消費品和食品的生產(chǎn)和分銷并不像觀眾想象的那么簡單。由于整個供應(yīng)鏈面臨眾多挑戰(zhàn)和復雜性，人工智能理所當然地站在技術(shù)解決方案的前沿。這是因為人工智能通過協(xié)助制造、庫存管理和運輸，提高了供應(yīng)鏈從第一個到最后一個環(huán)節(jié)的效率。

以下是考慮投資人工智能以重組供應(yīng)鏈的企業(yè)的一些額外考慮點。

有遠見的公司正在為SCM采用AI

提供給機器的大量算法會教每臺機器了解供應(yīng)鏈中的操作標準和適當?shù)南到y(tǒng)，從而使它們能夠以比人類更高的準確度發(fā)現(xiàn)錯誤。但是，一旦企業(yè)部署了這項技術(shù)，人工智能在供應(yīng)鏈中的真正影響就會更進一步，這解釋了為什么國際知名公司已經(jīng)在使用人工智能。

亞馬遜和谷歌是兩個具有全球影響力的品牌，它們在其供應(yīng)鏈中使用了人工智能。亞馬遜利用人工智能的方式之一是利用其預測性來為未來的需求做準備。他們的人工智能算法可以提前18個月確定對特定產(chǎn)品的需求，因為它可以分析客戶偏好和物流運營。

谷歌估計，該公司已在人工智能收購和人工智能研發(fā)上投入了高達300億美元。

人工智能的預測性質(zhì)是高度可靠的

除了預測即將到來的行業(yè)需求，人工智能還可以預測設(shè)備故障。通過了解設(shè)備的功能性質(zhì)和運營能力，產(chǎn)品將不會在供應(yīng)鏈中停滯不前，因為管理人員將更好地準備好尋找替代生產(chǎn)方法所需的洞察力，直到設(shè)備恢復正常運行。這些預測是通過使用智能傳感器并虛擬地創(chuàng)建相同的設(shè)備來做出的。然后在特定情況下（例如極端天氣）對虛擬設(shè)備進行測試。

公司還可以通過人工智能的預測分析自動計費。由于智能技術(shù)可以識別收到的付款方式和公司費用，因此可以計算新發(fā)票的未來余額。

人工智能正在縮短分銷過程

在全球航運經(jīng)濟中，客戶和企業(yè)并不總是能夠在指定日期收到他們的貨物和產(chǎn)品。過去，依靠研究專家和分析來生成數(shù)據(jù)是最可行的方式來告知企業(yè)他們的發(fā)貨情況并估計物品何時可能到達目的地。

考慮到當今消費者驅(qū)動的社會中專家必須處理的大量數(shù)據(jù)，允許人工智能學習和自動化數(shù)據(jù)分析以預測交付時間可以使研究人員從這項通常困難且耗時的任務(wù)中解脫出來。由于供應(yīng)鏈中的意外延誤，對產(chǎn)品交付日期做出假設(shè)可能是一個代價高昂的錯誤。人工智能可以通過智能傳感器和GPS數(shù)據(jù)來防止這些錯誤，這些數(shù)據(jù)將在整個分銷過程中跟蹤產(chǎn)品的位置。

此外，人工智能可以通過引導自動駕駛汽車來完全縮短配送過程。由于產(chǎn)品是通過陸路運輸?shù)模虼似髽I(yè)必須考慮法律限制和運輸延誤的可能性。這些可能的延誤包括交通擁堵、發(fā)動機問題和意外繞道。

法律還針對駕駛員的安全制定，要求他們每天開車的時間有限。人工智能可以創(chuàng)造最快的路線，與人力車輛相比，自主交通將能夠在道路上停留更長時間。

人工智能減輕供應(yīng)鏈中的風險

倉庫管理和供應(yīng)鏈采購只有在庫存管理良好的情況下才有效。如果供應(yīng)不能滿足需求，公司的時間和金錢就會白費。當供不應(yīng)求時，客戶的不滿是不可避免的。另一方面，如果供應(yīng)遠高于需求，關(guān)鍵資源可能會無緣無故地耗盡——尤其是當沒有機會出售積壓的庫存時。

人工智能通過提高透明度來減輕這些風險，同時其預測能力會影響決策。如前所述，人工智能可以預測即將到來的產(chǎn)品需求。因此，供應(yīng)鏈經(jīng)理將能夠提前確定準確的供應(yīng)量。

人工智能聊天機器人還將通過生成對一般查詢的響應(yīng)并將重要文件存儲在云中以保持記錄和滿足合規(guī)標準，從而保持供應(yīng)商和客戶之間的溝通渠道暢通。

企業(yè)應(yīng)利用人工智能的優(yōu)勢

隨著產(chǎn)品沿著供應(yīng)鏈向下移動，人工智能有可能以多種方式使企業(yè)受益，并且在部署后對測試和向?qū)W習機器提供數(shù)據(jù)的初始投資將是非常值得的。

考慮到谷歌和亞馬遜等科技巨頭正在其整個供應(yīng)鏈中實施人工智能這一事實，很明顯，人工智能將是公司在我們數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中跟上步伐的必要條件。

通過采用人工智能，企業(yè)的結(jié)構(gòu)將變得更好。通過自動化，團隊成員將不會被大量數(shù)據(jù)和繁瑣、重復的工作所淹沒。早期采用人工智能作為供應(yīng)鏈管理戰(zhàn)略也將利潤率提高了5%以上。與其忽視人工智能，現(xiàn)在是擁抱這一革命性技術(shù)的時候了。