供应链公司如何利用 AI 制定路线图
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-19
工业 4.0 和数字供应链进展不均
工厂、供应链和商店的联系越来越紧密，使不同的系统能够共享信息并缩短交货时间——但仅限于能够采取行动的公司，生产向客户转移，打破了长期存在的区域贸易模式，现有的供应链技术正处于其生命周期的终点，为解决特定的、孤立的问题（例如预测或工厂规划）而构建的传统软件解决方案不再适合该目的，简单来说，就是这个软件跟不上，为供应链输入人工智能。无论是通过工厂的预测性维护、物流链中的自动驾驶卡车，还是商店中的自动化，人工智能解决方案都在不断涌现，以提高供应链参与者的效率并降低运营成本，然而与大多数行业一样，在如何充分认识人工智能的价值方面存在脱节。
步是制定路线图
优先考虑经过审查的 AI 机会组合，以实现短期和长期的战略业务目标，通过实验学习对于采用 AI 仍然至关重要，但制定 AI 路线图是必要的策略。它允许那些处理改善供应链物流的人计划和选择采用智能 AI 的策略，您如何制定 AI 路线图来捕捉业务中不断变化的供应链的势头？首先，您需要在业务线或职能领域级别确定工作范围——不是整个业务，也不是单个流程或任务，例如在工厂环境中，库存或质量管理等领域是很好的起点，因为它们代表了完整的流程、数据、角色和目标系统，选择重点后，您需要让您的高管了解良好的 AI 机会是什么样的，然后与您的团队合作，挖掘将 AI 功能与机会相匹配的可能性。
好的人工智能机会既实用又有价值
它们解决了 AI 将做出哪些预测或决策、使用哪些数据以及如何应用该输出来创造价值的问题，例如在工厂质量管理中，人工智能系统可以使用生产线数据来预测缺陷、规定维护或增加分析师回答问题的能力，发现不仅是关于找到这些选项，也是关于形成一个关于哪些选项值得追求的假设，发现之后，您的团队应该有一组现在需要验证的案例研究，在估计 AI 用例的影响时，要考虑的不仅仅是准确性或效率的增量改进，分析超越现状创造的价值。
可以围绕帮助定期阅读报告和处理发票的应付账款文员构建人工智能用例
借助文档智能等 AI 功能，可以通过直通式处理来处理简单的发票，然后在自动文档摘要和信息提取（例如差异识别）等功能的帮助下，文员可以更快地处理剩余发票。这种好处的初始指标可能只是处理的发票或节省的时间，但有一个更大的图景。如果 AP 文员每天多出一个小时，他们可以将其用于根本原因分析和订单问题的纠正，或管理他们的工作量以更好地利用供应商折扣，当每个案例都被定义为执行决策者有足够的信息来对愿景和计划中的案例优先级做出艰难的结论时，分析阶段就完成了，有了明确定义的用例，您的团队就可以通过平衡三个目标来对 AI 投资进行排序，以获得的影响：
通过有价值的、可操作的项目立即设置下一步，随着时间的推移建立和扩展能力的深思熟虑的计划建立更大的胜利，以及通过让高管围绕一个共同愿景调整支持和预算，前两个目标是关于平衡短期和长期价值。第三是通过确保执行领导对供应链中 AI 投资的实际成本和收益的认同，来畅通无阻的进展。
随着供应链趋向于一种新的响应式
工厂、供应链和商店的联系越来越紧密，使不同的系统能够共享信息并缩短交货时间——但仅限于能够采取行动的公司，生产向客户转移，打破了长期存在的区域贸易模式，现有的供应链技术正处于其生命周期的终点，为解决特定的、孤立的问题（例如预测或工厂规划）而构建的传统软件解决方案不再适合该目的，简单来说，就是这个软件跟不上，为供应链输入人工智能。无论是通过工厂的预测性维护、物流链中的自动驾驶卡车，还是商店中的自动化，人工智能解决方案都在不断涌现，以提高供应链参与者的效率并降低运营成本，然而与大多数行业一样，在如何充分认识人工智能的价值方面存在脱节。
步是制定路线图
优先考虑经过审查的 AI 机会组合，以实现短期和长期的战略业务目标，通过实验学习对于采用 AI 仍然至关重要，但制定 AI 路线图是必要的策略。它允许那些处理改善供应链物流的人计划和选择采用智能 AI 的策略，您如何制定 AI 路线图来捕捉业务中不断变化的供应链的势头？首先，您需要在业务线或职能领域级别确定工作范围——不是整个业务，也不是单个流程或任务，例如在工厂环境中，库存或质量管理等领域是很好的起点，因为它们代表了完整的流程、数据、角色和目标系统，选择重点后，您需要让您的高管了解良好的 AI 机会是什么样的，然后与您的团队合作，挖掘将 AI 功能与机会相匹配的可能性。
好的人工智能机会既实用又有价值
它们解决了 AI 将做出哪些预测或决策、使用哪些数据以及如何应用该输出来创造价值的问题，例如在工厂质量管理中，人工智能系统可以使用生产线数据来预测缺陷、规定维护或增加分析师回答问题的能力，发现不仅是关于找到这些选项，也是关于形成一个关于哪些选项值得追求的假设，发现之后，您的团队应该有一组现在需要验证的案例研究，在估计 AI 用例的影响时，要考虑的不仅仅是准确性或效率的增量改进，分析超越现状创造的价值。
可以围绕帮助定期阅读报告和处理发票的应付账款文员构建人工智能用例
借助文档智能等 AI 功能，可以通过直通式处理来处理简单的发票，然后在自动文档摘要和信息提取（例如差异识别）等功能的帮助下，文员可以更快地处理剩余发票。这种好处的初始指标可能只是处理的发票或节省的时间，但有一个更大的图景。如果 AP 文员每天多出一个小时，他们可以将其用于根本原因分析和订单问题的纠正，或管理他们的工作量以更好地利用供应商折扣，当每个案例都被定义为执行决策者有足够的信息来对愿景和计划中的案例优先级做出艰难的结论时，分析阶段就完成了，有了明确定义的用例，您的团队就可以通过平衡三个目标来对 AI 投资进行排序，以获得的影响：
通过有价值的、可操作的项目立即设置下一步，随着时间的推移建立和扩展能力的深思熟虑的计划建立更大的胜利，以及通过让高管围绕一个共同愿景调整支持和预算，前两个目标是关于平衡短期和长期价值。第三是通过确保执行领导对供应链中 AI 投资的实际成本和收益的认同，来畅通无阻的进展。
随着供应链趋向于一种新的响应式
推拉式的常态，决策者迅速采取行动以抓住这一势头将变得越来越重要，然而供应链管理的复杂性决定了重新平衡供应链平衡不是一项一劳永逸的活动，花时间发现、分析您的 AI 投资并确定其优先级，这将在取得成功或浪费时间之间产生重大影响。
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