AI智能总结
Contents 供应链景观 02执行摘要 01 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 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。 01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(Gen AI)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。 02供应链景观 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 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。 03 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。 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。 04现实生活中的商业用例 领先的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• 一家领先的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,确保更好的产品供应和客户满意度。2. 采用人工智能• 作为一家最大的食品订餐公司之一,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,以找到最高效的配送路线,从而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• 一家知名制药公司的供应链运营。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的成本节约。4. 用于高级的 AI • 一家北美新鲜农产品供应商通过采用AI驱动的方法实现了销售量的预测和透明化。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的转型。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的全面洞察。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领先的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 / 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。 05 为未来做好准备的企业保持领先地位的前进道路是 : 加强人类与人工智能的合作 : 投资 AI 技术: 确保有经验的供应链经理审查和验证 AI 建议。 采用 AI 驱动的工具进行实时监控、预测分析和自动化决策。 专注于持续改进 : 为未来趋势做好准备 : 根据反馈和性能数据定期更新 AI 模型和算法。 紧跟技术创新和行业发展 , 保持竞争优势 战略使用AI优化运营性能并在日益激烈的市场中确保卓越的客户体验。通过管理预测偏差的例子可以看出,AI可以有效解决特定的供应链挑战,展示了这项先进技術的实际益处。尽管存在限制,生成式AI增加了人类与技术合作的潜力,为各阶段(如采购、计划、制造和运输)开发稳健且高效的供应链铺平了道路。 06 07 Shankar Prabakar Hexaware 首席顾问Technologies Hexaware Technologies 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的供应链专业知识。在他的职业生涯中,他专注于推动消费品业务领域的转型。罗诺乔的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。他在职业生涯中的亮点包括担任多种领导角色,引领业务垂直领域/实践的增长和多元化,倡导具有影响力的商业策略,策划独特的服务和解决方案,推动重大变革,并培养充满活力、高能量的团队。 Shankar 拥有超过22年的商务咨询经验。他通过结合领域知识和技术创新,为制造业和供应链领域的客户提供推动数字化对话的服务。 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。 关于 Hexaware Hexaware 是一家全球性的科技和业务流程服务公司。我们的 30,000 多名 Hexawarian 员工每天怀着一个共同的目标醒来;通过优秀的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的数字化转型合作伙伴的愿景。我们也致力于保护地球,为我们的客户、员工、合作伙伴、投资者以及运营所在的社区构建更美好的未来。 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个国家的50个办公室支持下实现大规模和快速的数字化转型。 了解有关 Hexaware 的更多信息 , 请访问 www. hexaware. com 取得联系