生成式 AI 如何助力打造自主供应链？
近年来，生成式 AI 的兴起为供应链领域带来了前所未有的变革，让真正意义上的自主供应链不再遥不可及。越来越多的企业开始将目光投向这一技术，希望借助其力量提升效率、优化决策，并最终实现供应链的智能化转型。
然而，将生成式 AI 从概念验证阶段推向大规模应用并非易事。供应链运营普遍面临着数据质量、组织准备度和内外环境波动等挑战。尽管如此，一些率先拥抱 AI 的企业已经取得了初步成果。麦肯锡的一项调查显示，供应链和库存管理是 AI 带来显著收入增长的两个关键领域。
为了充分发挥生成式 AI 的潜力，关键在于简化其在日常工作流程中的集成。那么，如何才能实现这一目标呢？
数据是关键：构建智能决策的基础
供应链的成功建立在明智决策的基础之上。然而，如果没有历史业务数据的支撑，供应链规划负责人只能依靠直觉来管理重要的交货时间和库存，而无法根据准确的供需数据做出科学决策。这种基于猜测的管理方式会导致交货时间延误，最终影响客户满意度。
SAP 数字供应链产品营销全球副总裁 Mindy Davis 指出：“数据完整性是迈向自主供应链时代最重要的因素之一，它能够确保整个供应链的无缝衔接。”
许多企业在数字化转型过程中已经淘汰了大部分纸质系统，以更好地控制供应链。但他们尚未将这些数据分析全面融入决策流程。EY 的研究发现，即使是在供应链中使用生成式 AI 的企业中，也只有 50% 实现了端到端的可视化。Davis 强调：“数字化纸质系统只是建立数字基础的第一步，只有这样才能获取影响供应链的全面数据。”
AI 助力：预测未来，优化决策
AI 能够帮助规划人员弥合数据缺口，提升决策效率。通过验证和整合数据，供应链团队可以训练 AI 模型，准确预测未来的交货时间或实时跟踪货物状态。准确的交货时间意味着团队能够在正确的时间交付正确的产品，从而满足客户需求。随着企业迈向自主供应链时代，集成到 ERP 系统中的 AI 解决方案将成为推动业务决策的关键力量。
SAP 利用其 ERP 解决方案 SAP S/4HANA 中的业务和财务数据，帮助规划人员使用其他应用程序（如 SAP 集成业务规划）做出更明智的决策，并准确预测交货时间。借助 SAP 的 AI 协同助手 Joule，他们可以更好地洞察库存面临的变量或约束，并获得更积极的规划建议。
Davis 表示：“我们正在探索一条以技术、流程和数据增强为特征的道路，将供应链推向自主时代，在这个时代，供应链将以最少的人工干预运行。”
AI 赋能：从生产到维护，全方位提升效率
在当今的供应链环境中，任何形式的干扰都可能带来巨大的损失，无论是劳动力短缺、地缘政治冲突还是制造环节的故障。为了满足不断增长的需求，供应链团队必须不断改进，寻找方法来减轻昂贵的人工劳动负担，转而采用自动化、数字化解决方案。
当生产线上出现缺陷产品时，必须迅速解决问题。在许多情况下，AI 可以比人工更快地加速解决过程，防止生产停滞，甚至在错误发生之前就将其识别出来。工程师在设计产品时也可以利用这些洞察，通过 AI 分析过去发生的错误，确保未来不再出现类似问题。
AI 不仅可以提高错误解决效率，还可以改变生产的初始阶段，例如消除产品可视化数据标记等重复性任务。它甚至可以提高设计效率，开发、增强和定制产品配方，同时支持产品合规性和可持续性。
预测性维护：保障设备运行，优化供应链
供应链中数百万产品的生产始于用于生产这些产品的机器。设备的正常运行时间是高效运营的基石。当这些设备出现故障或达到使用寿命时，将对运营和财务产生巨大影响，导致预算调整、付款期限变化和现金流减少。
对关键设备进行定期维护是保持供应链运转的关键。但更重要的是在问题发生之前就监测磨损情况，及时发现潜在问题，而 AI 正是实现这一目标的强大工具。
通过摄像头画面和视觉检查，AI 模型可以帮助在设备出现故障或缺陷之前检测到问题。如果技术识别出问题或预测到维护需求，团队可以安排技术人员进行维修。这种预测性维护可以最大限度地减少计划外停机时间，减少供应链中断，优化资产性能。
瑞士联邦铁路公司 (SBB) 正在与 SAP 合作试点这项功能，通过检查铁路基础设施中一个关键部件——受电弓，来确保乘客能够安全、准时地到达目的地。受电弓安装在电力机车的车顶上，通过与架空线接触来获取电力。
Davis 表示：“许多公司会将生成式 AI 工具应用于小型用例。实施能够取得初步成功的用例有助于展示这项技术在供应链中的潜力，然后可以考虑将其扩展到整个组织。”
SBB 利用 AI 可以评估受电弓的厚度和导电性，确定何时需要更换或维修。该公司甚至将这一流程应用于其他设备的检查，包括车门、座椅和车载食品设备。
这些 AI 驱动的检查是 SAP 资产性能管理最新更新的一部分。对于供应链经理来说，状况数据通过 Joule 收集并连接到 S/4HANA，将信息进行情境化处理，并连接业务功能。这样，他们就可以监控这些场景，并获得 AI 驱动的最佳下一步行动建议。
所有这些创新都是迈向真正自主供应链的步伐。虽然先行者已经将 AI 集成到其流程中并取得了积极成果，但将这些解决方案集成到整个组织仍然是一个挑战。随着企业继续其数字化转型之旅，找到 AI 的适用用例对于加速其进展和看到该技术的实际效益至关重要。
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