智能供应链：洞察变革，驱动增长

洞察变革，驱动增长 摘要 生成式AI能够防范供应链中断，并驱动业务增长。 生成式AI给供应链带来重大变革。64%的供应链高管认为生成式AI正全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60%的运营和自动化高管表示，到2025年，AI助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式AI将在未来两年内将数字助理的决策量增加21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76%的供应链和运营高管认为，生成式AI将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 引言 智能敏捷供应链释放无限潜力 假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使您调整今天的供应链战略？ 供应链的稳定性始终难以把握。商业环境中的各种潜在风险让我们很难预测未来的变化。面对不确定的环境，供应链高管往往要采取“围城心态”，迅速调整策略，从计划B转向计划C、D甚至E，以减少损失。 生成式AI与云计算的强大结合，能够让这一设想成为现实。通过结合机器学习、自动化和高级数据分析，组织能够在混合云环境下精准预测需求变化和采购延误等各类情况。凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从事后被动应对转变为事前主动调整。 但是，如果你能把精力投入到推动业务增长，而不是应对危机呢？如果你能够精准预测未来，从而获得竞争优势呢？ 领先采纳生成式AI和数据创新的组织，特别是将AI能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。 报告显示其年收入增长率高于同行竞争者。 报告显示其年净利润高于同行竞争者。 调研报告显示，高管们致力于打造“智能供应链”系统，该系统高度灵活、适应性强、反应迅速，能够保障品牌声誉、客户满意度以及盈利能力。 这是供应链高管面临的一个重大挑战，他们深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题，以应对未来多变的环境。 目前，领先采纳生成式AI和数据创新的组织，特别是将AI能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。报告显示，相较于同行竞争者，这些组织的年净利润高出72%，年收入增长率高出17%。所有受访的供应链高管都认为，AI驱动的运营将在未来三年内推动收入增长翻倍或更多。1 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升客户认知度。报告每一部分的最后都提供了一个切实可行的行动指南。详细说明如何制定计划、设定优先级并落实执行，确保每一个行动都能达到预期效果。 本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而采取的具体措施。第一部分，强调了AI助手的角色，AI助手不再仅仅是聊天机器人，而是向全职员工转型。第二部分，分析了如何加速供应链智能化，以便企业能以前所未有的速度和效率，利用实时数据。第三部分，探讨了生成式AI驱动的数字双胞胎（虚拟模 生成式AI如何解决这些长期困扰供应链的问题？为此，IBM IBV与牛津经济学院携手合 作， 对 全 球2,000多 位 的 首 席 供 应 链 官(CSCO)、运营高管和自动化专家开展了一项调研，其所在的组织正在积极推进AI自动化技术。 根据这些数据，72%的高绩效CEO在IBM商业 价 值 研 究 院(IBM IBV)发 布 的2024年CEO研究报告中指出，企业的竞争优势取决于是否拥有最先进的生成式AI。然而，追求短期目标使其难以集中精力进行长期发展。全球CEO普遍认为，过度关注短期业绩是阻碍创新的最大障碍――66%的受访者表示，他们的组织正在从长期目标中重新分配资源以便实现短期目标。2 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的灵活性和韧性，以应对未来多变的环境。 第一部分 借力决策，决胜未来 员工与AI助手合作，可以创造比各自独立工作时更多的商业价值。 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大，许多机会常常错失。 例如，AI助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素，如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI预测模型可以预测出未来形式。AI助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 生成式AI驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI助手能够实时分析海量数据，快速提取重要洞察，为供应链团队提供重要的决策依据。此外，凭借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解信息来源。 60%的高管表示，到2025年，AI助手将接管大部分常规和事务性工作。390%的高管表示，到2026年，其组织将把智能自动化和AI助手整合进供应链工作流程。4 的高管表示，到2026年，其组织将把智能自动化和AI助手整合进供应链工作流程。 借助生成式AI助手，员工能够在供应链平台上实时获得可靠数据，无需手动搜索多个系统，从而快速应对变化，精确调整策略。例如，员工无需依赖采购系统来修改订单交货日期，而是直接要求AI助手进行调整。 这不仅仅是描述物料如何从一处运输到另一处。还包括衡量每个商业决策带来的供应链成本，并确保从一开始就充分考虑这些成本。产品开发策略除了关注新SKU的销售额外，还应考虑总拥有成本，预测交付新产品的费用，并考虑滞销产品带来的损失。 利用AI助手，首席供应链官能够高效整合信息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应链的各项动态能够在战略层面得到及时反映和调整。决策执行后，AI助手能加速决策反馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市场变化。 