人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用及未來趨勢-供應(yīng)鏈管理師

2023-08-07 19:10 作者:美中供應(yīng)鏈管理世界 0人讀過 | 我要投稿

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編者按

人工智能（AI）正在悄悄滲透許多行業(yè)，現(xiàn)在它正進軍汽車供應(yīng)鏈領(lǐng)域。我們是應(yīng)該緊張，還是應(yīng)該歡迎它作為一個有益的工具？麻省理工學(xué)院工程系統(tǒng)教授Yossi Sheffi權(quán)衡了人工智能對于行業(yè)發(fā)展的利弊。

公眾對于人工智能的接受程度各不相同，有些人對其提高生產(chǎn)力的潛力感到熱情，而有些人則對其對就業(yè)的影響甚至人類的終結(jié)感到恐懼。隨著人工智能進入汽車供應(yīng)鏈，對于是否應(yīng)該慶祝還是回避這一技術(shù)仍存在不確定性。然而，麻省理工學(xué)院工程系統(tǒng)教授、供應(yīng)鏈管理創(chuàng)始主任Yossi Sheffi博士并不認為這項技術(shù)會帶來太多威脅，只要企業(yè)以正確的方式使用它。他剛剛出版了第九本書《魔法傳送帶》，研究了隨著人工智能的使用增加，它將如何影響供應(yīng)鏈，并告訴《汽車物流》雜志關(guān)于這項技術(shù)的好處，以及它如何使這個行業(yè)更具競爭力。

麻省理工學(xué)院供應(yīng)鏈管理創(chuàng)始主任Yossi Sheffi教授就人工智能對供應(yīng)鏈的影響接受了《汽車物流》的采訪：“在一些領(lǐng)域，采用人工智能將具備非常大的優(yōu)勢?！?/p>

人工智能在物流中的優(yōu)勢

Sheffi表示：“在汽車供應(yīng)鏈中，人工智能有許多應(yīng)用。它能夠非常好地執(zhí)行重復(fù)性工作。它是自動化的，準確且快速，而且可以不停歇地運行?！?/p>

在過去幾年里，特別是自疫情爆發(fā)以來，供應(yīng)鏈中的許多企業(yè)一直在尋求采用人工智能來提高效率和節(jié)約成本。許多企業(yè)也被迫實施技術(shù)來應(yīng)對工人短缺的問題。原始設(shè)備制造商不僅在其制造過程中使用機器人和其他自動化工具，現(xiàn)在他們越來越希望將其應(yīng)用于物流中，以便更快地做出更明智的決策，并已經(jīng)開始進行試點項目。希望這樣做不僅能夠節(jié)省時間和成本，而且能夠使企業(yè)更具競爭力、生產(chǎn)力更高并帶來更多盈利。

Sheffi說：“其實每個人都在日常生活中使用著人工智能，只是并沒有意識到。當(dāng)你打電話給客戶服務(wù)部門尋求幫助時，你很可能在與一個聊天機器人交流。人工智能可以聆聽你的問題，解讀你說的話，并試圖給出答案?！?/p>

他將這一現(xiàn)象與汽車行業(yè)進行了類比，他補充說：“你所做的就是讓機器來完成‘簡單’的工作，換句話說，那些可以被定義和需要被優(yōu)化但大多數(shù)都是重復(fù)性的工作?！?/p>

比如，寶馬（BMW）自2019年起在奧地利的斯泰爾發(fā)動機工廠進行了人工智能在物流方面的測試。該汽車制造商利用基于人工智能的攝像頭軟件來加快流程，防止空集裝箱在傳送帶上不必要的運輸。自那時以來，寶馬通過其數(shù)據(jù)和人工智能計劃在整個價值鏈中實施了人工智能應(yīng)用，并與美國軟件公司NVIDIA合作進行試點項目，為小型運輸機器人（STRs）配備了人工智能，并為其在整個業(yè)務(wù)中使用制定了道德準則。類似地，斯柯達在2020年使用了Optikon AI平臺來自動計算如何將托盤裝載到集裝箱中以最大化容量。

“像這樣的領(lǐng)域，采用人工智能將會非常迅速，”Sheffi說道?！肮疽呀?jīng)將人工智能應(yīng)用到現(xiàn)有的軟件模型中，而你甚至都沒有意識到。這已經(jīng)在發(fā)生了。”

