Maria Korolov
企業(yè)預(yù)見到物流和分銷領(lǐng)域的未來更加可預(yù)測、更加自動(dòng)化,人們對(duì)SCM領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能越來越感興趣。
對(duì)位于加利福尼亞州的英飛凌(Infinera)來說,2017年實(shí)在不容易。這家電信設(shè)備制造商的收入從2016年的8.7億美元下降到2017年的7.4億美元。毛利率從45%下降到33%。最終,這家在美國、加拿大、中國、印度和瑞典雇有2000多名員工的公司宣布,當(dāng)年凈虧損1.95億美元,而2016年凈虧損2400萬美元。
首席執(zhí)行官Thomas Fallon年初告訴投資者說,為了扭轉(zhuǎn)局面,公司開始非常重視技術(shù)進(jìn)步。
他說:“除了繼續(xù)關(guān)注市場進(jìn)入,我們的重組還包括建立一個(gè)部門,確保在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品快速交付,而長期則最終實(shí)現(xiàn)差異化的技術(shù)。我們在這方面取得了進(jìn)展?!?/p>
對(duì)此,該公司轉(zhuǎn)而采用人工智能,因?yàn)槠淠繕?biāo)領(lǐng)域之一是供應(yīng)鏈管理(SCM),英飛凌將利用機(jī)器學(xué)習(xí),通過分析生產(chǎn)交貨時(shí)間的過去變化,以及物流提供商的表現(xiàn)來更好地預(yù)測交貨日期。
該公司負(fù)責(zé)信息技術(shù)的高級(jí)副總裁Todd Tuomala表示:“我們希望我們的銷售部門能夠快速確定當(dāng)前供貨產(chǎn)品的待售報(bào)價(jià)和訂單,并且我們希望在進(jìn)行調(diào)度決策時(shí),能夠立即更全面地考慮更多的因素和約束條件?!?/p>
人工智能的預(yù)測影響
Tuomala稱,英飛凌的第一個(gè)供應(yīng)鏈人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目將在今年年中開始實(shí)施——從一家制造工廠開始?!拔覀冞€希望在年底前為我們的銷售部門和客戶提供所有產(chǎn)品的供貨信息?!?/p>
他說,使用機(jī)器學(xué)習(xí)將使得公司能夠更快地做出調(diào)度決策。此外,該公司考慮的因素比目前更為全面。
英飛凌采用Intrigo系統(tǒng)公司的供應(yīng)鏈管理技術(shù),結(jié)合了Splice Machine公司的人工智能技術(shù)。
Splice Machine公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Monte Zweben說,公司已經(jīng)能夠?qū)λ麄兊墓?yīng)鏈管理系統(tǒng)進(jìn)行30年的可用預(yù)測。他補(bǔ)充道,但直到最近,公司才擁有支持準(zhǔn)確預(yù)測(例如,對(duì)交付時(shí)間的預(yù)測)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。
“如果你是一家網(wǎng)絡(luò)設(shè)備大型制造商,你的銷售人員要銷售這些大系統(tǒng),銷售人員總是會(huì)被問道:‘你能在這個(gè)日期之前給我訂單嗎?在大多數(shù)公司中,即使是在目前擁有最好的ERP系統(tǒng)的情況下,銷售人員也會(huì)低調(diào)地說:‘讓我去查查,然后回復(fù)你?!盳weben說:“這就有可能導(dǎo)致客戶去找別的公司,得到一份競爭性的訂單報(bào)價(jià)——畢竟,他們要等你們的報(bào)價(jià)?!?/p>
通過實(shí)時(shí)獲取信息,銷售部門馬上就能夠與客戶進(jìn)行談判。也許其中一個(gè)訂單項(xiàng)還不能在規(guī)定的日期內(nèi)提供,但其他的可以。他說:“這是一個(gè)完全不同的過程?!?/p>
而預(yù)測交貨不僅僅能夠拉動(dòng)制造和運(yùn)輸計(jì)劃。采用智能供應(yīng)鏈管理技術(shù),企業(yè)可以查看歷史發(fā)貨時(shí)間和制造細(xì)節(jié),并將其與天氣報(bào)告等外部數(shù)據(jù)輸入結(jié)合起來使用。
Zweben說:“你可以根據(jù)預(yù)測的庫存量對(duì)客戶做出承諾,而不是計(jì)劃中的庫存量。并根據(jù)未來可能發(fā)生的事情向客戶做出承諾,而不是應(yīng)該發(fā)生的事情?,F(xiàn)在,轉(zhuǎn)機(jī)來了?!?/p>
供應(yīng)鏈迷宮
英飛凌在部署這類技術(shù)方面具有優(yōu)勢,因?yàn)樗捎昧丝v向集成的業(yè)務(wù)模式。對(duì)于其他公司來說,供應(yīng)鏈應(yīng)用人工智能技術(shù)是一個(gè)棘手的過程。
位于安大略的企業(yè)信息管理供應(yīng)商OpenTeX的產(chǎn)品營銷總監(jiān)Mark Morley表示:“這似乎是一個(gè)非常基本的問題,但事實(shí)一直是,業(yè)務(wù)合作伙伴之間50%以上的信息交換仍然是通過傳真、電子郵件和電話進(jìn)行的。”
因此,物流并不是企業(yè)考慮部署人工智能技術(shù)時(shí)首先想到的領(lǐng)域。
據(jù)最近Forrester對(duì)全球決策者的調(diào)查,在供應(yīng)鏈管理中應(yīng)用人工智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于市場營銷、產(chǎn)品管理和客戶支持。只有13%的企業(yè)報(bào)告說,他們的企業(yè)在開展或者評(píng)估人工智能系統(tǒng)的投資和應(yīng)用時(shí),將人工智能應(yīng)用到了物流領(lǐng)域。
供應(yīng)鏈通常涉及大量的外部合作伙伴,其中一些可能在技術(shù)上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他合作伙伴。此外,專家表示,還有數(shù)據(jù)質(zhì)量和互操作性問題。
