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AI加持下的供应链
字号:T|T 2019年04月01日10:06     亿欧网
  • 人工智能(AI)技术纳入供应链系统后,可以通过深度学习技术来分析过去的供应链失误,防止新的供应链风险。

人工智能(AI)技术纳入供应链系统后,可以通过深度学习技术来分析过去的供应链失误,防止新的供应链风险。

在新形势下,整个行业、企业如何抓住智慧供应链新机遇?又如何利用智慧供应链实现内部产业变革与升级,创造出新的竞争优势?

走向数字化供应链的道路

数字化供应链发展的路径将分为四个阶段,分别是可视化阶段、预测分析阶段、规范化供应链阶段以及自我学习型供应链阶段。随着企业成熟度曲线逐步上移,企业对人工的依赖将被自动化应用所取代,并带来明显的效率提升和成本节约。

例如将企业资源规划(ERP)系统与最佳解决方案和客户系统连接起来,这种系统应用集成可以帮助企业直观地了解产品在供应链中实现端到端的过程。 、

企业利用预测分析算法,通过大数据(例如物联网、传感器数据、SNEW数据等)处理,可以预测未来可能出现的供应链问题。

例如,通过对实时数据的预测和分析,结合天气预报和港口拥堵情况分析,可以预测复杂因素对货轮的影响,甚至可能比船长更早知道哪些货物将迟到。

例如,对于预计迟到的货物,智能系统可以提供多种备选解决方案(例如来自其他资源的交换需求或来自其他供应商的订单),然后推荐最佳行动方案。

数字化供应链发展的最后阶段是通过深度学习实现的自学供应链。深度学习是人工智能的一种形式,在这种方式下机器可以向机器学习,并且这种类型的人工智能技术(AI)已经开始出现。

深度学习将如何影响供应链

企业可以通过供应链实现数百万种行动和政策的组合,大型企业每天都会收到数百万条订单;企业需要就网络布局战略、补货方法和运输方式等战略问题做出大量决策。所有这些决策都会对服务水平和成本产生直接影响。

此外,还有环境因素,如天气、社交情绪、新闻事件、竞争对手活动等,这些因素可能会增加做出最佳决策的难度。

随着人工智能技术嵌入自我学习型供应链,机器将能够对供应链战略进行检查,以确定供应链失误发生的位置和原因,以及相关的外部组合因素,如忠诚度、库存水平、天气、竞争对手的事件、市场表现、交通或社会经济事件等。然后,机器学习算法将筛选这些数据,并了解这些因素是如何相互作用导致供应链失误。

将来,自我学习型供应链将能够告诉供应链计划人员,当某个事件的组合同时发生时,可能会产生供应链失误。然后,机器可以通过主动调整库存水平来应对供应链失误,或者是向供应链计划人员发送提醒。

重构供应链上企业的内在关系

帮助核心企业提高在资本市场的表现。

核心企业增加服务题材,提升利润率的同时,也更容易在资本市场上获得青睐。

帮助核心企业获得财务收益。

核心企业可以依托高信用优势广开门路,获得廉价资金,并通过相对有效的征信系统和完善的风险防范措施,向产业链上下游客户提供融资服务,获得新利润增长点,构建更紧密的产业链生态系统。

金融科技的引入,为供应链产业生态的重构优化注入了新的“活水”。

运用大数据、云计算、区块链、物联网等新兴技术,能够重新勾勒产业链上下游企业间的相对关系。

强化内部控制防止操作风险

操作风险主要源于内部控制及公司治理机制的失效。因为贷后管理是供应链金融信贷业务中重要的一步,所以发生操作风险的概率比传统业务要高,这就要求银行成立专门部门负责贷后跟踪与对质押物的管理。

质押物管理环节多由物流公司或仓储公司负责,银行要加强与这些企业的联系,注意对其资格的审查,并且随时进行抽查。

具体地说,就是要督促爽8国际不断提高仓库管理水平和仓管信息化水平,并制订完善的办理质物人库、发货的风险控制方案,加强对质物的监管能力。有针对性地制定严格的操作规范和监管程序,杜绝因内部管理漏洞和不规范而产生的风险。

在大数据、云计算、AI等新兴技术的催促下,传统供应链已无法满足企业发展需求,企业变革、创新升级势在必行。智慧化、数字化、可视化的供应链成为行业发展主赛道!

爽8国际