虎嗅智库荐语：
工业制造供应链犹如一台精密运转的庞大机器，其复杂性和重要性不言而喻。每一个环节，从采购原材料到制定生产计划，再到库存管理等，都紧密相连，牵一发而动全身。
AI 技术的发展为工业制造供应链的优化升级带来了全新的可能。那么，在需求预测、生产计划、采购、库存管理等环节，AI 如何发挥作用来提升各环节效率和准确性？AI 又是怎样帮助该企业构建起全新的供应链体系，从而实现决策优化与敏捷响应？
本篇文章讲深入探讨以上问题，通过剖析某全球乳业五强的案例，为我们呈现AI为工业制造供应链的优化升级带来了全新可能。
出品丨虎嗅智库
作者丨梁子博
工业制造供应链是一个复杂的系统，涵盖了从采购、生产计划、库存管理等一系列关联环节。在市场普遍追求降本增效的背景下，保障供应链的稳定性成为企业提升核心竞争力的兵家必争之地。虽然数字化转型为企业建立起基础的数字化供应链能力，将传统粗犷的供应链模式转为精细化管理，但整体上在效率、成本控制、风险管理等方面仍暴露出诸多问题。
大模型等AI技术的崛起为这些问题提供了创新性的解决方案。AI凭借其强大的数据处理能力、机器学习算法和智能预测模型，能够深入挖掘供应链系统中的数据价值，提升供应链的灵活性和应对风险的能力。本文我们通过供应链场景痛点和实际案例，深入分析AI能为供应链带来的优化提升。
AI数据分析，大幅提升供应链协同效率
工业互联网平台、SCM、ERP、WMS等一系列软件系统为企业提供了基础的数字化供应链能力，企业可依赖这些数字化系统进行相对高效的供应链管理。但随着数字化转型工作进入下半场，在实际的运营场景中，工业企业在需求预测、采购、供应商管理、生产计划等环节仍面临诸多痛点。
1. 智能数据处理提升需求预测准确性
精准的需求预测有助于企业合理安排生产资源和库存水平，使得企业在成本控制方面更具主动性。然而当前行业内设备采集的数据质量普遍偏差，可能存在缺失、错误、重复等问题，数据质量问题可能会误导需求预测模型，导致后续的预测结果产生偏差。
企业的需求预测往往依赖内部经验和历史数据，但容易受到外界因素的冲击。需求预测与计划涉及生产、销售、采购等多个部门，部门之间往往存在信息壁垒，缺乏更多的数据维度来预测需求，以及缺少实时监测手段，来对需求的预测进行动态调整，灵活性较差。
AI技术的作用主要是进行更智能的数据处理，提高需求预测的准确性。例如AI可以通过建立数据清洗模型，根据数据的特征和规律，自动填充缺失值、修正异常值，为需求预测提供可靠的数据基础。
针对海量历史销售数据、市场趋势、促销活动等多源信息，这样在推出新产品时，基于AI预测模型可以更精准地预测市场接受度和需求规模，从而更准确地预测产品或原材料的需求。同时通过实时监测市场变化对供应链的影响，融合更多新数据来不断更新和优化预测模型，实现实时预测。
2. 助力生产计划与调度协同优化
当前对于部分厂商来说，在制定生产排期计划时，与供应商之间的信息沟通不及时、不顺畅，整体协同性差，导致物料供应不及时或质量不稳定。同时生产调度的灵活性问题使得企业难以应对生产过程中的突发情况。
AI在生产计划环节中的应用价值则主要是通过基于多方面数据，实现方案的协同优化。计划制定上，基于需求预测结果，综合考虑生产能力、设备状况、物料供应等多方面因素，利用AI优化资源配置和生产安排，制定更加科学合理的计划。信息协同上，AI系统可以实时监控生产过程中的各种数据变化，如订单变更、设备故障、物料延迟等，及时调整生产调度计划，提高生产的灵活性和应对突发情况的能力，实现实时调度优化。
同时通过对生产数据的实时分析和预测，提前预知可能影响生产计划的因素，如原材料价格波动、市场需求变化等，以便企业提前做好应对准备迅速调整生产计划。
3. 挖掘供应链数据价值，支持采购智能决策
