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為了讓自己的物流配送系統(tǒng)更加具有可預(yù)測性，并不斷提高自動(dòng)化水平，當(dāng)下公司對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的興趣正在不斷增加。

對于加利福尼亞州的英飛朗來說，2017年是個(gè)難過之年。這家電信設(shè)備生產(chǎn)公司的收入從2016年的8.7億美元暴跌到2017年的7.4億美元。毛利率從45%降到了33%。最終，這家員工超過2000人，在美國，加拿大，中國，印度和瑞典都有分支的跨國公司當(dāng)年凈虧損達(dá)1.95億美元，而2016年的凈虧損只有2400萬美元。

為了扭轉(zhuǎn)局面，CEO Thomas Fallon 告訴投資者今年公司將專注于提升技術(shù)水平。

“除了增加對市場的關(guān)注外，我們將構(gòu)建一個(gè)專門的組織來提高我們的產(chǎn)品快速交付能力并確保一直擁有差異化的技術(shù)，”他說，“我們正在這些方面取得進(jìn)展。”

為此，英飛朗將目光轉(zhuǎn)向人工智能，并將其應(yīng)用于供應(yīng)鏈管理之中，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析過去生產(chǎn)交貨時(shí)間的變化來更好地預(yù)測交貨日期和物流提供商的表現(xiàn)。

“我們希望我們的銷售團(tuán)隊(duì)能夠快速確定當(dāng)前報(bào)價(jià)和訂單的可用性，并且能夠在做出調(diào)度決策時(shí)考慮更多因素和約束條件，”公司信息技術(shù)高級副總裁Todd Tuomala 說。

AI在預(yù)測中的魔力

英飛朗首個(gè)供應(yīng)鏈AI試點(diǎn)項(xiàng)目將于今年年中在一家制造工廠上線，Tuomala 說。“我們還希望在年底之前為我們的銷售團(tuán)隊(duì)和客戶提供所有產(chǎn)品的可用性信息。”

他說，使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以提高公司快速做出調(diào)度決策的能力。并且它將允許公司將更多可變因素納入考慮范圍。

英飛朗正在使用Intrigo系統(tǒng)的供應(yīng)鏈管理技術(shù)，結(jié)合了Splice Machine公司的AI技術(shù)。

Splice Machine公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Monte Zweben說，公司已經(jīng)從他們的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中獲得了30年的可用于預(yù)測的數(shù)據(jù)。但直到最近，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)才能準(zhǔn)確預(yù)測交付時(shí)間等事情，他補(bǔ)充道。

“如果你是一個(gè)大型的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造商，并且當(dāng)你的銷售人員試圖出售這些大型系統(tǒng)時(shí)，總會(huì)發(fā)生的情況是你的銷售人員會(huì)被問，'你可以在這個(gè)日期之前給我下訂單嗎?而在大多數(shù)公司中，即使擁有最好的ERP系統(tǒng)，銷售人員也只能說：'我會(huì)回去檢查后回復(fù)你。'這是一個(gè)讓客戶去其他地方的機(jī)會(huì)，并可能會(huì)得到一個(gè)有競爭力的報(bào)價(jià) - 畢竟，無論如何，他們必須等待，“Zweben說。

通過實(shí)時(shí)獲得信息，銷售團(tuán)隊(duì)將能夠與客戶進(jìn)行談判。也許其中一個(gè)訂單項(xiàng)在規(guī)定的日期內(nèi)完成不了，但其他訂單項(xiàng)則可以。“這是一個(gè)完全不同的過程，”他說。

但預(yù)測交付的能力不僅僅能夠拉動(dòng)制造和進(jìn)行運(yùn)輸調(diào)度。憑借智能的供應(yīng)鏈管理技術(shù)，公司可以查看歷史運(yùn)輸時(shí)間和制造細(xì)節(jié)，并將其與外部數(shù)據(jù)源(如天氣報(bào)告)結(jié)合使用。

“你可以根據(jù)預(yù)測的庫存水平許下承諾，而不是計(jì)劃中的庫存水平，”Zweben說。“并且基于可能發(fā)生的事情來看好客戶，而不是基于預(yù)計(jì)會(huì)發(fā)生什么事情，現(xiàn)在你看到了轉(zhuǎn)機(jī)。”

供應(yīng)鏈迷局

英飛朗在部署這項(xiàng)技術(shù)方面具有特殊的優(yōu)勢，因?yàn)樗哂写怪闭系臉I(yè)務(wù)模式。但對于其他公司來說，將AI技術(shù)用于供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)棘手的過程。

“這看起來似乎是個(gè)最基本的問題，但業(yè)務(wù)合作伙伴之間交換的信息中超過50%通過傳真，電子郵件或電話進(jìn)行傳輸仍然是個(gè)事實(shí)，”安大略州企業(yè)信息管理供應(yīng)商 OpenText的產(chǎn)品營銷總監(jiān)Mark Morley說。

因此，物流并不是多數(shù)公司考慮部署AI技術(shù)時(shí)首先想到的領(lǐng)域。

根據(jù)Forrester最近一個(gè)針對全球決策者的調(diào)查結(jié)果顯示，在SCM中AI的使用率遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于市場營銷，產(chǎn)品管理和客戶支持。只有13%的公司報(bào)告說，物流體系是其主要考慮或評估AI系統(tǒng)來進(jìn)行投資的方向。

