工業(yè)部門和全球供應(yīng)鏈正在經(jīng)歷前所未有的時(shí)代。從全球新冠疫情爆發(fā)到地緣政治動(dòng)蕩，制造業(yè)的傳統(tǒng)觀念正在受到挑戰(zhàn)，為了更好地適應(yīng)新的變化，制造企業(yè)需要重新評(píng)估一些長(zhǎng)期存在的做法。

最近的一個(gè)例子凸顯了行業(yè)供應(yīng)鏈重新評(píng)估的必要性：海運(yùn)價(jià)格受紅海危機(jī)的影響持續(xù)上漲，蘇伊士運(yùn)河和紅海占全球集裝箱貿(mào)易的30%。這些關(guān)鍵供應(yīng)鏈渠道的中斷給工業(yè)部門帶來(lái)了嚴(yán)重的麻煩，因?yàn)樗枰獞?yīng)對(duì)運(yùn)輸延誤和利潤(rùn)率壓力。

雖然制造業(yè)正在學(xué)習(xí)如何抵御這些沖擊，但這些事件造成的收入損失可能高達(dá)上萬(wàn)億美元。雖然這些問(wèn)題的一個(gè)解決方案是建立區(qū)域制造中心并優(yōu)先考慮區(qū)域供應(yīng)商，但現(xiàn)在似乎有一個(gè)更好的解決方案是使用生成式人工智能（AI）高效地提高運(yùn)營(yíng)效率，大幅縮短周期時(shí)間，并快速識(shí)別和響應(yīng)潛在的供應(yīng)中斷。

有效應(yīng)用生成式 AI

先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，尤其是生成式AI，引發(fā)了前所未有的熱潮。埃森哲的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，生成式AI可能會(huì)影響行業(yè)供應(yīng)鏈中58%的流程。

生成式AI可以幫助企業(yè)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)并實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的透明化管理，這是之前任何其他技術(shù)都無(wú)法比擬的。它有助于加強(qiáng)供應(yīng)鏈抵御意外中斷的能力，可用于預(yù)測(cè)地緣政治沖擊或不斷變化的市場(chǎng)條件等風(fēng)險(xiǎn)。

此外，生成式AI還能增強(qiáng)數(shù)字雙胞胎，使其獲得更好的效率提升。通過(guò)將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器、產(chǎn)品或流程的這些虛擬表示中，企業(yè)可以在不中斷日常運(yùn)營(yíng)的情況下測(cè)試各種響應(yīng)場(chǎng)景。

例如，全球糖果連鎖店瑪氏公司與埃森哲合作，使用數(shù)字孿生來(lái)模擬和驗(yàn)證產(chǎn)品和工廠調(diào)整的結(jié)果，然后再在物理空間分配時(shí)間和資源。利用數(shù)字孿生模型，企業(yè)可以快速識(shí)別瓶頸和質(zhì)量問(wèn)題，并主動(dòng)響應(yīng)意想不到的需求變化。

生成式AI的與眾不同之處在于，它有助于自動(dòng)化或增強(qiáng)供應(yīng)鏈流程中的重要部分。通過(guò)分析來(lái)自文本、圖像、視頻和社交媒體帖子等各種來(lái)源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成式AI為供應(yīng)鏈經(jīng)理提供情境化的洞察力，以便做出更好的決策。它可以收集跨職能的見(jiàn)解和消費(fèi)者感知分析，以改進(jìn)需求預(yù)測(cè)。

寶潔公司利用生成式AI技術(shù)來(lái)提高其需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)評(píng)估過(guò)去的數(shù)據(jù)和外部變量（如天氣模式和行業(yè)變化），該公司增強(qiáng)了更有效地預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求的能力。這一戰(zhàn)略使寶潔能夠優(yōu)化其庫(kù)存管理并減少開(kāi)支。

高效的生產(chǎn)和供應(yīng)鏈管理

我們知道，供應(yīng)鏈中太多的手動(dòng)流程和復(fù)雜、分散的數(shù)據(jù)正在阻礙生產(chǎn)力。生成式AI為復(fù)雜的采購(gòu)和供應(yīng)商管理流程帶來(lái)了結(jié)構(gòu)化和簡(jiǎn)化。

