以数据为中心的人工智能解决方案能否使人机协作具有成本效益？

人工智能（AI）是指使机器、软件和系统能够模仿人类智能和行为的某些方面的技术。 它通过利用“智能代理”和复杂的算法来运行，允许理解信息、执行任务以及适应不断变化的输入和环境。

人工智能通常采用人类推理作为决策的基础，旨在提供改进的见解、产品、服务和效率。 人工智能领域存在各种子领域，例如机器学习、自然语言处理、规划、问题解决和机器人技术。

人工智能在供应链中的应用多种多样，包括信息trac、数据分析、供需规划、自动驾驶车辆和仓库管理等任务。

以数据为中心的人工智能的出现通过集成机器学习和大数据分析技术彻底改变了这一格局，使人工智能能够从数据中学习而不是仅仅依赖算法。 因此，它有助于做出卓越的决策并提供更精确的结果。 此外，与传统的人工智能方法相比，以数据为中心的人工智能具有更大的可扩展性。 随着数据集规模和复杂性的增加，以数据为中心的人工智能的重要性预计在未来将会增长。

什么是以数据为中心的人工智能解决方案？ 

如前所述，这种形式的人工智能是专门为利用数据进行学习和预测而构建的。 企业经常采用以数据为中心的人工智能来为有关产品、服务和营销的决策提供信息。 例如，在 VoIP 电话服务中，以数据为中心的人工智能有助于理解客户使用数据并确定如何增强服务。

以数据为中心的人工智能涉及对构建人工智能系统所使用的数据进行系统工程。 将以数据为中心的人工智能系统视为优先考虑数据而不是代码的编程。 人工智能解决方案越来越多地被各个行业采用，尽管人工智能模型随着时间的推移取得了进步，但要充分释放人工智能的全部潜力，还需要进行根本性的转变。

以数据为中心的人工智能通常与其他人工智能模式一起使用，包括机器学习和深度学习。 随着越来越多的企业和组织认识到数据驱动决策的潜在优势，以数据为中心的人工智能的受欢迎程度持续增长。

以数据为中心的人工智能如何运作？ 

以数据为中心的人工智能通过增强、外推和插值来增强人工智能服务的性能。 通过扩大可用数据量并优化其利用率，以数据为中心的人工智能有助于提高这些服务的准确性和可靠性。

这种新颖的方法涉及使用各种来源的训练数据（包括合成数据和公共/私人数据集）生成以数据为中心的人工智能。 这种方法提高了训练数据的质量，同时减少了生成训练数据所需的时间和精力。 此外，它还提高了人工智能服务利用训练数据的效率。 因此，以数据为中心的人工智能可以毫不费力地处理额外的数据集，无论其大小如何。  

此外，以数据为中心的人工智能并不局限于特定类型的数据，因为它可以从文本、图像、音频和视频中收集见解。

一般来说，以数据为中心的人工智能策略包含以下步骤：

• 应用适当的标签并纠正任何问题。
• 消除噪声数据实例。
• 采用数据增强技术。
• 进行特征工程。
• 分析错误。
• 聘请领域专家来评估数据点的准确性或不准确性。

为什么人工智能对供应链很重要

高效的供应链管理对于众多公司的成功运营起着至关重要的作用。 供应链包含将公司与其不同的供应商和提供商连接起来的复杂网络。 本质上，它包含生产产品并将其交付给客户所需的所有组件和流程。 该链条中的任何一个中断都会很快使公司面临风险，阻碍制造、分销或交付运营。

考虑到这些关键因素，有效的供应链管理是许多企业的一个重要方面。 然而，管理供应链是一项非常复杂且具有挑战性的任务。 它涉及协调多方并解决各种因素，包括材料可用性、劳动力问题、价格波动等等。

幸运的是，人工智能（AI）近年来取得了显着进步，成为具有广泛业务应用的强大工具。 在供应链优化的背景下，人工智能可以发挥变革性作用。  

最近对供应链组织进行的一项调查显示，从现在到 2028 年，该行业预计其流程中的机器自动化程度将翻一番。在以下部分中，我们将探讨如何有效利用人工智能来应对这些挑战并增强供应链优化。

数据管理 

有效的数据管理是供应链管理的一个具有挑战性的方面。 供应链中生成的大量数据需要仔细监控、分类和记录。 此过程对于dent趋势、检测潜在问题和优化供应链至关重要。

人工智能擅长分析和响应大型数据集。 通过机器或深度学习技术，人工智能系统不断学习、完善自身并提高其处理能力。 利用供应链数据，可以训练人工智能系统识别不一致、dent模式并主动dent潜在问题。

效率 

优化供应链围绕着效率最大化。 鉴于供应链的相互关联性，网络某一部分的任何延迟或问题都会对其他部分产生 ripple 。 在效率方面，人工智能比人类和其他基于计算机的系统具有显着优势，能够在出现问题时迅速解决。

容量和需求预测 

供应链面临着各种挑战，包括延误、故障、意外需求等等。 人工智能程序为客户需求和供应链能力提供了改进的预测工具。 这使得企业能够在繁忙时期主动调整容量，或在淡季缩减规模以优化成本。

库存管理 

准确的库存管理对于维持供应链内货物的顺畅流动至关重要。 它确保高效的仓库运营并防止库存不足或库存过多。 管理库存涉及多个因素，从订单处理到拣选和包装。 人工智能处理大量数据的能力使其在库存管理、减少错误和优化库存水平方面非常有效。

