智慧供应链是利用先进技术如人工智能、大数据和物联网来优化和升级传统供应链管理的方法。通过数据分析和即时监控，智慧供应链能够提供更高的运营效率、更精确的需求预测和更迅速的响应速度。此外，它还可以帮助企业实现成本降低、库存优化和风险管理，从而提升整体业务表现和客户满意度。透过智慧供应链，企业能够更灵活地应对市场变化、提升竞争力，实现长期可持续发展。下面将从五个角度介绍AI在供应链管理中的应用。
SAP AI供应链解决方案
SAP 的 AI 供应链解决方案旨在构建全面、智慧的供应链管理体系，涵盖智能需求规划、AI制造与库存优化等核心环节。此方案助力用户自规划之初即实现智慧运营，加强供应链的精细管理与精准调控，实现智慧供应链管理，有效提升资源利用率与市场响应能力，全面升级生产效率。
- 制定具有抗风险韧性的需求计划
AI 供应链能够精准预测和分析市场需求，从而提高供应链的响应速度和资源利用效率；
基于近乎实时的信息生成预测，更好地反映市场波动和销售趋势变化；
利用预测性物料和资源计划，降低库存持有成本，尽可能地提高库存利用率；
借助智能细分功能，自动对建议进行集群和阈值筛选；
利用主数据异常检测和建议，发现作业异常情况。
- 生产提高可视性，快速挖掘洞察
AI 供应链实时监测生产过程，确保生产线的高效运行；
利用机器学习进行外观检验，提高操作人员的工作效率；
借助简化的计划和自动调度功能，提高生产效率；
借助高级算法和机器学习技术，加快根本原因分析。
AI 供应链确保物流全流程的实时把控，保障货物及时送达客户；
利用人工智能简化设置流程，基于产品数据自动生成货位规划规则；
利用机器学习技术，根据相关系统数据生成基于统计信息的模型。
- 产品开发
AI供应链实现对产品全周期的精细化管理，提升产品质量和客户满意度；
利用人工智能技术，快速、准确地将 2D 或 3D 产品模型连接到 ERP 中的相应业务信息和流程相关数据。
- 资产绩效管理
AI 供应链通过智能分析与优化，提升资产使用效率，降低运营成本；
基于物联网数据预测设备故障，并向维护和运营部门发送预警；
生成预测性维护任务积压报告，主动解决问题；
利用机器学习技术挖掘洞察，深入了解设备故障模式和可能的原因。
- 现场服务管理
AI供应链可根据客户需求和服务数据，实现智能化调度，提高服务响应速度和质量，增强客户满意度；
利用预测性路线计划功能，大幅缩短现场技术人员的行程时间；
利用高级规则，将作业与具备水平。深入掌握如何运用人工智能，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
- 打造高效、敏捷且富有韧性的供应链
交付洞察与韧性，打造全球化供应链。快速评估风险和预测延迟，关注最重要的货物批次，履行交付承诺。
- 提前了解变化，提高需求预测准确性
利用智慧供应链中的人工智能辅助统计预测，构建具备风险韧性的供应链，并做好应对变革的准备。这些预测考虑了从库存水平和供应合作伙伴风险到天气变化和市场波动等多个因素。
提前预防供应链问题相应技能的技术人员进行匹配，优化工作安排。
人工智能在供应链中的应用形式
- 各行各业的高管正倾向于实施智慧供应链，利用基于人工智能的管理技术来提升供应链的可视性、物流效率，以及优化库存与服务
利用AI供应链中的自定义警报和阈值检测功能，实现对变化的持续适应，防止供应链中断。该功能协助需求、库存和供应计划员及时识别并关注可能出现的问题，确保提前预警和应对。
- 利用人工智能辅助外观检验功能，提高制造质量
要打造具备抗风险韧性的供应链，必须优化制造流程，减少产品缺陷。借助AI供应链的智能外观检验功能，通过照片、机器学习及云技术的深度融合，实现一键精准检查组件缺陷，提升产品质量。
AI 在供应链中的应用场景有哪些？
AI 技术在供应链中的应用场景十分广泛，体现在生产规划、智能制造、仓储管理、智慧物流等多个方面。具体如下：
- 生产规划：AI 技术可以帮助制造型企业分析市场趋势，洞察未来产品热点，从而制定科学的生产计划，防止出现产品堆积和备货不足的现象。
- 智能制造：在产品制造中，AI 技术创造了颠覆性的改革。机器人生产提高了企业的生产效率，除此之外，AI 技术还能够帮助企业自动执行日常的管理工作。
- 智能仓储：AI 技术在仓储物流领域也有广泛的应用，已实现自动化的进出库管理、货物查询、库存跟踪、多渠道履行等多种功能。
- 智慧物流：借助 AI 技术，物流运输可实现全流程动态化、可视化管理，企业可以及时调整配送方案，科学地分配物流运输资源，从而降低运输成本、提高运输效率。
AI 在供应链中的应用中面临哪些挑战？
- 数据质量与隐私问题：供应链涉及多个环节和参与方，数据来源广泛，但往往存在数据质量不高、不准确、不完整的问题。同时，由于涉及隐私保护和安全风险，对数据的获取和使用也有限制。
- 技术壁垒与人才需求：AI技术在供应链中的应用需要相应的技术和人才支持。企业需要具备相应的技术能力和人才储备，以实现AI技术与供应链管理的有效结合。
- 实施成本与投资回报：AI技术在供应链中的应用需要相应的投资，包括设备、软件、人员培训等方面的费用。企业需要考虑实施成本与回报的平衡，确保投资的有效性。
- 技术与系统的集成难度：供应链涉及的环节和参与方众多，各种技术和系统之间的集成难度较大。企业需要克服技术集成方面的难题，实现各环节之间的有效协同。
如何利用 AI 技术提高供应链可持续性，降低对环境的影响？
- 优化物流和运输：通过人工智能技术对物流和运输进行优化，例如使用 AI 算法生成最佳的运输路线，合理分配运输资源，可以减少空载和重复运输情况的发生，从而降低运输成本，减少对环境的影响。
- 提高能源利用率：AI 可以通过在生产过程中对设备进行智能控制和调度来优化能源消耗和提高能源利用率，从而达到降低碳排放的效果。
- 推广可持续产品和服务：借助 AI 技术进行大数据分析和智能推荐，企业可以拓宽可持续发展产品和服务的销售渠道，提高市场占有率，从而促进可持续发展的普及和推广。
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