人工智能究竟能有多聰明？

隨著技術(shù)每天都在不斷進步，物流行業(yè)正在努力弄清楚人工智能到底能有多聰明，以及除了重復(fù)自動化任務(wù)之外，它還能在哪些方面提供幫助。在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，一個具有巨大潛力的領(lǐng)域是預(yù)測，包括對客戶需求的預(yù)測，以及對生產(chǎn)和發(fā)貨的預(yù)測影響。

Sheffi說：“在供應(yīng)鏈中，人工智能有許多應(yīng)用，但人們希望它能使預(yù)測更加準確。許多人正在使用各種機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行預(yù)測，這對于生產(chǎn)調(diào)度、需求計劃和與供應(yīng)商打交道非常重要?！彪m然這樣做更加困難，因為人工智能依賴于從過去的學(xué)習(xí)，但正在進行試驗，以使技術(shù)更好地預(yù)測（幾乎）不可預(yù)測的情況。秘訣在于大型人工智能模型的能力，它可以快速地以大規(guī)模整合來自多個來源的數(shù)據(jù)，包括數(shù)字、文本、視頻或語音數(shù)據(jù)。

JLR最近與預(yù)測洞察公司Everstream Analytics合作，將人工智能嵌入其供應(yīng)鏈，并監(jiān)控可能導(dǎo)致延誤的風(fēng)險。

JLR正試圖通過與預(yù)測洞察公司Everstream Analytics合作，搶占這些發(fā)展的先機。在6月份，這家汽車制造商表示將使用Everstream的人工智能實時監(jiān)控供應(yīng)鏈，以防止可能導(dǎo)致延誤或停止裝運的潛在風(fēng)險，如自然災(zāi)害、罷工、數(shù)據(jù)泄露和出口問題。當(dāng)時，JLR工業(yè)運營執(zhí)行總監(jiān)Barbara Bergmeier表示，人工智能將幫助公司“在造成中斷之前管理風(fēng)險”，使公司更具韌性，并幫助其履行對客戶的承諾。

雷諾集團在物流管理中也在使用機器學(xué)習(xí)和人工智能取得了進展。該汽車制造商將來自物流提供商和供應(yīng)商的信息與公共云中的信息結(jié)合起來，形成一個數(shù)字化的控制中心，以更好地對供應(yīng)鏈的影響進行映射和預(yù)測。雷諾與谷歌云合作運行人工智能應(yīng)用程序。

風(fēng)險管理并不僅限于物理干擾，公司現(xiàn)在希望將其用于識別供應(yīng)鏈中的財務(wù)風(fēng)險。Sheffi解釋了這樣做的好處?！巴ǔ＃_定供應(yīng)商的潛在財務(wù)風(fēng)險涉及查看財務(wù)報告，而這總是過去的信息，”他說?！叭绻阆氆@得更及時的信息，就必須試圖從媒體，包括社交媒體，或其他任何可以提醒你供應(yīng)商存在問題的地方獲取數(shù)據(jù)。你可以查看重要的高管是否在離職，供應(yīng)鏈中的公司是否在抱怨拖欠已久的付款，或者供應(yīng)商是否在合并或收購中遇到問題，或者與他們的銀行有問題。問題是這需要時間?！?/p>

他說，人工智能可以在這方面提供幫助，因為新的語言模型可以獲取非數(shù)值化的數(shù)據(jù)?！艾F(xiàn)在，你可以在同一時間范圍內(nèi)以非常大的規(guī)模獲得以前無法獲得的信息，”Sheffi說道。

對于汽車制造商和物流公司來說，一個意外的好處是成本，或者說幾乎沒有成本。汽車制造商無疑希望定制適合自己的人工智能軟件。Sheffi說：“他們希望按照自己的方式來做這個，他們想使用他們公司的經(jīng)過驗證的流程，并將其嵌入到人工智能中?！?/p>

然而，由于像谷歌、微軟等跨國科技公司和其他投資者正在向OpenAI及其ChatGPT平臺這樣的軟件開發(fā)者投入數(shù)十億美元，所需的基本代碼已經(jīng)存在，這意味著大部分開發(fā)成本和不確定性已經(jīng)脫離了汽車制造商的掌控。