降低成本和安全 

增强人工智能可以通过最大限度地减少效率低下来增强仓库管理，从而节省成本。 管理良好的仓库还有助于提高工人和材料的安全。  

一些人工智能系统甚至可以自动执行传统上由人类执行的任务，通过将人类从潜在的危险情况中移除来进一步增强安全性。 与人类相比，人工智能运行速度快，错误率更低，从而提高了效率并降低了成本。 然而，在实施人工智能系统时，应该考虑到工作岗位流失的问题。

重新配置 

尽管企业努力设计结构良好的供应链以尽量减少不一致和低效率，但挑战和中断仍然可能发生。 人工智能系统可以采用供应链的整体视角，寻找优化的机会。 这可能涉及将多个供应商合并为一个，dent更快或更具成本效益的运输路线，或实施其他战略调整以提高整体网络性能。

人工智能在供应链中的优势

人工智能 (AI) 为供应链管理 (SCM) 带来众多优势：

提高速度：人工智能通过考虑市场因素、消费者需求和环境变化来促进高效的供需规划。 这种优化可以加快决策速度并简化整个供应链的运营。

改善物流：人工智能驱动的系统优化仓库运营和配送，从而提高物流效率。 这包括高效的库存管理、优化的路线以及改进的货物运输协调。

降低成本：人工智能驱动的 SCM 解决方案通过减少库存和存储费用来帮助降低成本。 此外，人工智能简化了流程，实现了更快的货物处理和更快的配送，从而节省了成本。

由人工智能和机器学习支持的智能能力在整个供应链的货物流动中发挥着至关重要的作用。 这些能力包括：

供需匹配：人工智能通过分析市场数据和预测消费者行为来帮助调整供应与需求，从而实现更好的库存管理并减少缺货或库存过剩。

预测分析和预计到达时间 (ETA)：人工智能利用历史和实时数据来预测交货时间并提供准确的 ETA，从而提高客户满意度和运营规划。

实时库存可见性：人工智能可以实时监控静态和动态库存，提供有关库存水平、位置和状态的宝贵见解，从而实现有效的库存管理和订单履行。

精确的可用性和订单状态：人工智能驱动的系统提供有关产品可用性和订单状态的准确实时信息，改善客户服务并实现更好的决策。

资产维护预测：人工智能可以对供应链内的资产进行预测性维护和维修预测，优化维护周期并减少停机时间。

供应链中人工智能的挑战

在供应链管理中采用人工智能和智能功能带来的好处包括改进数据洞察力、提高速度、优化物流、降低成本以及更好地管理供应链流程和资产。

技术在解决供应链挑战方面取得了重大进展，但重要的是要承认并非所有障碍都已完全缓解。

数据限制：人工智能依赖于高质量、丰富的数据来提供有效的结果。 然而，许多企业在质量和数量方面都面临数据限制。 为了在供应链中利用人工智能，必须最大限度地减少数据限制。 这需要通过有效的数据管理实践并将实时数据集成到流程和系统中来提高数据质量。 数据的持续同步可确保企业使用最新的信息进行运营，从而实现有意义的分析和可行的见解。

对技术缺乏信任：人工智能仍然是一项相对较新的技术，企业和个人在采用它时可能会犹豫和抵制。 实施人工智能系统（例如在仓库中）可能涉及从人类专业知识向基于计算机的系统的转变。 建立对人工智能的信任需要展示其能力并展示其带来的价值。 人工智能系统可以显着改进规划流程、简化运营并节省成本和时间。 将数据、算法和人类专业知识结合起来很复杂，但看到人工智能的实际应用有助于建立信任。 像 Flowlity 这样由该领域专家创建的解决方案可以在建立对人工智能的信心和信任方面发挥至关重要的作用。

技术限制：虽然人工智能令人印象深刻，但它仍然面临某些技术障碍。 在快节奏的生产环境中，实时决策至关重要。 基于云的人工智能系统需要大量带宽，并且可能需要专用硬件来访问人工智能功能，这可能会带来额外的成本。

企业需要结合现实因素和预测的解决方案，以做出及时、明智的决策。 有效的解决方案应该自动化规划、有效管理库存水平并针对潜在问题提供警报。

运营成本：将人工智能引入供应链流程对于企业来说成本高昂。 技术集成的初始投资可能是巨大的，并且还必须考虑持续的运营成本。 然而，选择软件即服务 (SaaS) 解决方案可能是开发内部解决方案的一种经济高效的替代方案。 人工智能旨在通过自动化手动任务并促进更好的决策来增强人类工作。

虽然人工智能系统需要维护和偶尔更换，但随着时间的推移，经过充分优化的解决方案可以证明具有成本效益，可以优化库存、规划和预测，从而节省成本。

建立可持续供应链是零售商和制造商持续不断的努力。 通过解决和克服与人工智能采用相关的挑战，企业可以实施具有成本效益的解决方案，从而简化其供应链运营。

结论

以人工智能为中心的解决方案已成为供应链管理转型的强大力量。 这些解决方案利用人工智能来增强供应链的各个方面，包括产能和需求预测、库存管理、降低成本和增强安全性。 通过利用人工智能的能力，企业可以提高运营效率，优化决策，并有效响应供应链格局的动态需求。

人机协作是以人工智能为中心的解决方案的关键组成部分。 人工智能不是取代人类，而是与人类的专业知识协同工作，以增强决策能力、自动执行重复性任务，并为更明智的行动提供有价值的见解。 这种协作方法使企业能够利用人类和机器的优势，从而提高供应链运营的效率、准确性和生产力。