AI 赋能供应链韧性

IBM如何提供帮助一个多世纪以来，IBM一直致力于提供专业知识来帮助组织赢得市场。企业可以利用IBM深厚的行业、职能和技术专业能力，丰富的企业级技术解决方案以及基于科学的研究创新来释放AI、分析和数据的潜能。如需了解关于IBM Consulting提供的AI服务的更多信息，请访问ibm.com/services/artificial-intelligenceAccelalpha如何提供帮助Accelalpha专注于实施、集成与管理Oracle云应用，致力于通过优化供应链、物流管理、采购流程和客户购买体验，帮助企业解决各类运营挑战。我们还提供变革管理服务，简化诸如订单处理、采购支付、财务合并等业务流程。如需了解更多信息，请访问：accelalpha.com。AI赋能供应链韧性 AI赋能供应链韧性AI赋能供应链，智创价值新高。在供应链运营中AI投入较高的组织，营收增速可比同行高出61%。摘要AI智能体正为供应链自动化注入强劲动力，其处理效率之迅捷已超越人力所及，将业务发展推向全新高度。 AI智能体崛起，商业决策跃升。62%的供应链管理者认为，AI代理嵌入工作流程可提速决策、优化建议、畅通沟通。 流程效率革命，AI重塑效能。76%的首席供应链官指出，AI代理将以人类无法企及的速度执行高价值重复任务，全面突破效率边界。 自动化浪潮已至，未来已来。70%的高管表示，到2026年，AI代理将接管采购与寻源流程，员工得以聚焦深度分析，实现实时优化。 3 AI赋能供应链韧性引言AI预见力与敏捷性―― 供 应 链 韧 性 的乘数效应2025年供应链高管最担忧什么？根据我们的最新调研，地缘政治风险（61%）与全球贸易摩擦（58%）高居榜首。他们对供应链持续冲击的忧虑不无道理。2025年初的系列事件已然印证，全球经济与贸易动荡的隐忧绝非空穴来风。但若能以精准预测与弹性应对未雨绸缪，不仅可化解危机，更能铸就竞争优势，又将如何？化不确定性为商业胜势深度融合云端AI解决方案与ERP平台，供应链高管能够以更高的效率，将不确定性转变为清晰的行动方案。新一代AI智能体技术帮助组织采取更加主动的运营策略，在降本增效的同时，以超凡敏捷性创造卓越绩效。抢先应用AI智能体的组织，不仅能应对供应链冲击，还能将供应链重塑为增长引擎，铸就差异化创新优势。 AI赋能供应链韧性AI赋能供应链，解锁商业新价值为探究AI如何重塑供应链运营，IBM商业价值研究院（IBM IBV）与牛津经济学院携手合作，对全球300多位正在推进AI自动化转型的首席供应链官（CSCO）和首席运营官（COO）展开了一项深度调研。本报告详细说明了组织如何在AI技术的推动下，逐步提升其供应链能力。起初从AI流程自动化和机器学习着手，进而发展到由助手提供的生成式AI工作流，最后演化为完全自主并能实时适应真实世界事件的AI智能体供应链。 观点从AI助手到AI智能体:从被动响应到自主决策的AI进化之路AI的应用历程从规则驱动的系统开始，机器人流程自动化（RPA）帮助处理重复性任务，而AI助手则用来回应用户查询。尽管AI助手已在客户服务、编程辅助和内容生成等商业场景中展现出显著的生产力提升效果，但其基于被动响应的交互范式，始终难以突破工作流自动化与自主决策的能力边界。AI智能体打破了这些局限，能够主动且自主地执行复杂的多步骤流程。其核心在于大型语言模型和针对特定任务优化的小型语言模型。在供应链领域，小型语言模型可专门应用于集成规划、全球贸易管理、供应商合同谈判或动态物流等场景。AI智能体结合自主性与执行力，能够重塑并优化工作流程，消除冗余环节，并将决策速度提升至前所未有的水平（见图1）。供应链领域正掀起一场由AI智能体驱动的效能革命。目前，超半数（53%）供应链高管已率先部署具备自主决策能力的AI代理，实现智能工作流的全流程自动化突破。其中22%正在进行概念验证，31%已经开始实施并扩大概念验证的规模。 AI赋能供应链韧性供应链运营正经历智能化变革。