在当今动态且不断发展的商业环境中，AI已成为一股关键力量，有望通过提高效率、敏捷性和决策能力来推动各行业变革。
各行各业的CEO正在认识到AI的潜力，尽管许多人预见到，为了在AI主导的世界中蓬勃发展，需要对当前运营进行调整。在供应链领域，这种矛盾体现得尤为明显，AI的潜力在很大程度上尚未得到开发，根据Gartner的调查，只有17%的供应链组织表示已成功大规模部署了AI。此外，只有23%的供应链组织拥有正式的AI战略，这凸显出需要一种更有结构性的方法来推动AI的采用。
AI能够自主确定并执行最佳行动，且最少需要人为干预，这在实时分析和响应至关重要的供应链环境中尤其具有吸引力。
例如，AI可以通过实时分析供需数据来动态分配库存，或根据实时生产数据调整产品测试流程。这些能力有望将人力资源解放出来，让他们从事更高价值的工作，并围绕AI创造新的角色。
然而，从AI的潜力到可扩展的成功之路充满了挑战。许多企业在可行性问题、不明确的商业案例、与企业的AI目标不一致以及缺乏专业人才等方面苦苦挣扎。所有这些问题都表明缺乏连贯的策略。为了最大限度发挥AI的潜力，首席供应链官(CSCO)需要审视其当前运营模式，并实施有助于公司大规模获得AI利益的方法。
AI在供应链中的采用战略
要利用AI的变革力量，供应链领导者必须采取果断行动。为了指导AI的采用，首席供应链官应考虑以下行动：
制定明确的AI战略。首先，使AI举措与企业的总体目标保持一致。这涉及一种自上而下的方法，其中AI目标直接与CEO的优先事项相关联，然后级联到首席供应链官的目标。一个明确的AI战略应概述从AI投资中预期的具体成果，例如提高运营效率、增强客户满意度或产品创新。这种一致性可确保AI项目不是孤立的工作，而是融入更广泛的业务战略，从而促进资源分配和高层支持。
为运营创建通用语言。为AI建立通用语言不仅仅是定义技术术语，还需要在组织内实现文化转变。这意味着向从高管到一线员工的所有利益相关者普及AI的能力和局限性。研讨会、培训课程和跨部门团队在促进共同理解方面可以发挥重要作用。统一的语言有助于揭开AI的神秘面纱，减少阻力，并促进跨部门协作，确保每个人都对AI举措有相同的认识。
确定优先用例。在潜在的AI应用广阔领域中，确定优先级至关重要。首先，对当前供应链流程进行深入分析，以确定痛点以及AI驱动改进潜力最大的领域。考虑诸如可扩展性、可行性和与战略目标一致性等因素。例如，如果企业在库存管理方面存在困难，则可能优先考虑需求预测，而预测性维护对于减少制造业停机时间可能至关重要。可以启动试点项目来测试这些用例，以便进行迭代学习和改进。
衡量价值。建立强大的指标对于评估供应链中AI举措的成功至关重要。这些指标应与业务成果相关联，可能包括运营效率提高、成本降低、客户满意度增强或收入增加。定期审查这些指标有助于评估AI项目的投资回报率，并为未来投资提供见解。此外，员工和客户的定性反馈可以提供有关AI对日常运营和服务交付影响的宝贵观点。
采用先进的AI方法
随着首席供应链官制定其AI战略，跟上快速演变的AI领域的发展至关重要。在供应链组织中评估用例时要考虑的一些先进的AI方法包括：
GenAI。GenAI可用于模拟各种供应链场景，使组织能够探索需求预测、库存管理或物流优化等方面的不同策略。通过生成逼真的模拟，组织可以更好地预测市场变化、测试新想法并制定更具弹性的供应链策略。此外，GenAI还可以通过创建原型或根据历史数据和趋势提出设计改进建议来辅助产品设计和开发。
复合AI。通过整合多种AI技术，复合AI为解决复杂的供应链挑战提供了一种整体方法。例如，将机器学习与自然语言处理和计算机视觉相结合，可以通过分析包括市场趋势、社交媒体情绪和视觉库存评估在内的各种数据源来提高需求预测的准确性。这种多方面的方法使组织能够利用不同AI技术的优势，从而获得更全面、更明智的决策。复合AI还可以通过提供统一的数据分析和解释平台来促进跨部门协作。
自主式AI。这种AI形式对于自动化需要实时响应的决策制定过程特别有价值。自主式AI系统可以自主执行决策，例如根据天气中断情况重新安排货物运输路线或根据实时需求波动调整生产计划。通过赋予智能体采取果断行动的能力，组织可以提高敏捷性和响应速度，减少手动干预所需的时间和精力。此外，自主式AI可以从其环境中不断学习和适应，随时间推移提高其性能，并进一步优化供应链运营。
拥抱AI的变革潜力
AI为供应链带来了巨大机遇，为优化流程和增强决策能力提供了途径。为了充分利用这一潜力，组织必须跟上快速演变的AI领域的发展，尝试新的用例，并寻找机会以高效采用具有明显益处的大规模方法。对于首席供应链官而言，将AI举措与公司的更广泛数字战略保持一致，并从企业各层级的领导者那里获得支持，以确保各项努力协同一致并与领导层的目标相关联，也将至关重要。
