人工智能有可能在各个行业创造总计3.5万亿至5.8万亿美元的年度产值，占所有分析技术总体潜在影响的40%

图一：人工智能在各领域中的潜在影响
资料来源:麦肯锡公司:《来自人工智能前沿的笔记:深度学习的应用和价值》，作者:Michael Chui、James Manyika、Mehdi Miremadi、Nicolaus Henke、Rita Chung、Pieter Nel和Sankalp Malhotra, 2018年4月

在图二中显示了麦肯锡的预测，人工智能在供应链中的应用是产生未来财务价值的最重要领域之一。为什么数据如此重要？它可以通过支持基于现实的产品开发、定价、分类、促销和个性化服务来促进销售和满意度，从而提高收入。数据还具有通过简化和自动化工作流程和决策、识别低效和控制供应链成本来调整底线结果的能力。同样重要的是，通过整合天气预报、社交媒体信息以及物联网（IoT）信息等第三方的数据流，企业可以获得预测中断的关键能力，并采取纠正行动，塑造未来的需求。

图二：按业务功能划分的人工智能价值产生来源
资料来源:麦肯锡公司:《来自人工智能前沿的笔记:深度学习的应用和价值》，作者:Michael Chui、James Manyika、Mehdi Miremadi、Nicolaus Henke、Rita Chung、Pieter Nel和Sankalp Malhotra, 2018年4月