通过流程优化与自动化升级，结合AI工具与专业人才的深度协同，组织正加速创新飞轮：新理念持续迸发，业务流程不断优化，运营模式全面重构。这不仅显著提升了客户、合作伙伴及员工的体验，更开辟了全新的收入增长点与供应链绩效提升空间。数据显示，在供应链运营中加大AI投资的组织，其营收增速较行业平均水平高出61%。超半数（53%）供应链高管利用可自主决策的AI代理，实现智能工作流的全流程自动化突破。 6 AI赋能供应链韧性图1AI在不同成熟阶段的供应链运营中带来效益，然而AI智能体更具变革潜力影响类型供应链应用 处理大批量重复性任务。集成订单处理、发票核对和物流通知。基础自动化 互联智能工作流借助AI助手扩展专业能力。通过AI助手实现交易咨询的实时个性化响应。 AI智能体自动化自主协调并执行工作流程。运用AI代理分析市场动态与产销数据，实现产品价格实时调整。 提升员工工作效能。智能预判设备运行状态，防患于未然。AI增强自动化 AI赋能供应链韧性AI助手：智能供应链运营的关键要实现更智能、更快速的决策，供应链系统必须打通海量数据孤岛。这一直是行业面临的重大挑战。如今，AI数字助手赋能员工，使其能够更快速、轻松地挖掘运营数据中的关键洞察。AI与人类的协同效应已全面覆盖供应链各环节，包括计划采购、生产制造及物流配送等。根据调研，70%的首席供应链官认为，生成式AI显著提升了客户响应能力和沟通效率，55%的组织表示，生成式AI能够可靠地为员工验证和整合信息。值得注意的是，在供应链AI投入较高的组织中，后一项比例进一步提升至69%。高管们在供应链运营深度应用生成式AI的过程中，逐渐识别出各业务模块的价值收益呈现明显梯度分化。最新数据显示，运营绩效提升（67%）是生成式AI投资最主要的收益来源，而对运营中断的预测及响应能力提升（60%）则位居第二。 AI赋能供应链韧性以某全球制造业巨头为例，该组织通过部署AI赋能的全球贸易管理解决方案，在贸易合规和物流运营方面取得显著成效。自动化进口报关流程取代人工操作，清关时间大幅缩短；智能升级后的平台由AI赋能，新增用户可配置功能，能够实现贸易激励自动处理及报告生成。1在供应链运营中加大AI投资的组织，正获得更强大的技术赋能。绩优型组织的高管们表示，运用生成式AI提升供应链管理效能的频率比同行高出68%；同时，生成式AI实现实时可视化模拟、发现运营瓶颈的效率比同行高出61%；此外，他们预测生成式AI加速供应链产品设计创新的频次比同行高出36%。AI智能体既能未雨绸缪地化解突发风险，又能洞若观火般预判市场动向，更将整条供应链的运转态势尽收眼底，实现全流程的精准把控。 AI赋能供应链韧性打造自主优势：AI智能体在供应链中的运营模式 10面对全球贸易动荡、气候异常事件、地缘冲突、通胀压力等系统性挑战，供应链高管亟需寻找破局之道。74%的行业高管认为，生成式AI可以提高整个生态系统的可见性、洞察力和决策能力。如今，这些高管通过AI智能体解决方案，基于洞察自动执行决策，从而使操作更加灵活、具有适应性，并增强整体韧性。AI智能体技术日益成熟，供应链组织首次得以构建完整的AI智能体运营模型（见图2）。该模型专为满足供应链动态化、数据驱动和复杂化的运营需求而设计，不仅助力组织提升内部运营韧性，更能协同整个合作伙伴生态系统实现效能跃升。AI智能体的运营模式之所以能够超越传统AI自动化和辅助功能，关键在于其采用了更广泛的数据。该模式不仅整合了ERP系统和专业供应链应用中的运营数据，还通过与合作伙伴建立智能体间的交互接口，并接入包括天气报告、市场指数和地缘政治事件等外部数据源，构建起一个多维度的数据支撑体系。 AI赋能供应链韧性供应链与企业应用系统ERP、CEM、集成规划、专用SLM模型、传统系统以及企业和生态系统API。生态合作伙伴系统ERP、运输管理系统（TMS）、仓库管理系统（WMS）、库存管理。