對于美國加州的Infinera公司來說，2017年并不一帆風(fēng)順。這家電信設(shè)備制造商的收入從2016年的8．7億美元下降到2017年的7．4億美元，毛利率從45％下降到33％。這家公司在美國、加拿大、中國、印度和瑞典共有約2000名員工，當(dāng)年凈虧損1．95億美元，而2016年凈虧損2400萬美元。
為了扭轉(zhuǎn)局面，Infinera公司首席執(zhí)行官托Thomas Fallon今年早些時候告訴投資者，公司的重點(diǎn)之一就是技術(shù)改進(jìn)。
“除了增加對市場的關(guān)注之外，我們重組計劃還包括成為一個能夠確保短期內(nèi)加快產(chǎn)品交付、長期保持永久差異化技術(shù)的企業(yè)。我們正在這方面取得進(jìn)展。”
為此，Infinera公司正在轉(zhuǎn)向人工智能，目標(biāo)領(lǐng)域之一是就是供應(yīng)鏈管理（SCM）。Infinera將利用機(jī)器學(xué)習(xí)，通過分析生產(chǎn)交貨時間的歷史變化，更好地預(yù)測交貨日期和物流提供商的表現(xiàn)。
“我們希望我們的銷售團(tuán)隊能夠快速確定當(dāng)前待定報價和訂單產(chǎn)品的供貨，希望能夠在做出調(diào)度決策時快速考慮到更多因素和約束條件，” Infinera公司信息技術(shù)高級副總裁Todd Tuomala這樣說道。
人工智能的預(yù)測性影響
Tuomala介紹說，Infinera的首個供應(yīng)鏈人工智能試點(diǎn)項目將于今年年中上線，先從其中一個制造工廠開始?！拔覀兿Ｍ谀甑字盀槲覀兊匿N售團(tuán)隊和客戶提供所有產(chǎn)品的供貨信息?！?/p>
他說，使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以加速公司調(diào)度決策的能力，也讓公司考慮到比目前更多的因素。
Infinera正在使用Intrigo Systems的供應(yīng)鏈管理技術(shù)，結(jié)合Splice Machine的人工智能技術(shù)。
Splice Machine公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Monte Zweben說，很多企業(yè)已經(jīng)從他們的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)獲得了30年的可用預(yù)測。但直到最近，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)才能準(zhǔn)確預(yù)測像交付時間這樣的信息。
“如果你是一家大型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備制造商，并且有銷售人員在售賣這些大型系統(tǒng)，那你總會看到有銷售在問，＇你可以在這個日期之前給我訂購的產(chǎn)品嗎？而大多數(shù)公司，即使擁有最好的ERP系統(tǒng)，銷售人員也會說‘我先確認(rèn)下再回復(fù)你’。這時候客戶可能就會去找其他提供商，得到有競爭力的訂單報價——不管怎么說，他們都得要等待?！?/p>
通過實時獲得信息，銷售團(tuán)隊就可以與客戶展開談判。也許其中一個訂單項在規(guī)定的日期內(nèi)無法交付，但其他訂單項是可以保證的?！斑@是一個完全不同的過程，”他說。
但預(yù)測交付不僅僅是能夠拉動制造和出貨時間表。憑借著智能供應(yīng)鏈管理技術(shù)，企業(yè)還可以查看歷史運(yùn)輸時間和制造細(xì)節(jié)，并將其與外部數(shù)據(jù)源（如天氣預(yù)報等）相結(jié)合使用。
Zweben表示：“你一開始可以先承諾之前預(yù)測好的庫存量，而不是計劃好的庫存量。而且你要根據(jù)可能發(fā)生的情況——而不是應(yīng)該會發(fā)生的情況——向客戶給出承諾。”
供應(yīng)鏈難題
Infinera在部署這項技術(shù)方面具有優(yōu)勢，因為Infinera有垂直整合的業(yè)務(wù)模式。對于其他公司來說，將人工智能技術(shù)運(yùn)用于供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€很棘手的過程。
OpenText 是一家位于美國安大略省的企業(yè)信息管理供應(yīng)商，該公司產(chǎn)品營銷總監(jiān)Mark Morley說：“這看起來似乎是最基本的問題，但事實是，業(yè)務(wù)合作伙伴之間交換的信息中仍然有超過50％是通過傳真、電子郵件或電話傳輸?shù)?。?/p>
因此，物流并不是企業(yè)考慮部署人工智能技術(shù)時首先想到的領(lǐng)域。
根據(jù)Forrester最近對全球決策者的調(diào)查，在SCM中使用人工智能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)市場營銷、產(chǎn)品管理和客戶支持。只有13％的公司說，物流是他們評估投資和采用人工智能系統(tǒng)的主要領(lǐng)域。
供應(yīng)鏈通常涉及大量外部合作伙伴，其中一些可能技術(shù)比較落后，此外還存在數(shù)據(jù)質(zhì)量和互操作性等問題，專家說。
