供應鏈行業長期依賴功能性系統，但在當今復雜且快速變化的全球環境中，這些系統的局限性日益顯現。長期以來，AI被視為科技精英的奢侈品，而如今，它已成為任何想要在供應鏈管理中保持競爭優勢的公司不可或缺的工具。

供應鏈決策進入新時代

傳統的供應鏈模式通常是被動的，問題只有在顯現時才會被解決，例如發貨延遲、庫存短缺或成本超支。在如今數據實時可得的時代，這種方法不僅低效，甚至難以為繼。AI通過實時數據分析，使公司從被動的供應鏈管理轉向主動管理，能夠在幾分鐘內做出決策，然而，如果企業未先建立強大的AI基礎設施，如集成的數據湖和全面的數據管理平臺，AI的潛力將無法充分發揮，導致數據分析分散，錯失優化機會。通過首先打好基礎，企業可以確保其AI投資提供準確且可執行的洞察，從而在全球供應鏈中斷面前提升效率和韌性。

許多公司在構建AI基礎設施時面臨巨大的時間、成本和復雜性挑戰，常常需要數年的開發和數千萬美元的投入。因此，許多企業放棄了這些努力，或選擇了無法提供有意義洞察的系統。沒有正確的數據集成流程和基礎設施，企業將無法充分利用AI的優勢，從而限制了其在供應鏈管理中的優化和創新能力。

實時洞察作為競爭優勢

AI的一個關鍵優勢是其快速處理大量數據的能力，能夠實時分析從供應商表現到庫存水平的各個方面。常見的問題是：“我為什么要關注AI?它如何直接惠及我的運營?”答案在于AI能夠解析復雜的多變量數據，并將其轉化為可執行的情報，從而節省時間和金錢。你無需再花費數小時分析數據來預測需求或優化庫存。

應對中斷時的靈活性與韌性

當前的供應鏈承受著前所未有的壓力，從嚴重的風暴(如近期的颶風Helene)、突如其來的法規變更、港口罷工到不斷變化的消費者需求，這些都要求供應鏈具備傳統系統無法提供的敏捷性，而AI驅動的平臺可以預測供應鏈需求，識別需求波動、瓶頸或供應商問題——有時只需數秒。供應鏈經理可以立即做出明智的決策，例如重新安排運輸路線或在問題升級為高成本問題之前調整庫存水平。

AI最大的優勢之一是其賦予供應鏈實時適應條件變化的能力，這種精確性在過去是無法實現的，另一個優勢是增強了場景規劃能力——即我們所說的概率供應鏈規劃。AI現在能夠讓供應鏈經理根據需求變化或供應鏈中斷來模擬潛在場景。下個季度需求突然增長20%會怎樣?供應商可靠性下降10%又會如何影響庫存?這些關鍵問題現在可以在幾分鐘內得到解答，這種基于數據的決策能力使公司在面對中斷時具有快速應對的靈活性，確保業務連續性。

并非所有AI平臺都相同

并不是每個AI平臺都能勝任任務，盡管預測性分析經常被提及，但真正的方向是處方性分析，然而，許多公司采用的系統往往未能提供真正的價值，這些工具可能更多是噱頭而非實用，無法帶來實際效益。要真正優化供應鏈，企業需要超越熱詞的AI解決方案，提供可執行的洞察，產生實實在在的影響。

一個精心設計的AI平臺結合機器學習可以顯著提升決策能力，但僅有AI是不夠的。真正的力量在于將AI與戰略合作相結合，從而推動實質性成果。最有效的系統不僅僅是自動化，它們還能將龐大的數據集轉化為預測性和處方性洞察，指導企業做出主動的、基于數據的決策，這意味著可以實時優化流程，而不是僅僅對過去的事件做出反應。

這些解決方案的關鍵組成部分之一是一個強大的供應商網絡，它能夠在整個供應鏈中實現無縫的數據共享和協作。強大且統一的網絡讓企業能夠整合來自多個來源的實時數據，提供上下游活動的全景視圖，這種連接不僅增強了供應鏈的可見性，還能加快響應時間，確保在中斷影響運營之前采取緩解措施。具備這種網絡能力的解決方案可以通過在供應鏈的每個階段提供可執行的情報，解鎖新的效率。

正如Gartner供應鏈業務的副總裁兼分析師Ken Chadwick所說，“提升生產力是未來成功的關鍵，而解鎖生產力的關鍵在于利用無形資產。”在數字化供應鏈環境中，這意味著利用AI/ML應用程序和廣泛的網絡，保持領先地位并推動實時的運營改進。

像DSV這樣的解決方案基于數十年的數據和專業知識，允許客戶采用即插即用的方式來滿足其獨特的需求，將先進的AI功能引入業務運營，而無需數年的開發時間。

供應鏈管理的未來已然到來

供應鏈行業AI的未來是開發能夠實現完全自主規劃的解決方案，屆時人類干預將極少，系統將主導從需求預測到執行的所有環節。雖然我們還沒有達到那個階段，但今天奠定的基礎確保了我們能夠在這些功能成熟時充分利用它們。

在這個敏捷性和效率至關重要的時代，AI不僅僅是供應鏈的未來，它已經在今天改變著供應鏈，那些擁抱這些技術的企業將在快速變化的世界中保持領先。