生成式人工智能如何驱动供应链转型以提高效率

Recommendation: 利用生成式 AI 助手来驾驭来自您的 ERP、WMS 和计划系统的数据，从而提供及时的帮助，为采购、生产和运输提供信息。 这 lets 业务领域的合作者和专业人士访问 global 洞察，驱动 optimal 股票、服务和成本结果。协助通常以简洁的提示形式出现，指导各个领域的行动。 仓库 运营和供应商网络。.

在制造业和零售网络中的试点部署中，人工智能驱动的规划将预测偏差降低了12-28%，并将库存周转率提高了8-15%，同时服务水平也提高了2-5个百分点。 这种表现源于 proactive 情景分析和由智能技术驱动的快速重新规划 工具 生成 解决方案 针对需求转移和供应中断的情况。.

为了扩展，连接来自供应商、承运商和车间系统的数据流。协调 global 提供数据集 access 到实时信号的 仓库 以及网络层。使用 proactive 库存不足、延误和瓶颈的警报，并将它们与 工具 自动重新分配容量或调整订单。.

建立由跨职能小组组成的治理机构。 professionals 及相关方，并设定明确的数据质量标准和模型护栏。追踪诸如预测准确性、库存周转率和总落地成本等KPI，并通过与供应链、采购和物流团队对齐的仪表板每月审查结果。这种方法可在整个网络中带来可衡量的服务成本和客户满意度提升。.

启动的具体步骤：绘制端到端数据源（ERP、WMS、CRM、供应商门户）；试运行一个用于需求感知和仓库货位分配的生成式人工智能模块；衡量对以下方面的影响： assistance 质量、周期时间和填充率；然后扩展到使用以下工具的采购和物流网络： 解决方案 和 工具 与现有系统集成的系统。该计划支持 global 可操作的运算 optimal 贯穿整个供应链的结果。.

生成式人工智能如何变革供应链：生成式人工智能的功能

从一个为期 90 天的试点项目开始，该项目将数据质量改进与生成式 AI 模块配对，以创建可操作的预测报告和情景输出。 定义成功指标，分配所有权，并维护变更日志，以便团队可以快速衡量影响。.

生成式人工智能提供强大的智能，将原始数据转化为可读信号，用于规划。它可以总结需求信号，提出生产调整建议，并起草供应商沟通信息，从而缩短周期时间并减少错误。.

它支持多种场景，并创建决策者可以验证的大量具体示例。这包括需求高峰、供应商中断、价格波动和产能限制，每种情况都附带推荐的行动方案。.

为了把握潜力，应构建对数据集成、模型治理和人机协同验证的投资。确定预测目标，跟踪诸如预测误差、服务水平、库存周转率和供应商提前期可预测性等关键绩效指标 (KPI)，然后根据实际变化调整模型。.

这些能力横跨多个供应商和内部网络，转化为巨大的收益：更快的响应速度、更低的加急成本、更完善的服务以及大规模模拟变更的能力。它们支持供应链情报的巨大进化，并为可衡量的优势奠定基础，而这些优势背后都有明确的价值声明。一些团队从有针对性的预测和供应商沟通试点开始，以证明该模型在更广泛的部署之前可行。.

供应链转型中的生成式人工智能：实用功能与应用

Recommendation: 启动为期90天的试点项目，测试在需求预测、寻源询价和服务事件管理中启用生成式人工智能，并设置明确的指标和快速反馈循环。此方法为扩展到其他领域提供了一条积极主动的路径，并为团队构建一个可用于供应商沟通的现成平台基础。建立治理、数据沿袭和成功标准，并任命负责人进行定期审查。.

核心功能包括基于情景的规划、针对供应商请求的自动响应生成以及动态风险警报，可在潜在中断出现时对其进行标记。 一个集成良好的 platform 整合来自ERP、TMS和CRM的数据，使团队能够快速将洞察转化为行动。 在管理方面，指定一名专门负责人，定义风险阈值，并确保数据使用和模型更新的治理。 提高预测准确性可以转化为库存周转率和服务水平的双位数改善，同时，如果与改进的供应商沟通和更明智的采购决策相结合，则可能将缺货率降低多达15-25%。.

在寻源和采购中，解决方案会提供可用于谈判的摘要、合同风险标志以及供应商产能情景，帮助买家快速比较条款。对于采购和寻源团队，平台可以根据实时信号建议订单数量和安全库存水平，并提供自动生成RFI和供应商简报的工具。分析师Ryan Wiggin指出，AI与供应商的主动沟通可以缩短响应时间并加强整个生态系统中的协作。.

管理风险需要防护措施：验证数据来源，监控偏差，并为模型更新设置所有权。与服务数据中的隐私控制保持一致，并确保明确的数据使用条款。严谨的方法可以降低不正确推荐的风险，并在转型过程中为团队提供支持。记录经验教训以推动持续改进。.