Forrester Research副總裁兼首席分析師Boris Evelson表示，在將高級分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法運(yùn)用于供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)之前，企業(yè)必須首先收集數(shù)據(jù)，也就是從制造商、分銷商、經(jīng)銷商和供應(yīng)商那里收集數(shù)據(jù)。
“從所有這些來源獲取數(shù)據(jù)，是一個巨大挑戰(zhàn)，”他說。一旦收集到數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也并不總馬上就可以使用的形式?！肮?yīng)商可能有某個細(xì)分層面的數(shù)據(jù)，而分銷商可能會有其他層面的數(shù)據(jù)。供應(yīng)商可能有單個產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，但分銷商可能只有基于容器的數(shù)據(jù)?！?/p>
但這并不是說企業(yè)就沒有在嘗試解決這個問題。
埃森哲應(yīng)用智能總監(jiān)Frank Meerkamp說：“在和我們交流的一些財富400強(qiáng)企業(yè)中，每個客戶都對理解、探索和證明概念感興趣。人工智能運(yùn)用于供應(yīng)鏈管理方面是有很多機(jī)會的?！?/p>
他說，消費(fèi)領(lǐng)域的企業(yè)走在最前沿，因為他們面臨著利潤率方面的巨大壓力。
這不僅僅是炒作，他補(bǔ)充說?！笆堑模怯泻芏喑醋?，但我認(rèn)為這是一個積極的事情，我們需要炒作讓人們向前發(fā)展，我認(rèn)為剛剛開始人工智能之旅。”
不止是分析
除了分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，做物流相關(guān)的預(yù)測之外，人工智能技術(shù)也被用于供應(yīng)鏈管理的其他領(lǐng)域。
對于消費(fèi)者來說，人工智能最明顯的用途之一，就是使用Siri、Alexa和Google等個人助理。這些聊天機(jī)器人將搜索、語音識別和自然語言處理結(jié)合在一起，所有這些背后都是由人工智能提供支持的。
Meerkamp說，同樣的方法也可以用來創(chuàng)建虛擬代理，幫助企業(yè)更輕松地從ERP系統(tǒng)獲取信息。他說，未來十年這將會變得很常見。
人工智能另一個常見的用途是圖像識別，這可以在庫存管理方面發(fā)揮作用，SapientRazorfish商業(yè)和內(nèi)容業(yè)務(wù)高級副總裁Jason Goldberg這樣說。
他說，這方面一個實踐例子就是Amazon Go商店。Target也一直在讓帶有立體攝像頭的機(jī)器人在商店走道走來走去并進(jìn)行庫存測試。沃爾瑪最近也將類似的試點(diǎn)項目擴(kuò)大到50家店鋪。零售商精準(zhǔn)掌握店內(nèi)庫存，這一點(diǎn)變得比以往任何時候都更為重要，而計算機(jī)視覺正成為做到這一點(diǎn)所使用的主要技術(shù)，”他說。
PayPal定價產(chǎn)品總監(jiān)Nolwenn Godard表示，定價也是人工智能技術(shù)可以提供幫助的一個方面，包括價格優(yōu)化和價格自動執(zhí)行等。
她補(bǔ)充說，這項技術(shù)也將有助于提高人類的生產(chǎn)力。“人類智慧和人工智能與自動化的結(jié)合，可以節(jié)省時間、降低運(yùn)營費(fèi)用以及消除人為錯誤。員工可以把他們的精力轉(zhuǎn)移到非常規(guī)的、分析和創(chuàng)造性的任務(wù)上，同時人類仍然可以得到人工智能的協(xié)助和增強(qiáng)?！?/p>
物聯(lián)網(wǎng)是助推人工智能的燃料
就其本身而言，人工智能是一種強(qiáng)大且具有變革性的商業(yè)技術(shù)。但根據(jù)Morley的說法，當(dāng)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合使用時，就會變得動力十足。
他說：“你可以實現(xiàn)一種自主的供應(yīng)鏈，讓供應(yīng)鏈變成幾乎具有自我意識、自我管理和自我決定的能力。”
作為全球最大的工程公司之一，ABB公司也一直致力于這方面的研究。
ABB公司CSO Satish Gannu說：“ABB的研究中心在過去五到七年中一直致力于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?！?/p>
例如，ABB一直在構(gòu)建一個名為ABB Ability的物聯(lián)網(wǎng)平臺。
他說：“通常情況下，我們從客戶那里聽到關(guān)于調(diào)節(jié)監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù)的問題。他們希望知道什么時候可能會出現(xiàn)問題，資產(chǎn)能夠持續(xù)多長時間，而當(dāng)我們知道可能會出現(xiàn)某些故障的時候，我們就可以將這一故障與備件訂購系統(tǒng)聯(lián)系起來?！?/p>
這意味著客戶可以在導(dǎo)致停機(jī)之前解決問題?！白罱K，這完全是為了幫助客戶確保他們的生產(chǎn)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)?！?/p>
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