人工智能最终如何在供应链中传播

消费品和食品的生产和分配不像旁观者那样切割和干燥。面对整个供应链中的众多挑战和复杂性，人工智能理应站在技术解决方案的最前沿。这是因为AI通过协助制造，库存管理和运输来提高从供应链的第一环节到最后环节的效率。

对于考虑投资于AI以重组供应链的企业，这里还有一些其他注意事项。

提供给机器的大量算法可以教给每台机器操作标准和供应链中的适当系统，从而使他们能够以比人工更高的准确性来发现错误。但是，一旦企业部署了该技术，人工智能对供应链的真正影响就将进一步扩大，这说明了为什么国际上知名的公司已经在使用人工智能。

亚马逊和谷歌是两个在全球范围内具有影响力的品牌，它们在其供应链中融入了人工智能的使用。亚马逊利用人工智能的方式之一就是利用其预测性为未来需求做准备。他们的AI算法可以分析客户偏好和物流运作，因此可以提前18个月确定对特定产品的需求。

谷歌估计，该公司已在人工智能收购和人工智能研发方面投入了高达300亿美元的资金。

除了预测即将到来的行业需求外，AI还可以预测设备故障。通过了解设备的功能性质和运营能力，产品将不会滞留在供应链中，因为在设备备份和运行之前，管理人员将为寻找替代生产方法所需的见解进行更好的准备。这些预测是通过使用智能传感器并虚拟地创建相同的设备来做出的。然后，在特定情况下(例如极端天气)对虚拟设备进行测试。

公司还可以通过人工智能的预测分析使计费自动化。随着智能技术能够识别收到的付款方式和公司支出，可以为新发票计算未来余额。

在全球航运经济中，客户和企业并不总是能够在指定的日期接收货物和产品。过去，依靠研究专家和分析来生成数据是通知企业其运输并估计物品何时可能到达目的地的最可行方法。

考虑到当今消费者驱动的社会中专家必须处理的大量数据，允许AI学习并自动进行数据分析以预测交付时间可以减轻研究人员这一通常是困难而耗时的任务的负担。由于供应链中的意外滞留，对产品交付日期进行假设可能是一个代价高昂的错误。AI可以通过智能传感器和GPS数据防止这些错误，这些数据将在整个分销过程中跟踪产品的位置。

此外，人工智能可以通过引导自动驾驶车辆来完全缩短分配过程。由于产品是通过地面运输的，因此企业必须考虑法律限制和运输延误的可能性。这些可能的延迟包括交通堵塞，发动机故障和意外的弯路。

还制定了有关驾驶员安全的法律，要求他们每天驾驶有限的几个小时。人工智能可以创造最快的路线，并且与人力车相比，自动驾驶汽车可以在道路上停留更长的时间。

仓库管理和供应链采购只有在库存得到良好管理的情况下才有效。如果供应不能满足需求，那么公司的时间和金钱就会浪费掉。当供应不足以满足需求时，客户的不满是不可避免的。另一方面，如果供应远高于需求，则可能无缘无故地耗尽了关键资源，尤其是在没有机会出售超额库存的情况下。

人工智能通过提高透明度来降低这些风险，同时其预测能力会影响决策。如前所述，人工智能可以预测对产品的需求。结果，供应链管理者将能够预先确定准确的供应量。

人工智能聊天机器人还将通过生成对一般查询的响应并将重要文档存储在云中以保持记录和满足合规性标准，从而保持供应商与客户之间的沟通渠道畅通。

随着产品在供应链中向下移动，人工智能具有以各种方式使企业受益的潜力，部署后在测试和向学习机提供数据方面的初始投资将是值得的。

考虑到诸如Google和Amazon之类的技术巨头正在整个供应链中实施AI的事实，很明显，对于公司来说，要保持我们在数据驱动的世界中的地位，AI是必不可少的。

通过采用人工智能，业务结构将变得更好。通过自动化，团队成员将不会被大量数据和繁琐而重复的工作所淹没。尽早采用人工智能作为供应链管理策略也可将利润率提高5%以上。现在是取代这项革命性技术的时候了，而不是忽略AI。

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