2024生成式AI时代的供应链转型化潜能为实效.pdf
《2024生成式AI时代的供应链转型化潜能为实效.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2024生成式AI时代的供应链转型化潜能为实效.pdf(33页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、成式AI时代的供应链转型化潜能为实效埃森哲年度变脉动指数(Pulse of Change Index)显:2023年,由于成式AI(智能)的迅猛发展,技术已经跃居成为最重要的商业颠覆量。成式AI具有独特的能,能够影响整条价值链,进重塑企业并激发新的增潜。埃森哲技术展望2024报告揭,95%的受访企业管认为,成式AI将倒逼企业更新升级技术架构。令供应链管欣喜的是,这场技术命也为其所在领域的作式创新带来了诸多可能。本将通过前瞻视探索端到端供应链中潜藏的机遇。从采购与计划,到产与履约,再延伸售后持与服务,我们看到了成式AI的诸多武之处。我们还发现,该技术可以创造显著的跨部价值,包括增强供应链的可持续
2、性和韧性、优化才管理并强化以客为中。虽然成式AI带来了巨的机遇,但要真正实现这些价值并仅靠简单的技术实施就能完成。企业必须为此展开转型,改变利数据、才和作的固有式。此外,负责任且安全地部署成式AI也关重要。通过积极拥抱这场变,供应链管可以从容驾驭成式AI掀起的时代浪潮,推动供应链创新,使之惠及企业、类和地球环境。这是条令振奋的征途,我们将在前进之路上与您携同。克斯蒂默曼斯(Kris Timmermans)埃森哲供应链与运营业务全球总裁2ChatGPT于2022年底推出以来,成式AI技术已席卷全球。各各业以及企业的各个职能部均在探索各种可能性,不断开启并利智能的创新变潜。量潜在的应模式已引起了企
3、业管理者的注意。我们的研究发现,97%的管员认同,成式AI语模型(LLM)将为其所在企业带来变。全体受访者致预期,员队伍会因此变。2这对供应链管来说是项福。因为语模型的能并不局限于编码、内容创作或营销等。它们在端到端供应链中也能够显。从新产品开发、采购与计划、制造与物流,直到售后持与服务,每环节都可以获益。埃森哲的分析表明,成式AI可以助优化整个供应链职能部43%的作时间例如通过实现业务操作动化(29%)或是幅提升员能(14%)。1鉴于全球供应链从业员的庞规模,这种潜在的累积价值对企业将极为可观。3所有的席管都在着厘清些基本问题。围绕成式AI的炒作有多少可信度?其灿烂的应前景能否转化为可扩展的
4、解决案?前的哪些应模式可以真正带来价值?领导者如何收集数据,并使企业做好把握机遇的准备?成式AI擅于执语相关活动,我们将在本后续部分详细探讨。然,供应链管也必须认识到,尽管它在擅的领域中能突出,但并不适合所有任务。特别是,对于更专注于数据处理或需要更级别复杂推理的供应链活动,其直接影响较有限。因此,我们建议企业以更泛的视野看待成式AI将其作为动化功能综合系统的组成部分,该系统包括传统的流程动化、经典的机器学习模型,以及新的语模型。企业已普遍认识到了成式AI的潜并在积极尝试。但我们的变脉动季度调研显,迄今为只有三分之的受访企业为此进了规模投资。原因何在?4整条端到端供应链中都潜藏着实实在在的价值
5、。但若想获取效益,企业必须深刻转变创造价值、作和协作的式。这意味着,不能将成式AI视为软件部署列表中个常规项,是要从端到端的业务能出发,实施企业级的全维度转型,并且明确数据、员、作式、流程和负责任的应等领域将受到哪些影响。埃森哲观点成式AI的成功应,需要企业在数据、员和组织做好万全准备。成式AI正在助推企业重塑,从过去的线性供应链跨越向未来、真正互联的智能供应链。在此前供应链管理智能技术的基础上,成式AI提供了系列全新能。56情境理解。供应链管理者可以利成式AI,从过去法访问的结构化数据来源中获得情境化洞,据此制定更完善的决策。这的实例包括:扫描量公开的在线资源,以此明确决定未来需求的根源,从
6、改进预测;或者将成式AI嵌供应链控制塔当中,增强与数据的交互,提可解释性和信任度;成式AI还可以与现有的动化流程相结合,幅简化供应链活动。这些能与现有的智能、机器学习模型和作平台结合在起,将更好地撑企业优化和供应链运营升级,解决紧迫的供应链挑战,并最终确保供应链给企业、类和地球环境都带来更加积极的影响。对话能。供应链从业者能够借助成式AI,基于聊天机器常语互动,获得定制化洞并动执作任务。例如,聊天机器能够帮助寻找特定备件,并在缺货的情况下向选供应商发出采购通知或进叫货。其他应式还有:动成采购订单等档,向制造员开展培训和提升技能,以及维护保养和故障排除。内容成。成式AI有望按照需求,以产业化规模
