當(dāng)今的供應(yīng)鏈比以往任何時候都更加互聯(lián)互通且復(fù)雜，公司經(jīng)常求助于AI來提高可見性、效率和韌性，但許多企業(yè)發(fā)現(xiàn)，它們的AI計劃并未達(dá)到高期望值，真正的問題并不總是技術(shù)本身，而是為這些系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

現(xiàn)代供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

供應(yīng)鏈產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自眾多系統(tǒng)、格式和合作伙伴。根據(jù)IBM的研究，大約80%的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)仍是非結(jié)構(gòu)化的，因此難以分析，這種碎片化的方法導(dǎo)致了重大的運營問題。庫存數(shù)據(jù)、運輸計劃和供應(yīng)商信息通常分開存儲，為需要實時洞察以有效應(yīng)對市場變化的決策者創(chuàng)造了盲點。

2022年麥肯錫的一份報告發(fā)現(xiàn)，擁有高級分析能力的公司通常比那些沒有有效數(shù)據(jù)管理的公司實現(xiàn)約7.5%的更高收入增長。盡管如此，許多供應(yīng)鏈團隊仍然嚴(yán)重依賴電子表格和手動數(shù)據(jù)核對，浪費了他們本可以用于戰(zhàn)略舉措的寶貴時間。傳統(tǒng)上，接納新供應(yīng)商或物流合作伙伴是一個費力的過程，由于復(fù)雜的數(shù)據(jù)要求和技術(shù)不兼容性，可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間，給業(yè)務(wù)帶來各種困難。

首公里數(shù)據(jù)問題

當(dāng)今供應(yīng)鏈面臨的最大障礙之一是所謂的“首公里數(shù)據(jù)問題”，這指的是數(shù)據(jù)首次進入企業(yè)時捕獲和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的困難。每次與外部合作伙伴(如發(fā)票、采購訂單、裝運文件或庫存更新等)的交互都會將數(shù)據(jù)引入公司。如果這一初始步驟容易出錯或效率低下，它將影響后續(xù)的每一個流程，并破壞整個供應(yīng)鏈的可靠性。

使這一挑戰(zhàn)更加復(fù)雜的是外部合作伙伴系統(tǒng)的多樣性，每個合作伙伴可能使用不同的軟件、文件格式和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，需要人工干預(yù)來標(biāo)準(zhǔn)化和集成。隨著供應(yīng)鏈在全球范圍內(nèi)的擴展，這些差異不斷增多，使得人工管理變得越來越困難和不可持續(xù)。

AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)自動化現(xiàn)實解決方案

許多企業(yè)已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)自動化解決方案來應(yīng)對這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，這些技術(shù)有助于簡化和標(biāo)準(zhǔn)化傳入的數(shù)據(jù)流，使整個過程更容易、更簡單、更順暢且錯誤更少。

從文檔中提取數(shù)據(jù)

AI增強的文檔處理現(xiàn)在能夠自動從傳統(tǒng)上具有挑戰(zhàn)性的文檔(如PDF、電子郵件和圖像)中提取關(guān)鍵信息。美國生產(chǎn)力與質(zhì)量中心(APQC)最近的一項研究發(fā)現(xiàn)，使用AI進行文檔處理的公司可以將手動數(shù)據(jù)輸入減少高達(dá)80%，顯著提高準(zhǔn)確性，自動化這些流程節(jié)省了大量時間，并降低了錯誤風(fēng)險，創(chuàng)造了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

賦能業(yè)務(wù)用戶

當(dāng)今的工具使供應(yīng)鏈專業(yè)人員能夠直接管理數(shù)據(jù)集成，而無需廣泛的IT參與，這種自助服務(wù)能力允許更快地接納新供應(yīng)商或物流合作伙伴，顯著縮短集成時間。根據(jù)Gartner的研究，實施這些自助服務(wù)解決方案的企業(yè)已將合作伙伴接納流程從數(shù)周縮短至僅數(shù)天。如今，業(yè)務(wù)和運營用戶都非常精通技術(shù)，并且越來越愿意在數(shù)據(jù)流中扮演更積極的角色。

主動識別錯誤

AI系統(tǒng)可以主動識別數(shù)據(jù)流中的異常、不一致和不準(zhǔn)確之處，防止它們升級為重大問題，這些AI模型不斷從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，變得越來越擅長早期發(fā)現(xiàn)潛在問題，從而防止中斷。

實時洞察與即時行動

傳統(tǒng)的批量數(shù)據(jù)處理方法(通常在夜間進行)正在被實時數(shù)據(jù)自動化所取代，這種轉(zhuǎn)變使供應(yīng)鏈能夠立即響應(yīng)數(shù)據(jù)變化或中斷。自動化實時響應(yīng)增強了敏捷性，減少了停機時間或低效，使運營保持順暢。

現(xiàn)實應(yīng)用與成果

各行各業(yè)的公司都獲得了切實的好處：

• 一家全球制造商顯著縮短了發(fā)票處理時間，從數(shù)天縮短至幾分鐘，同時提高了數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，這允許進行更復(fù)雜的分析并加快決策速度。
• 一家零售分銷商大幅縮短了供應(yīng)商接納時間，使其能夠在最近的中斷期間迅速擴展供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)，增強了整體敏捷性和市場競爭力。
• 一家物流提供商提高了數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和及時性，從而改善了交付計劃的預(yù)測能力，減少了客戶服務(wù)投訴，并增強了可靠性。

邁向改進的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)管理

對改進供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)管理感興趣的公司應(yīng)考慮以下實際步驟：

• 確定外部數(shù)據(jù)交換中導(dǎo)致延遲或不準(zhǔn)確的關(guān)鍵痛點。
• 為團隊配備用戶友好的自助服務(wù)工具，以直接管理數(shù)據(jù)集成。
• 從能夠立即帶來改進并清晰展示自動化價值的小型、特定流程開始。
• 規(guī)劃能夠有效擴展的解決方案，支持增長而無需按比例增加成本或復(fù)雜性。

更好的數(shù)據(jù)意味著更好的AI成果

通過AI驅(qū)動的自動化解決基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，使企業(yè)能夠充分發(fā)揮AI的潛力，了解數(shù)據(jù)質(zhì)量與AI成功之間這種關(guān)鍵關(guān)系的公司將更能應(yīng)對全球供應(yīng)鏈的不確定性和復(fù)雜性。

最終，深思熟慮地投資于AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)自動化的企業(yè)將在日益復(fù)雜和競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中提升其響應(yīng)能力、提高運營效率并增強韌性。