生成式人工智能(GenAI)是一项新兴技术，在营销和销售等各个业务领域越来越受欢迎。通过分析数据，GenAI 可以提高运营效率和供应链弹性。
什么是供应链中的生成式人工智能
在消费者层面，GenAI 流程包括在文本、图像或视频字段中输入命令或问题，从而促使人工智能生成新内容。GenAI 模型通常在大规模数据集上进行训练，当用户输入新数据时，应用程序会使用新数据及其之前学到的知识来创建新内容。
用户可以使用涵盖供应链各个方面的数据来训练 GenAI，包括库存、物流和需求。通过分析公司的信息，GenAI 可以帮助改善供应链管理和弹性。
生成式人工智能在供应链中的 7 个应用场景
1.需求预测
随着消费者将支出从服务转向商品，需求发生迅速转变，导致供应链运营变得不可预测。这一转变表明，企业预测需求变化的重要性。
企业可以根据历史销售数据、市场趋势和其他因素使用 GenAI 模型来模拟潜在的供需场景并提高需求预测的准确性。跟踪需求模式可以帮助企业减轻中断并避免库存问题。
2、库存评估
GenAI 还可以帮助改善库存管理。
GenAI 经过库存水平、仓库容量和制造时间等关键数据的培训，可以提出优化库存流程的方法，包括建议何时补货或减少库存，这有助于减少多余的存储。储存额外的产品会让公司花费更多的钱，因此减少多余的库存可以降低成本。
3.供应商与客户的沟通
公司与其供应商以及公司与其客户之间的频繁沟通是高效供应链的关键，但使沟通尽可能有效可能具有挑战性。
GenAI 可以自动发送消息，因此员工无需这样做。大型语言模型和自然语言处理可以使用来自可能影响供应商的市场事件和涉及特定发货的交通延误等来源的数据，然后 GenAI 聊天机器人可以通知供应商有关风险的信息。GenAI 聊天机器人还可以处理一些客户查询，例如处理退货或跟踪交货。
4. 运营
新技术和波动的需求可能会带来运营挑战，而 GenAI 可以建议如何改进。
GenAI 可以评估供应商绩效和制造速度等运营方面，然后提出优化流程的方法。除其他好处外，这些优化还可以为公司节省资金。
5. 物流
物流中断可能会导致各种问题。交通事故可能会延误发货，极端天气事件可能会导致意外的短缺，从而难以维持准时的运输时间表。
GenAI 模型包含历史天气模式、交通地图和燃油价格等数据，可以识别最佳出行路线，并突出显示即将发生的潜在干扰以及必要时的替代路线。这样做可以帮助运送按时进行并改善客户服务，因为订单不会延迟。
6. 可持续性和可扩展性
可持续发展目前是许多企业的主要关注点，GenAI 可以潜在地突出需要改进的领域。
根据公司当前的材料使用情况以及可再生材料的市场预测来训练 GenAI 模型，可以深入了解如何使流程更具可持续性，同时考虑成本效益和长期可扩展性。
7. 分析
GenAI 可以运行模拟和潜在的假设场景、评估风险并将结果编译成报告。
与所有其他 GenAI 供应链用例一样，使用该技术时需要谨慎，因为 GenAI 及其驱动的模型仍在不断发展。当前的担忧包括不正确的数据和不完美的输出，也称为人工智能幻觉，这可能会妨碍有效使用。
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