生成式人工智能(GenAI)是一項新興技術(shù)，在營銷和銷售等各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域越來越受歡迎。通過分析數(shù)據(jù)，GenAI 可以提高運營效率和供應(yīng)鏈彈性。

什么是供應(yīng)鏈中的生成式人工智能

在消費者層面，GenAI 流程包括在文本、圖像或視頻字段中輸入命令或問題，從而促使人工智能生成新內(nèi)容。GenAI 模型通常在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓練，當用戶輸入新數(shù)據(jù)時，應(yīng)用程序會使用新數(shù)據(jù)及其之前學到的知識來創(chuàng)建新內(nèi)容。

用戶可以使用涵蓋供應(yīng)鏈各個方面的數(shù)據(jù)來訓練 GenAI，包括庫存、物流和需求。通過分析公司的信息，GenAI 可以幫助改善供應(yīng)鏈管理和彈性。

生成式人工智能在供應(yīng)鏈中的 7 個應(yīng)用場景

1.需求預(yù)測

隨著消費者將支出從服務(wù)轉(zhuǎn)向商品，需求發(fā)生迅速轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致供應(yīng)鏈運營變得不可預(yù)測。這一轉(zhuǎn)變表明，企業(yè)預(yù)測需求變化的重要性。

企業(yè)可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢和其他因素使用 GenAI 模型來模擬潛在的供需場景并提高需求預(yù)測的準確性。跟蹤需求模式可以幫助企業(yè)減輕中斷并避免庫存問題。

2、庫存評估

GenAI 還可以幫助改善庫存管理。

GenAI 經(jīng)過庫存水平、倉庫容量和制造時間等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的培訓，可以提出優(yōu)化庫存流程的方法，包括建議何時補貨或減少庫存，這有助于減少多余的存儲。儲存額外的產(chǎn)品會讓公司花費更多的錢，因此減少多余的庫存可以降低成本。

3.供應(yīng)商與客戶的溝通

公司與其供應(yīng)商以及公司與其客戶之間的頻繁溝通是高效供應(yīng)鏈的關(guān)鍵，但使溝通盡可能有效可能具有挑戰(zhàn)性。

GenAI 可以自動發(fā)送消息，因此員工無需這樣做。大型語言模型和自然語言處理可以使用來自可能影響供應(yīng)商的市場事件和涉及特定發(fā)貨的交通延誤等來源的數(shù)據(jù)，然后 GenAI 聊天機器人可以通知供應(yīng)商有關(guān)風險的信息。GenAI 聊天機器人還可以處理一些客戶查詢，例如處理退貨或跟蹤交貨。

4. 運營

新技術(shù)和波動的需求可能會帶來運營挑戰(zhàn)，而 GenAI 可以建議如何改進。

GenAI 可以評估供應(yīng)商績效和制造速度等運營方面，然后提出優(yōu)化流程的方法。除其他好處外，這些優(yōu)化還可以為公司節(jié)省資金。

5. 物流

物流中斷可能會導(dǎo)致各種問題。交通事故可能會延誤發(fā)貨，極端天氣事件可能會導(dǎo)致意外的短缺，從而難以維持準時的運輸時間表。

GenAI 模型包含歷史天氣模式、交通地圖和燃油價格等數(shù)據(jù)，可以識別最佳出行路線，并突出顯示即將發(fā)生的潛在干擾以及必要時的替代路線。這樣做可以幫助運送按時進行并改善客戶服務(wù)，因為訂單不會延遲。

6. 可持續(xù)性和可擴展性

可持續(xù)發(fā)展目前是許多企業(yè)的主要關(guān)注點，GenAI 可以潛在地突出需要改進的領(lǐng)域。

根據(jù)公司當前的材料使用情況以及可再生材料的市場預(yù)測來訓練 GenAI 模型，可以深入了解如何使流程更具可持續(xù)性，同時考慮成本效益和長期可擴展性。

7. 分析

GenAI 可以運行模擬和潛在的假設(shè)場景、評估風險并將結(jié)果編譯成報告。

與所有其他 GenAI 供應(yīng)鏈用例一樣，使用該技術(shù)時需要謹慎，因為 GenAI 及其驅(qū)動的模型仍在不斷發(fā)展。當前的擔憂包括不正確的數(shù)據(jù)和不完美的輸出，也稱為人工智能幻覺，這可能會妨礙有效使用。