Sheffi解釋說：“想象一下微軟的Excel。你可以在電子表格上構(gòu)建表格或模型，但電子表格的基本機制已經(jīng)存在。同樣，使用優(yōu)化軟件，你已經(jīng)有了可以指定處理手頭問題的軟件包。這不會花費過高的費用，因為大部分開發(fā)成本都由風(fēng)險投資家承擔(dān)，他們?yōu)樗羞@些初創(chuàng)公司提供資金，而那些正在開發(fā)人工智能的大公司。沒有人會從頭開始建設(shè)?！贝送?，這些公司將能夠向許多行業(yè)銷售產(chǎn)品，同時在激烈競爭中，隨著時間的推移，使用這些平臺的價格將下降。

當(dāng)然，不管怎樣，成本總是會出現(xiàn)。為了能夠充分利用汽車供應(yīng)鏈中的人工智能，必須花費金錢培訓(xùn)員工如何正確高效地使用它。幸運的是，這不會像科技巨頭花費的數(shù)十億美元那樣多。但這將耗費時間。

Sheffi說：“現(xiàn)在你開始看到為什么這需要很長時間了。人工智能將是一個有用的工具，但那些能夠花時間培訓(xùn)他們的員工使用它的公司將能夠從中受益。他們需要培訓(xùn)他們的員工并改變流程-將人與機器整合在一個無休止的工作流程中，以充分利用它?！?/p>

這個過程可能需要很長時間，甚至可能需要幾十年。Sheffi舉了MIT教授Robert Solow的例子，當(dāng)時正值技術(shù)革命。他說：“革命始于1950年代，但到1987年，他說計算機時代無處不在，只有生產(chǎn)率數(shù)字除外?！盨heffi說：“直到1990年代末，所謂的‘Solow悖論’被解決，當(dāng)時技術(shù)、零售和批發(fā)業(yè)加速了美國的生產(chǎn)率。其他行業(yè)也加入，生產(chǎn)率開始加速。延遲的原因是人們需要一段時間去學(xué)習(xí)使用新技術(shù)，逐漸適應(yīng)它，不再害怕，并將其納入到流暢的工作流程中?！?/p>

即使一家公司可以花費時間和金錢來培訓(xùn)員工使用新軟件，對未知事物的自然恐懼可能成為生產(chǎn)力的障礙。Sheffi說：“有些人會試圖破壞它，因為他們害怕失去工作，有些工會也會反對。然后還有政府監(jiān)管。歐盟、美國、中國、日本和韓國等主要國家都在制定關(guān)于生成式人工智能的監(jiān)管框架。美國的討論是要成立一個人工智能機構(gòu)，以確保軟件的安全使用，并追究人工智能公司的責(zé)任。這將減緩開發(fā)過程，盡管人工智能正在迅速發(fā)展，但它不會很快普及。與此同時，經(jīng)過審查且不威脅就業(yè)的應(yīng)用可能會更快地被采用?！?/p>

人性因素

雖然人工智能在使物流世界更高效方面有著未知的、尚未充分發(fā)揮的能力，但它卻缺少一些它無法學(xué)會的東西-人性?！案鶕?jù)其本質(zhì)，工作和業(yè)務(wù)中有些方面人類比任何算法都要好得多，”Sheffi說。因為機器學(xué)習(xí)是通過從過去學(xué)習(xí)來工作的，所以在緊急物流方面，人工智能可能并不是很有用，因此在危機時期，人仍然是供應(yīng)鏈保持運轉(zhuǎn)的必要條件。

“如果情況發(fā)生變化，突然陷入衰退，或者發(fā)生戰(zhàn)爭、疫情或其他導(dǎo)致人們改變購買習(xí)慣的重大變化，人工智能無法理解更大的背景，并且在預(yù)測上不會準確，”他說?！岸祟惪梢钥吹讲⒗斫飧蟮谋尘?，并能接管工作。人類能更好地發(fā)現(xiàn)變化，因為機器相對僵化，一切都是基于它們訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)。如果某些事情不在過去的數(shù)據(jù)中，它也不會成為輸出的一部分?！?/p>

Sheffi補充說：“人們有道德準則，會做正確的事情。人類能夠更快地適應(yīng)，有創(chuàng)造力，并能提出新的想法和流程。而且人類有同情心?！?/p>