实现自主供应链的几点建议
要想做到随时知道下一步会发生什么并且及时做出反应，需要企业专注了解并掌握真正的自主供应链所需要的多样化数字能力。虽然构建一个能够在提前数月就能识别出中断并且在中断发生前就能做出正确行动的供应链管理确实不容易。除了掌握AI等先进技术外，还需要制定一个全新的战略重点，即通过可见性、敏捷性和实时响应来支持管理上下游的能力。
01实现跨职能端到端供应链的可见性
只有客观的、端到端的供应链视角才能支持自主决策，因为准确的决策取决于对所有可能的威胁、机会和风险的理解。只有看到正在发生的事情，智能供应链解决方案才能确定适当的响应。这种能见度必须是完整的，而且必须是客观的——考虑到所有的信号、所有的内部条件和所有的外部驱动因素。认识和理解供应链上的所有机会不仅是实现完全自主的第一步，而且可以为大多数企业带来令人印象深刻的财务结果。
例如，家电制造业的全球领导者需要对其全球供应链进行预测性的端到端查看，以改善客户服务和管理渠道数量波动。其供应链高度复杂，在亚太地区、欧洲、中东和非洲以及北美拥有2500多家零部件供应商、工厂和配送中心。在最近上线后，该公司预计计划员效率将提高15%，成品预计到达时间（ETA）准确度将提高10%，组件预计到达时间（ETA）准确度将提高25%。零售商也看到了显著的好处：通过提高材料和成品在端到端供应链中流动的可见性，Ace Hardware将库存减少了2700万美元3，Advance Auto将其周期时间缩短了50%4。
02实施搜集和处理数据信息
当今智能、互联的供应链产生了大量关于客户需求、成本、库存水平、约束、外部条件和影响端到端供应链绩效的其他因素的信息。这些数据揭示了威胁、机遇和风险，使企业能够在绩效受到负面影响之前做出战略性反应。
物联网解决方案、预测分析和其他能力帮助企业收集这些数据、解释和应用它，从而形成供应链自主的基础。但实时数据收集和分析也带来了显著的独立结果。通过利用先进的门店技术，零售商可以实时了解其员工的所有任务，并按优先级进行组织。一家体育用品连锁店实现了7%的毛利率增长5。此外，商店员工的生产力显著提高：库存补充活动的速度比以前快了四倍，而一般的签到和寄存任务的完成速度比以前快了两倍多。
03赋予员工AI能力来主动降低风险
相当一部分媒体关注的焦点是，人们担心机器人、工厂自动化、机器学习和其他先进技术将减少整个供应链上的人类工人数量。但是，事实上，智能互联供应链技术的出现正在将员工转变为战略决策者，并增加他们贡献的价值。当技术解决方案管理更多的任务和更多的分析时，员工就可以自由地专注于更多的战略性活动。
例如，一家总部位于欧洲的轮胎制造全球领导者希望通过机器学习来吸收和学习数以百万计的数据点相关性，以便在其供应链出现服务级别故障之前，以高度的信心主动识别故障。这一举措具有开创性意义，因为新的数字助理能够在服务级别问题实际发生前两周查明问题并确定其优先级6。
04加强供应商和贸易伙伴的合作
正如自主技术需要消除功能边界，以交付最大可能的结果一样，它们也依赖于组织外部的无缝关系和信息共享。通过利用通用技术平台和应用程序，公司及其许多贸易伙伴，包括零售商和供应商，可以享受实时连接，并对可能影响全球供应链的所有因素进行扩展。流动铸造的概念产生了巨大的影响，因为它消除了零售贸易伙伴之间的障碍，并最大限度地减少了风险的发生。
通过共享一个单一的、持续更新的预测，所有合作伙伴都可以看到供需之间的不匹配，并提前做出积极的反应，而不是不断应对缺货和其他影响销售和利润的突发情况。贸易伙伴也可以将缓冲库存的巨额投资最小化，转而创建更有针对性的库存，以反映真实世界的实际需求。具有实时可见性、协作性和智能响应能力的公司可以减少高达10%的库存投资，减少高达30%的快速物流费用，并提高高达60%的计划员效率。
05重新构建管理流程标准
自主供应链是一种新的商业运作方式，因此，它要求企业重新思考一些基本的工作流程和流程。新的连通性、新的技术接口、新的员工角色和职责以及其他重大变化可能需要支持不断提高的自主性水平。随着信息量的增加——分析是实时进行的——可能需要新的方法来存储和处理所有这些数据。大多数组织将需要弹性计算能力，如私有云和公共云提供的计算能力，以及融入机器学习算法的软件即服务。关键是要确定并与共享供应链自主的技术供应商合作。相关案例：奥托集团的在线销售额为79亿欧元，是世界上最大的在线零售和分销公司之一。
需要预测和订购的项目的规模和复杂性促使该公司开始了一次转型之旅，利用人工智能和机器学习超越人类可以独立执行的功能。结果令人印象深刻:奥拓以90%的准确率成功预测了30天内将要销售的商品，在没有人为干预的情况下执行了20万件商品的购买，并减少了20%的库存，同时减少了200多万件商品的退货7。同样，参考莫里森斯的这个例子。这家英国杂货商投资了一项基于云计算的需求预测和补货解决方案，该方案使用人工智能技术，帮助每个商店根据顾客的行为自主改善需求规划，重新补货。在短短12个月内，130个类别的26000个SKU(优化了所有491家门店的环境和长期补货)8。结果如何呢？在繁忙的季节性交易期间，货架间隙最多减少30%，库存减少两到三天，销售额增加2.6%9。
06开始以战略的方式来实施自主技术
实现供应链自主不是一件突然的、孤注一掷的事情，而是在最具战略意义的领域逐步采用增值技术。组织应该开始查看他们收集的信息，并确定他们最关键的决策，然后建立数据和决策之间的关系。通过开始将人工智能和机器学习应用于最重要的活动，如预测和预测性库存管理，以推动更高的销售，公司可以实现即时的重要收益，从而获得更快的投资回报。先进的技术应该始终以特定的目的加以利用，并且应该推动底线价值。亚马逊(Amazon)的预测性购物预测就是一个完美的例子。亚马逊的核心销售理念是快速匹配产品和消费者，因此这家互联网巨头计算特定日期特定邮政编码的独特商品的预期需求。
提前20天预测供应和需求，使亚马逊能够高效、准确地移动产品，以便快速发货，同时成本和利润率仍在控制之中。
07做好长期准备
虽然对许多公司来说，自主供应链似乎是未来主义和遥不可及的，但业内最好的企业正在朝着这一目标取得重大进展。无论您的公司目前处于何种成熟阶段，都必须记住，实现完全自主是一个过程，从业务关键领域的单一技术实现开始。对首次探索自主性或提高自动化和实时决策水平感兴趣的公司应与在端到端供应链中提供全方位能力的供应商合作。从独立解决方案和云托管到最先进的机器学习功能，能够支持自主旅程各个阶段的提供商将一直陪伴在您身边，直到旅程结束。