只为帮你提高供应链的“免疫力”,我们采访了全球1600位首席运营官
2020-02-20
来源:搜狐科技
新春伊始,一场抗“疫”保卫战成为了每个人的主题。
医疗卫生、交通运输、教育服务等各战线人员同时吹响集结号,华夏亿万普通民众全力配合自我隔离,确保后方健康、稳定、和谐。
这种鏖战危情下“稳稳的幸福”背后,是我们倾全国之力,对医疗物资、生活供给及物价稳定的全方位保障。而支撑起这一切的,正是背后的一条强大的供应链。
在这场与时间赛跑的“供应链大考”面前,诸多行业和企业必须回答下面的几个问题:
如何迅速恢复生产,修复供应链,降低突发危机带来的重大冲击?
如何更精准地预测潜在问题,对未来可能的突发事件未雨绸缪?
如何深入了解客户需求,快速响应市场变化,将危机转变为契机?
对现有供应链进行转型与创新是大势所趋。优秀企业的供应链高管致力于开发供应链流程数字化战略。当数字化运营实践与人工智能相结合时,供应链获得了训练,进而增强了人类决策能力,实现了智慧化升级,转型为认知供应链。
IBM商业价值研究院发布全球调研报告《欢迎加入认知供应链》,采访了超过1,600位首席运营官(COO),以及供应链、产品开发、采购和生产制造高管,深度挖掘认知供应链的能力、优势和预期可实现价值,以期帮助企业建设完整、高效的供应链体系,搭建全生态、全链协同的平台。
超过 50%的业绩出众企业的受访供应链高管
表示他们未来三年将重点投资认知计算/人工智能或云计算
86%业绩出众企业的受访供应链高管
表示认知计算/人工智能将会转变他们的需求规划和预测能力
92%业绩出众企业的生产制造高管
表示认知计算/人工智能将提升他们在生产规划方面的表现
供应链与人工智能是天生一对
COO们寄希望于人工智能来解决许多端到端的供应链流程挑战,业绩出众的企业对人工智能的投资力度更大。 人工智能已经成为了认知型企业供应链创新转型的必备要素。他们正在积极重塑业务模式、战略和技术能力,将人工智能应用到他们的产品和日常运营当中。最常见应用场景就是用于从供应到生产到客户供给过程中的材料质量、预防性维护和风险管理工作。
在销售和运营规划方面,人工智能应用于管理需求波动、供应约束、生产安排以及动态配送问题,通过分配资源、调派人力和安排流程,增进人类互动。此外,还可以针对意外事件和运输中断提出备选行动方案建议。在生产制造方面,配置人工智能软件的协作机器人可以“看见”他们的工作环境,在生产过程中以安全的方式在协同工作的人类周围进行移动。
企业如何利用认知计算和人工智能解决供应链挑战
材料质量和风险管理
54%
24%
销售和运营规划
51%
39%
固定布局
工具条上设置固定宽高
背景可以设置被包含
可以完美对齐背景图和文字
以及制作自己的模板
财务业绩出众企业
固定布局
工具条上设置固定宽高
背景可以设置被包含
可以完美对齐背景图和文字
以及制作自己的模板
财务业绩欠佳企业
认知供应链的三个未来应用趋势
01
创新型产品开发
95%的业绩出众企业将人工智能视为他们创新成功的核心要素。
如何快速精确的抓取市场需求是每一个产品研发高管都在思考的问题。业绩出众的企业正在尝试将人工智能嵌入到他们的产品和运营当中,为产品研发、市场分析以及产品生产提供支持。当用于检测需求信号时,人工智能可以助力企业确定多变的需求行为,优化库存水平和补货计划,支持实现连续循环的产品生命周期管理。
产品开发方面的挑战、优先任务、计划投资
挑战
?
缺乏工程技能
?
竞争分析不足
?
能源和环境监控成本高昂
优先任务
?
云计算
?
物联网
?
无人机/机器人
计划投资
?
安全与监管
?
能源管理
?
客户体验
02
智能采购
40%的CPO预计,人工智能将在风险缓解、费用分析、全球物流和配送方面带来更多价值。
采购方面的挑战、优先任务、计划投资
挑战
?
与供应商进行整合
?
