AI加持下的供应链

随着的飞速发展，各行各业都涌现出与之结合的契合点，AI技术纳入供应链系统后，可以通过深度学习技术来分析过去的数据，明确供应链失误点，防止新的供应链风险。在新形势下，整个行业该如何抓住智慧供应链的新机遇？又如何利用智慧供应链创造出新的竞争优势？请跟随小编的步伐，一起来探寻其中的奥秘。

数字化供应链的发展道路

数字化供应链发展的路径主要分为四个阶段：可视化阶段、预测分析阶段、规范化供应链阶段以及自我学习型供应链阶段。

随着企业成熟度曲线逐步上移，企业对人工的依赖将被自动化应用所取代，这必会带来效率提升和成本节约。例如，将企业资源规划（ERP）系统与最佳解决方案和客户系统集成起来，可以帮助企业直观地了解产品在供应链中端到端的过程。企业利用预测分析算法，通过处理，可以预测未来可能出现的供应链问题。再例如，对于预计迟到的货物，AI智能系统可以提供多种备选解决方案，然后推荐出最佳行动方案，从而避免企业遭受特定的损失。

数字化供应链发展的最后阶段，是通过深度学习实现的自学型供应链阶段，在此阶段，通过不断地深度学习可以实现AI能力的提升与完善。目前，这种类型的人工智能技术已经开始出现。

深度学习助力供应链决策

每天，大型企业都会收到数百万条订单，它们通过供应链可实现数百万种行动和政策的组合，企业需要对网络布局战略、补货方法和运输方式等战略问题做出大量决策，这无疑是一项巨大的任务，而这些决策，将会直接影响整体服务水平和运输成本。此外，天气、社交情绪、新闻事件、竞争对手活动等因素可能会增加做出最佳决策的难度。

随着人工智能技术嵌入自我学习型，AI将对供应链战略进行检查，以确定供应链失误发生的位置和原因，以及相关的外部组合因素，如忠诚度、库存水平、天气、竞争对手的事件、市场表现、交通或社会经济事件等。然后，AI算法将筛选这些数据，并了解这些因素是如何相互作用导致供应链失误的，系统可以通过主动调整库存水平来应对供应链失误，或者向供应链计划人员发送提醒信息。

在大数据、边缘计算、6G、AI等新兴技术的推动下，企业智能化升级势在必行。相信在不久的将来，智慧化、数字化、可视化的供应链将得到大力发展，希望AI技术能在供应链行业中发挥更为重要的作用！