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各个行业的先锋组织已经在利用人工智能和机器学习技术来改造其供应链。在 COVID-19 疫情高峰期，亚马逊利用人工智能驱动的预测来应对前所未有的需求激增，而宝洁则采用需求感知工具来实时微调其供应链响应。在汽车领域，宝马正在使用生成式人工智能来优化备件库存管理，在降低持有成本的同时保持最佳库存水平。UPS 开发了一种名为 ORION 的人工智能算法，用于最后一英里的跟踪和优化，马士基利用物联网和人工智能来监控货物位置、温度和湿度，预测延误并确保安全。

将 AI 和 ML（尤其是生成式 AI 和 LLM）一种选择，而是企业在未来保持竞争力的必要条件。然而，组织还必须意识到从数据质量和治理到技能差距等挑战，并努力主动解决这些挑战。通过制定 AI 采用的战略路线图、投资人才发展和培育创新文化，企业可以塑造全球供应链的未来并确保持久的竞争优势。

应对挑战和考虑
尽管人工智能和机器学习在供应链管理中的潜力巨大，但组织也必须应对一些挑战才能充 Portugal电子邮件列表 分发挥其优势。升级可能耗时且昂贵，麦肯锡报告称，全面实施新的供应链系统平均需要 2.8 年和 5500 万至 1 亿欧元。数据质量也至关重要，因为人工智能模型的有效性取决于训练数据的准确性、一致性和相关性。可解释性和信任度是关键问题，因为某些人工智能系统的不透明性可能会阻碍利益相关者的认同。偏见是另一个必须解决的问题，以确保供应链中的道德决策。

人工智能在供应链管理中的未来
随着人工智能的不断发展，生成式人工智能、大型语言模型 (LLM)、边缘计算、自动驾驶汽车和无人机将改变供应链管理。LLM 可以从非结构化数据源中提取有价值的见解，预测消费者偏好的变化并识别新兴市场机会。边缘计算将发挥重要作用，使数据处理更接近源头并减少延迟。自动驾驶汽车和无人机将彻底改变最后一英里的配送和仓库运营，沃尔玛等公司已经在使用无人驾驶卡车。生成式人工智能与边缘计算和自动驾驶系统的结合将创建一个高度响应、高效和智能的供应链生态系统。

人工智能在供应链管理中的成功将依赖于拥有推动技术进步的领域知识的数据专​​业人员。组织必须制定全面的学习计划，提高员工的技能，并创建跨职能团队来弥合技术和运营专业知识之间的差距。采用人工智能需要制定符合组织目标和愿景的战略计划，以及优先考虑数据质量和代表性的数据策略。

将 AI 和 ML（尤其是生成式 AI 和 LLM）集成到供应链运营中不再是一种选择，而是企业在未来保持竞争力的必要条件。然而，组织还必须意识到从数据质量和治理到技能差距等挑战，并努力主动解决这些挑战。通过制定 AI 采用的战略路线图、投资人才发展和培育创新文化，企业可以塑造全球供应链的未来并确保持久的竞争优势。