平均而言，企業(yè)估計(jì)他們每周花費(fèi)55個(gè)小時(shí)來(lái)進(jìn)行手動(dòng)流程和檢查?？梢员苊鈫?？

在這里，工業(yè)零件供應(yīng)商EU Automation的市場(chǎng)總監(jiān)Jonathan Wilkins解釋了人工智能（AI）在供應(yīng)鏈管理中的潛力。

這些瑣碎但必不可少的任務(wù)相當(dāng)于一個(gè)工作年中的6，500個(gè)工作小時(shí)，其中一些可以通過(guò)實(shí)施AI和自動(dòng)化來(lái)節(jié)省。但是，這些財(cái)務(wù)問(wèn)題僅代表復(fù)雜供應(yīng)鏈的一部分。人工智能處理還能從物流和分銷(xiāo)等更廣泛的挑戰(zhàn)中受益嗎？

隨著數(shù)據(jù)量以前所未有的速度增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)能夠以上下文方式解析數(shù)據(jù)，從而為操作員提供有用的見(jiàn)解-而無(wú)需他們做任何繁瑣的事情。大數(shù)據(jù)技術(shù)還能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，與企業(yè)系統(tǒng)集成并根據(jù)其收集的數(shù)據(jù)觸發(fā)自動(dòng)操作。

做好AI準(zhǔn)備

企業(yè)必須具有深度粒度的大型數(shù)據(jù)集，才能進(jìn)行有效的AI。粒度用于表征AI高度依賴的一組數(shù)據(jù)中細(xì)節(jié)的規(guī)模或水平。粒度越大，數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度越深。無(wú)論AI實(shí)施是否在即將到來(lái)的計(jì)劃中，確保數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)都適合高粒度是一個(gè)好主意。

提高粒度可能意味著增加數(shù)據(jù)讀取的頻率，提高此類(lèi)記錄的精度，甚至將傳感器放置在新位置以測(cè)量新變量。例如，如果流量計(jì)當(dāng)前正在測(cè)量以升每分鐘為單位的液體流速，則將此記錄更改為每分鐘毫升可以提供更深入的數(shù)據(jù)。最終，即使今天的企業(yè)還沒(méi)有做好AI的準(zhǔn)備，提高粒度將為AI不可避免地成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)提供基礎(chǔ)。

針對(duì)特定問(wèn)題

一開(kāi)始要牢記一個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)。將精力和資源集中在單個(gè)問(wèn)題上意味著可以有效地解決一個(gè)重大的痛點(diǎn)，與全面檢查流程相比，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。通過(guò)選擇一個(gè)離散的項(xiàng)目，可以建立起最初的成功，可以吸取教訓(xùn)，然后將其應(yīng)用于供應(yīng)鏈中的其他領(lǐng)域。

設(shè)備供應(yīng)計(jì)劃

供應(yīng)鏈計(jì)劃是一項(xiàng)至關(guān)重要的活動(dòng)，它使用智能工作工具為可能出錯(cuò)的地方建立具體計(jì)劃。例如，利用過(guò)去設(shè)備和當(dāng)前機(jī)器性能獲得的數(shù)據(jù)，AI可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)何時(shí)需要更換零件以保持工廠的最佳運(yùn)轉(zhuǎn)。這一點(diǎn)至關(guān)重要，特別是對(duì)于現(xiàn)在已經(jīng)過(guò)時(shí)的舊舊設(shè)備，因?yàn)閺倪^(guò)時(shí)的零件供應(yīng)商處尋找零件的交貨時(shí)間會(huì)有所不同。

隨著復(fù)雜的生產(chǎn)和分銷(xiāo)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放給AI帶來(lái)好處，供應(yīng)鏈將比該技術(shù)的任何其他應(yīng)用產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)影響。實(shí)際上，麥肯錫估計(jì)，通過(guò)在供應(yīng)鏈中采用人工智能，企業(yè)每年將獲得13億至21億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

但是請(qǐng)記住-對(duì)于剛開(kāi)始使用該技術(shù)的企業(yè)，重點(diǎn)應(yīng)放在構(gòu)建數(shù)據(jù)粒度和選擇特定問(wèn)題上以使用該技術(shù)來(lái)克服。