从原料采购的角度来看，存在企业只关注采购价格而忽视其他隐性成本的情况。在采购执行过程中，信息不对称、寻报价困难、准入审核冗长等因成为阻碍采购效率提升的关键因素。从供应商管理角度来看，准入机制不完善、寻源渠道受限以及信息审核低效等问题使得企业难以构建一个稳定且优质的供应商网络，管理层也缺少与供应商建立起长期合作关系的决策依据，增加了新供应商磨合的风险。
AI凭借其数据处理能力和分析能力，能够深入挖掘供应链数据中的价值，为企业在采购和供应商管理等方面提供智能化的决策支持。采购方面，AI可以通过自动分析市场行情、供应商报价和历史采购价格等外部数据以及内部财务数据，综合考虑采购成本各构成因素，优化成本模型，为企业提供合理的采购建议，帮助企业做出更合理的采购决策。
供应商管理方面，基于供应商产品质量、交货期、价格等多维度历史数据，建立AI供应商评估模型，预测供应商的可靠性和稳定性。根据供应商的表现和发展潜力以确定哪些供应商适合建立长期战略合作伙伴关系，哪些供应商可以进行短期合作或优化合作条件，帮助企业筛选出更合适的供应商。
4. 库存分类分级管理，优化补货，提高周转
库存管理相关的数字化建设已相对比较成熟，库存管理相关数据已拥有一定积累，但对于实际运营管理来说，其数据价值并没有被充分挖掘。企业虽然积累了大量的历史销售数据和库存数据，但缺乏有效的数据分析工具和方法，无法从历史数据中挖掘出有价值的信息来指导库存运营管理动作。
AI则可以基于这些数据充分挖掘其业务价值，对库存分类管理，优化库存策略。一方面，利用AI系统对这些数据进行监控和分析，及时发现数据异常情况，如货物丢失、损坏等，并发出预警。通过实时监测库存水平，根据需求预测和销售数据，自动触发补货提醒，并优化最佳的补货时间、补货数量、补货频率等。
另一方面，AI可以对大量的库存历史数据进行深度分析，挖掘出数据中的潜在规律和趋势，为库存需求预测提供支持。还可以通过AI对库存周转率、库存成本等指标的分析，帮助企业制定合理的库存策略，降低库存成本。
此外，根据货物的价值、重要性、出入库频率等因素，利用AI算法实现对库存进行分类和分级管理。例如对于高价值、重要性高、出入库频率高的货物，企业可以采取更加严格的库存管理措施，如增加盘点频率、设置安全库存等；对于低价值、出入库频率低的货物，企业可以适当降低库存管理的成本和精力。
综合来看，当期AI主要可在需求预测、生产计划、采购以及库存方面赋能供应链。在需求预测上，通过分析海量数据和多种因素，建立精准模型应对市场变化，提高预测准确性。生产计划制定方面，依据需求预测，结合生产相关因素自动生成并优化计划，实时调整以提高灵活性。
对于采购与供应商管理，收集整合信息建立评估模型选择供应商，优化成本和合作关系。库存管理方面，实时采集监控数据，准确分析预测需求，优化补货策略，对库存分类分级管理，同时优化仓库布局，降低成本、提高周转率。
AI在供应链领域的应用已相对比较普遍，下面让我们将透过实践案例和解决方案来洞察具体的AI应用场景以及成效。
AI赋能某全球乳业五强，实现决策优化与敏捷响应
某乳业集团位居全球乳业五强，是中国规模最大、产品品类最全的乳制品企业之一。该集团通过整合全球优质资源，更好地服务消费者，旗下液奶、奶粉、酸奶、奶酪、冷饮等产品已在全球60多个国家和地区上市。当前阶段，集团需要面向未来10年构建核心竞争力，充分积累数据，深度利用AI技术进而升级到数字化业务运营模式，数字化转型是集团实现2030战略目标的前置条件。
企业开展数字化业务运营，订单端到端OTC流程的数据流存在一定的中断点，且整个流程缺乏全程可视性，缺少对数据流的经营分析，这给管理工作带来了一定的挑战。业务部门对更加敏捷、高效的数据交付需求不断提升，对数据质量、准确性和可靠性的要求也愈发严格。不仅如此，集团也面临着来自供应链数据资产化、业务标准等方面的挑战：