对于评估下一步措施的企业，衡量周期时间的缩短、预测准确性的提高以及供应商响应速度的加快，并将它们与服务成本的降低联系起来。始终与财务和运营部门进行季度审查，以调整模型和预期，确保项目与战略目标保持一致。同时维护一份清晰的风险登记册，以解决数据质量、模型漂移和供应商保密性问题。.

利用生成式 AI 进行需求预测和情景规划

实施自动化需求预测，从ERP、POS、供应商门户和外部指标中摄取海量数据集，以创建最佳预测和稳健的场景计划。这种方法需要强大的数据治理、干净的数据以及明确的培训和验证计划。分配时间来整合数据源，将日历与计划周期对齐，并建立控制检查；一个范围明确的试点可以在几周内交付可衡量的价值。连接Epicor和其他ERP系统，以提取历史销售额、库存水平、交付周期和供应商产能，从而生成准确的预测和可信的假设情景。.

1. 定义预测准确性、服务水平和库存效率的目标和关键绩效指标 (KPI)；为您的团队想要测试的每种情景设定目标范围。.
2. 训练前准备数据：清理重复项，解决不一致问题，统一单位，并对齐时间范围；标记促销和活动，以捕捉它们对需求的影响。.
3. 摄取多样化的数据集：内部销售、发货、未结订单、供应商产能、交货时间，以及外部信号，如天气或宏观指标；确保数据质量关卡和溯源就位。.
4. 设计建模方法：利用生成式人工智能合成合理的需求路径，通过置信区间保持可解释性，并为决策维护审计跟踪。.
5. 模拟情景并优化：制造中断（供应商停运、港口延误、需求激增）并进行快速假设分析；迭代输入以提高真实性并降低风险。.
6. 将产出投入运营：在计划工具中自动更新预测，触发偏差警报，并将 S&OP 流程与自动化情景包对齐；与时间敏感的补货和生产计划集成。.
7. 衡量影响并调整：跟踪成本影响、服务水平和库存周转率；比较基线情景与人工智能辅助情景，以量化收益并随着时间的推移完善模型。.

以下是最大化价值的实用指南：

• 保持数据集的全面性，但要经过筛选；同时纳入内部信号和相关的外部指标，以提高可能的成果。.
• 通过与业务周期相关的定期再训练计划和性能评估来限制模型漂移。.
• 在自动化和人工审核之间取得平衡，针对边缘情况和战略决策；使用置信度声明来指导行动。.
• 与供应商和物流合作伙伴协调，确保预测需求具有可行性和可实现性；尽可能实现沟通自动化，以缩短周期时间。.
• 持续评估成本与收益；首先在一个区域或产品系列中进行试点，并在结果证明可持续后进行扩展。.

成果的例子包括更快地响应需求变化、提高库存可用性以及减少安全库存，这都得益于自动化场景生成和规划流程中的快速优化。.

利用生成模型进行供应商风险检测和缓解

实施一个生成式模型风险评分模块，该模块摄取合同、发票、交货提前期、交付绩效、供应商调查问卷和 ESG 信号；它输出风险评分和简洁的理由，指导决策并促成立即行动。.

配置处理管道以每周刷新，并在 24 小时内提取新数据。目标 95% 的供应商覆盖率，并将高风险项目自动升级到缓解计划，从而减少 40% 的手动分诊时间。.

使用wiggin，一种生成模型，来模拟每个供应商8-12个中断情景，并为每个情景生成5-7个最佳缓解计划，包括替代采购、库存缓冲和物流重新选择。.

此处洞察以仪表板的形式呈现。系统以 PDF、CSV、JSON 等格式将结果呈现为图像，方便团队审查和采取行动。.

拥抱数据和流程：拥抱数据源。该解决方案从Infor ERP系统和供应商门户提取数据，与核心业务流程保持一致。它通过提供跨业务和供应商的基于场景的分析，来支持决策。.

计划包括更新合同和供应商协议；设置触发器以切换到备用供应商；正式确定应急合同；在软件中嵌入风险调整。.

决策和治理：该系统作为决策支持工具；采购团队保留所有权和责任。它为每个计划提供可审计的追踪，并跟踪指标以推动软件环境的持续改进。.

指标与机会：跟踪 OTIF 从 92% 提升至 96-97%；将检测时间从 48 小时缩短至 24 小时以内；将紧急成本降低 15-25%；监控挑战并迭代以弥合处理和分析中的差距。.

库存优化和补货自动化

实施一个人工智能驱动的补货循环，使用统一的工具来模拟整个链条中所有产品的需求、提前期和促销活动；每天在12周的时间范围内进行重新计算，以保护服务水平并减少安全库存，从而限制突然高峰带来的中断。.