但这仅仅是基础应用。借助AI助手，供应链团队正在建立一种全新的人机互动模式，这种模式将影响供应链的每个环节，从规划、采购、生产到分销。事实上，64%的首席供应链官认为，生成式AI正全方位革新工作流程。首席供应链官和自动化高管们表示，生成式AI将在未来两年内将数字助理的决策量增加21%。 此外，还应考虑可持续性因素。随着消费者和监管者对环境影响报告的要求日益严格，供应链高管需要能够追踪从生产到交付的每一个环节的可持续性指标，并且致力于设计更加环保的产品生命周期。在这一领域，生成式AI能够提供帮助。76%的供应链和运营高管认为，生成式AI将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 借助生成式AI助手，员工能够快速应对变化，精确调整策略。 案例研究 利用供应链AI助手，打造智能化供应链 该系统利用IBM的AI技术，能够实现自然语言查询和响应，加速决策流程，并提供切实可行、多种多样的解决方案。用户可以使用自然语言进行提问，了解关于零件短缺、订单影响及需要权衡的问题。截至目前，IBM已经节省了3.88亿美元的成本，包括降低库存成本、优化运输成本、加速决策流程以及节省时间（从天到小时到分钟甚至秒）。 IBM的供应链团队遍布40个国家/地区，负责170多个国家/地区的数十万客户的交付和服务呼叫任务。IBM与全球多层级供应商通力合作，能够满足客户定制化需求。过去，IBM的供应链使用传统系统，分散在不同组织部门中。因此，信息系统缺乏整合，数据流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部分工作，这阻碍了团队协作，影响了实时数据的共享。 早在十多年前，IBM的供应链管理团队就提出了一个雄心勃勃的转型计划，即建立一个认知型的智能化供应链。该计划的目标是打造一个灵活的供应链，充分利用数据和AI来降低成本，超越客户预期，严格剔除或自动化无增值工作，并大幅提升供应链团队的工作体验。5 从宏观角度上，IBM供应链数字化转型的核心是优化感知与响应能力。该目标需要提升数据民主化，即结合认知控制塔、认知顾问、需求供应规划及风险韧性解决方案，实现自动化和决策增强。目前，认知控制塔已升级为增强型生成式AI智能层，配备供应链数字助手。 第二部分 加速供应链智能化进程 如果数据能与人对话，它会说些什么？供应链团队即将揭晓答案。 供应链管理充满未知和挑战，其受到地缘政治冲突、气候灾难以及日益复杂的环境等多方面影响。因此，供应链高管的应变能力至关重要。高管们利用生成式AI提高供应链的灵活性和适应性，确保其能够应对未来挑战。 事实上，受访高管们认为，在供应链中应用生成式AI，最显著的三大好处是提升运营绩效、增强企业敏捷和获得战略优势。73%的高管表示，生成式AI正在加速他们在高影响领域的自动化进程。 利用云技术进行创新，打造未来可持续型供应链 关键是提升整个生态系统的响应速度。让生成式AI助手直接与供应链系统的智能层（即认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进行互动，内部与外部团队能够更加高效地共享信息，实现协作。 结合生成式AI与云技术，能够促使实现自主自动化（请参见“观点：利用云技术进行创新，打造未来可持续型供应链”）。 通过结合云计算与生成式AI，企业能够加速供应链创新，提升业务成果，实现前所未有的突破。 生成式AI助手不仅能够自动化工作流程，还能自动化工作流程的创新和重塑。AI助手通过分析供应链指标和交易记录，不仅能够提出改进建议，还能根据分析，自动调整工作流程，实现优化和创新。 在云端部署生成式AI，企业可以高效训练并大规模部署模型，同时节省高昂的硬件和基础架构成本。多个团队能够协作开发生成式AI模型，将模型在不同的云环境中流畅迁移，无缝对接其他云服务和应用。 AI助手能够持续将智能层的洞察和建议传达给供应链团队的相关人员。尽管企业资源规划(ERP)系统仍然是核心交易引擎和记录系统，但供应链团队无需再直接与其进行交互。该原则同样适用于其他各类专业供应链应用，从采购、仓库管理到运输物流等。这种方法帮助员工能够更深入地分析每个环节，从而实现每个步骤的实时优化和调整。 当然，成本也是一个不可忽视的考虑因素。云基础架构采用按需付费模式，减轻了资本支出压力，使企业能够专注创新，无需因投资新技术承担财务负担。得当运用这一技术组合，能够提升效率、降低成本，并增强企业的应变能力。以下是您的供应链能够通过云技术和生成式AI创新受益的几种方式： 这既简化了工作流程，还提高效率、节省成本，且担负环保职责。事实上，63%的供应链和运营高管表示，可持续性和循环经济至关重要，将其纳入决策考虑是他们投资自动化的关键原因。 –预测未来需求。调整库存水平，避免缺货或过度存货，进而改善现金流，减少财务压力。–优化配送路线。减少燃料消耗，降低排放，实现灵活配送，并提高交货效率。–管理供应链风险。预测供应链中潜在的中断因素，提前采取预防性措施，增强供应链的韧性。–提升供应链可见性。帮助企业及时发现瓶颈问题，并提出改进措施，从而避免中断，提高运营效率和灵活性。 案例研究 利用AWS供应链解决方案实现全面可视化 供应链是一个复杂互连的庞大系统。参与者众多、系统分散，且数据共享不畅，使得难以准确预测需求、跟踪库存并协调供应。由于数据碎片化，供应链高管难以捕捉市场波动，精确预测未来需求，从而合理安排库存。 借助云技术，AWS供应链业务应用有效应对了这些挑战。将不同信息来源的数据整合成一个统一的供应链数据湖，有助于实现全链路可视化、进行准确预测、优化库存及增强供应链韧性。6以下是采用这种云解决方案所带来的几项主要业务优势： 解决数据碎片化问题 供应链数据湖能够将分散的数据整合为一个灵活、可扩展的标准数据模型，从而将供应链信息汇总成一个统一的数据资产。通过结合生成式AI的数据接入代理，企业能够自动将各种原始格式的数据转换为数据湖中的标准模型。客户能够轻松提取并上传原始数据，代理利用大型语言模型，通过引导式模块化用户界面，进行自动化的数据映射。 案例研究（续） 优化可持续性合规流程 提升供应链可见性 增强预测准确性 改善供应商的可见性和协同效率 借助云技术的可持续性功能，组织能够安全、高效地从供应商网络获取所需的文件和数据。您可以向供应商请求、收集并导出各类文件，如产品生命周期评估、安全证书，以及供应链中涉及的有害物质报告。亚马逊全球贸易与产品合规(GTPC)团队利用AWS的可持续性功能，优化了合规数据管理流程，