面临挑战的困扰
供应链专业人员必须在众多挑战面前做出决策，这些决策对企业的盈利能力和整体绩效产生巨大影响。然而，这些障碍阻碍了良好的决策，导致权衡：基于短期成本考虑的决策可能会影响长期绩效和可持续性计划。
供应链复杂性
供应链是一个由人员、流程和技术构成的复杂网络，其中存在许多相互依赖关系。它们横跨全球，涉及许多不同的利益相关者。管理这些复杂性对于组织来说至关重要，以确保运营顺畅、满足客户需求并遵守法规。
信息孤岛
孤立或分离的职能领域阻碍了有效的合作和信息共享。在信息孤岛中工作的人们无法看到全局图景，没有这种视角，就无法有效地进行合作，从而导致不确定性，限制了供应链的编排和执行，而供应链管理的最终目标就是实现这一点。
许多过载数据都是非结构化凌乱的
供应链生态系统产生了大量多样的数据，其中高达80%的数据是非结构化的。无效的数据管理导致机会的错失，不准确的决策制定，灵活性的降低，加剧效率低下，以及无效的风险管理。
知识流失
如果一个组织没有有效地捕获和传递知识，人才的流失会产生双重影响，因为员工的专业知识、机构知识、最佳实践和经验教训随着他们离职而流失。
成本管理
在保持质量和交付绩效的前提下，从材料的总成本角度出发是目标，然而商品价格的波动、货币汇率的变化以及市场动态使得这成为一项挑战。积极的供应商管理和市场情报对于谈判有利的定价和管理成本波动至关重要。
供应链中断和缺乏灵活性
中断会导致物料短缺、生产延误和成本增加。在采购和供应链管理方面缺乏灵活性会加剧这些中断的负面影响。没有一个灵活和有弹性的供应链，组织难以快速有效地应对这些中断。
可持续性和道德考虑
组织面临越来越大的压力，要将可持续性和道德考虑纳入其采购和供应链实践中。这涉及解决环境影响、碳排放、负责任的采购、公平劳工实践和供应链透明度等问题。在可持续性目标与成本和运营效率之间取得平衡是一个挑战。
AI在转型中的力量：供应链管理的四大关键优势
生成式人工智能具有彻底改革业务的力量，通过供应链和采购特定的应用程序能够赋予人们实现我们无法想象的进步的能力。
数据处理
生成式人工智能系统可以分析大量的数据，揭示模式并生成可操作的洞见，从而增强决策和运营效率。此外，生成式人工智能还能够创建合成数据和模型，促进模拟、情景规划、风险分析和感知，从而提高供应链的弹性和适应性。
语言理解与生成
这些系统以对话方式理解和生成自然语言文本，弥合了机器与人类理解之间的差距，消除了对结构化信息的需求。这提升了用户体验，促进了无缝沟通，同时简化了信息交流的流程。
知识捕获与信息检索
生成型AI/ChatGPT不仅提供各种主题的信息和事实，由于其在多种文本数据源上的训练，它还从这些互动中学习，有效地构建机构知识。每次对话，ChatGPT都会吸收新的见解和观点，不断扩展其理解能力并优化其回应。
上下文理解与跨领域供应链知识
生成型AI/ChatGPT在对话中理解并保留上下文，记忆并参考之前的信息，以促进连贯和有意义的互动。它超越了个别对话 —— 通过与各个领域和行业的用户互动，ChatGPT获得对供应链不同方面的见解，以提供细致入微且相关的回应，促进有效的沟通和决策。
生成式人工智能如何融入供应链？
通过利用机器学习和自然语言处理的能力，生成式人工智能系统可以在需要创造力、问题解决和信息综合的任务中协助采购和供应链领导者。这项技术作为协作者，与人们一起工作，增强他们的技能和生产力，解放时间去专注于那些需要批判性思维、复杂决策和战略倡议的更高价值项目。
将人类意识置于中心，确保人们仍然是最终的决策者，设定目标并确定在何处最好地利用人工智能的力量，同时培养激发人类创造力的创造性。
生成式人工智能的应用案例正在迅速发展，以下仅是其中的一些例子：
- 简化供应链管理 — 生成式人工智能使用户只需与一个系统互动，通过类似聊天的界面可以询问任何供应链问题。用户不再需要访问多个系统以寻找并提取相关信息 —— 所有信息都集中在一个地方，立即可获得，弹指间即可获得。
- 供应链中断 — 生成式人工智能可以识别供应链中的模式和问题，从而采取主动措施应对潜在的中断。它通过优化运输路线、仓库操作和库存管理，实现全球物流的改进。
- 智能制造自动化 — 生成式人工智能实时处理异常情况，智能系统可以分析大量数据并迅速发现问题，因此用户可以针对异常情况进行管理。智能自动化能够更快地识别模式，从而实现流程优化和质量控制的提升。此外，自动化重复任务提高了生产率，缩短了上市时间。
- 供应商选择和评估 — 人工智能可以分析供应商概况、绩效指标和以前互动的反馈，根据特定要求和标准提供建议。
- 可持续和道德采购 — 生成式人工智能有助于确定与特定环境、社会和治理（ESG）标准相符的供应商，确保符合企业社会责任目标和道德供应链原则。
- 采购订单辅助 — 它可以帮助采购专业人员生成采购订单，通过理解用户的需求并将其转化为准确详细的采购订单信息，包括数量、规格、交货日期和定价。
- 供应商关系管理 — 生成式人工智能支持建立和管理供应商关系和价值，提供有关有效谈判策略、合同管理和纠纷解决的见解。它可以帮助维持开放的沟通渠道，促进与供应商的协作合作。
- 库存优化 — 通过分析需求模式、历史数据和市场趋势，生成式人工智能可以为库存优化做出贡献。它可以针对库存水平、重新订购点和预测技术提供建议，以确保高效的库存管理，减少缺货或过剩库存。
- 预防性风险管理 — 生成式人工智能有助于识别和减轻供应链风险。它可以分析与地缘政治事件、自然灾害、供应商中断或市场波动相关的数据，提供早期警告、风险评估和应急计划建议。
- 知识获取和分享 — 通过不断与用户互动，生成式人工智能系统可以获取宝贵的见解，从专业人士的专业知识中学习并积累机构知识。它充当了采购和供应链专业人员的虚拟助手，提供实时指导，回答问题，并提供有关最佳实践、行业法规和新兴趋势的培训。