7、创建富有相关性、针对特定情境的本、代码、图像或解。前,寻购和采购领域的应式最为有效,例如动成针对特定供应商的洞(关键绩效指标、市场趋势、需求预测)来持与供应商的合同续签谈判,以及制定情境化的业务运营绩效指标。对于席供应链官(CSCO)来说,成式AI的潜贯穿了供应链的所有运营环节,从设计和计划直到售后持与服务。埃森哲的分析表明,在122种供应链流程中,达58%可以借由成式AI进重塑。378设计与程在基于模型的系统程等领域,语模型将不断增强并加快设计员的作。通过有效利历史数据,成式AI解决案将迅速创建新的设计和模型,节省时间并减少重复劳动,这在设计迭代期间效果尤为明显。包装设计就是利该技术的典型领
8、域。这项作需要考虑多种因素可持续性、运输便利性、耐性、监管要求、品牌等等,通常会消耗量时间和有限资源。同时,对于型产品组合来说,记录和检索包装信息也变得越来越困难。成式AI可以提供多重设计概念(采2D或3D形式),并根据汇总的设计信息提出合适的包装案和营销建议。随后由来审核这些概念,确保符合产品和法规要求。成式AI对物制药企业的助也格外强劲。Terray Therapeutics公司正在利成式AI新分药物的发现法。该公司打造的COATI化学基础模型可以将化学结构转化为数字展现形式,这样成式AI便可设计出经过优化的新型分。49计划许多席供应链官已经实施了级分析解决案来增强和优化供应链计划。然,这
9、些具所输出洞的复杂性,连同将洞转化为具体操作所需的专业知识,都意味着它们的实际应往往颇为困难。成式AI有望彻底改变洞的获取式,这不仅体现在供应链计划,络设计优化等领域中亦是如此。通过简单易的界,员可以常语查询优化建议,获得易于理解和动的解释说明。这为众多供应链员提供了重要的解,同时也提了对数据的信任度,使领域专家的动速度不断加快。同时,我们可以利成式AI,将更泛的结构化数据来源(例如市场报告、新闻汇总和社交媒体)纳预测分析。该技术还能跨越销售和运营计划,持更加协作和精简的作式即时总结会议得出的动要点,将计划与实际结果进较,构建关键指标监测板,甚是成计划草案。计划员从可以节约出宝贵时间,投更具战
10、略性的任务。10采购当下,寻源与采购团队普遍临动流程低效、类别多样化和系统集成问题等挑战。他们皆在战略协调、寻源采购和数据校正花费了量时间,成式AI带来了契机,它可以简化运营、弥合信息缺并扩数据访问源,更迅速地形成洞并简化过程。该技术还开启了超动化的可能性。各种不同形式的动化系统被连接在起,纳到主平益提升的单规模系统当中,其中包括现有的机器学习算法和流程动化具,以及新的成式AI。这有望解放团队产,使他们能够从事更有价值的作并提整体效率。零售巨头家乐福(Carrefour)正在利成式AI改善内部采购流程。公司正着开发项解决案,以帮助员更快地完成招标书起草和报价分析等常作。511试想下,每名业务员
11、都将配备由成式AI驱动的采购助理。当他们需要采购时,助理可以引导他们找到合适的渠道,现货买或直接叫货,并在必要的情况下,联系专业员来处理交易事宜。合同成等繁重的本作也将显著受益。成式AI解决案可以分析量结构化的采购信息,如历史合同、采购政策和产品规格,确定常模式和要求,从即时成新合同初稿,供采购团队结合专业知识进审查和完善。在提案邀请书(RFP)起草,成式AI不仅可以对信息邀请书(RFI)、RFP和报价邀请书(RFQ)的历史资料做出微调,还能够起草这些邀请档,审核并较供应商提交的回复。此外,成式AI快速总结各种市场情报的能也有助于寻源和品类管理等上游采购活动。埃森哲运成式AI构建了款智能采购与
12、签约具。它能够分析业务需求、历史合同和招标模式,建议恰当的采购策略,帮助采购经理与供应商谈判。该具还可推荐合同条款和细则,确保在谈判中达成最佳结果。12制造企业若能将IT数据与运营和程数据整合在起,成式AI便可帮助他们在制造过程中实现始终如的质量和卓越运营特别是在资产维护和为员提供可操作的预测性洞察等。与此同时,它还可以为产品设计和质量监控提供新的解。例如在管理,资产维护团队经常需要处理复杂的流程和量与特定资产相关的档。成式AI可以解读所有这些信息,并将其总结为系列逻辑步骤,作为作订单的组成部分。这意味着,全体员都可随时查阅这些专业知识,不仅提了运营绩效,还能增强作满意度。就维护计划,许多重业
