生成式人工智能将如何彻底改变供应链

释放供应链管理的全部潜力长期以来一直是寻求效率、弹性和可持续性的企业的目标。 在数字化转型时代，生成式人工智能等先进技术的融合带来了创新和优化的新时代。 人工智能工具通过使用供应链数据帮助用户解决查询和解决警报，自然语言处理帮助分析师访问库存、订单和发货数据以做出决策。

IBM 商业价值研究院最近的一项研究表明 首席执行官的生成式人工智能指南：供应链，解释了数据和人工智能的强大结合将如何将企业从被动转变为主动。 生成式人工智能具有自主生成复杂问题解决方案的能力，将彻底改变供应链格局的各个方面。 从需求预测到路线优化、库存管理和风险缓解，生成式人工智能的应用是无限的。

以下是生成式人工智能改变供应链管理的一些方式：

可持续发展

生成式人工智能通过场景分析和优化算法识别减少碳排放、最大限度减少浪费和促进道德采购实践的机会，帮助优化公司的供应链以实现可持续发展。 例如，将生成式人工智能与区块链等技术相结合，有助于保持不同实体之间有关材料到产品转换的数据不变，从而提供对产品来源和碳足迹的清晰可见性。 这使公司能够证明可持续性，以提高客户忠诚度并遵守法规。

库存管理

生成式人工智能模型可以根据实时需求信号、供应商交货时间和库存水平不断生成优化的补货计划。 这有助于保持最佳库存水平，从而最大限度地降低运输成本，并通过准确的可承诺产量 (ATP) 计算和人工智能驱动的履行优化来提高客户满意度。

供应商关系管理

生成式人工智能可以分析供应商绩效数据和市场状况，以识别潜在风险和机会，推荐替代供应商并谈判有利条款，从而增强供应商关系管理。

风险管理

生成式人工智能模型可以模拟各种风险场景，例如供应商中断、自然灾害、天气事件甚至地缘政治事件，使企业能够主动识别漏洞或敏捷地应对中断。 人工智能支持的假设建模有助于制定应急计划，例如库存、供应商或配送中心重新分配。

路线优化

生成式AI算法可以根据交通状况、天气预报、配送期限等因素动态优化运输路线，降低运输成本，提高配送效率。

需求预测

生成式人工智能可以分析历史数据和市场趋势，生成准确的需求预测，帮助企业优化库存水平并最大限度地减少缺货或库存积压情况。 用户可以通过实时快速分析假设场景的大规模细粒度数据来预测结果，从而使公司能够快速调整方向。

生成式人工智能在供应链管理中的整合为寻求运营转型的企业带来了巨大的希望。 通过使用生成式人工智能，公司可以提高效率、弹性和可持续性，同时在当今动态的市场中保持领先地位。

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