风险缓解
?
全球寻源
优先任务
?
监管和可持续性
?
全球供应链网络
?
物联网
计划投资
?
库存和配送控制
?
安全与监控
?
供应链管理
03
智能自动化制造
业绩出众企业采用的自动化技术中,数字制造继物联网和定位技术之后,位列第三。
生产制造领域的高管正在积极采用新一代自动化创新技术,致力于与产品研发同事携手并进,将创新产品推向市场,推动企业实现发展和盈利。他们迅速地实施基础的物联网和云技术,并大力利用人工智能实时制定生产决策。
生产制造方面的挑战、优先任务、计划投资
挑战
?
技能短缺
?
监管和可跟踪性
?
产品开发创新
优先任务
?
云计算
?
3D打印
?
物联网
计划投资
?
分析与云计算
?
机器人和物联网
?
认知计算/人工智能
人工智能是未来自动化技术发展和数字化运营的支撑,当与更加强大的物联网生态系统相结合时,人工智能可以从其他互联设备中学习,提高供应链各个环节的管理水平,实现积极主动的预测性响应能力,帮助企业降低成本、提高运营效率和创新能力。
认知供应链“三步走”战略部署
早在十年前,IBM商业价值研究院预言,未来的智慧供应链将具备以下特征:
物联化。 信息将会越来越多地由机器生成,库存能自动盘点,集装箱能自行检测其内部的货物,出现错误会自动报告。
互联化。 整个供应链将连为一体,不仅仅包括了一般意义上的客户、供应商和IT系统,还包括用于监视供应链的部件、产品和其他智能工具。
智能化。 高级分析和建模技术将帮助决策者更好地分析极其复杂多变的风险和制约因素,以评估各种备选方案,甚至可以自动制定决策从而提高响应速度。
仅仅十年,我们的预言就已成真。现在,我们要踏入下一段征程,向认知供应链演进。
为此,我们必须制定战略规划,根据路线图执行计划,进而实现价值。通过与全球各个行业成功实现数字化变革的企业开展合作,并对他们的变革之路进行调查和研究,我们总结出了以下三个行动方案:
01
制定清晰的战略愿景和路线图
将业务战略与目标运营模式和生态系统战略相整合,制定清晰的战略愿景和计划,遵循转型路线图。利用敏捷开发方法,根据认知供应链的用例创建原型。继续构建和部署企业云应用支持的物联网产品和运营控制设备,以便获得实时洞察。开发记分卡,监视原型的实施过程。
02
全面了解企业数据,激活AI
数据,是人工智能的核心竞争力。如果把人工智能比作赛车的话,数据就是发动这辆赛车的燃料。企业只有全面掌握自己的数据,才能充分发挥人工智能在供应链中的作用,挖掘最大价值,解决用例中确定的运营问题,提高响应速度、交付及产品质量。
延展阅读:
成就数字赢家的六大关键战略 — AI 驱动型运营模式的威力 →
人工智能可以从以下四个方面的数据集挖掘出最大价值
1. 供应链管理
?
客户沟通
?
运输方式、路线和费率
?
竞争性定价和新闻
?
天气/风暴灾难数据
?
地缘政治数据
2. 产品开发
?
先前产品分析
?
客户生成的数据
?
行业和开源调查
?
社交媒体数据
?
专利和产品信息
3.采购
?
全球库存
?
采购流程
?
费用分析
?
供应商评估
?
合同
4. 生产制造
?
生产安排
?
机器监视
?
库存和材料成本
?
客户订单管理
?
机器维修历史
03
培养员工的人工智能技能
企业和机构将需要具备数字问题解决技能的员工,提高绩效水平和创新能力,以推动在竞争激烈市场中实现发展、增长和成功。基础计算技术和数学背景构成大部分人工智能方案的基础。此外,了解数据分析和机器学习工程之间的不同也非常重要。
突发危机的出现如同一面镜子,让我们看清了自己的不足。越来越多的企业将意识到人工智能的潜力,和实现智慧业务决策的重要性。
尼采说过:那些杀不死你的,终将使你变得更强大。
待山河疫消、百业复苏时,供应链的发展将迎来历史性的创新与巨变!
你,准备好了吗?