供應(yīng)鏈通常涉及大量的外部合作伙伴，其中一些信息化技術(shù)可能較為落后。另外，還有數(shù)據(jù)質(zhì)量和互操作性的問題，專家說。

Forrester Research副總裁兼首席分析師Boris Evelson表示，在將高級分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析之前，企業(yè)必須首先收集數(shù)據(jù) - 從他們的制造商，分銷商，經(jīng)銷商和供應(yīng)商那里收集數(shù)據(jù)。

“從這些數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，”他說。而且就算收集到了數(shù)據(jù)，它也并不總是立即可以使用。“供應(yīng)商可能有某個(gè)層面的數(shù)據(jù)，而分銷商可能會(huì)有不同層面的數(shù)據(jù)。供應(yīng)商可能有單個(gè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，而分銷商可能只有基于容器的數(shù)據(jù)。”

但這并不是說公司不可以嘗試去解決這個(gè)問題。

“在財(cái)富400強(qiáng)企業(yè)中，我們所交流過的每一位客戶都對理解，探索和證明概念感興趣，”埃森哲應(yīng)用情報(bào)總監(jiān)Frank Meerkamp說。“AI在供應(yīng)鏈管理方面有很多機(jī)會(huì)。”

他說，消費(fèi)品領(lǐng)域的公司總是處于風(fēng)口浪尖，因?yàn)樗麄儗麧櫬视泻艽蟮膲毫Α?br />
"這不僅僅是炒作，他補(bǔ)充道。“盡管的確有很多炒作，但我認(rèn)為這是一個(gè)積極的事情，我們需要炒作讓人們行動(dòng)起來，我認(rèn)為我們正處于旅程的起始階段。”

分析之外的領(lǐng)域

除了被用來進(jìn)行供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析和進(jìn)行與物流相關(guān)的預(yù)測之外，人工智能技術(shù)也被用于供應(yīng)鏈管理的其他領(lǐng)域。

對于消費(fèi)者來說，人工智能最熟悉的用途之一是使用Siri，Alexa和Google等個(gè)人助理。 這些聊天機(jī)器人將與搜索，語音識別和自然語言處理結(jié)合在一起，所有這些都由AI提供支持。

Meerkamp說，同樣的方法可以用來創(chuàng)建虛擬代理，以幫助企業(yè)更輕松地從ERP系統(tǒng)中獲取信息。他表示，這在未來十年將會(huì)很常見。

AI的另一個(gè)常見用途是圖像識別。這可以在庫存管理中發(fā)揮作用，SapientRazorfish商業(yè)和內(nèi)容業(yè)務(wù)高級副總裁Jason Goldberg說。

他表示，一個(gè)正在實(shí)踐中的例子就是Amazon Go商店。通過使用一個(gè)帶有立體攝像頭的測試機(jī)器人在商店走道中漫游，并盤點(diǎn)庫存。而沃爾瑪最近正將一個(gè)類似的試點(diǎn)項(xiàng)目擴(kuò)大到50家店鋪。“零售商擁有準(zhǔn)確的店內(nèi)庫存信息比以往任何時(shí)候都更加重要，而計(jì)算機(jī)視覺正成為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的主要技術(shù)，”他說。

PayPal產(chǎn)品定價(jià)總監(jiān)Nolwenn Godard表示，定價(jià)也是人工智能技術(shù)可以活躍其中的領(lǐng)域。包括價(jià)格優(yōu)化和價(jià)格調(diào)整的自動(dòng)化。

她補(bǔ)充說，這項(xiàng)技術(shù)也將有助于提高人類的生產(chǎn)力。“人類智能和人工智能與自動(dòng)化的結(jié)合將有助于節(jié)省時(shí)間，降低運(yùn)營費(fèi)用并消除人工錯(cuò)誤。員工將能夠?qū)⑺麄兊淖⒁饬D(zhuǎn)移到非常規(guī)的，分析性的和創(chuàng)造性任務(wù)上面 - 同時(shí)仍然可以得到AI的協(xié)助與增強(qiáng)。”

物聯(lián)網(wǎng)對AI的促進(jìn)

就其本身而言，人工智能是一種強(qiáng)大且極具變革性的商業(yè)技術(shù)。但根據(jù)OpenText的Morley的說法，當(dāng)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)結(jié)合使用時(shí)，它會(huì)進(jìn)入過載狀態(tài)。

“當(dāng)你能夠高效的獲得一個(gè)自主供應(yīng)鏈時(shí)，”Morley說。“它可以使供應(yīng)鏈幾乎具有自我意識，以及自我管理和自我決策的能力。”

ABB，世界上最大的工程公司之一，便一直在研究這一點(diǎn)。

“在過去的五到七年當(dāng)中，我們在ABB的研究中心一直關(guān)注著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，”該公司的CSO Satish Gannu說。

例如，ABB一直在構(gòu)建一個(gè)稱為ABB Ability的物聯(lián)網(wǎng)平臺。

“通常情況下，我們總是從客戶那里聽到關(guān)于狀態(tài)監(jiān)控和可預(yù)測性維護(hù)的言論，”他說。 “他們希望知道什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)問題，以及資產(chǎn)還能夠持續(xù)運(yùn)作多久，而當(dāng)我們知道某些設(shè)備會(huì)出現(xiàn)問題時(shí)，我們就可以將其與備件訂購系統(tǒng)聯(lián)系起來。”

這意味著客戶可以防患于未然。“所有的這一切都是為了幫助客戶，讓他們的生產(chǎn)線能夠全天候正常運(yùn)行，”他說。 

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