從新冠肺炎(COVID-19)疫情、晶片短缺到無止境的物流延誤，電子供應鏈在過去兩年來一直在因應各種顛覆性力量。為此，更多的供應鏈利益相關者正積極擁抱數位化轉型，並應用人工智慧(AI)等技術來協助管理廣泛的供應問題。

然而，根據Deloitte與美國供應鏈產業機構物料搬運協會(Material Handling Institute，MHI)合作發表的年度《MHI產業報告》(MHI Industry Report)，截至2022年，只有15%的公司在其供應鏈中使用AI。預計在未來5年內，這一比重數字將增加73%。據專家們指出，AI缺乏明確的商業用例，一直是阻礙該技術更廣泛採用的障礙。

Gregor Stühler，Scoutbee執行長

供應商情報和探索平台Scoutbee執行長兼共同創辦人Gregor Stühler說：「從使用案例的角度來看，當涉及規劃時，人們經常嚴重低估了AI可以為公司做什麼。一個訓練有素的演算法確實能夠解決重大問題。然而，未經良好訓練的演算法則否，公司卻經常不瞭解這一點，甚至高估了訓練不足的演算法所能解決的問題。」

「在AI能為企業做什麼和企業的實際需求之間經常無法配合。」AI無法取代的是企業內部的策略規劃和業務專業知識。Stühler說：「你的AI解決方案是用來增強人類的智慧，而不是取代它。」

AI分析供應鏈龐大資料的能力，能夠讓需求預測、風險計畫、供應商管理、客戶管理、物流和倉儲得到改善。

「資料孤島」困境

Stühler解釋，例如，有助於需求規劃的資料目前仍處於「孤島」困境，這種資料的不連貫正是預測結果如此糟糕的部份原因。產品製造商從消費者處收集到需求資料時，可能已經延遲長達6個月了，而當資料被傳遞至採購部門，以便根據需求下單元件時，這可能又需要3~4個月的時間。

然後，採購部門再將需求資料分享給供應商，以便制訂生產計劃。近年來，供應商報價的交貨時間已經達到數月甚至一年了。資訊接著再傳回供應鏈。經過這些不同的階段，客戶需求不斷波動，使得整個過程持續落後。

AI有助於減少這些資料來源之間的中斷。Stühler說：「這些資訊來自於內部、第三方、網際網路和供應商。我們必須確保這些資料串流匯整起來。AI所能做的是將所有這些資料串流匯集在一起，讓它們之間以一種共同的語言對話。」

如何從這些資料中獲取價值是下一個障礙。資料收集提高了整個供應鏈的能見度，但Gartner倡議「應用可觀察性」，才能做出更好的決策。

Gartner特聘分析師David Groombridge在該公司的IT Symposium/Xpo會議上表示：「應用可觀察性是關於清晰度而非創造力，因為它基於確認的利益相關者行為，而不是意圖。即使我們不知道這個決定是什麼，或者它的實施方式是否與我們所計劃的不同，也可以在資料中看到實際結果。透過包含擷取資料的情境，然後使用AI進行分析和提出建議，我們可以創建一個反饋循環，讓企業能夠在未來做出更快、更準確的決策。」

根據Gartner稱，應用此概念的組織中有70%都能夠實現更快的決策。

AI平台協助客戶媒合符合其標準的供應商。

(來源：IScoutbee)

全球供應鏈的混亂也促使製造商重新審視其供應基礎。Stühler說：「客戶通常會問我們兩個問題。他們有一定的需求類別，但沒有合適的供應基礎，或者他們使用如此多的[供應商]系統運作，卻並不知道其供應表現如何。」

AI匯聚供應商資料，因此業者可以衡量自家的供應基礎，甚至可以在Southbee等平台上找到相容的供應商。Al分析並彙編有關價格、風險和多樣性等指標的資料，以協助制定業務決策。消費者和投資人越來越關注於公司的永續發展實踐、合作夥伴關係和社會責任。

Scoutbee說，自疫情開始以來，Scoutbee的業務有所上升。在PwC進行的一項年度研究中，52%的公司因為COVID-19而加快了AI導入計畫。大多數人(約86%)表示，AI在2021年將成為該公司的「主流技術」。Deliotte指出，AI可以預測一系列非預期的事件，如天氣傳導、交通瓶頸和勞工罷工，協助預測問題並為其重新安排運輸路線。

Stühler說，客戶如今對供應鏈中斷的處理更加主動，而不再是被動面對，例如執行「what if」情景，以確定其網路中的薄弱點。Stühler總結說：「企業正更加著重於彈性，以及重塑其供應鏈。」

(參考原文：It’s Time to be Practical About Supply Chain AI，by Barb Jorgensen)

本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2023年4月號

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