利用人工智能技术改善供应链管理

平均而言,采购付款业务估计他们每周花55个小时做手工流程和检查，39个小时追查发票，23个小时回复与这些摩擦来源相关的供应商咨询。据钨网(Tungsten Network)称，员工人数超过1,000人的大公司最容易受到这种摩擦的影响。这可以通过分销软件和库存优化等人工智能技术来避免，这些技术有可能改善供应链管理(SCM)。

手工的、基于纸张的过程是微不足道的，但却是必要的。根据Tungsten对442名受访者的调查，这些工作时长相当于6500个工时。通过实施人工智能和自动化，可以节省部分时间。然而，这些任务只是复杂供应链的一部分。更广泛的挑战，如物流和配送，是否也能从人工智能的处理中受益?

利用人工智能和大数据做出更好的决策

随着数据量以前所未有的速度增长，计算机能够以上下文方式分析数据，并为操作员提供有用的见解，而无需他们做任何跑腿的工作。大数据技术还能够分析市场趋势，与企业系统集成，并根据收集到的数据触发自动化操作。

考虑这个例子:在钢紧固件仓库下了一个订单。自动化软件允许系统自动检测产品是否有库存。如果是这样，自动引导车辆(agv)可以部署到仓库中的确切位置，以获取产品进行分销。如果产品没有库存，自动化可以扫描企业资源规划(ERP)系统来重新下单，并通知客户估计的调度时间。

这个例子显示了人工智能简化信息的能力，因此供应链和物流功能为采用者提供了竞争优势。

2017年，一家总部位于加州的电信设备制造商的收入从8.7亿美元大幅下降至7.4亿美元。为了扭转局面，该公司部署了人工智能来更好地预测交货日期，并分析过去的可变性和生产交货期。自那以后，该业务的收入再次回升，并将其归因于人工智能的实施。

然而，并不是只有大公司才有机会使用这项技术。越来越多的技术供应商正在发布产品，以便以具有竞争力的价格获得人工智能技术。这意味着人工智能正在迅速成为主流，超越传统的供应链管理，增强日常业务。公司可以通过以下两个步骤开始获得这些技术的回报:

步骤1:构建AI准备状态

企业必须拥有深度粒度的大型数据集，人工智能才能有效发挥作用。粒度用于表征一组数据中的规模或细节级别，这是AI高度依赖的。粒度越大，数据的详细程度就越深。无论人工智能是否在即将到来的计划中，确保数据收集和存储适合高粒度都是一个好主意。

提高粒度可能意味着增加数据读取的频率，提高记录的精度，甚至在新的地方放置传感器来测量新的变量。例如，如果流量计目前正在测量以升/分钟为单位的液体流速，则将记录更改为毫升/分钟可能会提供更有见解的数据。最终，即使企业现在还没有为人工智能做好准备，提高粒度和数据收集和分析将为人工智能不可避免地成为更广泛的竞争优势奠定基础。

第二步:针对一个特定的问题

在创业之初就有一个商业目标。将精力和资源集中在单个问题上意味着可以有效地解决重要的痛点，与完全检修流程相比，风险相对较低。通过选择一个离散的项目，可以建立在初步成功的基础上，并从中吸取教训。随着时间的推移，这些经验教训可以应用到供应链的其他领域。

以下是公司需要考虑的四个目标:

1.减少逾期付款

客户付款及其相关的查询是供应链摩擦的巨大原因。使用人工智能来预测哪些客户可能会延迟付款，意味着可以制定替代计划。也许这些客户需要自动的追踪邮件。也许这意味着买家不会为这位客户购买6个月的库存——以防他们无法继续交易。

2.准确规划设备供应

供应链规划是一项至关重要的活动，它涉及使用智能工作工具为可能出错的事情制定具体计划。例如，使用过去设备和当前机器性能的数据，AI可以准确预测何时需要更换部件。这是至关重要的，特别是对于过时的遗留设备，因为从过时的部件供应商那里找到部件的提前时间会有所不同。

3.预测服务和产品的需求

利用市场趋势和以往的销售数据，可以准确预测服务或产品的需求。这意味着价格点可以相应调整，以实现利润最大化。事情还不止于此。对未来需求的洞察也会对企业的其他部分产生巨大影响，比如库存管理。

4.预测库存需求

有了对未来需求的洞察，人工智能还可以根据以前的交付信息帮助预测库存。这意味着可以做出决策来优化库存水平。例如，如果人工智能让用户知道许多其他企业将在12个月的时间内需要相同的设备，这就为用户提供了提前订购的机会。

库存水平没有优化有什么关系?根据IHL集团的数据，2015年，全球企业库存过剩的成本为4700亿美元，库存不足的成本为6300亿美元。释放现金和存储空间是节省开支的最佳方式。

随着复杂的生产和分销网络受益于人工智能，供应链将比任何其他技术应用产生更大的经济影响。管理咨询公司麦肯锡(McKinsey & Company)估计，通过将人工智能应用到供应链中，企业每年将获得13亿至21亿美元的经济价值。

然而，对于刚开始使用这种技术的企业来说，重点应该仍然是构建数据粒度，并选择一个具体的问题来用这种技术解决。

乔纳森·威尔金斯他是欧盟自动化公司的营销总监。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com。

更多的见解

关键词:供应链管理，人工智能，AI

• 大数据AI可以为供应链管理(SCM)提供有用的上下文数据。
• 公司可以通过建立他们的人工智能准备，并意识到特定的挑战，如供应规划和需求预测。
• 高达20亿美元通过将人工智能应用到供应链中，将提供巨大的经济价值。

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有什么额外的好处人工智能和大数据能为供应链提供什么?

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作者简介:乔纳森·威尔金斯(Jonathan Wilkins)是工业自动化组件供应商EU automation的营销总监。作为专业的品牌倡导者和商业营销策略师，威尔金斯专注于通过多渠道方法实现增长，对企业产生重大积极影响。自9年前欧盟自动化团队成立以来，他一直是该团队的一员，拥有超过10年的营销经验。

关于EU Automation:欧盟自动化库存和销售新的，旧的，翻新的，和过时的工业自动化备件。其首选合作伙伴仓库网络和全资拥有的配送中心，使其能够在自动化行业中提供横跨全球的独特服务。它提供所有产品的全球快递服务，这意味着它可以在很短的时间内向任何目的地提供任何部件。

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