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近日，国外媒体《Digital Commerce》报道：AI 如何帮助反脆弱供应链成为 2025 年的新常态？![]()
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图源：www.sap.cn
SAP 数字供应链首席营收官达茜-麦克莱伦（Darcy MacClaren）讨论了人工智能如何为 B2B 公司提供信息和数字孪生等工具，以构建弹性供应链。达茜-麦克莱伦表示，人工智能和机器学习“正在增加供应链过去发生的事情的可预测性——为未来设定模型，然后从当前情况中获取输入，并实时监控当前情况，以便做出反应。”尽管全球供应链越来越复杂，但它们仍有望在应对任何中断方面表现出色。随着人工智能的创新应用以及近年来全球市场中断的经验教训，全球和国内供应链正在进入一个弹性的新时代。受生成式人工智能、机器学习和预测分析等技术发展推动的人工智能供应链系统，将为企业高管提供他们所需的信息和工具，如数字孪生，以快速应对中断、改善交货时间预测、更快地分析生产错误、监控资产磨损、优化运营并满足客户需求。为了探索 2025 年供应链技术和战略如何带来更高水平的性能和弹性的前景和现实，Digital Commerce 360 采访了 SAP 数字供应链首席营收官达茜-麦克莱伦。达茜-麦克莱伦：人工智能和机器学习为供应链中过去发生的事情增加了可预测性——为未来设定模型，然后从当前情况中获取输入，并实时监控当前情况，以便做出反应。达茜-麦克莱伦：高层领导和供应链领导者认识到拥抱人工智能的必要性。他们知道他们必须这样做——问题是如何做。从一个非常明确、有影响力和可衡量的项目开始。哪个领域最糟糕，哪个领域能以最快的速度产生最大的影响？然后，这也是组织变革管理的一部分，并让你的员工做好准备，其中包括对员工进行人工智能培训和设置的内部治理。现在正是这样做的好时机，因为一大批早期人才正在拥抱这项技术。很多人从综合业务规划开始，因为它具有很高的价值，并将人工智能融入其中。你必须验证你的数据和规则，支持团队并衡量结果。你必须验证早期结果，才能让人们信任人工智能。这样做，早期结果可能会非常惊人。然后弄清楚如何推广它。记者：数字孪生（Digital Twin）是预期或实际现实世界物理产品、系统或流程的数字模型。数字孪生和人工智能如何融入生产和供应链战略？达茜-麦克莱伦：数字孪生的概念是反映您的组织——这样我们就可以了解从头到尾的材料流动。您知道您的产品是如何设计的，然后进入制造阶段，我们知道制造过程中涉及的设备和物流。人工智能发挥作用的地方是我们可以使用数字孪生的很多地方。如果是工厂设施，我们会收集有关工厂实际情况的信息。我们使用机器学习来收集这些信息并调整现实情况，并说，好的，我们认为我们应该这样运行。但为了微调操作，数字孪生允许您运行模拟：如果我们放慢机器速度会怎么样？什么时候会坏？人工智能在提出建议方面发挥作用。它越准确，改变事物的能力就越强大。它可以显示机器在此速度下的实际吞吐量，但如果气压达到此水平，则应降低机器速度。这是模拟不同场景运行组织的一种方式。达茜-麦克莱伦：随着人们在信息输入时变得更加老练和联系紧密，了解组织和整个供应链中发生的事情非常有用。你知道每个供应商或客户的货物运输情况。数字孪生正在学习说，好吧，这就是去年感恩节发生的事情。当龙卷风成为现实时，你可以使用这些场景说，好吧，这就是我们的设备维护计划应该如何制定。这就是数字孪生的工作原理——它是一种强大的工具，可以了解你的组织，进行模拟并制定计划。记者：因此，一家公司会与其贸易伙伴网络共享这些信息，可能会生成或修改替换零件或设备的订单和发货。达茜-麦克莱伦：没错。我们有网络的概念，这些网络涵盖不同的专业领域，包括供应商网络、设计协作网络、物流网络、临时工网络。当你在生态系统中与这些网络建立连接时，你不必点对点地从各个提供商那里获取信息。如果我们要失去从旧金山到科罗拉多的卡车运输，我们会选择铁路、空运，等等。网络可以帮助你提高可视性，让你能够更快、更好地做出反应。它在充分利用你的资产方面确实非常有效——尤其是当你谈论可持续性以获得最大的设备吞吐量时，它还会影响碳足迹。资产信息共享与人工智能相结合，可以让你说出为什么设备在一个计划中比另一个计划中的运行更好。记者：B2B 公司拥有有效的 AI 供应链战略，您能举个例子吗？达茜-麦克莱伦：一家面向商业和零售业务客户的大型纸制品制造商从一个需求规划项目开始。起步阶段的组织还很不成熟，更偏向于电子表格。他们首先确保所有参与者都了解组织共识规划的基本知识——公司如何与多个内部和外部利益相关者合作来管理需求预测和供应规划。他们说，“这就是我们的流程。这就是我们的运作方式。”然后，他们开始引入 AI，并通过选择他们正在努力的正确领域（这是他们产品线的一小部分）让每个人都参与进来。他们收集和分析来自供应链各个环节的信息，并使用 AI 来确定需要改进的领域，然后测量 AI 的准确性、AI 的结果和 AI 的力量。真正酷的是使用生成式 AI，来了解 AI 如何产生有用建议的概念。例如，使用 SAP Joule AI copilot 的公司可以询问它如何为供应链问题生成推荐解决方案。它会返回并完全解释它是如何得出答案的。这有助于每个人了解人工智能的运作方式，从而产生信任和理解。否则，它就是一个黑匣子。记者：公司应该关注哪些关键事项，以准备应对下一次供应链中断？达茜-麦克莱伦：如果你想拥有一个有弹性、敏捷、智能的供应链，让你成为我们所说的反脆弱者（Anti-Fragile），有三个关键要素：如果它们处于企业资源规划系统生态系统中，并且嵌入了 AI 来实施这些工具，那么您就领先得多。您拥有集成网络——而且您没有大量需要清理的分散数据。记者：大多数采用 AI 支持的供应链弹性战略的公司进展如何？达茜-麦克莱伦：我们合作的大多数以产品为中心的公司（实际制造产品的公司）都处于早期阶段，他们只是在优化供应链。他们使用我们多年来采用的算法，来确定至少其目标函数的成本。然后，大约有 30% 的组织正在迅速进入适应阶段，他们正在引入大量分析。一些规模较小、较新的公司和行业，包括电动汽车制造商，正在比其他公司更快地向更多支持人工智能的供应链迈进。许多公司的长期目标是实现更加自主、支持人工智能的供应链，以提高运营效率和响应能力。他们正在取得重大进展，但这是一个持续的过程。
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达茜-麦克莱伦
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参考资料：
[1] https://www.digitalcommerce360.com/2024/12/20/qa-how-ai-heps-make-anti-fragile-supply-chains-the-new-normal-in-2025/
