Maria Korolov

企業(yè)預(yù)見到物流和分銷領(lǐng)域的未來更加可預(yù)測、更加自動化，人們對SCM領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能越來越感興趣。

對位于加利福尼亞州的英飛凌（Infinera）來說，2017年實(shí)在不容易。這家電信設(shè)備制造商的收入從2016年的8.7億美元下降到2017年的7.4億美元。毛利率從45%下降到33%。最終，這家在美國、加拿大、中國、印度和瑞典雇有2000多名員工的公司宣布，當(dāng)年凈虧損1.95億美元，而2016年凈虧損2400萬美元。

首席執(zhí)行官Thomas Fallon年初告訴投資者說，為了扭轉(zhuǎn)局面，公司開始非常重視技術(shù)進(jìn)步。

他說：“除了繼續(xù)關(guān)注市場進(jìn)入，我們的重組還包括建立一個部門，確保在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速交付，而長期則最終實(shí)現(xiàn)差異化的技術(shù)。我們在這方面取得了進(jìn)展?！?/p>

對此，該公司轉(zhuǎn)而采用人工智能，因?yàn)槠淠繕?biāo)領(lǐng)域之一是供應(yīng)鏈管理（SCM），英飛凌將利用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過分析生產(chǎn)交貨時間的過去變化，以及物流提供商的表現(xiàn)來更好地預(yù)測交貨日期。

該公司負(fù)責(zé)信息技術(shù)的高級副總裁Todd Tuomala表示：“我們希望我們的銷售部門能夠快速確定當(dāng)前供貨產(chǎn)品的待售報價和訂單，并且我們希望在進(jìn)行調(diào)度決策時，能夠立即更全面地考慮更多的因素和約束條件?！?/p>

人工智能的預(yù)測影響

Tuomala稱，英飛凌的第一個供應(yīng)鏈人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目將在今年年中開始實(shí)施——從一家制造工廠開始。“我們還希望在年底前為我們的銷售部門和客戶提供所有產(chǎn)品的供貨信息?！?/p>

他說，使用機(jī)器學(xué)習(xí)將使得公司能夠更快地做出調(diào)度決策。此外，該公司考慮的因素比目前更為全面。

英飛凌采用Intrigo系統(tǒng)公司的供應(yīng)鏈管理技術(shù)，結(jié)合了Splice Machine公司的人工智能技術(shù)。

Splice Machine公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Monte Zweben說，公司已經(jīng)能夠?qū)λ麄兊墓?yīng)鏈管理系統(tǒng)進(jìn)行30年的可用預(yù)測。他補(bǔ)充道，但直到最近，公司才擁有支持準(zhǔn)確預(yù)測（例如，對交付時間的預(yù)測）的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

“如果你是一家網(wǎng)絡(luò)設(shè)備大型制造商，你的銷售人員要銷售這些大系統(tǒng)，銷售人員總是會被問道：‘你能在這個日期之前給我訂單嗎？在大多數(shù)公司中，即使是在目前擁有最好的ERP系統(tǒng)的情況下，銷售人員也會低調(diào)地說：‘讓我去查查，然后回復(fù)你。”Zweben說：“這就有可能導(dǎo)致客戶去找別的公司，得到一份競爭性的訂單報價——畢竟，他們要等你們的報價。”

通過實(shí)時獲取信息，銷售部門馬上就能夠與客戶進(jìn)行談判。也許其中一個訂單項(xiàng)還不能在規(guī)定的日期內(nèi)提供，但其他的可以。他說：“這是一個完全不同的過程。”

而預(yù)測交貨不僅僅能夠拉動制造和運(yùn)輸計劃。采用智能供應(yīng)鏈管理技術(shù)，企業(yè)可以查看歷史發(fā)貨時間和制造細(xì)節(jié)，并將其與天氣報告等外部數(shù)據(jù)輸入結(jié)合起來使用。

Zweben說：“你可以根據(jù)預(yù)測的庫存量對客戶做出承諾，而不是計劃中的庫存量。并根據(jù)未來可能發(fā)生的事情向客戶做出承諾，而不是應(yīng)該發(fā)生的事情?，F(xiàn)在，轉(zhuǎn)機(jī)來了?！?/p>

供應(yīng)鏈迷宮

英飛凌在部署這類技術(shù)方面具有優(yōu)勢，因?yàn)樗捎昧丝v向集成的業(yè)務(wù)模式。對于其他公司來說，供應(yīng)鏈應(yīng)用人工智能技術(shù)是一個棘手的過程。

位于安大略的企業(yè)信息管理供應(yīng)商OpenTeX的產(chǎn)品營銷總監(jiān)Mark Morley表示：“這似乎是一個非常基本的問題，但事實(shí)一直是，業(yè)務(wù)合作伙伴之間50%以上的信息交換仍然是通過傳真、電子郵件和電話進(jìn)行的?！?/p>

因此，物流并不是企業(yè)考慮部署人工智能技術(shù)時首先想到的領(lǐng)域。

據(jù)最近Forrester對全球決策者的調(diào)查，在供應(yīng)鏈管理中應(yīng)用人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于市場營銷、產(chǎn)品管理和客戶支持。只有13%的企業(yè)報告說，他們的企業(yè)在開展或者評估人工智能系統(tǒng)的投資和應(yīng)用時，將人工智能應(yīng)用到了物流領(lǐng)域。

