借力AI破解全球供应链危机

新冠疫情成为多行业创新试金石。历史上危机孕育创新，当前全球供应链灾难性中断再次召唤创新。当前瓶颈看似绝望，修复需时显效，但AI结合其他技术创新，或能从制造车间到零售货架带来持久改善。以下场景展望。

改善工厂车间

供应链瓶颈报道聚焦港口关闭下滞留海上船只。但供应链管理者知改善延伸至原材料采购制造的工厂车间。AI连接其他技术大有可为。如原材料供应数据驱动预测可优化制造规划决策及劳动力规划减少职业倦怠。车间智能传感器让生产更高效、更响应供需波动。传感器还能预警关键部件磨损，让制造商在中断前主动纠偏。

最兴奋的是企业结合沉浸式技术（VR/MR/AR）与AI（如深度强化学习与3D仿真结合）改善制造流程。企业可用AI模拟不同生产场景，以更省时、更具成本效益方式优化车间。此外，3D仿真与强化学习可优化整个生产流程，而物理实验仅能优化特定工序。元宇宙愿景成真时，AI虚拟应用或将重塑而非仅提效车间。

应对中断

AI可利用数据分析识别绘制受供应链中断影响库存。若企业缺乏运输物料船只可视性，应以危机为契机，证明以数据、物联网、高级分析（机器学习、仿真）优先推进供应链数字化转型合理性。企业须随时知货物位置，以成功评估供给侧约束对运营和满足市场需求预期的影响。这对依赖全球多参与者的复杂供应链尤甚，如汽车业。车企和零售商难追踪半导体从一国到另一国的供应链瓶颈，缺乏透明度几乎无法识别破瓶颈路径或预测库存恢复正常时间。透明数据共享和AI可解此题。

响应消费者需求

须铭记：无消费需求便无供应链危机。AI可通过数字货架技术助供应链生态各方更对齐消费需求。数字货架泛指连接零售商全运营供应链的实时数据产品陈列——线上线下皆有。拥有数字货架，企业随时知晓每门店精准库存水平。

以Amazon Go杂货店为例。全店传感器提供持续更新的数字货架情报，让零售商按区域需求定制库存水平，也能应对产品需求突增骤降。沃尔玛也在规模化建设此能力。数字货架概念存在数年，疫情使其更紧迫及时。因疫情催生消费需求急剧不可预测变化、线上线下商业激增，企业管理库存水平不再有容错空间。数字货架虽不解瓶颈，但助企业更顺畅管理供应链关键一环——末端配送最后一公里。

管理劳动力短缺

供应链危机加剧原因之一是可用劳动力匮乏：卸货仓库工人、运输卡车司机。AI可助企业管理紧张劳动力供给，尤其企业若创造性用其寻找承包劳动力。许多企业应对产能激增寻找临时帮工仍处黑暗时代：打电话找猎头公司，极低效。若企业通过数据和AI驱动的单一门户寻找所需资源？假设企业和猎头伙伴保持门户更新人员需求资源信息，AI可按需求范围、邻近可用人员资源、时间框架匹配资源。若零资源可用AI也无解——但若平台赋能，定能助力。

为下一次危机规划

AI可助企业开展情景规划演练、辅助关键商业决策。疫情是企业为下一次中断规划的警钟——无论再次疫情、自然灾害、社会动荡或其他中断。AI可助企业提前预判短缺供应问题、以韧性策略响应——如港口关闭时重新规划关键物料交付。这需要数据和模拟韧性响应能力。AI还可助供应链企业预测特定中断（如自然灾害颠覆咖啡生产）是过渡性还是长期，基于数据模拟响应场景。

类似AI工厂仿真，企业可用数字孪生为下一次中断做情景规划。MIT Technology Review指出：“若台湾干旱缺水关停微芯片制造？数字孪生可预测此风险、追踪对供应链影响、用强化学习建议采取何种行动最小化危害。”

供应链危机无易解之道，AI本身也非解药。建议企业先将危机拆解为更小痛点并逐个解决，如本文所做。问“如何保护业务免受下一次中断？”太宽泛。聚焦更具体易解问题，如“如何更有效将卡车车队与需求激增对齐？”回答将帮企业理解AI清晰而有力的角色。

Ahmer Inam是Pactera EDGE首席AI官，全球数字与技术服务公司。