通過培養持續創新和韌性的文化，可以明顯看出，結合GenAI和AI模擬的解決方案將越來越成為決策智能能力的核心。

我認識的大多數商業領袖都會同意，在這些充滿不確定性的時期，提高對供應鏈演變的可見性是關鍵。供應鏈的中斷不再是“何時發生”，而是一種持續的狀態。首席供應鏈官(Chief Supply Chain Officers)需要不斷應對長長的不確定性清單——地緣政治、金融、監管、材料短缺、市場波動等——并評估這些不確定性對組織的影響，據Gartner報告，可能導致63%的收入損失。

過去二十年中，供應鏈網絡的復雜性呈指數級增長，全球人、機器和系統之間的連接數量增加了20萬倍。

這種持續的不確定性和復雜性激增，再加上提高能源效率的壓力和對地理運營足跡的重新評估，導致供應鏈變得越來越脆弱，其后果往往難以預料或不可預見。每次中斷或決策都有可能在整個供應鏈中引發一系列連鎖反應。

前瞻性的可見性比以往任何時候都更加緊迫，但也更加具有挑戰性。如今的供應鏈管理需要一種更先進的可見性方法，既全面又動態。當代技術提供了一個解決方案，但前提是多種類型的AI必須結合在一起。GenAI如果與AI模擬相結合，將提供變革性的供應鏈可見性，使所有決策者能夠駕馭復雜性和不確定性，并在供應鏈管理中持續創造價值。

基于影響的決策制定：供應鏈可見性的關鍵驅動因素

在一個復雜且充滿不確定性的環境中，試圖通過復制過去來預測未來是行不通的，尤其是在為高效供應鏈管理帶來所需的可見性時，尤為如此。供應鏈很少表現出與過去相同的行為。供應鏈越復雜，內部的決策或事件就越可能對整體產生連鎖反應，價值也越可能因此被困住。

這一事實從根本上改變了供應鏈對可見性的需求。決策只能基于它們未來影響的可見性，或者考慮到中斷或外部事件的影響來進行。

當需求波動范圍從-5%到+5%甚至達到-30%到+30%(如在汽車行業)時，需求預測總是與現實相差甚遠。供應鏈調度員面臨的挑戰并不是獲得最佳的客戶預測來據此安排生產和供應，而是了解不確定性將如何影響供應鏈未來的表現——包括服務水平、庫存成本和資源等——以在數百種可能的需求中選擇最能實現其KPI的那一個。

隨著風險的增加，采購經理能否知道在哪里優先采取緩解行動以對未來供應鏈表現產生最大的影響，現在已經成為構建韌性的關鍵。

最后，可持續性這一因素，加入了數百個KPI(關鍵績效指標)需要考慮的清單中，并需要在相互競爭的目標之間進行權衡，這更加凸顯了基于影響的決策在當今供應鏈管理中的核心地位，以及對未來可見性的必要需求。如今，影響力成為決策制定的基礎和指導因素，這一轉變要求先進的AI技術解決方案來有效支持供應鏈管理。

仿真與AI技術結合在供應鏈可見性中的關鍵作用

為供應鏈未來表現的持續可見性提供對不確定性和決策影響的實時了解，是所有全球制造商面臨的挑戰，這一技術挑戰只能通過結合多種AI技術來實現：復雜系統仿真、AI引導的優化算法、機器學習預測和GenAI。

面對復雜的供應鏈流程和現實世界的不確定性，復雜系統仿真是提供供應鏈所需的高級可見性的核心AI技術，既全面又動態。

通過對供應鏈復雜性的建模，考慮所有影響其未來的因素，可以模擬供應鏈的所有部分及其連鎖效應，并預測每個目標KPI的結果，所有可能的決策或中斷的影響都可以進行模擬，包括極端情況或未知場景。

將復雜系統仿真作為核心，結合AI引導的優化和機器學習，AI仿真能夠提供準確的當前和未來可見性，具有機器學習技術無法比擬的可靠性和解釋性：AI仿真還通過提出如何實現更高績效的建議，擴展了供應鏈的可見性。在AI算法的引導下，成千上萬的仿真會自動生成并優化，以實現目標KPI的最佳權衡，這些目標導向的仿真能力還可以識別供應鏈中最脆弱的節點，即那些對業務影響最大的節點。

利用機器學習預測作為輸入來處理所有可能的需求變化，AI仿真能夠預測每種變化對供應鏈表現的影響，并推薦最合適的需求，從而強化供應計劃并改善結果。最后，GenAI為AI仿真引入了一個新層次，進一步增強了這種組合方法的力量。

GenAI作為推動AI仿真實現變革性可見性的民主化力量

GenAI在供應鏈中的全部潛力，體現在它與其他AI方法的結合之中。基于AI仿真的基礎作用，GenAI利用大型語言模型(LLM)，增加了快速交互和指導的層次，使AI仿真驅動的高級可見性更廣泛地向各級決策者開放。

通過協同工作，AI仿真擴展了GenAI的能力，并避免了常規GenAI應用中遇到的“幻覺”問題。因為LLM的自然語言回答是基于模擬決策或中斷對公司表現影響的結果提供的。

憑借無“幻覺”的可靠洞察和建議，基于AI仿真的方法正在為供應鏈管理的各個層級提供變革性可見性。

無論是高管還是運營經理，而不僅僅是數據科學家或供應鏈專家，都可以在不確定性和復雜性中持續掌控他們的供應鏈，從而節省時間、減少風險，并發掘新的優化機會。例如，如果主要供應路線被阻斷，供應鏈總監可以立即了解對服務率的影響，并準確找出哪些供應商對這種下降貢獻最大，然后，運營經理可以找到最佳替代供應方案，以在保持服務率的同時，實現成本和二氧化碳排放的最佳平衡。

通過AI仿真實現的持續供應鏈可見性：變革的催化劑

如我們所見，AI仿真和GenAI的結合在實現未來供應鏈可見性方面帶來了突破，使企業能夠持續管理復雜性和不確定性。在運營和復雜流程的核心運作中，AI仿真幫助公司實施持續改進的循環，不僅提升經濟績效，還增強了企業在不斷變化的商業環境中的韌性和可持續性。

如今，領先的制造商已經展示了AI仿真方法如何提升他們的供應鏈效率，潛在地減少10%至20%的成本，同時確保他們的凈零排放路徑。通過培養持續創新和韌性的文化，可以清楚地看到，GenAI與AI仿真相結合的解決方案將越來越成為決策智能能力的核心，確保企業為未來做好準備，提升競爭力并實現可持續的成功。