AI在物流供应链领域里的应用方向(一)

slime2021-09-28 14:00

随着AI在物流供应链领域的应用加速,AI在物流供应链领域的库存管理、末端配送、供应链预测等八大方向具有较大的应用价值。

AI在物流供应链领域里的应用方向(一)

AI在物流供应链领域里的应用方向:

一、供应链预测

供应链的各个环节互相配合,使得资源在供应链上中最优分布,在过程中,信息的透明和准确对供应链成本至关重要,如何提供有效的预测,避免牛鞭效应,避免资源浪费是管理者和AI需要一同面对的问题。在这个过程中,管理人员的经验更多应该体现在模型和影响因素的设计上,具体的预测和计算工作应该交给AI完成。

二、供应链品控

在现阶段的企业管理中,供应链管理的工作通常分散在各个部门,每个部门都有自身的一套监控和考核指标体系,但是从整个供应链层面对运营质量进行管控的公司少之又少。除了指标分散外,数据的加工耗费大量的人力,最关键的是呈现的数据指标只能反映过往的情况,而不能对当前的情况进行管控、修正。

借助AI的力量,供应链管理人员可以实时的对供应链运作的指标表现进行监控、预警、甚至自动生成工单进行问题的处理和跟进。

AI在供应链品控的领域的应用将不仅仅是业务层面甚至包含财务方面。目前在供应链品控方面,有不少业内公司已经在探索实施,在仓容预警、自动成本管控、服务质量监测、大客户管理、订单履约管理等方面起到了很好的效果。

AI在物流供应链领域里的应用方向(一)

三、供应链选品、库存管理以及调拨、补货决策

在传统的做法里面,供应链选品和库存管理工作通常是在供应链管理部或者商品部的管理范围。在这些部门里面有一堆的表哥表姐,表哥表姐们每天从系统里面导出数据,分析周转率、库龄、毛利、起订量等指标,然后进行数据加工,形成建议,进行建议审批,最终把审批后的建议下达到执行部门。这种工作模式耗费了大量的人力,数据滞后,决策过程冗长。

未来在AI的帮助下,上述对应的工作可以由AI自发的完成,管理人员只需要根据AI提供的方案选择最适合企业的方案即可。

在库存管理模块,AI对于效期、临保期、安全库存、经济订货批量上等的管理上能做到及时、迅速、准确的预警和建议,并且为调拨、补货决策提供具体的建议和方案,并且监控决策的实施过程。

四、供应链网络规划

仓配网络规划是企业发展到一定阶段必然面对的问题。需要布局多少个仓库,仓库选址在哪里,拓扑结构怎么设置,每个仓库承担怎样的职能。这些问题,牵扯到物流成本、服务时效、库存管控和客户体验,还有政策、消费者分布、商品特性等因素的制约。每个节点的变化都是牵一发而动全身的关系,并且企业面临的形势也是在不断的变化的,还存在季节和周期的波动。

在这种情况下,依靠人工做出准确的判断是几乎不可能的,上述各因素的变量已经远远超过了人工的计算能力,只有依靠算法的力量进行动态规划,通过因素的变化模拟结果的变化,协助管理者做出相应的决策,才是最科学的方法。

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