Pervinder Johar是Blume Global的首席执行官，Blume Global是全球物流和数字供应链解决方案的先驱，为每一步、每一种模式和每一英里提供解决方案。

　　PwC的数据显示，人工智能(AI)有能力改变商业运作方式，到2030年，它可能为全球经济贡献15.7万亿美元。麦肯锡(McKinsey)最近的一项全球调查显示，在从人工智能应用中获益最多的行业中，供应链管理位居前三名。在供应链公司接受调查的企业中，76%的受访者表示，使用人工智能带来了中度至显著的价值。

　　当实现和正确使用时，人工智能可以在供应链中实现非凡的敏捷性和精确性，而不受行业的影响。它还可以提高效率，降低重复的手工任务可以自动化的成本。

　　在供应链中有很多人工智能的应用，包括人工智能机器人如盘点无人机或无人驾驶仓库推车等自动驾驶车辆。人工智能在处理由典型供应链产生的海量数据方面超越了人类的能力。供应链管理人员可以应用AI的功能来分析和跟踪数据、清理数据、检测异常并生成预测，从而改进供应链，并将其从第一英里连接到最后一英里。

　　在供应链中实现人工智能的业务案例

　　人工智能在优化现代供应链方面发挥着重要作用，在我们这个不断发展的领域，还没有实施人工智能的企业领导者有落后的风险，他们将很难保持或获得竞争优势。

　　例如，通过人工智能和机器学习帮助计算机理解甚至与人类语音交互的自然语言处理(NLP)技术，减少了供应链中的管理开销。NLP对该领域的诸多好处之一是，它可以消除语言障碍，这反过来又可以改善供应商关系和客户服务，因为它允许更顺畅的沟通和无缝的交互，而不管所涉及的情况、地点或各方。当天气预报出现恶劣天气时，人工智能技术对集装箱运输路线的规划也至关重要。在这种情况下，现代的数字化供应链将能够快速改变集装箱的路线，以避开天气，因为供应链技术考虑到了来自准确天气预报的数据。

　　刚刚开始实施人工智能的供应链领导者可以从识别他们的操作挑战并对其进行优先排序开始。从A点到B点最紧迫的挑战是什么?是提前6个月预测需要的数量吗?一旦供应链领导者知道他们首先需要把注意力放在哪里，他们就可以运用最好的数据来想出解决方案。

　　在供应链中使用人工智能的挑战

　　根据我的经验，最大的挑战总是来自于人的因素，确保你的员工接受人工智能所需工具和技能的教育，如果有必要的话，再培训你的员工。上述麦肯锡调查发现，一个根本挑战是找到能够有效实施人工智能的技术人员。根据这项调查，受访者指出，“他们的组织正在采取上述所有方式：聘用外部人才，在内部建立能力，从大型科技公司购买或授权能力。”在那些表示正在打造内部人工智能能力的企业中，受访者也更有可能报告称，他们对现有员工进行了“再培训或技能提升”。

　　人对于任何自动化系统的实现和成功都是至关重要的。人工智能并不能代替人类的判断，在供应链中，人工智能不应该孤立工作。虽然人工智能能够提高效率、理解数据、推动决策和加速行动，但它并不是供应链团队良好关系管理的替代品。

　　团队应该意识到并积极应对其他挑战，以避免他们的AI系统出现任何问题，并确保一切顺利运行。对于任何行业的企业来说，从人工智能中获得有价值的见解和可靠信息的关键是最新的准确数据。人工智能的洞察力只取决于提供给他们的数据，没有高质量的数据，人工智能工具将是无效的，只会给决策者带来错误的结果、无用的行动和误导性的信息。作为实施人工智能技术的预防措施和初始步骤，我建议供应链领导者将他们的人工智能解决方案与旨在分析和清理数据的系统集成起来。

　　展望未来：供应链优化的下一阶段

　　在整个供应链中，自动化带来了巨大的好处，消除了重复的手工任务的需要。以前手工完成的每一项自动化工作现在都生成新的数据，可以对这些数据进行测量和改进。

　　在供应链优化的下一阶段，我预计采用沉浸式技术，如增强现实(AR)和虚拟现实(VR)，将成为供应链企业提升员工和客户数字化体验的重中之重。此外，像人工智能和机器学习这样的智能技术将继续在供应链的各个方面变得更加一体化。人工智能能够利用自动连接设备生成的数据来填补信息和优化之间的空白，从而更好地协调供应链，从而实现更多功能(从采购到支付)。

　　对于那些愿意发展、适应和采用这些技术的人来说，未来的供应链将更有价值。

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