圖/文 TechOrange Ariel
一直以來,「供應鏈管理」對普羅大眾來說,使有點遙遠的詞,但這幾年,從口罩到晶片,無論是企業端或消費端,供應鏈的能見度和影響力都與日俱增。
供應鏈順利運作與否,存在著許多不可控的變因,像是天災、地緣政治或者類似疫情這種全球性的危機等等,而 AI 的發展,也讓如何將 AI 應用到供應鏈管理上,提高其韌性以及優化營運效能,成了企業組織的關鍵課題之一。
研調機構 Gartner,將生成式 AI 列為 2024 年增加供應鏈韌性、引領供應鏈創新的新科技潮流,其中接受 Gartner 調查的供應鏈長(Chief Supply Chain Officer,CSCO)中,有一半計畫在未來 12 個月內導入生成式 AI,另有 14% 已進入應用階段。
對大企業採購而言,「議價」是供應鏈管理的一個重要環節,於是有一個稱作 Pactum AI 的自動議價軟體,透過 AI 快速分析數據,幫助企業與供應商議價。
有超過十萬名供應商的零售巨頭沃爾瑪(Walmart)就透過這個 AI 工具提供的資訊為背景,與供應商談判議價,省下不少時間成本;貨櫃物流公司馬士基(Maersk)同樣運用該工具,制定報價單,與客戶進行協商談判,如此一來還能兼具公正性,與客戶協商時也能以數據作為依據,一舉兩得。
此外,在選擇供應商、進行採購時,對某些企業來說,需要經過大量評估,相當耗時費力。例如勞斯萊斯汽車(Rolls-Royce Motor Cars Limited)需要一年或更長時間,對任何新供應商進行資格認證、測試等,藉由 AI 工具就有機會快速評估現有的供應商,是否有潛能提供更多原料,不見得要找新的供應商,省下時間和人力成本。
美國科氏工業(Koch Industries)的子公司就用採購資訊服務商 Arkestro 設計的 AI 工具,提取現有供應商資訊、採購訂單、發票,甚至是過去採購中未成功的報價等資訊,評估供應商額外提供產品的能力,優化供應鏈的營運成本。
Gartner 指出,在採購領域中,生成式 AI 對其週期管理及供應商開發和管理的影響最大。AI 可以分析大量資料,預測需求、供應商績效、定價趨勢,以及優化庫存監控和績效來優化採購策略。
「人腦再怎麼快,也很難跟上瞬息萬變的各項突發事件。」SAP 資深副總兼人工智慧全球主管沃爾特(Walter Sun)說,AI 可以追蹤對供應鏈產生重大影響的新聞、事件和相關議題,分析歷史數據,預測後果並給出解決方案,數據驅動的方法使組織能夠做出明智的決策並提高整體效率、節省成本。 「這幾乎就像有一個人類助理在你旁邊,提醒你注意你本來不會知道的事情。」沃爾特說。
麻省理工學院全通路供應鏈實驗室執行董事龐斯(Eva Ponce)認為,AI 工具根據市場模式和天氣數據等外部因素預測需求趨勢並非新鮮事,但技術的進步會讓預測愈來愈準確,也能執行更複雜的預測,讓供應鏈管理者隨時做好萬全的準備。
事實上,確實已經有不少品牌供應鏈利用 AI 來快速篩選和分析大量資料,推薦潛在供應商。《哈佛商業評論》報導,聯合利華(Unilever)使用德國新創 Scoutbee 提供的 AI 服務,在短時間內尋找替代供應商。Scoutbee 可以爬取網站數據,涵蓋供應商的財務、永續評分、客戶評分、海關文件資料,甚至是社群評價、新聞報導等等,生成潛在新供應商列表。
Gartner 供應鏈業務分析師托赫米(Noha Tohamy)指出,雖然 AI 工具可以為節省很多供應鏈管理的工作量和時間,但這項工作涵蓋很多上下游供應商的「人際關係」管理,如何在應用 AI 科技和確保人情溫度中間取得平衡,會是企業在供應鏈中導入 AI 之後需要再思考的問題。
內容轉載於科技報橘https://buzzorange.com/techorange/2024/06/28/the-role-of-ai-in-developing-resilient-supply-chains/