人工智能 (AI)在供应链管理 (SCM) 中的应用引起了很多关注和炒作。考虑到其潜力，这是可以理解的。人工智能可以为供应链经理带来巨大的好处，但前提是它必须建立在坚实的基础之上，并考虑到当今现代供应链的多样性和动态性。更重要的是，它需要考虑做出明智决策所需的及时和准确数据的可用性。
在讨论人工智能能做什么之前，首先要了解它是什么。用最简单的话来说，人工智能是机器表现出的智能，或者机器模仿或可以取代人类的智能行为，例如解决问题或学习。从本质上讲，人工智能就是机器做出决策，无论是决定将哪个棋子移到哪里，还是如何根据不断变化的需求调整订单预测。
尽管人工智能有诸多好处，但从供应链主管的角度来看，除非它能够增加价值以支持更好的决策，否则它相对来说是无用的。
为什么人工智能未能在 SCM 中发挥作用
在人工智能应用的竞争中，许多公司都尝试过实施它，但结果 菲律宾电子邮件列表 却令人失望。这是因为当今典型的 SCM 系统：
需要大量昂贵的规划人员
在流程的每个步骤和供应网络的每个节点运行复杂的引擎
通常与其他职能和/或合作伙伴发生冲突
由于局部优化不足，错失网络中隐藏的巨大机遇
处理过时的数据，从而导致错误的决策
使用与现实世界无关的低级、过于简单化的问题模型
这些 SCM 限制严重抑制了 AI 投资的回报。例如，典型的零售/CPG 供应链仍然有 60-75 天的库存。商店的平均服务水平约为 96%，促销商品的服务水平要低得多，仅为 80%。另一方面，休闲餐饮部门的库存约为 12-15 天，浪费相对较高，销售成本也较高。因此，除非 AI 能够对这些指标产生重大影响，否则它根本无法实现。
人工智能在供应链管理中的关键要求
我曾与数百名供应链高管合作，实施过数十个软件，因此对人工智能问题进行了大量研究。我发现，成功实施人工智能需要满足八个标准。如果缺少其中一个标准，那么你只能获得平庸的结果，但如果满足所有标准，你确实可以取得世界一流的成果。为了让人工智能解决方案在供应链中发挥最佳价值，确保以下几点非常重要：
1. 访问实时数据
为了改进采用旧批次规划系统的传统企业系统，新的 AI 系统必须消除陈旧数据问题。当今大多数供应链都试图使用几天前的数据来执行计划，但这会导致决策失误，使供应链无法达到次优化，或者需要用户手动干预才能解决。如果没有实时信息，AI 工具只会更快地做出错误决策。