他說，在疫情期間，公司基于CEO之間的電話通話調(diào)動了數(shù)以萬計的工人和卡車，這是很難想象能夠自動完成的?！斑@是基于人際關(guān)系和同情心，”他說?！肮?yīng)鏈是由人組成的，它們基本上是社交網(wǎng)絡(luò)。”

工人們重新回到了位于德國辛德爾芬根的奔馳（Mercedes-Benz）價值7.3億歐元（8120萬美元）的56號工廠，因為人類能夠處理更加復(fù)雜的生產(chǎn)線。

Sheffi認為，物流的人性因素將無法被取代或復(fù)制。他以奔馳在德國辛德爾芬根的價值7.3億歐元（8120萬美元）的56號工廠為例，該工廠生產(chǎn)S級車型，并致力于零排放生產(chǎn)。他說：“一開始，奔馳將所有工作都自動化，然后他們回過頭來，取消了很多自動化，重新引進更多的工人。為什么呢？因為生產(chǎn)線上的車型選擇太復(fù)雜了。他們發(fā)現(xiàn)人類比人工智能處理得更好?！?/p>

當(dāng)像寶馬和雷諾這樣的原始設(shè)備制造商將更多的人工智能應(yīng)用程序整合到他們的控制中心時，物流領(lǐng)導(dǎo)者傾向于強調(diào)重要的決策仍然由人類做出，但他們能夠更快地獲得更多信息和建議。例如，在雷諾集團，該汽車制造商能夠在幾小時內(nèi)使用人工智能算法了解土耳其今年2月份的地震將如何影響該地區(qū)的供應(yīng)商，幫助物料控制人員采取措施減輕干擾，這在以前可能需要幾天甚至幾周來規(guī)劃?！斑@有助于我們將決策權(quán)交給人們，” Jean-Francois Salles說道。他在今年夏天之前是雷諾全球供應(yīng)鏈副總裁，在今年早些時候接受《汽車物流》采訪時說。

他建議，未來人工智能將邁出下一步，自動采取對策，例如訂購高級貨運或從備選供應(yīng)商那里取消物料訂單。

開啟未來的工具

AI擁有節(jié)省物流行業(yè)時間和金錢的能力，確保更順暢的跟蹤和高效性，但Sheffi并不認為它會取代人類，至少目前還不會。目前，他認為AI可能會給物流公司帶來競爭優(yōu)勢，成為工具箱中的又一個工具?！澳切┨峁└嗉夹g(shù)能力的公司可能會獲得更多業(yè)務(wù)，特別是來自大型、復(fù)雜的公司。AI只是另一套工具，”他說?！肮?yīng)鏈的社交網(wǎng)絡(luò)可以通過技術(shù)，無論是人工智能、機器人還是其他技術(shù)，得到支持和增強。人們正在將倉庫自動化，跨各行各業(yè)安裝機器人，仿佛明天就沒有了一樣。然而，當(dāng)亞馬遜在2015年至2020年之間為所有倉庫配備先進的機器人時，該公司還雇傭了超過一百萬名新員工。所以，機器人并沒有征服世界。至少在很長一段時間內(nèi)是這樣。”

在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，技術(shù)的爆炸式發(fā)展和人工智能的應(yīng)用引發(fā)了巨大的變革。然而，在這一新環(huán)境中，真正扮演著至關(guān)重要角色的還是人。正如尤西教授所指出的，人們需要監(jiān)督自動化和人工智能的應(yīng)用，確保其所做的事情是有意義的。

在尤西教授的最新著作《魔力傳送帶-供應(yīng)鏈、AI 與未來的工作》中，他解釋了“供應(yīng)鏈是什么，它們?nèi)绾芜\作，以及先進技術(shù)與人員和流程的整合將成為未來供應(yīng)鏈管理的特點”。

正好2023年8月27日上午，在寧波(中國)供應(yīng)鏈創(chuàng)新學(xué)院，由麻省理工學(xué)院運輸與物流中心主任尤西·謝費博士，寧波(中國)供應(yīng)鏈創(chuàng)新學(xué)院院長郭杰群博士和中國(深圳)綜合開發(fā)研究院物流與供應(yīng)鏈管理研究所所長王國文博士，三位大咖分享：構(gòu)建 AI 時代的供應(yīng)鏈競爭力精彩主題演講，歡迎小伙伴們識別海報二維碼就可報名參加。