人工智慧有望改善供應鏈

全球電子供應鏈有越來越不可預測的特性。對系統的衝擊越來越頻繁和嚴重，企業必須提高供應鏈韌性以降低風險。人工智慧 (AI) 技術可以發揮重要作用。

尋求安全的供應鏈

許多威脅都可能導致供應鏈中斷 (圖 1)。雖然有些可以預料，但有些則更難預測，而且都會導致龐大花費，從數百萬到數十億美元不等。這些威脅包括人為挑戰，如不斷變更的法規、軍事衝突或網路攻擊，以及流行病和地震等自然事件。

圖 1：可能擾亂供應鏈的因素包羅萬象且不可避免。(圖片來源：McKinsey & Company)

組織該問的，並非是否會發生中斷，而是最有可能發生哪種類型的中斷。瞭解潛在的中斷會影響供應鏈多久的時間也很重要。

這些現實考量迫使產業投資技術，以盡可能提高供應鏈的透明度和韌性。當供應鏈危機來襲時，最迅速找到替代貨源的企業就可獲勝。

技術等級

AI 的運用在供應鏈應用和服務上有其用武之地。在供應鏈中的使用案例相當多，包括：¹

• 生產規劃：AI 能讓生產排程最佳化以改善交貨、在產品組合中排定產品的優先順序、降低生產和配送成本，並可減少最後一刻更改的成本。
• 預測報告：AI 可將過往資料、客戶行為、市場趨勢和多種外部因素都納入考量，有助於我們進一步瞭解歷來的採購需求。
• 庫存規劃與管理：傳統的物料需求規劃 (MRP) 系統缺乏反應能力。將現實世界的供需不確定性進行建模，就可減少保持高庫存水位以緩衝意外情況的需求。
• 採購：AI 可以建立統一的供應商概覽圖，有助於企業發現價格變動、供應商風險狀況的改變，以及節省成本的機會。
• 供應網路設計：建模功能可讓企業定期重新檢視現有的供應網路，進而轉化成敏捷性、成本優勢、風險緩解和客戶回應能力。
• 物流管理：AI 有助於企業發現運輸和物流層面新出現的問題，以便迅速、主動地做出反應。

AI 在主動識別中斷並加以回應方面表現良好。²例如，AI 可以在網際網路上擷取網站，以取得有關潛在新供應商的資料。試想可以辨別的深入資訊：供應商財務報告、客戶信用評分、永續經營績效、多樣性評比、智慧財產資訊 (如專利和設計獎) 以及美國海關的文件。社群媒體和新聞來源也可提供企業情報，例如人力資源變動與組織重組。

AI 的潛能還可協助製造商將既有供應商的管理作業最佳化。例如，有些 AI 工具可以深入探查企業留存的供應商資訊，就可針對未來的需求，在既有的合作夥伴中找出其他供應選項。這些工具會利用之前的採購單、發票、報價單和其他歷史採購資料，在既有的夥伴名單中，識別出符合需求的潛在貨源。如此就可減少擴大供應商名單的需求，避免耗時又昂貴的作業。

前景可期

不少企業領導人對 AI 的潛在影響抱持樂觀態度。近期一份調查顯示，受訪的 10 位執行長中，有 7 位表示，AI 為其企業帶來可觀的投資報酬。³ 最廣泛部署 AI 的領域分別是供應鏈 (76%) 和採購 (71%)。其他商務活動包括品管 (47%) 和自動化 (37%)。

市場研究人員對 AI 在供應鏈中的樂觀預測表示贊同。根據 Stratview Research 的資料顯示 (圖 2)，市場預計將從 2022 年的 31.5 億美元成長到 2029 年的 307.5 億美元。⁴ 這相當於 38.5% 的年成長率。

圖 2：AI 在供應鏈中的市場預計將從 2022 年的 31.5 億美元成長到 2029 年的 307.5 億美元。(圖片來源： Stratview Research)

資料量不斷增加、要求供應鏈具有能見度和透明性也獲得越來越多關注，再加上 AI 日益普及，都是推升市場成長的動力。若缺乏 AI 專業人力，可能就會遇到阻礙。

AI 有望在全球電子供應鏈日益複雜，以及要求供應鏈系統達到能見度與反應性的高呼聲下提供一個解方。AI 更有望節省大量時間和花費。因此企業高層對 AI 的未來保持樂觀態度也就不足為奇。

參考資料

1: https://www.ascm.org/ascm-insights/5-ways-ai-is-becoming-essential-to-supply-chain

2: https://hbr.org/2023/11/how-global-companies-use-ai-to-prevent-supply-chain-disruptions

3: https://www.xometry.com/resources/blog/manufacturing-resilience-q4-ceo/

4: https://www.stratviewresearch.com/3283/artificial-intelligence-in-supply-chain-market.html#market-dynamics