供应链中的人工智能：让物流变得更聪明

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对于加州的英菲尼拉来说，2017年不会一帆风顺。这家电信设备制造商的收入从2016年的8.7亿美元降至2017年的7.4亿美元，毛利率从45%降至33%。该公司在美国、加拿大、中国、印度和瑞典拥有约2000名员工，当年净亏损1.95亿美元，2016年净亏损2400万美元。

为了扭转这种局面，英飞凌首席执行官托马斯法伦(thomas fallon)今年早些时候告诉投资者，该公司的首要任务之一是技术改进。

除了更加关注市场，我们的重组计划还包括成为一家能够确保在短期内加快产品交付并在长期内保持永久差异化技术的企业。我们在这方面正在取得进展。

因此，infinera正在转向人工智能，其目标领域之一是供应链管理(scm)。Infinera将通过分析生产交付时间的历史变化，使用机器学习来更好地预测交付日期和物流提供商的绩效。

infinera信息技术高级副总裁托德图马拉(todd tuomala)表示:我们希望我们的销售团队能够迅速确定有未决报价和订单的产品的供应，我们也希望在制定计划时能迅速考虑更多因素和限制。

人工智能的预测影响

Tuomala表示，infinera的首个供应链人工智能试点项目将于今年年中启动，从其中一个制造厂开始。我们希望在年底前向我们的销售团队和客户提供所有产品的供货信息。

他说，使用机器学习可以加快公司的调度决策能力，并使公司比目前考虑更多的因素。

Infinera正在使用intrigo系统的供应链管理技术和拼接机的人工智能技术。

拼接机器公司的首席执行官兼联合创始人Monte zweben说，许多企业已经从他们的供应链管理系统中获得了30年的可用预测。然而，直到最近，数据基础设施还无法准确预测交付时间等信息。

如果您是一家大型网络设备制造商，并且有销售人员销售这些大型系统，您总是会看到销售人员问，‘您能在此日期之前为我订购产品吗？大多数公司，即使他们有最好的erp系统，销售人员也会说我会在回复你之前确认。此时，客户可能会去其他供应商那里获得有竞争力的订单和报价。无论如何，他们必须等待。

通过实时获取信息，销售团队可以与客户协商。可能其中一个订单项目无法在指定日期内交付，但其他订单项目可以得到保证。这是一个完全不同的过程，他说。

但是预测交货不仅可以拉动生产和运输计划。借助智能供应链管理技术，企业还可以查看历史运输时间和制造细节，并将其与外部数据源(如天气预报等)相结合。)。

Zweben说:你可以先承诺预计库存，而不是计划库存。你必须根据可能发生的事情而不是应该发生的事情向顾客做出承诺。

供应链问题

Infinera在部署这项技术方面有优势，因为infinera拥有垂直整合的商业模式。对于其他公司来说，将人工智能技术应用于供应链是一个棘手的过程。

位于美国安大略省的企业信息管理提供商opentext的产品营销总监马克莫利(Mark morley)表示:这似乎是最基本的问题，但事实是，业务合作伙伴之间交换的信息有50%以上仍是通过传真、电子邮件或电话传输的。

因此，物流不是企业在考虑部署人工智能技术时首先想到的领域。

根据forrester最近对全球决策者的调查，人工智能在供应链管理中的应用远远超出了市场营销、产品管理和客户支持。只有13%的公司表示，物流是他们评估投资和采用人工智能系统的主要领域。

供应链通常涉及大量的外部合作伙伴，其中一些可能技术落后。此外，专家表示，还有数据质量和互操作性等问题。

forrester research副总裁兼首席分析师Boris evelson表示，在将高级分析和机器学习算法应用于供应链数据之前，企业必须首先收集数据，即从制造商、分销商、分销商和供应商那里收集数据。

他说，从所有这些来源获取数据是一个巨大的挑战。一旦收集了数据，它们并不总是立即可用。供应商可能拥有某个细分级别的数据，而分销商可能拥有其他级别的数据。供应商可能有单个产品的数据，但分销商可能只有基于容器的数据。

但这并不是说企业没有试图解决这个问题。

埃森哲(Accenture)应用情报总监弗兰克·米尔卡普(Frank meerkamp)表示:在我们与之交流的一些财富400强企业中，每个客户都有兴趣理解、探索和证明概念。将人工智能应用于供应链管理有很多机会。

他说，消费行业的企业走在最前列，因为它们在利润率方面面临巨大压力。

他补充道，这不仅仅是炒作。是的，有很多炒作，但我认为这是一件积极的事情。我们需要炒作让人们前进。我认为人工智能的旅程才刚刚开始。

不仅仅是分析

除了分析供应链数据和进行物流相关的预测，人工智能技术也被用于供应链管理的其他领域。

对于消费者来说，人工智能最明显的用途之一是使用siri、alexa和谷歌等个人助理。这些聊天机器人结合了搜索、语音识别和自然语言处理，所有这些都得到人工智能的支持。

猫鼬说，同样的方法也可以用来创建虚拟代理，帮助企业更容易地从erp系统获取信息。他说这将在未来十年变得非常普遍。

人工智能的另一个常见用途是图像识别，它可以在库存管理中发挥作用，jason goldberg说，他是sapientrazorfish商业和内容业务的高级副总裁。

他说，这种做法的一个例子是亚马逊go Store。塔吉特百货还让带立体摄像机的机器人在商店的过道里走来走去，进行库存测试。沃尔玛最近将一个类似的试点项目扩展到了50家商店。他说，对零售商来说，准确掌握店内库存比以往任何时候都更重要，而计算机视觉正成为实现这一目标的主要技术。

贝宝产品定价主管Nolwenn godard表示，定价也是人工智能技术可以帮助的一个方面，包括价格优化和自动价格执行。

她补充说，这项技术也将有助于提高人类的生产力。人工智能、人工智能和自动化的结合可以节省时间、降低运营费用和消除人为错误。员工可以将精力转移到非传统的、分析性的和创造性的任务上，而人类仍然可以通过人工智能得到帮助和提高。

物联网是推动人工智能的燃料

就其本身而言，人工智能是一项强大的变革性商业技术。但根据莫利的说法，当人工智能与物联网结合时，它将变得充满力量。

他说:你可以实现一个自主的供应链，让它几乎是自我意识、自我管理和自我决定的。

Abb作为世界上最大的工程公司之一，一直致力于这项研究。

abb的Cso satish gannu说:在过去的五到七年里，abb的研究中心一直致力于人工智能和机器学习。

例如，abb一直在构建一个名为abb能力的物联网平台。

他说:通常情况下，我们会从客户那里听到关于监管和预测性维护的信息。他们想知道什么时候可能会出现问题，以及资产将持续多长时间，当我们知道可能会出现一些故障时，我们可以将此故障与备件订购系统联系起来。

这意味着客户可以在导致停机之前解决问题。归根结底，这一切都是为了帮助客户保持生产运转。

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来源：搜狐微门户