新春伊始，一場抗“疫”保衛戰成為了每個人的主題。
醫療衛生、交通運輸、教育服務等各戰線人員同時吹響集結號，華夏億萬普通民眾全力配合自我隔離，確保后方健康、穩定、和諧。
這種鏖戰危情下“穩穩的幸福”背后，是我們傾全國之力，對醫療物資、生活供給及物價穩定的全方位保障。而支撐起這一切的，正是背后的一條強大的供應鏈。
在這場與時間賽跑的“供應鏈大考”面前，諸多行業和企業必須回答下面的幾個問題：
如何迅速恢復生產，修復供應鏈，降低突發危機帶來的重大沖擊？
如何更精準地預測潛在問題，對未來可能的突發事件未雨綢繆？
如何深入了解客戶需求，快速響應市場變化，將危機轉變為契機？
對現有供應鏈進行轉型與創新是大勢所趨。優秀企業的供應鏈高管致力于開發供應鏈流程數字化戰略。當數字化運營實踐與人工智能相結合時，供應鏈獲得了訓練，進而增強了人類決策能力，實現了智慧化升級，轉型為認知供應鏈。
IBM商業價值研究院發布全球調研報告《歡迎加入認知供應鏈》，采訪了超過1,600位首席運營官(COO)，以及供應鏈、產品開發、采購和生產制造高管，深度挖掘認知供應鏈的能力、優勢和預期可實現價值，以期幫助企業建設完整、高效的供應鏈體系，搭建全生態、全鏈協同的平臺。
超過 50%的業績出眾企業的受訪供應鏈高管
表示他們未來三年將重點投資認知計算/人工智能或云計算
86%業績出眾企業的受訪供應鏈高管
表示認知計算/人工智能將會轉變他們的需求規劃和預測能力
92%業績出眾企業的生產制造高管
表示認知計算/人工智能將提升他們在生產規劃方面的表現
供應鏈與人工智能是天生一對
COO們寄希望于人工智能來解決許多端到端的供應鏈流程挑戰，業績出眾的企業對人工智能的投資力度更大。 人工智能已經成為了認知型企業供應鏈創新轉型的必備要素。他們正在積極重塑業務模式、戰略和技術能力，將人工智能應用到他們的產品和日常運營當中。最常見應用場景就是用于從供應到生產到客戶供給過程中的材料質量、預防性維護和風險管理工作。
在銷售和運營規劃方面，人工智能應用于管理需求波動、供應約束、生產安排以及動態配送問題，通過分配資源、調派人力和安排流程，增進人類互動。此外，還可以針對意外事件和運輸中斷提出備選行動方案建議。在生產制造方面，配置人工智能軟件的協作機器人可以“看見”他們的工作環境，在生產過程中以安全的方式在協同工作的人類周圍進行移動。
企業如何利用認知計算和人工智能解決供應鏈挑戰
材料質量和風險管理
54%
24%
銷售和運營規劃
51%
39%
固定布局
工具條上設置固定寬高
背景可以設置被包含
可以完美對齊背景圖和文字
以及制作自己的模板
財務業績出眾企業
固定布局
工具條上設置固定寬高
背景可以設置被包含
可以完美對齊背景圖和文字
以及制作自己的模板
財務業績欠佳企業
認知供應鏈的三個未來應用趨勢
01
創新型產品開發
95%的業績出眾企業將人工智能視為他們創新成功的核心要素。
如何快速精確的抓取市場需求是每一個產品研發高管都在思考的問題。業績出眾的企業正在嘗試將人工智能嵌入到他們的產品和運營當中，為產品研發、市場分析以及產品生產提供支持。當用于檢測需求信號時，人工智能可以助力企業確定多變的需求行為，優化庫存水平和補貨計劃，支持實現連續循環的產品生命周期管理。
產品開發方面的挑戰、優先任務、計劃投資
挑戰
?
缺乏工程技能
?
競爭分析不足
?
能源和環境監控成本高昂
優先任務
?
云計算
?
物聯網
?
無人機/機器人
計劃投資
?
安全與監管
?
能源管理
?
客戶體驗
02
智能采購
40%的CPO預計，人工智能將在風險緩解、費用分析、全球物流和配送方面帶來更多價值。
采購方面的挑戰、優先任務、計劃投資
挑戰
?
與供應商進行整合
?
風險緩解
?
全球尋源
優先任務
?
