导读
随着人工智能技术的快速发展，OpenAI的聊天机器人模型ChatGPT在供应链管理领域展现出了巨大的应用潜力。ChatGPT基于大规模的数据进行训练，具备强大的语言理解和生成能力，能够为供应链管理的各个环节带来革新性的变化。本篇文章笔者将与大家探讨以ChatGPT为代表的AI机器人模型在供应链管理领域的应用。
数智原动力公众号之前发布的一篇题为《微软CTO韦青：从工程师视角思考世界》的分享中提到：
当你理解为‘+’的时候，你会想要拥有这种功能；但是当你理解为‘化’的时候，你就会想要把他融入系统和工作流程。重点不是拥有，而是理解和运用。当有一天我们不再讨论互联网+、人工智能、机器学习、区块链、元宇宙时，我们才真正进入这一轮技术发展赋能的时代。
本篇供应链话题的文章再一次表达了这种观点，底层技术的研究和实现极能鼓舞人心但同时仍只是第一步，当技术应用经过长时间的探索和推广，能够在各领域以可接受的成本实现人人触手可及之时，一轮完整的技术革命才宣告达成。
供应链管理是一个非常复杂且重要的领域，涉及到从原料采购，生产，分销，到最终产品到达消费者的各个步骤。
未来，我们将看到ChatGPT在以下五个领域发挥关键作用：预测和需求计划、采购和供应管理、仓库和库存管理、物流和分销以及顾客服务。
通过这些领域的深入应用，ChatGPT将有望帮助企业实现更高效、更智能的供应链管理。
1. 预测与需求计划
应用原理
AI通过分析大量的历史数据、市场趋势、季节性变化以及相关的经济指标等，使用先进的机器学习算法进行预测和需求计划，帮助供应链决策者进行更有效的计划。
这一过程涉及到的算法主要包括：时间序列分析、回归模型、深度学习模型等。此外，通过机器学习技术，AI可以不断学习和改进其预测模型，使其更准确。
值得注意的是，尽管AI在预测和需求计划方面有诸多优势，但也并非是万能的。
AI无法理解或预测一些复杂的人类行为，面对突发事件的应对和判断能力相比人类也有很大差距。AI依赖于高质量的输入数据。如果输入的数据有误或者不准确，AI无法识别和判断输入数据的错误，因而必然会输出错误的结果。
因此，人的参与和监督在预测和需求计划中仍然是必要的。也就是说，对于“从数据开始，由判断结束”的供应链计划工作，AI的优势在于“数据”，对于“判断”AI目前仍然难以取代人的作用。
应用案例
某大型零售商使用AI进行需求预测和库存管理。AI根据历史销售数据和市场趋势，预测了各店铺的未来销售需求，并据此进行库存调拨。结果显示AI预测准确率高达90%，预测和调拨策略显著减少了各店铺的库存过剩和缺货情况，提高了库存利用率。
2. 采购和供应管理
应用原理
AI可以帮助企业更有效地管理其供应商网络。通过分析供应商的性能数据，AI可以评估供应商的可靠性和效率，帮助企业选择最佳的供应商。此外，AI还可以监控全球事件，如自然灾害或政治动荡，预测它们可能对供应链产生的影响，并提出应对策略。
AI能够发挥作用的主要工作包括：评估供应商绩效、监控供应风险以及优化采购决策等。
• 供应商绩效评估：AI通过分析供应商提供的各种绩效数据（如交货时间，质量控制数据等）来评估供应商的表现。这包括使用统计分析，机器学习等技术来识别供应商性能的关键指标和趋势。
• 供应风险监控：AI监控全球事件（如自然灾害，政治动荡等）和市场动态，预测它们可能对供应链产生的影响，并提出相应的应对策略。
• 采购决策优化：AI通过分析历史采购数据，市场情况等，建立优化模型，帮助企业做出更优的采购决策，如何多少，何时购买，从哪个供应商购买等。
应用案例
某食品公司使用AI模型进行采购策略优化。AI模型根据历史销售数据、季节性因素、原材料价格和供应情况等信息制定更优的采购策略，包括采购时机、采购数量、供应商选择等。结果显示，AI帮助该公司显著减少了库存成本，避免了供应短缺，提高了业务运营效率。