Forrester研究公司副總裁兼首席分析師Boris Evelson說,在將先進(jìn)的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)之前,企業(yè)必須首先從制造商、代理商、經(jīng)銷商和供應(yīng)商那里收集這些數(shù)據(jù)。
他說:“從所有這些來源獲取數(shù)據(jù),這是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)?!睌?shù)據(jù)收集好之后,并不總是能夠立即使用?!肮?yīng)商在數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)上可能位于某一層面,而代理商的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)則可能位于不同的層面。供應(yīng)商會(huì)提供具體某一產(chǎn)品的數(shù)據(jù),而代理商的數(shù)據(jù)則可能只是基于容器的?!?/p>
但這并不是說企業(yè)沒有試圖去解決這個(gè)問題。
埃森哲應(yīng)用智能總經(jīng)理Frank Meerkamp說:“我們與財(cái)富400強(qiáng)的客戶進(jìn)行交流發(fā)現(xiàn),他們都對(duì)概念的理解、探索和驗(yàn)證感興趣。人工智能在供應(yīng)鏈管理中有很多機(jī)會(huì)?!?/p>
他說,消費(fèi)品領(lǐng)域的公司處于最前沿,因?yàn)樗麄兠鎸?duì)巨大的利潤壓力。
他補(bǔ)充說,這不僅僅是炒作。“是的,有很多炒作,但我也認(rèn)為這是個(gè)好事。我們需要炒作讓人們行動(dòng)起來。我想我們正處在這一歷程的開始階段?!?/p>
超越分析
除了分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和做出與物流相關(guān)的預(yù)測之外,人工智能技術(shù)也被用于供應(yīng)鏈管理的其他領(lǐng)域。
對(duì)消費(fèi)者來說,人工智能最顯著的應(yīng)用之一是Siri、Alexa和Google等個(gè)人助理。這些聊天機(jī)器人把搜索、語音識(shí)別和自然語言處理結(jié)合在一起,這些都是由人工智能推動(dòng)的。
Meerkamp說,同樣的方法可以用來創(chuàng)建虛擬代理,幫助企業(yè)更容易地從ERP系統(tǒng)中提取信息。他說,未來10年這會(huì)非常普遍。
人工智能的另一常見應(yīng)用是圖像識(shí)別。SapientRazorfish公司的商業(yè)和內(nèi)容實(shí)踐高級(jí)副總裁Jason Goldberg說,人工智能可以在庫存管理中發(fā)揮作用。
他說,實(shí)踐中的一個(gè)例子是Amazon Go商店。Target公司還使用了一臺(tái)帶有立體相機(jī)的機(jī)器人進(jìn)行測試,在商店通道中漫游,并進(jìn)行盤點(diǎn)。沃爾瑪最近把類似的試點(diǎn)項(xiàng)目擴(kuò)展到了50家商店。他說:“零售商必須非常準(zhǔn)確地知道店內(nèi)庫存,這比以往任何時(shí)候都更為重要,計(jì)算機(jī)視覺正逐漸成為這方面的一種主要技術(shù)?!?/p>
貝寶(PayPal)定價(jià)產(chǎn)品主管Nolwenn Godard表示,定價(jià)也是人工智能技術(shù)發(fā)揮作用的領(lǐng)域。這包括價(jià)格優(yōu)化和價(jià)格的自動(dòng)執(zhí)行。
她補(bǔ)充說,這項(xiàng)技術(shù)也將有助于提高人們的工作效率?!叭祟愔悄芘c人工智能和自動(dòng)化相結(jié)合,意味著能夠節(jié)省時(shí)間、減少運(yùn)營開支,避免了人工錯(cuò)誤。員工能夠把他們的注意力轉(zhuǎn)移到非常規(guī)的、分析性的和創(chuàng)造性的任務(wù)上,而人工智能還能為這些活動(dòng)提供幫助和補(bǔ)充?!?/p>
物聯(lián)網(wǎng)將推動(dòng)人工智能
人工智能本身就是一種強(qiáng)大的革命性的業(yè)務(wù)技術(shù)。據(jù)OpenText的Morley的說法,當(dāng)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)結(jié)合后,它就會(huì)加速前進(jìn)。
Morley說:“你實(shí)際上得到了自主的供應(yīng)鏈。它使得供應(yīng)鏈幾乎具有自我意識(shí)、自我管理和自我決定的能力?!?/p>
ABB是世界上最大的一家工程公司,一直致力于這方面的工作。
該公司的首席安全官說:“我們ABB有研究中心,在過去五到七年里一直研究人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)?!?/p>
例如,ABB建立了名為ABB Ability的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。
他說:“一般情況下,客戶給我們的信息是關(guān)于狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)的。他們想知道什么時(shí)候會(huì)出故障,某一資產(chǎn)最終能用多久。當(dāng)我們知道某一部件要出故障時(shí),我們就會(huì)將其與備件訂購系統(tǒng)聯(lián)系起來。”
這意味著客戶在停機(jī)之前就把問題解決掉了。他說:“說到底,一切都是為了幫助客戶,讓他們的產(chǎn)品保持運(yùn)轉(zhuǎn)?!?/p>
Maria Korolov過去20年一直涉足新興技術(shù)和新興市場。
原文網(wǎng)址
https://www.cio.com/article/3269513/supply-chain-management/ai-in-the-supply-chain-logistics-get-smart.html