監管和可持續性
?
全球供應鏈網絡
?
物聯網
計劃投資
?
庫存和配送控制
?
安全與監控
?
供應鏈管理
03
智能自動化制造
業績出眾企業采用的自動化技術中，數字制造繼物聯網和定位技術之后，位列第三。
生產制造領域的高管正在積極采用新一代自動化創新技術，致力于與產品研發同事攜手并進，將創新產品推向市場，推動企業實現發展和盈利。他們迅速地實施基礎的物聯網和云技術，并大力利用人工智能實時制定生產決策。
生產制造方面的挑戰、優先任務、計劃投資
挑戰
?
技能短缺
?
監管和可跟蹤性
?
產品開發創新
優先任務
?
云計算
?
3D打印
?
物聯網
計劃投資
?
分析與云計算
?
機器人和物聯網
?
認知計算/人工智能
人工智能是未來自動化技術發展和數字化運營的支撐，當與更加強大的物聯網生態系統相結合時，人工智能可以從其他互聯設備中學習，提高供應鏈各個環節的管理水平，實現積極主動的預測性響應能力，幫助企業降低成本、提高運營效率和創新能力。
認知供應鏈“三步走”戰略部署
早在十年前，IBM商業價值研究院預言，未來的智慧供應鏈將具備以下特征：
物聯化。 信息將會越來越多地由機器生成，庫存能自動盤點，集裝箱能自行檢測其內部的貨物，出現錯誤會自動報告。
互聯化。 整個供應鏈將連為一體，不僅僅包括了一般意義上的客戶、供應商和IT系統，還包括用于監視供應鏈的部件、產品和其他智能工具。
智能化。 高級分析和建模技術將幫助決策者更好地分析極其復雜多變的風險和制約因素，以評估各種備選方案，甚至可以自動制定決策從而提高響應速度。
僅僅十年，我們的預言就已成真。現在，我們要踏入下一段征程，向認知供應鏈演進。
為此，我們必須制定戰略規劃，根據路線圖執行計劃，進而實現價值。通過與全球各個行業成功實現數字化變革的企業開展合作，并對他們的變革之路進行調查和研究，我們總結出了以下三個行動方案：
01
制定清晰的戰略愿景和路線圖
將業務戰略與目標運營模式和生態系統戰略相整合，制定清晰的戰略愿景和計劃，遵循轉型路線圖。利用敏捷開發方法，根據認知供應鏈的用例創建原型。繼續構建和部署企業云應用支持的物聯網產品和運營控制設備，以便獲得實時洞察。開發記分卡，監視原型的實施過程。
02
全面了解企業數據，激活AI
數據，是人工智能的核心競爭力。如果把人工智能比作賽車的話，數據就是發動這輛賽車的燃料。企業只有全面掌握自己的數據，才能充分發揮人工智能在供應鏈中的作用，挖掘最大價值，解決用例中確定的運營問題，提高響應速度、交付及產品質量。
延展閱讀：
成就數字贏家的六大關鍵戰略 — AI 驅動型運營模式的威力 →
人工智能可以從以下四個方面的數據集挖掘出最大價值
1. 供應鏈管理
?
客戶溝通
?
運輸方式、路線和費率
?
競爭性定價和新聞
?
天氣/風暴災難數據
?
地緣政治數據
2. 產品開發
?
先前產品分析
?
客戶生成的數據
?
行業和開源調查
?
社交媒體數據
?
專利和產品信息
3.采購
?
全球庫存
?
采購流程
?
費用分析
?
供應商評估
?
合同
4. 生產制造
?
生產安排
?
機器監視
?
庫存和材料成本
?
客戶訂單管理
?
機器維修歷史
03
培養員工的人工智能技能
企業和機構將需要具備數字問題解決技能的員工，提高績效水平和創新能力，以推動在競爭激烈市場中實現發展、增長和成功。基礎計算技術和數學背景構成大部分人工智能方案的基礎。此外，了解數據分析和機器學習工程之間的不同也非常重要。
突發危機的出現如同一面鏡子，讓我們看清了自己的不足。越來越多的企業將意識到人工智能的潛力，和實現智慧業務決策的重要性。
尼采說過：那些殺不死你的，終將使你變得更強大。
待山河疫消、百業復蘇時，供應鏈的發展將迎來歷史性的創新與巨變！
你，準備好了嗎？