从中断到解决方案 ： 供应链异常管理中的 Gen AI 优势

执行摘要

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，并通过实例展示了其实际益处。在当今动态且复杂的商业环境中，管理供应链异常至关重要，生成式AI具有变革性潜力，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管理，实现高效和韧性的运营。

供应链景观

根据麦肯锡报告，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。

集成生成 AI 在供应链异常管理中的关键应用

1. 实时监控和检测：生成式AI部署智能代理连续监控供应链数据流，检测异常和与预测不符的情况，实现对潜在中断的主动管理。
2. 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，如需求波动、生产延误和库存短缺，使公司能够事先采取措施减轻风险。
3. Aglet 的敏捷响应：智能代理（或移动代理）部署到供应链节点以应对检测到的异常，收集和分析数据，并作出实时决策，促进对中断的迅速响应。
4. 模拟和情景分析：生成式AI创建仿真模型以评估各种供应链异常的影响，评估不同的应对策略，确定最有效的行动来最小化中断并优化性能。
5. 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，推荐最优行动方案，考虑成本、风险、交货时间以及资源可用性。
6. 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，结合AI的优势与人类专长，增强决策的准确性和情境相关性。
7. 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，改进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。

现实生活中的商业用例

1. 使用 AI 平台监控和管理库存：一家领先的零售商通过利用人工智能更准确地平滑和预测需求，减少库存过剩和缺货情况，确保更好的产品供应和客户满意度。
2. 采用人工智能优化配送路线：一家最大的食品订餐公司监控和分析交通模式、天气状况以及包裹重量，找到最高效的配送路线，实现更快的配送速度、降低汽油成本和等待时间，并提高客户满意度。
3. 利用 AI 算法来增强供应链运营：一家知名制药公司通过提高需求预测准确性并优化库存管理，提升了供应链效率并实现了显著的成本节约。
4. 用于高级的 AI 驱动方法：一家北美新鲜农产品供应商通过采用AI驱动的方法实现销售量的预测和透明化，减少中断和浪费，并促进按订单生产模式的转型。
5. 用于感知近期需求：一家咖啡零售连锁企业准确地获得了库存周转的全面洞察，消除库存积压并加速运营效率。
6. 领先的电子产品制造商富士康：将其生产线融入人工智能技术。

为未来做好准备的企业保持领先地位的前进道路是

1. 加强人类与人工智能的合作：确保有经验的供应链经理审查和验证 AI 建议。
2. 投资 AI 技术：采用 AI 驱动的工具进行实时监控、预测分析和自动化决策。
3. 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。
4. 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。

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。成功的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。