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💗 #人工智能 不再是流行语
人工智能（AI）是预测分析、需求计划和业务预测的强大工具，不容忽视。
2024 年 5月1日 15:00
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人工智能（AI）是 这些年的一大 "流行词"，可惜的是，除了炒作，很少人意识到该技术的分析能力可以为供应链计划人员提供很多东西。
抛开所有的炒作，人工智能其实很简单，就是将高级分析和基于逻辑的算法应用到原始数据中，从而产生可操作的洞察力，它已经广泛应用于制造业、金融业、医疗保健业、零售业和许多其他行业。
01
人工智能如何改善供应链管理？
预测分析、需求计划和业务预测一直是供应链计划人员的核心职能。否则，我们怎么知道消费者下一步需要哪些产品、从哪里采购投入品或生产多少产品？
问题是，这些功能历来依赖于现有的数据和统计模型。换句话说，就是用过去的经验来预测未来。然而，未来并不是一成不变的。我们无法准确预测一个月、一年或五年后消费者的购买习惯。供应链中断的预兆也是如此，如歉收、干旱、野火、疾病传播和地缘政治逆风。我们不知道在未来什么是我们不知道的。
人工智能和机器学习并不一定能解决这个问题；它们并不神奇，但战略性地应用这些技术，可以将供应链流程的适应性、准确性和效率提升到一个新的水平。供应链领导者正在注意到这一点；37% 的企业已经在使用人工智能，或计划在未来两年内使用。47%的成熟企业正在将人工智能和自动化整合到供应链流程中。
02
人工智能消除预测分析中的手工处理
人工智能在预测分析中的作用非常有趣。如果您浏览过 QAD Redzone互联劳动力解决方案，就会知道我们非常喜欢那些能够增强人类能力而不是与人类对立的技术。我认为，互联劳动力方案是消除耗时的手工操作、提高生产率的一个机会，让您的员工有更多时间专注于做他们最擅长的事情。
员工们时间的最佳用途可能不是通过过滤大量原始数据来预测人类行为和其他趋势。这是一项极其耗费精力的工作，而且考虑到流经企业的数据量巨大，人工分析师能做的十分有限。但这正是人工智能的完美使用例子。
人工智能可以在数秒或数分钟内，而不是数天或数周内对海量数据进行分类，并以无与伦比的速度和效率识别复杂的模式、相关性和异常情况。以预测消费者购买模式为例。我们都知道，人们开始在网上购物，寻找创新的新产品，并越来越注重可持续发展因素。
人工智能驱动的预测分析可以采取一种全面的建模方法，包括从过去的购买到在线互动的所有内容，从而准确预测未来的购买模式。对于企业领导者来说，这意味着数据驱动的营销策略、优化的库存，以及最重要的--客户满意度。
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利用人工智能进行需求计划：预测未来，而不仅仅是应对未来
在任何时候，考虑市场条件的变化、季节性和意外干扰因素都是非常困难的，尤其是在使用传统的需求计划技术时，因为这种技术依赖的是只能追溯到大约24个月前的零散数据。基于人工智能的模型可以同时分析数十个参数，为企业提供有关需求变化的实时洞察。
人工智能在这方面的应用非常有效，据麦肯锡公司估计，它可以将供应链错误减少 20% 至 50%，将销售损失和产品缺货的风险降低 65%。
准确的需求预测需要将定量和定性技术相结合，而人工智能和机器学习可以考虑各种因素，包括天气条件、经济趋势和销售数据，因此是这两个领域的最佳选择。这些技术为优化库存、减少浪费和提高产品质量提供了无与伦比的机会。
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用人工智能的业务预测技术助力未来运营
不确定性是未来唯一确定的事情，这就是为什么企业不再使用静态、线性预测模型的原因。建立业务预测需要时间，而且考虑到各种因素的影响，这种业务预测技术相对不够灵活。人工智能支持的预测可以快速适应变化，实时快速调整预测以反映最新信息。
因此，业务预测变得更加动态。人工智能不仅能快速理解定量的结构化数据，还能吸收传统技术难以消化的非结构化定性信息。人工智能可以处理从新闻文章、社交媒体趋势到客户评论等一切信息，为原本僵化的业务预测带来丰富的背景信息。
有了人工智能驱动的业务预测，您就可以掌控一切。您可以使用此类工具识别新趋势，预测市场行为的变化，并对不确定因素采取主动而非被动的方法。
虽然从媒体趋势来看，基于人工智能的汉堡制作或选美比赛评判更值得关注。但在实际应用中，在预测分析、需求计划和业务预测方面，人工智能和机器学习才是久经考验的技术，并具备真正的实践价值。
尽管如此，如果不首先考虑您的独特需求和潜在挑战，采用任何新技术都不是一个好主意。数据质量、人类的专业知识、道德问题和内部基础设施是人工智能的几大挑战。所有这些问题都是可以应对的，但我们必须确保人工智能的实施与任何技术一样，符合道德、社会和环境标准。
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