過去，供應(yīng)鏈嚴(yán)重依賴基于經(jīng)驗的人工預(yù)測和庫存計劃，而這些往往難以跟上快速變化的市場動態(tài)。物流協(xié)調(diào)人員依靠電話和直覺來管理復(fù)雜的物流網(wǎng)絡(luò)難免存在大量偏差。隨著先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)解決方案的出現(xiàn)，供應(yīng)鏈行業(yè)正經(jīng)歷范式轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)分析正幫助供應(yīng)鏈專業(yè)人員做出明智決策、優(yōu)化路線、增強庫存管理和簡化運營，從而在動態(tài)的全球市場中提高效率和競爭力。

基于數(shù)據(jù)分析和人工智能等領(lǐng)先科技，香港金米技術(shù)逐步構(gòu)建的智慧供應(yīng)鏈服務(wù)生態(tài)正成為數(shù)字時代中小型制造商、零售商的“制勝法寶”。以大數(shù)據(jù)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)為基礎(chǔ)，金米智慧跨境供應(yīng)鏈服務(wù)能夠顯著提高供需匹配效率，實現(xiàn)全球好產(chǎn)品和市場的精準(zhǔn)匹配、高效對接，開啟全球中小企業(yè)跨境貿(mào)易的增長新空間。

數(shù)據(jù)分析和人工智能在供應(yīng)鏈領(lǐng)域有多大的應(yīng)用空間?未來發(fā)展如何?香港金米技術(shù)團(tuán)隊正深度參與行業(yè)研究，和大家一起解鎖供應(yīng)鏈行業(yè)的未來形態(tài)。

數(shù)據(jù)分析正在哪些方面對供應(yīng)鏈產(chǎn)生巨大影響？

數(shù)據(jù)分析在變革現(xiàn)代供應(yīng)鏈運營方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其最顯著的影響體現(xiàn)在庫存管理、需求預(yù)測、倉庫自動化和定制風(fēng)險緩解策略領(lǐng)域。

庫存管理：

在如今瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中，預(yù)測分析在庫存管理中的作用至關(guān)重要。這項尖端技術(shù)使供應(yīng)鏈企業(yè)能夠洞察未來，以極高的準(zhǔn)確性來預(yù)測需求模式。

通過歷史數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法，預(yù)測分析使企業(yè)能夠及時優(yōu)化庫存水平，在滿足客戶需求和最大限度降低存儲成本，以及避免庫存過剩之間取得微妙平衡。企業(yè)還能通過評估來自供應(yīng)商、物流提供商和客戶需求等各種來源的數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具來識別供應(yīng)鏈中的潛在風(fēng)險和挑戰(zhàn)。這種積極方式能使企業(yè)在這些風(fēng)險對庫存可用性產(chǎn)生不利影響之前先發(fā)制人。

需求預(yù)測：

面對像COVID-19這樣前所未見的情況，人工智能驅(qū)動的需求預(yù)測模型成為恢復(fù)供應(yīng)鏈能力的指導(dǎo)方案。事實證明，這些復(fù)雜的人工智能算法在幫助供應(yīng)鏈適應(yīng)消費者行為和市場不可預(yù)見的變化方面具有難以估量的價值。人工智能模型通過分析實時數(shù)據(jù)、歷史趨勢和外部因素，為供應(yīng)鏈專業(yè)人員提供準(zhǔn)確的預(yù)測和場景分析，使他們能夠做出敏捷的決策。無論是調(diào)整產(chǎn)量、優(yōu)化庫存水平還是重新評估分銷策略，人工智能驅(qū)動的需求預(yù)測都能為供應(yīng)鏈提供應(yīng)對動蕩時期所需的敏捷性。

以宜家為例，通過使用先進(jìn)的人工智能驅(qū)動工具，利用大量現(xiàn)有數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)來提供精確預(yù)測。當(dāng)考慮到跨越54個全球市場的450多家宜家商場和電子商務(wù)業(yè)務(wù)的規(guī)模，涉及潛在的數(shù)十億種產(chǎn)品時，提高準(zhǔn)確性的重要性就變得顯而易見。人工智能不僅是一項技術(shù)進(jìn)步，更是一條戰(zhàn)略生命線，確保供應(yīng)鏈不僅能在逆境中生存，也能夠蓬勃發(fā)展。

倉庫自動化：

在人工智能等技術(shù)的驅(qū)動下，倉庫自動化正在迎來物流變革時代。這些尖端技術(shù)正在重塑倉庫運營的各個方面，使其更快、更高效、更準(zhǔn)確。人工智能驅(qū)動的機(jī)器人正以前所未有的精度承擔(dān)揀選和包裝等任務(wù)，大大減少了失誤和勞動力成本。此外，人工智能驅(qū)動的庫存管理系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控庫存水平、預(yù)測需求模式并優(yōu)化存儲配置，確保貨物在需要時隨時可用。

供應(yīng)鏈彈性：

在復(fù)雜性和不確定性日益增加的當(dāng)下，供應(yīng)鏈彈性對于尋求在動蕩的商業(yè)環(huán)境中蓬勃發(fā)展的企業(yè)來說至關(guān)重要。人工智能和數(shù)據(jù)分析已成為成就這種彈性的關(guān)鍵。強大的數(shù)據(jù)分析工具能夠利用大量數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的算法來提前警示從天氣災(zāi)害到地緣政治緊張局勢的各種潛在干擾。通過提供實時洞察，企業(yè)可以做出明智決策，例如調(diào)整采購策略、使供應(yīng)商來源多樣化或優(yōu)化庫存水平。因此，人工智能和數(shù)據(jù)分析不僅最大限度地減少了供應(yīng)鏈中斷的影響，還幫助建立起更具適應(yīng)性和更強大的供應(yīng)鏈基礎(chǔ)設(shè)施，使企業(yè)能夠應(yīng)對當(dāng)今快節(jié)奏的全球經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)分析如何繼續(xù)影響未來？

數(shù)據(jù)分析的未來前景廣闊，這得益于其在提高效率、降低風(fēng)險和核心供應(yīng)功能自動化方面的良好表現(xiàn)。目前，供應(yīng)鏈仍然分散在各種規(guī)模的企業(yè)中，從大公司到小型制造商、海外供應(yīng)商，都在努力擁抱數(shù)據(jù)分析和新興的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。未來，受益于各種企業(yè)間互聯(lián)供應(yīng)鏈實時可視性的增強，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型將進(jìn)一步發(fā)展和改進(jìn)。

大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析的集成將為物流公司提供競爭優(yōu)勢，利用各種數(shù)據(jù)類型，包括天氣和道路維護(hù)數(shù)據(jù)、車隊狀態(tài)指標(biāo)和人員調(diào)度，分析歷史趨勢并提供可操作的見解，確保彈性以及供應(yīng)鏈管理的適應(yīng)性未來。