外媒：人工智能赋能供应链应对全球挑战

技术与自动化

自COVID-19大流行病发生以来，笼罩世界的全球供应链紧缩正在被俄罗斯/乌克兰冲突所加剧。拜登政府落实了其削减俄罗斯能源供应的威胁，这可能使油价远远超过每桶300美元。汽油和柴油价格已准备好飙升。根据美国汽车协会汽油价格跟踪器的数据，每加仑柴油的平均价格已经达到4.25美元，在不到一周的时间里增加了14美分。经济学家估计，美国政府将报告2月份的通货膨胀率接近8%，比上个月加速，这只能部分反映最近能源价格的上涨。这将影响现代生活的各个方面。企业领导人将被迫做出快速决定，并立即采取行动，以维持企业运营。

供应商、制造商、托运人和零售商--供应链系统中的主要参与者--已经因为大流行病而失去了联系。过去两年对货物生产、航运和物流造成了破坏，使其付出了代价。在整个2021年，供应链中断、港口拥堵、运力短缺和运费上涨对托运人、港口、承运人和物流供应商构成挑战。供应链的中断在全球范围内得到证明，并在当地得到感受。

面对大流行病，企业应该建立管理未来挑战的长期弹性计划，考虑到整个价值链的潜在风险，但俄罗斯入侵乌克兰可能不在任何人的雷达上。无论多么令人惊讶，它所带来的反响都是不容忽视的。复原力现在比以往任何时候都更重要。供应链中每个环节的所有参与者都需要在及时生产和即将到来的更高价格、更稀缺的材料和更紧张的劳动力市场的现实之间找到一个中间点--所有这些都将受到更高的燃料价格的进一步影响。

由于全球化是大多数供应链的基础，从这一最新的打击中恢复过来将需要人类的聪明才智、强有力的战略和先进的技术相结合，以帮助完成这一任务。在最基本的层面上，公司将需要减少停机时间，确保质量和提高灵活性，以便他们能够尽可能有效地应对未来的需求模式。强大的数据和分析能力对于理解复杂性、预测当前和潜在的干扰以及快速制定对策至关重要。

终极人工智能试验场

基于人工智能的供应链管理解决方案是强大的工具，可以帮助解决企业当前面临的不可模仿的挑战。它们适用于整个供应链，使需要解决从采购到货物交付的限制和业务运营中断的公司有更好的装备。人工智能技术触及供应链生态系统的每一个方面，从产品设计到制造过程，再到交付到客户的门口。它提高了效率，减少了工人短缺的影响，并改善了物流。面对全球事务的现状，它是一种改变游戏规则的基本技术。然而，要想最大限度地利用它们，需要采取组织措施，从人工智能中获取全部价值。

对于制造业来说，由人工智能驱动的预测性洞察力工具可以分析生产和其他运营资产的大量传感器数据，并从维护日志和类似文件中的非结构化数据中释放出价值。通过利用人工智能和机器学习技术，制造商可以通过监测和分析历史传感器数据来采用预测性维护方法，从而优化和延长关键设备的寿命。数据模型也可以用来创建一个完整的、最新的运营状态图。这种情报有助于确定改进生产过程的方法和其他需要精心策划的行动，以最大限度地提高效率，同时确保高水平的质量。

物流是一个有低效率的部门，但没有像今天所经历的问题。这种环境是对全球贸易体系的复原力的考验。无瑕疵的交付需要将货物从海外工厂无缝转移到美国地址。海运船、海运集装箱、货运码头、卡车司机、底盘供应商和铁路都必须共同努力，以避免链条上的延误。

鉴于目前的环境，物流供应商必须牢牢掌握运费的波动、潜在的延误和瓶颈，以及如果他们为战区港口提供服务，可能出现的战争风险附加费。这也要求具备实时做出必要调整的能力。使用物联网（IoT）的托运人可以跟踪运输中货物的机械健康和位置，而人工智能支持的端到端可视性使他们能够更有效地应对需求和物流的变化。

以下是人工智能帮助缓解当前供应链中断的一些方式。

认知性自动化

认知自动化--应用于特定供应链流程自动化的人工智能--创造了以更少的人类互动来生产更多的机会。它的应用可以提出实时建议，预测防止认知偏差的结果，做出自主的供应链决策，并创造自我驱动的供应链创新技术。认知自动化可以将人工的、重复性的任务转化为具有卓越性能的高度自动化流程。

流程优化的预测

预测性洞察力提供了预测关键性能测量的机会，从而预测客户行为。先进的规划解决方案可以感知需求和供应的变化，以加快响应能力。尽管在目前的环境下，预测交货路线并不总是可行的，但它加强了供应链参与者之间的沟通，并叫停了对供应链的干扰。

供应链的复原力

人工智能技术被用来学习，然后说明如何管理供应链中的结点。人工智能促进了一个 "自我修复 "的供应链数据集，其前提是，如果发生意外事件，最好的计划也是无用的。这一点没有比现在更有意义了。供应链的复原力可以实时识别和纠正数据问题，从而创建灵活的组织。人工智能增加了端到端的控制，使供应链性能、风险和机会的实时可见性得以实现，从而做出更明智的端到端决策。

解决技能短缺问题

传统的供应链运作模式是不灵活的、缓慢的和繁琐的。它在很大程度上依赖于非技术和熟练劳动力。人工智能和高级分析可以取代一些低技能和繁琐的工作，如材料处理和库存控制，以及一些熟练的劳动力，如那些专注于统计和预测建模和分析的任务。人工智能促进了前瞻性的战略决策和端到端的细分，削减了复杂性，加快了响应速度。

近年来，将人工智能引入其供应链的高管们报告说，成本下降，收入增加。今年，它将需要大量的投资和工作，以找到一个可接受的新常态，在这个新常态下，市场需求可以得到满足，从而不会造成过度的压力，对供应链周期的其他参与者造成价格压力。

最肯定的是，人工智能不会解决供应链面临的所有问题，但使用人工智能的供应链将比那些不使用人工智能的供应链领先很多倍。