利用人工智能提升供应链韧性

核心观点与关键数据

• 代理人工智能（AI）作为供应链加速器：高管将代理AI视为企业加速器，能以超人类速度加速供应链自动化，提高流程效率并提升增长。70%的高管预计到2026年员工将能更深入进行数据分析，62%的供应链领导者认为嵌入AI代理可加快行动速度。
• AI赋能供应链价值提升：AI自动化发展迅速，过程效率显著提升。投入更高AI投资的企业收入增长比同行高出61%。76%的CSCOs认为AI代理能比人类更快执行重复性任务，提升整体流程效率。
• AI在供应链中的应用阶段：从基于规则的RPA和AI助手，到生成式AI工作流程，最终发展为自主运行的代理AI。53%的供应链高管通过自给自足的AI代理实现智能工作流自主自动化。

研究结论与发现

• AI助手的作用：AI助手通过集成工作流程提供实时个性化响应，增强员工能力，并从运营数据中揭示关键洞见。70%的CSCOs认为通用AI增强了对客户的响应和沟通能力，55%的组织认为AI能可靠验证和汇总信息。
• AI助手收益最高的领域：运营绩效（67%）和运营中断的可预测性与应对能力（60%）是AI投资回报最高的领域。领先组织通过AI更频繁地提高供应链管理效率（高出68%）和实时发现瓶颈（高出61%）。
• 代理AI操作模型：首次实现全面智能代理AI运营模型，通过整合ERP数据、生态系统合作伙伴数据和外部数据（天气、市场、地缘政治等），实现自主决策和行动。该模型能预测需求与供应、优化采购与库存、智能生产与物流，并自动化客户服务。
• 代理AI操作模型能力：积极应对中断，更准确预测，提供更广泛生态可见性。74%的领导者认为通用AI能提升生态系统内的可见性、洞察力和决策。自主代理能执行核心任务如动态采购、重新路由货物、与供应商协商等。

行动指南

• 部署AI代理：在整个供应链工作流程中实施AI代理任务，特别是全球合作伙伴的工作流程，优化现有流程并扩展沟通。
• 数据利用：利用ERP平台生成的行业特定数据，探索假设性情景，授权代理自主协调行动，并衡量代理避免干扰的价值。
• 监控与评估：为AI代理建立KPIs并指派人员监控表现，设定优化目标并持续评估是否满足业务目标。
• 团队组建与实施：组建多元化团队（数据科学家、供应链专家等）设计和实施代理AI操作模型，从小规模开始并快速扩展。
• 评估与规划：评估当前运营情况，识别AI价值点、数据挑战和再培训需求，明确企业影响目标并制定测量方法。
• 关键属性与伦理：关注自主性、粒度、韧性、智能界面、透明度和协作，将伦理融入AI运营模式，支持公平、透明和负责任的供应链实践。
• 开发智能代理AI操作模式：认真考虑为供应链开发智能代理AI操作模式，以加速创新、推动行动并减轻干扰。