采用 AI 的三步法以及优先事项
大流行的全球影响为希望在下一次重大中断中幸存下来的公司提供了许多重要的教训。其中包括需要在供应链中更好地实施人工智能。
以下是有关企业如何实现该目标的一些提示。
首先，建立一个更好的模型来预测消费者需求，一个考虑不太明显的输入。目前，此类系统是围绕简单的趋势和季节性预测构建的。相反，他们应该考虑与通胀、消费者价格指数和 COVID-19 干预政策引起的其他投入冲击相关的外部投入，例如刺激检查、封锁和房屋建设。许多这些模式事后很容易看到，但这并不意味着它们不能被提前发现。基于 AI 的预测模型的美妙之处在于它们能够识别看似无关的特征之间的相互作用。
一旦建立了更好的消费者需求模型，就可以创建一个二级运输估算模型。它的构建应该随时考虑当前的供应链状态，并预测装满产品的集装箱的运输成本。该工具的一个优点是可以进行回溯测试以评估其准确性。只需回顾过去并检查任何给定时间的价格估计，看看它是否与现实相符。
最后，构建一个使用需求模型和成本估算器充当真正的供应链 AI 的系统。其工作方式基于两个核心观察：
- 需求模型可用于预测未来某个给定时间点所需的容量。
- 成本估算模型可用于预测价格是多少，以促进该需求在未来那个时间点的运输。
凭借这两项功能，人工智能系统可以通过调整成本估算模型上的输入杠杆来改进。该模型将具有输入参数，可以像“洛杉矶港口每天运行多少小时”一样简单。它能够根据更改的值了解对运输成本的影响。可以训练人工智能不断调整构成供应链的输入杠杆，以确保无论需求如何，满足需求的总成本都有一个上限。
这种三阶段方法是未来 10 年供应链可能的样子。当然，魔鬼在细节中。但是一旦我们有了这样一个系统，我们就不需要依赖政治家来寻找应对未来供应链中断的解决方案。借助 AI 辅助供应链规划和建模，一切皆有可能。
James Kaplan 是 MeetKAI 的首席执行官。
工业技术