AI) 更好的开始方式呢?
在过去的几年里,各种流行词不断涌现,我们看到许多闪亮的新工具让人们对人工智能的潜力感到兴奋和困惑。技术正在从头开始设计,以利用人工智能功能来改进预测并比任何人类更快地揭示见解。甚至 ChatGPT 也让任何人都可以轻松创建内容(甚至是完整的文章和白皮书)来回答人们几乎可以想象到的所有问题。
当谈到供应链规划时,可能很难相信当前的这些能力能够带来任何真正的价值。但它正在为新范例奠定基础,可以减少 70% 的每周计划时间,减少 15%–30% 的预测错误,并显着改善库存结果。
从科学项目到供应链推动者
根据 Gartner公司,人工智能预计将渗透到来年的每一项技术驱动的创新和每一项战略决策。对于供应链规划人员来说,人工智能的决策精度和速度来得正是时候。
为了跟上当前的市场动态,规划者需要通过考虑变化更快、更频繁的市场信号和需求驱动因素的预测来实现传统供应链战略的现代化。
例如,将实时客户行为、经济变化、环境变化和持续的地缘政治事件整合到预测中,使公司能够更灵活地预测和适应不断变化的场景。支持人工智能的分析填补了传统模型固有的关键空白,在统一的解决方案中解决基本需求、促销提升、因果预测和用户洞察,从而显着提高预测准确性。
人工智能在供应链中还有许多其他有价值的应用,包括:
- 持续改进 通过实时可见性、可操作的商业智能和自动化数据分析
- 提高监控精度 订单可用性和实时状态
- 预先警告 上游延误触发应急计划或替代采购
- 更快的识别 通过库存水平分析来了解产品受欢迎程度下降和生命周期结束的情况
- 优化定价策略 产品价格、供应链成本、零售利润率对比分析
- 微调需求、补货和供应计划 通过对商品价格和天气模式的分析
虽然潜在改进的清单很广泛,但从众多内部和外部来源获取数据以有意义地利用人工智能对大多数供应链组织来说是一个重大挑战。一旦收集完毕,数据通常需要进行一些清理和标准化。
人工智能如何成熟供应链规划能力
数据可用性的提高和技术进步的融合使得现在成为正确的选择 是时候拥抱人工智能驱动的供应链了。幸运的是,现在有多种功能可以实现供应链流程自动化并增强供应链团队的决策能力。
优化预测算法选择 有助于确保在整个产品生命周期中优化预测准确性。每当将新数据添加到需求历史记录中时,它都会自动混合多种算法,并将每个预测项目的准确性与每个可用的预测算法进行比较,最终选择哪组算法可以最小化预测误差。
需求异常值调整 自动检测异常需求历史数据点并提供修复或解释异常值的机制。这消除了需求规划人员手动识别和解释由于缺货、竞争对手的促销计划、计划外中断或非重复事件而导致的异常情况所需的时间和精力。解决这些“不良数据”有助于确保模型使用的数据尽可能干净,从而提高预测准确性。
非结构化数据的需求感知 利用模式识别和自然语言处理来读取和分析大数据,以识别复杂的关系并提供数据见解。该功能可以在几分钟内自动分析数 TB 的非结构化数据,从而跟上消费者偏好和行为的每一个变化,以确定买家情绪并快速预测对短期和长期需求的影响。
概率需求和供应模拟 了解创纪录水平的需求和供应能力的变化。与单值预测相比,这些功能构建了一系列可能的需求和供应预测,并创建随机预测,这些预测用于 n 层、供应受限的数字孪生模拟中,以预测供应链弹性。将产品级收入和利润数据纳入这些蒙特卡罗类型的模拟中,使规划者能够评估满足数量和财务目标的风险。
自动数据清理和参数填充 识别不完整或不准确的供应链数据,并自动应用正确的数据或提醒适当的数据管理员采取纠正措施。自动清理数据和填充供应链参数的先进解决方案确保为供应链规划操作提供及时、准确的数据。
场景选择增强 使用先进的认知能力来发展新的见解并增强规划者做出快速、明智决策的能力。它自动寻找针对中断和机遇的最佳解决方案,并可以为规划者提供最佳替代方案以加速决策。
产品生命周期概况优化 通过基于属性的建模技术来创建需求概况、将其分配给新项目、不断评估其准确性并进行修改,从而提高项目级预测的准确性。它从以前的产品介绍中学习,优化新产品发布的轮廓形状和体积。
远见与响应能力的结合
在供应链运营中采用人工智能不仅仅是简化流程。它开启了无限的可能性——从通过自动化数据分析进行持续改进,到微调需求规划和弹性模拟。随着人工智能的成熟,其重塑供应链格局的潜力变得越来越明显,有望带来无与伦比的效率和远见的未来。
在 Logility,供应链规划的这一时刻不仅是技术进步,而且对供应链领导者来说也是一个关键机遇。增强的人工智能功能越来越多地使团队能够通过实时警报和即时洞察、智能评分和经济优先级以及每个 SKU 的最佳库存策略来立即解决问题。
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