供应链软件将走向何方?

现实世界在机器学习，深度学习和人工智能(AI)正在弥合供应链中现实与虚构之间的鸿沟——在这个领域，科幻小说真的变成了现实，帮助公司更智能、更高效、更经济地工作。从在码头工作的自主机器人到管理院子的无人机库存对于在运输过程中跟踪货物状况的传感器来说，供应链技术正在两个方面激增:设备本身和运行设备的先进软件。

例如，使用人工智能，即计算机系统的理论和发展，可以执行通常需要人类智能的任务，机器可以思考并解决单个物品层面和存储层面的问题。对于那些在当前劳动力市场约束下挣扎的公司来说，这是一个明显的优势，因为它们需要不断扩大规模，满足客户需求。

“在这种环境下，公司不可能100%地增加员工;这在经济上是不可行的。医学院毕业Saxena， JDA产品战略、供应链规划的全球副总裁。然而，将人工智能和机器学习(让计算机在没有明确编程的情况下行动的科学)结合在一起，软件开发人员就获得了能够以更细致的细节为供应链问题建模的能力。

“机器学习使我们能够扩展我们在公共场合可用的弹性计算能力云现在，并提供答案，”Saxena解释道。“人类无法消化这么大量的数据，但机器可以。而且，他们可以学习如何找出差异。”

以一家公司为例，该公司试图确定一个具体的库存目标，但只能实现其目标的几千个单位。目前的需求可能是每周10,000件，但实际上，这一数字在7,000至13,000之间波动。数字越精确，传递给生产部门的指示就越好。但是萨克塞纳说，人类很难确定一个更精确的目标。然而，随着机器学习和人工智能的出现，它变得更加可行，这两种技术正越来越多地融入现代供应链软件应用程序中。

萨克斯纳说:“有了机器学习，简化现实生活中的数学模型变得容易多了。”他承认，就在几年前，这些过程对大多数供应链经理来说还是一个遥远的理想。“所有这一切听起来像科幻小说，但我们已经在与欧洲的杂货店合作，他们正在提高需求预测的质量，并通过这种先进的软件提高服务水平。用不了多久，它就会从食品杂货领域扩展到不同的零售、制造和分销领域。”

星星排成一行

从亚特兰大到迈阿密有时需要一辆拖拉机拖车一天，有时需要两天。这种变化看似无害，却能在性能水平、服务水平、客户满意度和卡车本身的移动方式上产生巨大差异(州际司机一次只能连续驾驶11个小时)。再加上天气和交通状况，准确的货物到达时间就变得更加模糊了。

萨克斯纳解释说:“在现实生活中，一切都是一个分布，而不是一个静态数字，然而在数学模型中，从周期时间到运输时间，从人类生产率到机器生产率，一切都被建模为静态数字。万博ag客户端app“实际上，这是一种分布。”简单地说，下一代软件能够理解供应链中的模式(例如，工厂应该生产多少，而工厂生产了多少?运输周期的时间与预期的相比是多少?万博ag客户端app数据中心的库存水平是多少?相对于它应该是多少?)，检查这些模式，并预测，比如说，两周后是否会发生缺货。

萨克斯纳说:“当你说，‘当这个、这个和那个在两周后发生的时候，我就会看到一些东西。’这几乎就像星星在对齐一样。”“人类看不到这一点，但机器非常擅长。”

智能驱动的供应链

在评估供应链的现状时，众所周知，采购是另一门学科，它正在从一个很大程度上静态的模式转变为一个更加动态和智能的模式。在Jaggaer,首席技术官齐亚Zahiri他说，他的公司在开发软件时对数据驱动的供应链有一个整体的看法，知道今天的供应链和未来的供应链都是由实时信息、合规、指导方针和指导推动的。

