供應鏈管理 生成式AI讓供應鏈管理更高效
當決策時間大幅縮短,成果也會大幅改善
生成式AI讓供應鏈管理更高效
How Generative AI Improves Supply Chain Management

關於本文藝術作品/雅蓮娜.帕特森(Alana Paterson)拍攝離岸的油輪與貨櫃船,述說海洋噪音對海洋生物造成的衝擊。
資訊科技的進步已經大幅改善供應鏈的管理,但企業領導人仍無法獨立得出見解。生成式AI可以讓領導人不必仰賴專家協助,就能達成這些目標。本文以微軟為例,具體說明生成式AI能帶來的效益。
企業在設計和最佳化供應鏈時,面臨各式各樣的複雜挑戰。增加自身韌性、降低成本和改善規畫品質只是其中的幾項。在過去的數十年裡,資訊科技的進步讓企業能夠擺脫依賴直覺與經驗的決策模式,轉向更加自動化與數據驅動的方法,進而提升效率、大幅降低成本,以及改善客服品質。
遺憾的是,業務規畫人員和高階主管仍然需要投入大量時間和心力,才能理解系統提出的建議、分析各種可能情境,並進行假設分析。此外,更新供應鏈管理工具的數學模型,以反映商業環境的變化,也同樣十分耗時。為解決這些問題,規畫人員和高階主管往往需要尋求數據科學團隊或科技供應商的協助,才能解釋輸出結果或調整系統。
大型語言模型(LLM,一種生成式AI)的最新進展,使得現在即使缺乏這類支援,也能執行這些活動,進而將決策時間從幾天和幾週,縮短至幾分鐘和幾小時,並大幅提高規畫人員和高階主管的生產力與影響力。在這篇文章中,我們將探討如何運用LLM從數據產生見解,讓高階主管更能了解供應鏈的狀態、回答假設問題,並更新供應鏈管理工具,以便將當前的商業環境納入考量。我們也會點出企業採用LLM必須克服哪些挑戰,以及未來有哪些機會可以擴大LLM的應用。
我們預計分享的經驗主要...