當(dāng)今的主要挑戰(zhàn)之一是整個(gè)價(jià)值鏈缺乏環(huán)境、社會(huì)和治理（ESG）數(shù)據(jù)測(cè)量。生成式人AI可以通過(guò)瀏覽數(shù)以千計(jì)的供應(yīng)商網(wǎng)站并提供近乎即時(shí)的見(jiàn)解來(lái)提供該領(lǐng)域的解決方案。埃森哲與一家全球制藥公司合作，加速了該公司的供應(yīng)鏈脫碳計(jì)劃。

該公司投入了大量時(shí)間和精力來(lái)收集有關(guān)具有科學(xué)碳目標(biāo) （SBT） 的供應(yīng)商數(shù)量的數(shù)據(jù)。在短短1小時(shí)內(nèi)，基于AI的分析就提供了可靠的見(jiàn)解。生成式AI的成功應(yīng)用展示了其在可持續(xù)發(fā)展方面的潛力，例如為組織制定脫碳計(jì)劃和改進(jìn)碳排放方案。

生成式AI正在簡(jiǎn)化歷史合同、采購(gòu)政策和產(chǎn)品規(guī)格，以識(shí)別常見(jiàn)的模式和要求。例如，生成式AI驅(qū)動(dòng)的導(dǎo)入/導(dǎo)出文檔生成器可以通過(guò)利用大量信息自動(dòng)填寫運(yùn)輸和導(dǎo)出文檔。

生成式AI擅長(zhǎng)的另一個(gè)領(lǐng)域是供應(yīng)鏈神經(jīng)中樞。利用云、數(shù)據(jù)、AI和分析，這些神經(jīng)中樞提供多層透明度，提供對(duì)供應(yīng)商和制造商網(wǎng)絡(luò)的更深入可見(jiàn)性。

在今年的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上，埃森哲展示了一款用于實(shí)時(shí)可見(jiàn)性和AI分析的生成式AI軟件，該軟件可以預(yù)見(jiàn)和消除中斷并簡(jiǎn)化您的決策過(guò)程。該供應(yīng)鏈神經(jīng)中樞集成了其生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴SAP的技術(shù)，以識(shí)別潛在的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，量化這些風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)影響，并提出緩解方案，包括每個(gè)方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。

這意味著從供應(yīng)鏈計(jì)劃中斷和短缺中恢復(fù)的時(shí)間縮短了4.5倍，資產(chǎn)管理能力增強(qiáng)可以將事故頻率降低70%。借助生成式AI，制造商有可能在幾分鐘內(nèi)開(kāi)始采取行動(dòng)，以應(yīng)對(duì)通常需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天才能完成的情況。

生成式AI為員工賦能

建立彈性能力不僅對(duì)流程至關(guān)重要，而且對(duì)員工來(lái)說(shuō)也尤為重要。當(dāng)您將目光投向企業(yè)轉(zhuǎn)型之外時(shí)，生成式 AI 通過(guò)簡(jiǎn)化需求和容量規(guī)劃來(lái)增強(qiáng)員工的專業(yè)知識(shí)，從而使復(fù)雜的信息更容易訪問(wèn)。由于生成式 AI 能夠?qū)?fù)雜信息分解為易于理解的見(jiàn)解，員工可以查詢建議并接收日常語(yǔ)言的解釋。

在數(shù)字化工作場(chǎng)所中，借助生成式AI可以提高生產(chǎn)力。埃森哲的研究發(fā)現(xiàn)，在生成式AI的幫助下，供應(yīng)鏈專業(yè)人員中可能有43%的工作時(shí)間可以改變，其中生產(chǎn)、計(jì)劃、催交和采購(gòu)文員的角色的潛在影響最大，高達(dá)75%的工作時(shí)間。

因此，公司應(yīng)該加大投資，培養(yǎng)一支能夠使用生成式AI和其他新技術(shù)的多技能勞動(dòng)力，以做出更明智的決策。好消息是，相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)全球約有60%的工業(yè)公司已經(jīng)計(jì)劃到 2026 年提高員工技能。

在不確定的世界中，企業(yè)的成功取決于他們駕馭復(fù)雜供應(yīng)鏈的能力，以及利用先進(jìn)技術(shù)對(duì)員工進(jìn)行再培訓(xùn)的能力。幸運(yùn)的是，隨著生成式AI的出現(xiàn)，制造企業(yè)有機(jī)會(huì)將自己定位為追求未來(lái)盈利增長(zhǎng)的領(lǐng)跑者。