外部数据传感器：涵盖制造、运输、环境、安全、天气、经济指数、市场趋势和地缘政治事件等方面的数据。 12在AI智能体操作模型下，自主代理能够执行核心的供应链任务，包括应对市场变化、重新安排运输、与供应商谈判及实时管理风险，而无需人工干预。初步分析表明，在采购流程的动态寻源任务中，基于市场需求与供应商能力的AI智能体已展现出显著的应用价值。这可以帮助员工将更多精力放在深耕战略发展和建设客户关系上。随着组织对AI智能体在运营场景中潜力的持续探索，当前应用实例仅是这场变革的序章。依托数据集成引擎驱动，并与供应链系统直接交互，智能体自动化技术为预测分析、流程优化、影响评估、风险研判及决策支持提供强大工具。该技术的有效运行，既依赖于人类与数字工具间的深度协同，也仰仗跨组织及合作伙伴生态中团队成员的紧密协作。 AI赋能供应链韧性AI智能体既能未雨绸缪地化解突发风险，又能洞若观火般预判市场动向，更将整条供应链的运转态势尽收眼底，实现全流程的精准把控。 AI赋能供应链韧性在供应链领域，AI智能体运营模型能够实时分析现状与外部环境，将需求预测与供应规划相融合。该模型通过动态寻源技术优化采购决策，敏锐捕捉市场波动；借助传感器与定位追踪系统，实现跨品类库存精准调配。在生产优化方面，这套智能系统不仅能预测产能，还能综合评估资源配给、设备状态及环境变量等多重因素。物流环节中，AI智能体操作模型依托实时交通数据、气象变化及客户细分信息，动态调整最优运输路线。面向客户服务与现场运维自动化，该系统可聚合海量客户反馈数据，提供高度个性化的服务体验。供应链AI智能体模型的核心特质在于其卓越的灵活性。这些框架能够与现有分析工具（如库存和运输管理系统）无缝集成，有望快速提升整体供应链效能。到2026年，57%的高管预期，AI智能体将基于学习成果主动提出建议，62%认为AI代理将显著提升流程自动化与工作流再造效率。此外，76%的首席供应链官指出，AI代理将以人类无法企及的速度执行高价值重复任务，效率边界全面突破。员工在与AI智能体的协作中，将扮演更加重要的角色，以确保供应链操作的安全、可靠和精准。要实现有效协同，每位员工都需对AI产出负责，并深度参与决策过程。AI代理在供应链工作流中的角色愈加重要，人类必须密切监控其自主程度，并适时调整参数。组织若想从AI智能体中获得差异化效益，必须在创新速度与治理规范间取得平衡，通过优化工作流实现价值持续输出。要洞见该模型的价值创造机制，首先需要建立覆盖全维度的AI智能体运营实时可视化系统。 13运营可视化始于洞察数据如何流入平台：通常通过ERP系统，并借助地理空间分析器、信息分析器及流程协调分析器实现。随后，AI智能体驱动的虚拟模型将模拟特定事件对供应链运营的潜在影响。这些AI代理会评估不同情境，建模预测可能引发的各类问题（例如全球贸易失衡、成本激增及原料短缺等），并生成应对方案以化解中断风险。凭借模拟提供的多维视角，供应链高管能够快速调整策略：既能做出更优决策、把握新兴机遇，又能将洞察迅速共享至供应商生态系统，从而规模化推动创新（见图3）。 AI智能体虚拟模型精准仿真现实事件，分析对供应智能体模型前瞻推演风险场景，自主构建抗扰应对体系。评估体系 AI赋能供应链韧性链的影响。模拟能力 行动指南借助ERP平台生成的行业数据，首席供应链官（CSCO）可运用生成式AI助手与AI代理制定全新商业战略、简化产品开发流程并优化全球运营。当多个AI智能体分析历史数据和现有趋势，预测未来结果时，这些AI赋能的工具能够更精准地预测需求、改善风险管理，并优化库存规划。此外，AI智能体的自我调节能力可基于实时数据持续优化，确保供应链能快速应对突发事件。AI智能体的发展势头迅猛。63%的首席供应链官表示，到明年，AI代理将通过反馈驱动调整，持续提升供应链绩效。然而，风险也不可忽视。高管们指出，数据准确性或偏差（72%）以及数据安全与隐私（63%）是生成式AI在供应链运营中面临的主要挑战。 15 AI智能体赋能供应链实践框架–为AI代理设立