13、企业正在转向基于险的检验(RBI)法来释放价值。但是此类检查计划的制定,连同预防性维护和操作员的常护理,仍然属于度依赖劳动且不断重复的密集型流程。这套流程需要技能常娴熟的现场程师创建计划档,并由领域专家完成审核。然,成式AI可以针对设备类别或特定设备编写详细的维护作业计划,且准确性和完整性很,这就减少了创建和审核关键计划档所需的时间。随着数据可性和可信度的提,成式AI还将越来越多地利数字孪运营系统获取丰富洞,加快问题诊断和根本原因分析。经典智能和成式AI的结合,有望通过简单便捷的问答界使信息更易于使,以此简化对于预测性维护洞、实时数据分析和故障诊断情况的访问。品控和合规亦属于受益领域。甚在制药
14、等受到严格监管的业,企业也在探索如何利成式AI监测多个数据源,以识别冷链管理中的违规为,并动填写合规档以供专家审查。成式AI还可以起草内容准确的技术件,从显著减少创作作量。例如在航空航天业,它可以加快法定技术档的制作,包括作/组装/维修说明、册、保修信息和使说明(IFU)等。13履约疫情引发的供应链中断迫使企业转变供应链运营式,着提韧性、相关性和责任管理平。领军企业正专注于改善预测能,同时部署运输管理系统(TMS)、仓库管理系统(WMS)和仓库动化/机器技术,由此提升敏捷性和效率。通过将成式AI纳整体的数据成熟度与动化提升议程,企业可以在履约获益良多。这包括增强超个性化的客体验,以及基于量全渠
15、道数据成洞,从挖掘新的创收良机。负责履约作的员还能利成式AI,将结构化信息(如天预报和竞对活动)等更泛的因素纳考量,找出优化运输管理和改进预测的法。譬如,由语模型驱动的进出档成器能够新运输和出流程。成式AI可以全收集多模态的结构化信息,包括内部历史记录和政府法规,并且涵盖了pdf档和便笺本记录等各种格式。随后,它可以动填充运输和出档供专家员审查和验证,从减少出错机会,并且节省时间和精。14服务提供服务仅仅提供产品,许多企业已逐渐实现这标。然,服务领域仍普遍度分散,资产和资源区域化或全球化分布,并且严重依赖与供应络其他部分的协调。不仅如此,执服务导向型战略还需要采更加前瞻性的法,预测和响应每位客
16、的需求。成式AI可以产改变市场规则的影响。它能够覆盖更泛的数据源来扫描量信息包括以往难以处理的结构化数据,进提供更深的洞。从地理位置到天状况,从客活式到个使模式,这些信息都可以与经典的智能技术相结合,在全球范围内实现真正对的服务体验。举例来看,埃森哲帮助家型汽公司成功利成式AI增强了客持。我们创建了套智能事故解决助理系统,此系统可以汇总事故资料、侦测已知问题、建议解决办法并撰写客回复,助客持员获取场景信息并更迅速地处理事故。价值增量潜巨对席供应链官,成式AI时代有望孕育出量超越单供应链职能的效益增量。16可持续企业当前正承受着压,必须在提供应链可持续性的同时,更准确地报告企业社会责任承诺。然,
17、由于信息分散在多个来源和可持续领域,团队临乎法克服的数据收集和分析挑战。因此,这项作往往进展迟缓,需要领域专家进量的动作。因此我们毫不意外地看到,63%的受访席执官表:缺乏贯穿整条价值链的环境、社会和公司治理(ESG)数据测量是项关键挑战。6但成式AI为此提供了解决之法。例如,埃森哲与家全球制药公司合作加快供应链脱碳进程。该公司的团队已花费了数年时间收集数据,以了解究竟有多少家供应商建了科学碳标(SBT)。埃森哲创建了款成式AI解决案,可以通过搜索数千个供应商站来提供近乎即时的洞。仅时,该公司便可确切知晓,设定了科学碳标的供应商数已超越既定标。成式AI在可持续发展还有许多其他应范例,包括为企业
18、定制带有任务优先级的脱碳路线图、以及完善范围3排放报告。例如,将企业出与排放量加以精确匹配,前仍是项耗时费的任务。埃森哲开发了种成式AI解决案,能够筛选以多种语记载的数百万出数据,并动将每数据对应相关排放因素,然后交由采购团队审查。曾经需要天的流程,现在可以在短短分钟内完成。17智能作式成式AI最具命性的能之,就是能让们更轻松、更全地与结构化数据互动。如说,我们可以将其视为“超能导航系统”,能够在各种基于语的活动中近乎即时地提供便于理解的数据洞,帮助们更加快速有效地完成任务。这将赋能供应链管及其团队重塑作式。例如,成式AI远超类的结构化数据规模转换能,有助于需求计划和供应链韧性管理团队洞悉市场
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 2024 生成 AI 时代 供应 转型 潜能 实效
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【宇***】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【宇***】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。