这就是AI推动供应链管理的方式
人工智能或人工智能是一项允许多种机器和系统灌输某种形式的人类智能及其行为的技术。一直以来，人工智能一直受到系统的推动，这些系统部署了使用某种“智能代理”以及一些用于处理信息，执行特定任务以及适应动态变化的输入和环境的复杂算法。
AI的典型用法是将人类推理作为模型，以提供改进的见解，产品，服务和效率的愿景作为决策依据。谈到供应链，人工智能是催化剂，并具有多种应用，例如信息提取，数据分析，供需计划，自动驾驶汽车以及仓库管理。
人工智能在供应链管理中的应用
使用聊天机器人进行操作
在自动化和增强的聊天机器人 的帮助下，精简与采购相关的任务需要访问强大而智能的数据集。谈到供应链中的日常功能，聊天机器人可以用于以下任务集：
一世。 进行微不足道的对话时与供应商进行对话
ii。 就治理和合规性材料向供应商发出警报
iii。 下订单
iv。 回答与采购职能有关的内部问题
v。 接收，归档和记录发票和付款以及订单请求
供应链计划的机器学习
供应链计划在供应链管理策略中起着至关重要的作用。在当今的商业领域中，借助智能工具来建立牢固而强大的业务计划已成为必然。
机器学习与供应链计划一起使用时，可用于预测库存，需求和供应。正确使用机器学习和供应链管理工具可以极大地有益于彻底改变敏捷性并优化供应链决策。SCM专家部署了机器学习技术，可以基于智能算法和大数据集的机器分析获得最佳输出。这种机器学习功能可用于优化货物交付和平衡供需，而无需人工检查。
通过预测分析管理物流
在当今的时代，由于预测分析已用于预测有关客户趋势和需求的信息，因此公司一直在采取积极的方法。通过对供需的未来分析，可以帮助SCM系统进行战略规划，原材料采购，控制库存，开发新产品以及对成品进行供应分析。
管理库存
在任何SCM中，最重要的任务是库存分类，因为基于已分类的库存维护有关库存可用性的信息，所以至关重要。分类过程非常耗时，并且容易出现人为错误。但是，如果部署了自动机械手，则可以提供高精度以提供准确的库存信息，并最终减少供应链的成本以及人为错误。
物流中的AI预测需求
人工智能对于增强供应链流程极为有利。它可以用于改善需求和增强预测需求。根据过去的经验和学习，可以全面分析影响市场需求的因素。基于此，供应商可以做出最佳的业务决策。
优化物流路线
AI可用于确定最佳路线，以降低运输成本并加快运输过程。对于拥有大型电子商务，拥有庞大客户群的供应商而言，这可能是极其有益的。对于这样的公司，人工智能可以成为有用的技术，因为它可以分析现有路线并执行路线跟踪的优化。
预测物流中心的高峰时间
如今，在大多数物流中心中，人工智能已与机器学习一起用于监视和预测交通以及其他可能影响货物运输时间的因素。在运输方面，物流中心的繁忙时间至关重要。因此，人工智能可以有效地用于预测和避免物流中心的高峰时间。
自动化质量检查
当质量检查自动完成时，与部署的手动方法相比，它被证明是更有优势的。在计算机视觉程序和机器学习算法的支持下进行自动质量检查有助于扫描所有可能尺寸的产品。当产品在所有的轴扫描，故障可在近四分之一来检测第速率相比执行检查过程人类如。
人工智能在供应链中的意义
当涉及到SCM时，人工智能有很多好处。
其中一些包括-
数据分析以及见解有助于创建可操作的商业智能，从而推动持续增强
由于有效的供需计划由市场因素，消费者需求以及环境中发生的其他变化所驱动，因此整个供应链的速度得到了提高
通过优化仓库操作和分销，物流得到改善
由于节省了库存和与存储相关的成本，因此成本得以降低。货物处理速度更快，并以更快的速度配送
在供应链中使用AI的挑战
尽管在多个应用程序中都具有上述优点，但是在SCM中使用AI还是有一定的障碍。
一些潜在的挑战包括：
更新和准确的数据对于获得从任何基于AI的系统中获得有用的见解至关重要。因此，Ai系统需要与系统和数据库集成在一起，以访问，清理和分析数据
人工智能依赖算法和模型来获得整个供应链的见解和行动。SCM需要针对这些模型部署定期检查，以确保所有内容都符合要求并在定义的参数内运行
AI绝不能出现在筒仓系统中，尤其是在供应商管理等领域。人工智能确实是提高效率，理解数据和驾驶行为的绝佳方法。它不能复制由SCM团队推动的正确的关系管理
结论说明
如今，遍布全球的大多数公司都在供应链管理中采用传统做法，以扩大其客户和供应商基础。当将Ai技术应用于SCM时，它会带来以下好处：增强产品跟踪，更智能的库存管理，计算机辅助质量检查。SCM中的AI还有助于最大程度减少人为错误并简化关键业务流程。

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