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人工智能技术将如何改变供应链的未来

王林
发布: 2023-04-07 17:01:01
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人工智能技术将如何改变供应链的未来

技术一直在颠覆和改进我们管理供应链的方式——从古丝绸之路上绑在骆驼上的新式轮式手推车,到今天由人工智能驱动的超精确零售补货需求预测。

但是,尽管这些发展不断推动社会向前发展,但它们最初并不总是受到欢迎。以条形码为例。

当条形码首次投入商业应用时,必须说服持怀疑态度的制造商将其打印在产品上,说服犹豫不决的超市购买扫描仪。但在短短几年内,条形码被广泛认为改变了整个零售生命周期的效率和准确性。

作为商业领袖,我们必须始终克服最初的不情愿,并利用变革性的新技术。 能够适应从地缘政治到环境的外部变化的供应链是当今多变的经济环境中的主要竞争优势。 那么,哪些新技术可以提高速度、支持可靠性并增强像您这样的企业的弹性? 让我们来看看。

物联网和 5G 将改变可见性

COVID-19 大流行导致经济放缓,但现在最坏的情况可能已经过去,物联网和 5G 可以推进到如果没有优先考虑大流行的情况下它们本应达到的水平。

5G技术的好处显而易见。 它比 4G 快 1,000 倍,可以处理 10,000 倍的流量。 它还将延迟从 10 毫秒减少到不到 1 毫秒,并将设备连接从每平方公里 100,000 台设备增加到 100 万台。 简而言之,它促进了可以同时互连的设备和应用程序数量的爆炸式增长。

对于供应链,这在跟踪全球货物流动时实现了前所未有的速度和响应水平。 低价5G芯片可以实时收集和分析供应链数据。 然后,支持 5G 的物联网传感器可以放置在供应链的不同点,使管理人员能够远程监控产品位置、标签和状态,并在发生延迟或中断时立即开始规划解决方法。

5G 还将帮助组织优化其运营并最大限度地减少低效率,例如使用地理定位技术来避免交通拥堵。 通过将 5G 与物联网组织相结合,组织可以确保产品在正确的时间以完美的数量进入仓库和货架。

人工智能和机器学习将优化性能

另一个有望彻底改变供应链管理的技术领域是人工智能 (AI) 及其机器学习 (ML) 子集。 请记住,重要的是要注意 AI 和 ML 之间的细微差别:AI 使计算机系统能够使用数学和逻辑为自己“思考”并自主执行任务。 同时,ML 允许系统根据其经验“学习”并改进其输出。

机器学习驱动的供应链允许组织随着时间的推移自动改进他们对产品需求的预测。 这不仅提高了存货和存货预测的准确性以防止“牛鞭效应”,而且开辟了新的零售机会,例如动态定价。 此外,数据模型可以突出产品需求中的异常情况并自动设置控制机制,例如客户购买限制和额外库存订购。

同时,借助人工智能,文件处理和订单拣选等琐碎的后端任务可以自动化,让员工能够承担更有影响力、更有成就感的工作。 人工智能还可以帮助管理人员评估供应商从定价到可靠性的表现,以进一步减少中断并加强供应链。

这些也不仅仅是推测性的突破。 麦肯锡的研究表明,人工智能和机器学习的早期采用者已经取得了巨大成功,“物流成本平均提高 15%,库存水平提高 35%,服务水平提高 65%”。

随着成本上升和中断升级,企业领导者应努力利用 AI 驱动的供应链的优势,以免移动速度更快的竞争对手遥遥领先。

下一代技术将使行业面向未来

虽然供应链需要变得更快、更安全、更有弹性,但真正面向未来的供应链也必须是可持续的。 随着我们逐渐走向净零社会,更绿色的供应链将受到极大追捧——尤其是因为它们可以避免化石燃料价格和可用性的波动,并吸引具有生态意识的客户、投资者和员工。

幸运的是,政府开始注意到并为环保采购和分销提供可观的激励措施。 美国最近通过了一项全面的能源法案,在未来十年内向各种低碳能源技术投资约 3700 亿美元。 研究已经表明,该立法可能有助于显着减少美国的排放量并实现净零目标。

与此同时,俄乌战争及其对向欧洲输送石油和天然气的影响,可能会让欧洲大陆的国家效仿美国,向可持续能源领域投入巨资。

研究表明,到 2035 年,将可再生能源发电量翻两番并建设电力基础设施可为欧盟节省超过 1 万亿美元,并为气候、健康和能源安全带来额外好处。 同样,英国的能源安全战略规定了该国将如何使用可再生能源以确保到 2030 年多达 95% 的电力是低碳的。

目前,太阳能和风能获得的每瓦电力成本与化石燃料相当。 但如果绿色能源投资成功,我们可能会看到从化石燃料中独立出来,从而彻底改变供应链中的采购、运营和过度浪费。

与此同时,其他新兴技术让我们得以一窥不可思议的未来。 十年后,AI 甚至可以设计生物体吗? 一个由机器人专家和科学家组成的研究小组已经证明这当然是可能的。 创新总是指日可待,我们有责任为接下来可能给我们的供应链、企业和生活带来的任何技术做好准备。

以上是人工智能技术将如何改变供应链的未来的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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