過去,，供應鏈嚴重依賴基于經(jīng)驗的人工預測和庫存計劃,，而這些往往難以跟上快速變化的市場動態(tài)。物流協(xié)調人員依靠電話和直覺來管理復雜的物流網(wǎng)絡難免存在大量偏差,。隨著先進的數(shù)據(jù)分析技術解決方案的出現(xiàn),，供應鏈行業(yè)正經(jīng)歷范式轉變,。數(shù)據(jù)分析正幫助供應鏈專業(yè)人員做出明智決策、優(yōu)化路線,、增強庫存管理和簡化運營,，從而在動態(tài)的全球市場中提高效率和競爭力。

基于數(shù)據(jù)分析和人工智能等領先科技,，香港金米技術逐步構建的智慧供應鏈服務生態(tài)正成為數(shù)字時代中小型制造商、零售商的“制勝法寶”,。以大數(shù)據(jù)及機器學習算法等技術為基礎,，金米智慧跨境供應鏈服務能夠顯著提高供需匹配效率，實現(xiàn)全球好產(chǎn)品和市場的精準匹配,、高效對接,，開啟全球中小企業(yè)跨境貿(mào)易的增長新空間。

數(shù)據(jù)分析和人工智能在供應鏈領域有多大的應用空間?未來發(fā)展如何?香港金米技術團隊正深度參與行業(yè)研究,，和大家一起解鎖供應鏈行業(yè)的未來形態(tài)。

數(shù)據(jù)分析正在哪些方面對供應鏈產(chǎn)生巨大影響？

數(shù)據(jù)分析在變革現(xiàn)代供應鏈運營方面發(fā)揮著關鍵作用,，其最顯著的影響體現(xiàn)在庫存管理,、需求預測,、倉庫自動化和定制風險緩解策略領域。

庫存管理：

在如今瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中，預測分析在庫存管理中的作用至關重要。這項尖端技術使供應鏈企業(yè)能夠洞察未來,，以極高的準確性來預測需求模式,。

通過歷史數(shù)據(jù)和先進算法,，預測分析使企業(yè)能夠及時優(yōu)化庫存水平，在滿足客戶需求和最大限度降低存儲成本,，以及避免庫存過剩之間取得微妙平衡,。企業(yè)還能通過評估來自供應商、物流提供商和客戶需求等各種來源的數(shù)據(jù),，利用數(shù)據(jù)分析工具來識別供應鏈中的潛在風險和挑戰(zhàn),。這種積極方式能使企業(yè)在這些風險對庫存可用性產(chǎn)生不利影響之前先發(fā)制人。

需求預測：

面對像COVID-19這樣前所未見的情況,，人工智能驅動的需求預測模型成為恢復供應鏈能力的指導方案,。事實證明，這些復雜的人工智能算法在幫助供應鏈適應消費者行為和市場不可預見的變化方面具有難以估量的價值,。人工智能模型通過分析實時數(shù)據(jù),、歷史趨勢和外部因素，為供應鏈專業(yè)人員提供準確的預測和場景分析,，使他們能夠做出敏捷的決策,。無論是調整產(chǎn)量、優(yōu)化庫存水平還是重新評估分銷策略,，人工智能驅動的需求預測都能為供應鏈提供應對動蕩時期所需的敏捷性,。

以宜家為例，通過使用先進的人工智能驅動工具,，利用大量現(xiàn)有數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)來提供精確預測,。當考慮到跨越54個全球市場的450多家宜家商場和電子商務業(yè)務的規(guī)模,，涉及潛在的數(shù)十億種產(chǎn)品時，提高準確性的重要性就變得顯而易見,。人工智能不僅是一項技術進步,，更是一條戰(zhàn)略生命線，確保供應鏈不僅能在逆境中生存,，也能夠蓬勃發(fā)展,。

倉庫自動化：

在人工智能等技術的驅動下，倉庫自動化正在迎來物流變革時代,。這些尖端技術正在重塑倉庫運營的各個方面,，使其更快、更高效,、更準確,。人工智能驅動的機器人正以前所未有的精度承擔揀選和包裝等任務，大大減少了失誤和勞動力成本,。此外,，人工智能驅動的庫存管理系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)控庫存水平、預測需求模式并優(yōu)化存儲配置,，確保貨物在需要時隨時可用。

供應鏈彈性：

在復雜性和不確定性日益增加的當下,，供應鏈彈性對于尋求在動蕩的商業(yè)環(huán)境中蓬勃發(fā)展的企業(yè)來說至關重要,。人工智能和數(shù)據(jù)分析已成為成就這種彈性的關鍵。強大的數(shù)據(jù)分析工具能夠利用大量數(shù)據(jù)集和復雜的算法來提前警示從天氣災害到地緣政治緊張局勢的各種潛在干擾,。通過提供實時洞察,，企業(yè)可以做出明智決策，例如調整采購策略,、使供應商來源多樣化或優(yōu)化庫存水平,。因此，人工智能和數(shù)據(jù)分析不僅最大限度地減少了供應鏈中斷的影響,，還幫助建立起更具適應性和更強大的供應鏈基礎設施,，使企業(yè)能夠應對當今快節(jié)奏的全球經(jīng)濟挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)分析如何繼續(xù)影響未來,？

數(shù)據(jù)分析的未來前景廣闊,，這得益于其在提高效率、降低風險和核心供應功能自動化方面的良好表現(xiàn),。目前,，供應鏈仍然分散在各種規(guī)模的企業(yè)中，從大公司到小型制造商,、海外供應商,，都在努力擁抱數(shù)據(jù)分析和新興的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。未來,，受益于各種企業(yè)間互聯(lián)供應鏈實時可視性的增強,，基于機器學習的預測模型將進一步發(fā)展和改進。

大數(shù)據(jù)和預測分析的集成將為物流公司提供競爭優(yōu)勢,，利用各種數(shù)據(jù)類型,，包括天氣和道路維護數(shù)據(jù)、車隊狀態(tài)指標和人員調度,，分析歷史趨勢并提供可操作的見解,，確保彈性以及供應鏈管理的適應性未來。

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原文轉自：咸寧新聞網(wǎng)