1. 供应链数字化缺失：关键业务系统未实现完全线上化分析共享，导致各个环节之间的信息无法实时共享，采购部门、生产部门和销售部门各自使用独立的系统或记录方式，使得数据不能及时传递，形成信息孤岛。同时，很难收集和分析供应链中的关键数据，无法为企业的供应链决策提供科学依据。
2. 业务标准化与数据治理的平衡：数据服务于业务规范需要企业在数据治理和业务流程之间找到平衡点，但在实际操作中往往难以协调。企业可能过度关注数据治理，而忽视了业务实际需求。业务流程可能存在多样化和不规范的情况，要制定统一的业务标准难度较大。
3. 组织架构优化需求：计划部门需要供应链部门来统筹计划，其中涉及到部门之间权力和职责的重新调整，部门之间可能会出现沟通不畅、互相推诿责任等问题，业可能会引起部门之间的利益冲突和权力争夺。
在外部助力下，该乳业集团构建供应链全链条的“横向拉通、纵向深挖、执行闭环”能力，推动协同的、一致的、敏捷的、需求驱动的供应链体系建设，具体分为：
1. 订单数据断点诊断：拉通经销商订单管理系统、T&W系统、ERP系统等全链路订单数据，识别与优化断点问题。
2. 专项主题洞察分析：构建滞留订单、到货进度、原奶质量、日配时效、产品差异化策略等分析主题，深入洞察业务异常。
3. 数据共享原则优化：信息共享由链状结构向网状结构转变，构建以需求为导向的敏捷响应能力与机制。
4. 指标体系梳理：梳理和优化76个预警指标体系，通过风险预警与处置，将管理干预由业务结果前置到业务过程。
根据架构图也可以看到，底层数据平台提供数据采集、处理、计算、分析等能力支撑，可视化沙盘、主体驾驶舱以及预警调度室覆盖乳制产品从销售到结算的全链路，形成价值链闭环，赋能集团供应链。
通过这样一套供应链体系，该乳业集团最终实现数据要素资产化及资产服务化。数据流断点诊断方面，通过AI诊断业务流程识别数据流断点，拉通系统数据，解决系统烟囱带来的数据孤岛问题，实现订单全链路数据拉通。业务管理方面，企业通过梳理和优化指标体系，实现业务可视、管理可视和风险预警，有效支持业务过程管理和结果管理，基于准实时的全链路全景数据和对绩效指标的诊断优化，将管理干预由业务结果前置到业务过程。
决策支持与优化上，系统基于历史数据和各种假设场景，利用AI进行模拟分析，帮助企业评估不同决策方案的效果和风险，从而做出最优决策。整体上，信息共享由链状结构向网状结构转变，构建以需求为导向的敏捷响应能力与机制，助力以客户为中心的业务改善，端到端协同效率提升。
我们可以看到AI技术已成驱动行业变革的关键要素，会更多地参与到供应链各环节的决策与执行中，实现全流程的智能化管理，如自动化的物流调度、智能仓储管理等。同时，业可以与物联网、机器人技术等结合，打造更高效的无人化供应链场景。
但与此同时，从实际落地的角度来看，在实施AI供应链解决方案之前，企业也应注意数据障碍、系统兼容、效果评估等问题。供应链涉及大量企业商业机密和客户信息。在AI应用过程中，数据的收集、存储和共享环节都存在安全和隐私风险。企业更新AI模型和相关软硬件的成本较高、维护和集成的难度大。另外AI应用成效的评估难度较大，可能受到多种外部因素的干扰，难以准确预测长期效益。
AI供应链的转变趋势是从内部供应链向产业供应链的转变。同业在产品质量、服务和交期等方面的竞争，都离不开高效协同的供应链体系。企业间的竞争不仅仅体现在各自企业内部的效率和稳定性，而且逐渐演变为包含产业链上下游企业在内的大供应链协同效率和质量的竞争。整个大供应链的高效协同会带动内部供应链的在降本增效、稳定可靠等方面的提升。
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