取物联网(IoT)举例来说。通过互联网将嵌入日常物品中的计算设备互连，物联网允许这些设备发送和接收数据，而无需太多人为干预(如果有的话)。Zahiri说:“多亏了物联网，我们看到很多实际的日常采购都不需要人工干预。“这个概念可以很容易地转移到自动化中，机器人可以处理简单的任务和/或重复的任务。”

展望未来，Zahiri说，同样的机器人技术可以帮助优化工作负载的时代已经不远了。在采购方面，同样的能力将被纳入从合规到合同管理到订购流程的所有方面。“这一进步将改变(公司)采购产品的方式，”扎希里说。

扎希里说，想要利用智能驱动的供应链的公司应该首先考虑“真正的数字化”的含义，并弄清楚这对他们意味着什么。换句话说，如何才能真正重塑当前的供应链流程，并使其更加数字化?目前哪些手工方法可以被取代并数字化?Zahiri说:“现在就开始制定流程和战略，最终目标是朝着更加数字化、工作流程和自动化的方向努力。”

预测未来

一种算法决策，可以帮助公司优化库存决策，同时提供他们需要采取的具体行动，以提高他们的底线，预测分析(以下是将要发生的事情)和规范分析(以下是你可以做的事情，目标是改变结果)正在聚集在一起，帮助公司减少短缺和缺货，改善库存周转和获得可见性。

随着越来越多的软件开发人员将预测分析功能整合到他们的应用程序中，预计这一趋势将继续下去。“随着库存和供应链系统变得越来越复杂，它们实际上需要更先进的流程来转换数据和见解，以帮助减少库存、改善绩效和提高效率，”他说LeanDNA首席执行官理查德Lebovitz他认为全球供应链的扩张是目前软件创新的一个关键驱动力。

Lebovitz说:“在过去的20年里，我们看到公司从高度垂直整合(例如，一家制造商制造钢材，然后组装并处理其产品的所有加工)，发展到与全球数百甚至数千家供应商合作。”“随着越来越多的公司‘虚拟’合作，这种向不那么‘本地化’的工厂转移的趋势将继续下去。”

这种变化影响到供应链副总裁，他现在被要求在一个更加分布式的环境中管理活动。通过云计算、大数据和人工智能的结合，软件正在帮助一小群人管理世界各地的多个站点。将高级分析添加到混合中，甚至是使用多种分析的公司企业资源计划(ERP)这些位置上的系统可以在整个组织中整合、分析和使用智能(例如，标准化的实践和基准)。Lebovitz说:“从那里开始，推动组织任何部分收益的能力变得更快、更有效。”

进入“全屏”

对于大多数供应链管理人员来说，供应链的完全可见性终于成为了他们的圣杯，这使公司能够更好地了解发生在公司内部和外部的活动。德马泰克卓越软件中心副总裁斯科特•沃尔认为，基于云的平台、分析和物联网帮助企业获得了“全面视角”，同时提高了整体效率。

“这不再是关于个人流程和竖井，”沃尔说。“云平台和物联网正在成熟，现在公司可以从不同的系统和流程中提取所需的数据，以获得全面的可见性。”

大卫亚当斯他说，同样的创新也在帮助企业应对日常的制造和分销挑战。亚当斯说:“人们对使用物联网传感器和设备来帮助管理间歇性问题(即特定电机的异常振动)很感兴趣。”他说，使用物联网和传感器，同样的问题需要专业的维护人员“站在旁边看着它，看看哪里出了问题”，现在可以通过在上面放几个传感器并全天候监控来解决。

亚当斯说，在这个领域还有更多的事情要做，他补充说，将安装在设备和机器上的传感器数据与人工智能生成的数据结合起来仓库执行系统或仓库控制系统进入单个数据仓库，然后使用该数据进行实时决策支持，这是下一步。亚当斯说:“没有必要把四五个人拉到会议室里讨论一个问题或研究潜在的‘问题领域’。”“一些人可以只看屏幕上的数据，看看发生了什么，然后从那里开始。”