从中断到解决方案 ： 供应链异常管理中的 Gen AI 优势

白皮书June2024 从中断到解决方案：供应链异常管理中的GenAI优势 Contents 执行摘要01 供应链景观02 03集成生成AI的关键应用供应链异常管理 •实时监控和检测 •预测性分析 •Aglet的敏捷响应 •模拟和情景分析 •自动化决策 •Human-AI协作 •持续改进 现实生活中的商业用例04 05为未来做好准备 06Conclusion 供应链异常管理 要 01执行摘 管理供应链异常在客户期望不断提高、技术进步、全球中断和严格的监管要求时代变得更为关键。生成式AI具有变革性的潜力，能够增强供应链韧性、提高客户满意度并保持竞争优势。通过整合智能代理、软件机器人、仿真技术和自动化决策，公司可以显著加强供应链异常的管理，从而实现更加高效和韧性的运营。 02供应链景观 这份白皮书探讨了生成式AI在供应链异常管理中的关键应用，并通过一个实例展示了其实际益处。此外，它还强调了未来准备就绪的企业如何利用生成式AI（GenAI）来解锁新的效率水平并提升客户满意度。 在当今动态且复杂的商业环境中，管理供应链异常比以往任何时候都更加关键。生产延迟、库存短缺和需求波动等异常情况可能会扰乱运营并影响客户满意度。 根据麦肯锡的报告1,92%的公司在过去一年经历了供应链中断，其中68 %的公司报告称这些中断比往年更加频繁且严重。不断上升的客户期望、技术进步、全球性中断以及严格的监管要求necessitate一种robust的异常管理策略，能够预先预防中断并保持运营连续性。 参考文献 1•https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/risk-restability-and-rebalancing-in-global-value-chains 集成生成AI在供应链异常管理中的关键应用 03 实时监控和检测 生成式AI可以部署智能代理以连续监控供应链数据流。这些代理能够检测异常和与预测不符的情况，例如库存不足或生产延误，从而实现对潜在中断的主动管理。 预测性分析 AI算法分析历史数据以预测潜在异常情况的发生。通过识别模式和趋势，AI有助于预测需求波动、生产延误和库存短缺，从而使公司能够事先采取措施减轻风险。 Aglet的敏捷响应 智能代理（或移动代理）可以部署到供应链节点以应对检测到的异常。这些智能代理收集和分析数据，并作出实时决策，从而促进对中断的迅速响应。 模拟和情景分析 生成式AI可以创建仿真模型以评估各种供应链异常的影响。通过评估不同的应对策略，公司可以确定最有效的行动来最小化中断并优化性能。 例如，让我们来看看如何管理预测偏差。智能代理监控供应链数据中的预测偏差。当偏差超过预定义阈值（例如，±5%）时，代理会发起行动。随后，会部署Aglets到相关的供应链节点以收集数据、分析情况并模拟多种场景。 这些模拟考虑了需求变化、生产容量、交货时间和库存水平。基于评估的情景，系统生成推荐行动，如重新分配库存、调整生产订单或取消采购订单。这种主动的方法最大限度地减少了预测误差对供应链绩效的影响。 自动化决策 基于人工智能的自动化决策过程分析模拟结果，并推荐最优行动方案。这些决策考虑因素包括成本、风险、交货时间以及资源可用性，确保做出知情且高效的响应。 Human-AI协作 一人参与循环的方法确保AI推荐被供应链管理人员审核。这种协作将AI的优势与人类专长相结合，增强决策的准确性和情境相关性。 持续改进 生成式AI系统不断从反馈和性能数据中学习并适应，这一迭代过程改进了模拟模型和决策算法，使供应链保持灵活并能应对不断变化的条件。 现实生活中✁商业用例 04 领先✁公司正在采用生成式AI来彻底改变其供应链异常管理： 使用AI平台监控和管理库存 •一家领先✁零售商通过利用人工智能更准确地平滑和预测需求。这有助于减少库存过剩和缺货情况，确保更好✁产品供应和客户满意度。2. 采用人工智能 •作为一家最大✁食品订餐公司之一，优化其配送路线并管理供应链。