人工智能推动供应链革命的成功

新技术解决方案可能会带来变革——但前提是高管们为组织做好了适当的准备。

近年来，供应链的管理变得越来越困难。更长且日益相互关联的实物流动反映了产品组合日益复杂的情况。COVID-19 大流行加剧了市场波动，提高了对敏捷性和灵活性的需求。人们对供应链对环境影响的日益关注正在引发区域化和流动优化。因此，公司和利益相关者变得更加关注供应链的弹性。

基于人工智能 (AI) 的供应链管理解决方案有望成为帮助组织应对这些挑战的有力工具。集成的端到端方法可以解决从采购到销售的所有业务职能的机会和限制。人工智能能够分析大量数据、理解关系、提供运营可见性以及支持更好的决策，这使得人工智能成为潜在的游戏规则改变者。然而，充分利用这些解决方案不仅仅是技术问题；更是一个问题。公司必须采取组织措施来获取人工智能的全部价值。

一、供应链管理不断变化的面貌

供应链是将物流、生产、采购、营销和销售等多种职能连接在一起的网络（图表1）。综合规划使公司能够平衡各个职能之间的权衡，并优化整个组织的息税折旧摊销前利润 (EBITDA)。

一家大型建材公司的经验凸显了供应链管理不断发展的本质。该公司最近在四个方面扩大了其供应链职能的使命：提高运营可持续性；提供优质服务水平并针对短期变化实施需求感知；整合其制造和物流供应链；并使业务更具弹性。作为这项工作的一部分，该组织扩大了其中央供应链团队，并设立了首席供应链官一职，直接向首席执行官汇报。

这些方法已经延伸了供应链的功能，而供应链现在必须作为大公司内的“中央跨职能大脑”来运作。在许多组织中，供应链管理已转向专注于动态优化公司的全球价值，而不是简单地提高本地职能的绩效。在一些流程工业（例如化工、农业、金属和采矿）中，销售和运营规划已演变为综合业务规划。最近由 COVID-19 大流行引发的供应链中断和需求进一步放大了企业发展中央计划能力的必要性。

增强供应链或业务计划团队的相关性和规模不足以实现更好的绩效。公司必须应对几个额外的挑战：

• 预测多个产品领域和地区的需求
• 动态地确定数百或数千个相互关联的变量和无数技术限制的权衡
• 集成人工智能解决方案（例如处理优化、预测性维护或主数据质量）来管理更广泛的价值链
• 确保计划得到执行并能够及时适应变化的影响（例如需求冲击、生产停顿和运输中断）

二、拥挤的解决方案景观

好消息是，基于人工智能的解决方案可以帮助公司在供应链管理方面实现更高水平的绩效。解决方案功能包括需求预测模型、端到端透明度、集成业务规划、动态规划优化和实物流自动化——所有这些都建立在预测模型和相关性分析的基础上，以更好地了解供应链中的原因和影响。与行动缓慢的竞争对手相比，成功实施人工智能供应链管理使早期采用者能够将物流成本降低 15%，库存水平提高 35%，服务水平提高 65%。

鉴于所涉及的重大价值，多种解决方案应运而生。现有的 IT 供应商和市场颠覆者都在加入这个游戏。新产品包括需求规划（通过集成机器学习和利用新数据源进行了彻底变革）；借助物联网和连接，实现实时库存管理；以及使用数字孪生的端到端链的动态利润优化。例如，零售和电子商务处于需求预测的前沿。

选择正确的解决方案至关重要。为了管理当今供应链的复杂性，需要巧妙地设计新的解决方案并适应特定的业务案例。它们还需要很好地适应组织的战略。这种一致性使公司能够以足够的洞察力解决关键决策点，同时避免不必要的复杂性。然而，实施可能需要大量时间以及技术和人员方面的投资，这意味着正确实施的风险很高。

三、踏上人工智能驱动的转型

供应链转型是一项雄心勃勃的事业，公司应该充分意识到其中的挑战（参见附文“应对实施挑战”）。然而，潜在的好处是巨大的：能够同时管理四个特定领域的公司将能够获得更大的可见性和更好的决策——所有这些都由人工智能提供支持（图表 2）。

1. 价值创造识别、战略和路线图

第一步，公司需要确定所有职能部门（从采购、制造到物流，最后是商业）的所有价值创造领域并确定优先顺序。不到三分之一的公司从一开始就进行独立诊断，但这种做法可以确保公司拥有所有价值创造机会的准确清单。

明确定义数字供应链战略有助于支持公司的业务战略，并确保与其数字计划更好地保持一致。此外，与解决方案无关的评估使公司能够确定流程重新设计、组织变革和提高绩效所需的能力，并制定战略路线图。

2. 目标解决方案设计和供应商选择

供应链的复杂性（从需求预测到计划优化和数字执行跟踪）意味着找到一家能够满足所有这些需求的供应商的可能性越来越小。高管们应该认识到，适合他们公司的正确答案不一定是提供商推荐的答案，提供商的目标通常是推动单一的端到端解决方案。

解决方案设计和供应商选择有助于支持数字供应链战略。通常，最好的方法是组合来自不同提供商、由不同系统集成商实施的不同解决方案。选择一套解决方案的公司必须将集成作为首要任务。

3. 实施与系统集成

许多公司在实施组织范围内的技术方面没有足够的经验。一旦公司选择了解决方案，风险就会落后于实施时间表并超出预算，同时失去对主要目标的关注：从第一个陷阱中正确解决价值创造杠杆。只有 25% 的供应链领导者表示感觉他们的目标与其系统集成商的激励措施一致。

公司应该采取整体方法来实施和系统集成。通过优化端到端价值，公司可以实施在短期内创造价值并在长期内更具可持续性的解决方案（请参阅附文“供应链优化的端到端方法”）。

4. 变革管理、能力建设和全面价值获取

即使在专注于技术解决方案的同时，公司也必须关注重要的支持要素，例如组织、变革管理和能力建设。我们的研究表明，这项任务是一项常见的挑战：例如，只有 13% 的高管表示，他们的组织已做好充分准备来解决他们的技能差距。

为了确保采用新的解决方案，公司必须投资于变革管理和能力建设。员工需要接受新的工作方式，并且需要协调一致的努力来教育员工为什么需要改变，以及强化期望行为的激励措施。

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供应链管理从未如此强大，但帮助即将到来。人工智能将能够以比以往更高的频率和粒度为团队提供更深入的见解。然而，仅凭这种可见性还不足以从基于人工智能的供应链解决方案中获取更多价值。任何大规模的技术投资都必须与组织变革、业务流程更新和技能提升相匹配。只有这样，公司才能获得预期的投资回报率。