供应链AI落地三步走：经验证的采用路线图
疫情全球冲击为企业应对下一次重大中断留下重要教训：供应链必须更好落地人工智能。以下是实现路径。
第一，构建更好消费需求预测模型，纳入非显性输入。现有系统多基于简单趋势和季节性预测，应改为考虑通胀、消费价格指数等外部输入，以及刺激支票、封锁、房屋建设等疫情干预政策引发的投入冲击。这些模式事后显而易见，不代表无法提前捕捉。基于AI的预测模型之美，在于能捕捉看似无关特征间的交互作用。
第二，建立二级发货成本估算模型。该模型应随时反映供应链当前状态，预测装箱发货成本。优势在于可回测验证准确性：回看过去，任一时间点的价格估算是否匹配现实。
第三，构建系统融合需求模型与成本估算模型，作为真正的供应链AI。基于两大核心观察：
- 需求模型预测未来某时间点所需产能
- 成本估算模型预测该时间点为满足该需求而发货的价格
有了这两大能力，AI系统可通过调整成本估算模型的输入杠杆自我改进。模型输入参数可简化为“洛杉矶港每天运行多少小时”等，能知晓数值变化对运费的影响。AI可被训练持续调整供应链构成要素的输入杠杆，确保无论需求如何，满足需求的总成本有上界。
这三阶段法是供应链未来十年可能的样子。魔鬼在细节，但一旦系统就位，我们将不再依赖政客解决未来供应链中断。有AI辅助规划建模，天空才是极限。
James Kaplan是MeetKAI首席执行官。
工业技术