行业云

如何在人工智能时代发展供应链?

供应链管理的源头:掌握市场需求,要成功凡事须从源头做起,同理为了能够做好供应链的执行,确保企业在供应链运营上要能够做到最快的市场反应、最快的配送货、最低的库存成本,最重要的就是要能准确掌握市场需求。企业一定得特别关注在市场的需求变化上,确实做到贴近市场,这就要求企业能对未来 (短期与长期) 市场的需求有一个基础的假设。

因为越早准确预知到市场的需求,企业就越有机会在供应链各环节上做好规划,从而能够满足市场需求所需的执行细节。相反的,如果这个假设不能与市场的需求一致,则供应链上的规划与执行势必问题百出,进而导致企业无法获得足够的利润。所以准确掌握市场需求是企业确保利润的不二法门。在当前情况下,借由一个能够做好销售预测的软件系统已经成为前沿企业的首要选择。通过软件系统的协助,企业能够掌握未来市场需求,进而提升供应链的运行能力,最终确保企业的利润。

但如果要确保利润能够保持长期稳定地增长,事情远没有这么简单。即便现阶段,市场上处理大数据的方法与技术正逐渐迈入成熟,不容忽视的是数据分析的方向能不能真正使问题迎刃而解?也就是技术研发得来的解决方案能否一针见血解决问题?既然掌握需求是供应链的重点方向 (一个以需求为导向供应链规划与执行),技术的发展就必须以能够掌握需求为出发点。而在掌握需求后,如何让供应链各环节与各部门都能够在这样的环境之下做出最有效的运行?成为一个协助供应链各部门协同工作的技术平台是这样一个软件系统必须具备的能力。

为了能够帮助用户精准掌握市场需求,软件系统在技术能力上就要能够掌握包含:处理过去、现在、与未来的数据的能力(甚至是同时能考虑外在数据的能力)。而透过统计方法与人工智能里的机器学习,在收集并掌握到过往的各类情境与相关数据的同时,必须将历史销售数据,过往曾有过影响需求的因素包含营销活动、天气、以及节假日等影响因素包含在内,最终计算出需求预测的结果。

同时对这一类软件的另一技术发展方向就是:对各类情境与数据的掌握逐步不断提升其准确度。而在掌握需求后,要能让整条供应链,从销售、营销、库存、生产、采购、到配送货,供应链内各不同的单位,不论大小甚至不论内外,都朝着一致的目标被串连起来,而与需求数据息息相关的库存量、本期生产量、采购量、以及各配送中心配送量等都是企业内部必须被进一步应用的数据,所以数据集成并能规划供应链流程的技术平台是另一个技术发展的方向。

在掌握供应链最前端的市场需求后,整个供应链的运作所需要凭借的数据以及过程中产生的数据不仅仅只是储存在软件系统的数据库里,它们都像需求预测所需的历史销售等内外数据,可以进一步被拿来做对于未来运作的依据。包含库存数量的检查与未来库存的耗用、出配货的作业规划以及数量的计算、生产计划以及相关的采购作业规划与数量计算 (原物料与半成品甚至成品等),这些都可以透过供应链运作过程中产生的数据做出对为未来运作的执行建议。

譬如库存的周转率可以透过人工智能的机器学习找出其耗用模式,进而让供应链的运作针对备货可以提早出准备,甚至可以规划到未来各配货中心的库存数量。至于采购、补货、以及生产规划,都是可以在人工智能运算的协助下,找出模式进而提早反应。

网络(微:13816001589

微信扫一扫,分享到朋友圈

如何在人工智能时代发展供应链?
0 0

你也可能喜欢

发表评论

您的电子邮件地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

提示:点击验证后方可评论!

插入图片
人工智能技术包括哪些 投稿者
我还没有学会写个人说明!
最近文章
  • * 没有更多文章了
  • 广告位

    热门搜索

    分类目录