供應(yīng)鏈通常涉及大量的外部合作伙伴，其中一些可能在技術(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他合作伙伴。此外，專家表示，還有數(shù)據(jù)質(zhì)量和互操作性問題。

Forrester研究公司副總裁兼首席分析師Boris Evelson說，在將先進(jìn)的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)之前，企業(yè)必須首先從制造商、代理商、經(jīng)銷商和供應(yīng)商那里收集這些數(shù)據(jù)。

他說：“從所有這些來源獲取數(shù)據(jù)，這是一個巨大的挑戰(zhàn)。”數(shù)據(jù)收集好之后，并不總是能夠立即使用?！肮?yīng)商在數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)上可能位于某一層面，而代理商的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)則可能位于不同的層面。供應(yīng)商會提供具體某一產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，而代理商的數(shù)據(jù)則可能只是基于容器的。”

但這并不是說企業(yè)沒有試圖去解決這個問題。

埃森哲應(yīng)用智能總經(jīng)理Frank Meerkamp說：“我們與財富400強(qiáng)的客戶進(jìn)行交流發(fā)現(xiàn)，他們都對概念的理解、探索和驗(yàn)證感興趣。人工智能在供應(yīng)鏈管理中有很多機(jī)會?！?/p>

他說，消費(fèi)品領(lǐng)域的公司處于最前沿，因?yàn)樗麄兠鎸薮蟮睦麧檳毫Α?/p>

他補(bǔ)充說，這不僅僅是炒作。“是的，有很多炒作，但我也認(rèn)為這是個好事。我們需要炒作讓人們行動起來。我想我們正處在這一歷程的開始階段?！?/p>

超越分析

除了分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和做出與物流相關(guān)的預(yù)測之外，人工智能技術(shù)也被用于供應(yīng)鏈管理的其他領(lǐng)域。

對消費(fèi)者來說，人工智能最顯著的應(yīng)用之一是Siri、Alexa和Google等個人助理。這些聊天機(jī)器人把搜索、語音識別和自然語言處理結(jié)合在一起，這些都是由人工智能推動的。

Meerkamp說，同樣的方法可以用來創(chuàng)建虛擬代理，幫助企業(yè)更容易地從ERP系統(tǒng)中提取信息。他說，未來10年這會非常普遍。

人工智能的另一常見應(yīng)用是圖像識別。SapientRazorfish公司的商業(yè)和內(nèi)容實(shí)踐高級副總裁Jason Goldberg說，人工智能可以在庫存管理中發(fā)揮作用。

他說，實(shí)踐中的一個例子是Amazon Go商店。Target公司還使用了一臺帶有立體相機(jī)的機(jī)器人進(jìn)行測試，在商店通道中漫游，并進(jìn)行盤點(diǎn)。沃爾瑪最近把類似的試點(diǎn)項(xiàng)目擴(kuò)展到了50家商店。他說：“零售商必須非常準(zhǔn)確地知道店內(nèi)庫存，這比以往任何時候都更為重要，計算機(jī)視覺正逐漸成為這方面的一種主要技術(shù)。”

貝寶（PayPal）定價產(chǎn)品主管Nolwenn Godard表示，定價也是人工智能技術(shù)發(fā)揮作用的領(lǐng)域。這包括價格優(yōu)化和價格的自動執(zhí)行。

她補(bǔ)充說，這項(xiàng)技術(shù)也將有助于提高人們的工作效率。“人類智能與人工智能和自動化相結(jié)合，意味著能夠節(jié)省時間、減少運(yùn)營開支，避免了人工錯誤。員工能夠把他們的注意力轉(zhuǎn)移到非常規(guī)的、分析性的和創(chuàng)造性的任務(wù)上，而人工智能還能為這些活動提供幫助和補(bǔ)充?！?/p>

物聯(lián)網(wǎng)將推動人工智能

人工智能本身就是一種強(qiáng)大的革命性的業(yè)務(wù)技術(shù)。據(jù)OpenText的Morley的說法，當(dāng)與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）結(jié)合后，它就會加速前進(jìn)。

Morley說：“你實(shí)際上得到了自主的供應(yīng)鏈。它使得供應(yīng)鏈幾乎具有自我意識、自我管理和自我決定的能力?！?/p>

ABB是世界上最大的一家工程公司，一直致力于這方面的工作。

該公司的首席安全官說：“我們ABB有研究中心，在過去五到七年里一直研究人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)?！?/p>

例如，ABB建立了名為ABB Ability的物聯(lián)網(wǎng)平臺。

他說：“一般情況下，客戶給我們的信息是關(guān)于狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)的。他們想知道什么時候會出故障，某一資產(chǎn)最終能用多久。當(dāng)我們知道某一部件要出故障時，我們就會將其與備件訂購系統(tǒng)聯(lián)系起來?！?/p>

這意味著客戶在停機(jī)之前就把問題解決掉了。他說：“說到底，一切都是為了幫助客戶，讓他們的產(chǎn)品保持運(yùn)轉(zhuǎn)。”

Maria Korolov過去20年一直涉足新興技術(shù)和新興市場。

原文網(wǎng)址

https：//www.cio.com/article/3269513/supply-chain-management/ai-in-the-supply-chain-logistics-get-smart.html