从仓库、供应商和商店输入海量数据集，供模型使用。利用运营数据、运输时间、季节性影响和促销活动来校准参数；应用诸如与 S&OP 保持一致的模块和 CPFR 模式等框架，使规划人员和供应商保持一致。通过对话式界面，分析师可以用自然语言询问库存目标，并单击触发补货。.

举例来说：曼哈顿分销网络。在一个试点项目中，分析师威金和采购主管瑞安使用该工具模拟了 90 种需求提前期情景，在约 1200 种产品中实现了显著的服务水平提升以及可观的持有成本下降。供应商谈判将提前期平均缩短了 2 天，从而提高了吞吐量。.

运营治理和持续优化：指定政策负责人，跟踪关键指标（如填充率、库存周转率、缺货率和服务窗口）；每周监控再订货时间和覆盖天数；每季度刷新数据集并重新训练模型，以锁定收益。当市场变化时，循环会进行调整，使补货与需求信号和供应商产能保持一致。这些收益是通过改进的供应商协作获得的。.

利用数据合成的物流路径和运力规划

创建一个中心化数据合成枢纽，为路径引擎和产能规划器提供数据。从 ERP、WMS、TMS 和供应商合同，以及承运人门户、天气和交通数据中提取数据集。他们的团队可以使用此数据源，因为它支持强大的分析，能够探索各种场景并识别重新分配产能的机会。在此框架内，比较不同产品在其他线路上的路线，并捕获与供应商和客户关于交付窗口的互动。.

定义一个情景库，包含 40-60 个每周情景和 5-10 个极端事件情景，这些情景均来自多年的历史数据。在一个可重现的工作流程中运行这些情景，然后应用强大的优化方法来提出路线和分配方案。跟踪潜在实现的在岸成本、服务水平和承运商利用率方面的节省，并记录每个情景背后的假设，以支持与供应商和合同所有者的谈判。根据预测的容量和需求模式，识别重新谈判条款的机会。.

选择具有开放API和强大的数据质量控制的工具，以整合来自内部系统（ERP、WMS、TMS）和外部来源（港口当局、铁路运营商、供应商日历）的订单、货运、库存和产能。将这些数据与合同条款和服务水平联系起来，以反映模型中的约束。利用线路、仓库和模式之间的互动，提出供应商在谈判和续约中可以接受的折衷方案。使用涵盖跨类别产品的数据集，以提高团队之间的采用率。.

建立治理机制，每月审查模型准确性，每季度更新情景。设定采用目标，并将激励措施与服务水平和成本的可衡量提升挂钩，并维护响应预测运力的合同条款记录。构建仪表板，显示跨年度的准时率、资产利用率和每英里运输成本，以支持持续改进。.

实际案例：在一个为期三个月的试点项目后，一家零售商通过重新规划线路和释放高峰周的运力，降低了7-9%的总落地成本，并将准时交付率提高到94%。 通过这种方法，采购、物流和运营团队可以获得更清晰的可见性，与承运商的谈判也变得以数据驱动，而非被动应对。 为了扩大规模，可以从两个产品系列开始，并在六到十二个月内扩展到所有地区，保持4-6周的场景更新频率和2周的数据质量检查周期。.

自动化文档、合规性和知识转移

通过将Epicor与集中式平台集成来部署自动化文档，该平台可以从每笔交易中自动生成SOP、变更日志和可用于审计的注释。将文档与工作流程中的处理步骤相关联，并确保部署以接近实时的速度刷新指南，从而消除过时的说明。.

创建一个风险感知模板，将风险评分附加到活动，自动标记不合规字段，并将证据存储在数据集中以支持审计。始终要求对高风险变更进行管理层签核，并保留永久的审计跟踪。.

围绕模拟真实运营场景设计知识转移方法，并将隐性知识捕获到鲜活文档中。无需手动笔记，利用示例和模板加速入职；避免依赖零散笔记，并将关于仓库日常、合同处理和成本控制的指导存储起来。.

通过与监管条款相符的模板和清单实现合规自动化；根据策略自动验证数据处理步骤；跟踪平台内的审批流程以简化外部审计。有可能减少跨部署的错误，并加强治理。.

通过数据集、指南和示例工作流库，促进支持和重用。让团队可以按情景、合同类型或仓库职能进行搜索；维护一个管理层可以更新而不会造成瓶颈的知识库。这种方法可以提高运营的弹性并最大限度地降低风险。.

成本和价值：自动化文档降低了处理时间、减少了错误并降低了合同审查成本。在仓库运营中，可即时获得最新文档提高了培训速度，并确保了发货、退货和处理程序的一致性。巨大的好处是为管理合规性和审计提供了更清晰的控制界面。.