在一個充滿波動性和前所未有的挑戰(zhàn)的時代，供應(yīng)鏈正面臨著來自各方的巨大壓力。

預(yù)見并緩解干擾的能力已成為企業(yè)成功的決定性因素。

“供應(yīng)鏈比以往任何時候都更加關(guān)鍵，但也更加脆弱，”Qlik公司EMEA地區(qū)現(xiàn)場CTO馬丁·湯姆斯強調(diào)，“從原材料短缺到地緣政治不穩(wěn)定，從消費者需求的不斷變化到自然災(zāi)害，任何干擾都可能破壞運營并損害信任。”

然而，在這些挑戰(zhàn)之中，也蘊含著通過先進技術(shù)徹底改變供應(yīng)鏈管理的重大機遇，馬丁解釋道：“解決方案在于利用AI和預(yù)測分析來更智能地管理供應(yīng)鏈變化并緩解干擾?！?/p>

供應(yīng)鏈日益復(fù)雜

如今的供應(yīng)鏈已演變成跨越多個大陸、涉及眾多利益相關(guān)者和接觸點的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，這使得傳統(tǒng)的管理方法越來越力不從心。

“如今的供應(yīng)鏈日益復(fù)雜，難以管理?！瘪R丁指出。

這種復(fù)雜性在干擾發(fā)生時，會迅速在運營中引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成脆弱性。

馬丁聲稱，應(yīng)對這一問題的答案正以高級AI應(yīng)用的形式出現(xiàn)。

“AI正變得至關(guān)重要，它能夠?qū)崟r獲取整個供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)，并在風(fēng)險升級之前就識別出來，”他繼續(xù)說道，“例如，機器學(xué)習(xí)算法可以標(biāo)記出早期預(yù)警信號，如原材料短缺或港口擁堵，并給公司一個在瓶頸出現(xiàn)之前進行干預(yù)的機會?！?/p>

超越反應(yīng)：預(yù)測革命

真正區(qū)分下一代供應(yīng)鏈管理的是從被動應(yīng)對到主動預(yù)防的轉(zhuǎn)變。

這一轉(zhuǎn)變正由預(yù)測能力所驅(qū)動，它使組織能夠預(yù)測挑戰(zhàn)，并在其顯現(xiàn)之前就采取行動。

“AI還允許公司模擬場景、預(yù)測潛在風(fēng)險，并預(yù)先設(shè)計應(yīng)對策略，”馬丁說。

“預(yù)測分析使公司不僅僅是對干擾做出反應(yīng)。通過分析歷史和實時數(shù)據(jù)，有可能預(yù)測未來的需求模式并優(yōu)化運營?！?/p>

這種預(yù)測能力不僅限于已知的挑戰(zhàn)，還延伸至新興威脅。

馬丁補充道：“更進一步，預(yù)測性AI可以幫助應(yīng)對全新挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)隨著氣候影響的日益不可預(yù)測或如我們在新冠疫情大流行中所見而出現(xiàn)?！?/p>

現(xiàn)實世界的成功案例

AI和預(yù)測分析的變革性影響已經(jīng)在采用這些技術(shù)的企業(yè)中顯現(xiàn)出來。

馬丁以賓仕(Penske)為例進行強調(diào)：“賓仕是物流和供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，它是數(shù)據(jù)分析如何支持供應(yīng)鏈管理的一個絕佳例子。

“賓仕面臨著整合來自不同來源的數(shù)據(jù)——車隊管理系統(tǒng)、物流平臺和客戶需求數(shù)據(jù)——以改善決策的挑戰(zhàn)。通過Qlik的分析平臺，賓仕已將所有數(shù)據(jù)整合到一個單一的、可操作的視圖中?！?/p>

結(jié)果十分顯著：“AI驅(qū)動的預(yù)測分析幫助賓仕在問題發(fā)生之前就預(yù)見到了它們，無論是標(biāo)記出需要維護的車輛、預(yù)測交付延遲還是為需求激增做準(zhǔn)備。這些見解使賓仕能夠優(yōu)化路線、降低運營成本并改善交付時間——這有助于企業(yè)變得更加有韌性，并讓客戶滿意?！?/p>

另一個成功案例來自食品行業(yè)，即惠特沃斯(Whitworth's)，它是英國一家主要的干果和堅果供應(yīng)商，一直使用數(shù)據(jù)分析來管理其供應(yīng)鏈并緩解風(fēng)險。

馬丁繼續(xù)說道：“實時見解幫助惠特沃斯主動應(yīng)對干擾，在高峰期匯集庫存以滿足需求，并決定最有效的生產(chǎn)地點?！?/p>

戰(zhàn)略必要性

在供應(yīng)鏈管理中采用AI和預(yù)測分析正迅速從競爭優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)楦偁幈匦琛?/p>

“能夠理解和應(yīng)對影響供應(yīng)鏈的事件已不再是一種奢侈;它已成為一項業(yè)務(wù)要務(wù)，”馬丁強調(diào)，“現(xiàn)在擁抱AI和預(yù)測分析的公司將更好地應(yīng)對未來的風(fēng)暴——有些是字面意義上的——而那些依賴過時、被動方法的公司則面臨被甩在后面的風(fēng)險。”

顯然，供應(yīng)鏈管理的未來必須聚焦于預(yù)見而非應(yīng)對干擾。

對于開始邁向AI增強型供應(yīng)鏈管理的企業(yè)，馬丁提供了一些實用建議：“從小處著手，但要有大視野。確定供應(yīng)鏈中的一個關(guān)鍵痛點，在那里預(yù)測性見解可以產(chǎn)生實質(zhì)性差異。從那里開始建設(shè)，確保你的團隊擁有充分利用這些能力所需的工具和培訓(xùn)?！?/p>