3. 仓储和库存管理
应用原理
AI可以提高仓库和库存管理的效率。通过使用机器学习算法，AI可以预测补货需求从而确定合适的时点，从而减少库存过剩和缺货的情况。此外，通过使用自动化和机器人技术，AI可以提高仓库的操作效率和准确性。
AI能够发挥作用的主要工作包括：库存预测、仓库自动化以及出入库优化等。
• 库存预测：利用历史销售数据和市场趋势，AI预测未来的库存需求，帮助企业避免过度或者不足的库存情况。这种预测可以基于时间序列分析，机器学习等先进的算法。
• 仓库自动化：AI与仓库的机器人系统等自动化设备协同工作，提高仓库的操作效率和准确性。例如，AI根据订单的优先级和货物的位置，规划最优的拣货路线，指导机器人进行拣货操作。
• 出入库优化：AI根据货物的特性（如体积，重量，需求频率等）和仓库的空间状况，优化货物的摆放位置，使得出入库操作更为高效。例如，AI将需求频率高的货物放在容易取货的位置，将需求频率低的货物放在不太容易取货的位置。
应用案例
某大型仓储物流公司使用AI模型进行仓库自动化。我与该公司的自动化仓储系统协同工作，规划了最优的拣货路线，指导机器人进行拣货操作。结果显示，我的应用使得该公司的仓库操作效率提高了30%，并且错误率降低了50%。
4. 物流和分销管理
应用原理
AI可以优化物流和分销过程，通过数据分析和优化算法帮助物流和分销过程变得更加有效率。通过分析各种因素，如交通状况，天气预报，和交货时间，AI可以计算出最优的配送路线。此外，AI还可以通过实时跟踪和预测交货状态，提高交货的准确性和及时性。
AI能够发挥作用的主要工作包括：配送路线优化、实时跟踪和预测以及仓库/分销中心选址等。
• 配送路线优化：AI根据交通状况、天气、交货时间和地点等因素，使用复杂的优化算法计算出最优的配送路线。这可以减少配送时间和成本，同时提高客户的满意度。
• 实时跟踪和预测：AI实时跟踪货物的状态，并预测交货时间。这可以帮助企业和客户更好地规划，并在出现问题时及时调整。
• 仓库/分销中心选址：AI根据客户的地理分布、交通情况等因素，帮助企业选择最佳的仓库和分销中心的位置。
应用案例
某大型零售商使用AI模型进行仓库和分销中心的选址。AI根据客户的地理分布和交通情况，帮助该零售商选择了最佳的仓库和分销中心的位置。结果显示，该零售商的配送时间平均缩短了25%，并且运输成本降低了20%。
5. 客户服务
应用原理
AI也可以提高供应链的顾客服务。例如，AI可以通过提供个性化的产品推荐，提高顾客的购买体验。此外，AI还可以通过自动化的客户服务系统，如聊天机器人，提供24/7的客户支持。
AI能够发挥作用的主要工作包括：提高供应链的透明度、实时库存更新以及预测和应对供应链中断等。
• 提高供应链的透明度：AI实时跟踪和更新产品的供应链状态，例如制造状态、运输状态和预计到达时间等，让顾客了解自己的订单在供应链中的实时位置。
• 实时库存更新：AI根据实时的库存信息，提供准确的产品可用性信息，帮助顾客做出购买决策。
• 预测和应对供应链中断：AI预测潜在的供应链中断，并提前采取行动，以尽可能减少对顾客的影响。
应用案例
某大型电商平台使用AI提高供应链的透明度。AI实时跟踪和更新产品的供应链状态，让顾客了解他们的订单的实时位置。结果显示，这种透明度显著提高了顾客的满意度和信任度。
经过以上总结梳理，我们可以得出结论：
AI在供应链管理中的应用可以提高效率，减少错误，增加透明度，提高客户满意度，从而提高企业的竞争力。
然而，也需要注意到AI的应用也为企业带来了一些挑战，如数据安全和隐私问题，以及对人力资源的影响。
因此，企业在引入AI并享受其带来的增益的同时，也要对可能存在的隐患给予充分重视，经过充分的验证和试点后再推动规模化推广。