该公司监控和分析交通模式、天气状况以及包裹重量，以找到最高效✁配送路线， 从而实现更快✁配送速度、降低汽油成本和等待时间，并提高客户满意度。3. 利用AI算法来增强 •一家知名制药公司✁供应链运营。通过提高需求预测准确性并优化库存管理，该公司提升了供应链效率并实现了显著✁成本节约。4. 用于高级✁AI •一家北美新鲜农产品供应商通过采用AI驱动✁方法实现了销售量✁预测和透明化。这种方法帮助公司减少了中断和浪费，并促进了按订单生产模式✁转型。5. 利用AI解决方案来感知近期需求 •一家咖啡零售连锁企业准确地获得了库存周转✁全面洞察。该解决方案帮助该公司消除库存积压并加速运营效率。6. 参考文献 •2领先✁电子产品制造商富士康正将其生产线融入人工智能技术。 •3https://www.retailtechnologyreview.com/articles/2023/08/04/harnessing -ai-for-retail-供应链优化/ •4https://www.linkedin.com/pulse/ai-based-supply-chain-optimization-cut-costs-pharmdr-andr%C3%A9e-bates/ •5https://throughput.world/blog/ai-in-the-food-industry/ •6https://throughput.world/blog/ai-in-the-food-industry/ 05 为未来做好准备生成式AI有潜力通过提高预测准确性、响应敏捷性和决策能力来革新供应链 异常管理。然而，成功✁实施将取决于有意识地将这些技术整合到现有工作流程中，并确保它们与组织目标和伦理标准相一致。 为未来做好准备✁企业保持领先地位✁前进道路是： 投资AI技术 ： 采用AI驱动✁工具进行实时监控、预测分析和自动化决策。 加强人类与人工智能✁合作： 确保有经验✁供应链经理审查和验证AI建议 。 专注于持续改进： 根据反馈和性能数据定期更新AI模型和算法。 为未来趋势做好准备： 紧跟技术创新和行业发展，保持竞争优势 管理预测偏差✁例子可以看出，AI可以有效解决特定✁供应链挑战，展示了这项先进技術✁实际益处。尽管存在限制，生成式AI增加了人类与技术合作 ✁潜力，为各阶段（如采购、计划、制造和运输）开发稳健且高效✁供应链铺平了道路。 Conclusion战略使用AI优化运营性能并在日益激烈✁市场中确保卓越✁客户体验。通过 06 ShankarPrabakar Hexaware首席顾问 Technologies Shankar拥有超过22年✁商务咨询经验。他通过结合领域知识和技术创新，为制造业和供应链领域✁客户提供推动数字化对话✁服务。 Shankar成功领导了多项举措，以简化业务流程、降低成本并提升整体供应链绩效。 RonojoyGuha HexawareTechnologies副总裁兼零售和消费者实践全球主管 罗诺乔是一位高级领导者，能够无缝地结合信息技术服务、商业和技术咨询以及深入✁供应链专业知识。在他✁职业生涯中，他专注于推动消费品业务领域✁转型。罗诺乔✁转型努力以实现业务目标为核心，并围绕整个价值链进行数字化转型，从提升客户体验到优化供应链运营。他在职业生涯中✁亮点包括担任多种领导角色，引领业务垂直领域/实践 ✁增长和多元化，倡导具有影响力✁商业策略，策划独特✁服务和解决方案，推动重大变革，并培养充满活力、高能量✁团队。 为未来做好准备 07 关于Hexaware Hexaware是一家全球性✁科技和业务流程服务公司。我们✁30,000多名Hexawarian员工每天怀着一个共同✁目标醒来；通过优秀✁人才和科技创造微笑。随着这一目标逐渐实现，我们正稳步迈向成为全球最受喜爱✁数字化转型合作伙伴✁愿景。我们也致力于保护地球，为我们✁客户、员工、合作伙伴、投资者以及运营所在✁社区构建更美好✁未来。 在全球范围内，我们通过与企业合作构建、转型、运行和优化其技术及业务流程，使他们能够在19个国家✁50个办公室支持下实现大规模和快速✁数字化转型。 了解有关Hexaware✁更多信息，请访问www.hexaware.com 取得联系