核心观点与关键数据
- 生成式 AI 对供应链的变革作用：64% 的供应链高管认为生成式 AI 正全方位革新工作流程，60% 的运营和自动化高管预计到 2025 年 AI 助手将接管大部分常规和事务性工作，且未来两年内数字助理的决策量将增加 21%。
- 生成式 AI 与云计算的结合：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，从而变革供应链战略，从事后被动应对转变为事前主动调整。
- 领先采纳生成式 AI 的组织回报：相较于同行竞争者，领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织年净利润高出 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。
- 生成式 AI 在产品设计中的应用：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。
- 生成式 AI 赋能互连设备：77% 的高管预计到 2026 年，生成式 AI 将赋能互连设备，帮助其做出自主决策。76% 的高管表示，计划在未来两年内使用生成式 AI，推动互连设备产生差异化成果。
研究结论
- AI 助手的角色转变：AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而是向全职员工转型，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，并推动供应链的每个环节从规划、采购、生产到分销进行变革。
- 加速供应链智能化进程：生成式 AI 正在加速企业在高影响领域的自动化进程，73% 的高管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。
- 利用云技术进行创新：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。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。
- 生成式 AI 驱动的数字双胞胎：企业能够通过生成式 AI 驱动的虚拟模型，模拟未来事件对供应链运作的影响，提前规划，从而提高供应链的抗风险能力和灵活性，并深入理解供应链的各个环节，并预测和应对潜在的中断。
行动指南
- 制定计划：确定目标收益，明确需要改进的生产力 KPI，定义“成功”的标准，明确员工体验愿景，进行投资，提升整个供应链的效率和用户体验。
- 优先级排序：为生成式 AI 输入有助于支持供应链生产力的数据，制定全方位的数据计划，通过员工技能和工具培训来加快决策速度，确定利用生成式 AI 提升生产力的关键环节。
- 执行行动：信任数据，避免让员工对系统生成的工作流程结果进行干预，定期评估，不断调整，以适应环境变化，选择灵活的技术架构，持续监控进展，展示投资回报率 (ROI)，确保资金持续投入。
