對位于加利福尼亞州的英飛淩（Infinera）來說，2017年實在不容易。這家電信設備制造商的收入從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%。最終，這家在美國、加拿大、中國、印度和瑞典雇有2000多名員工的公司宣布，當年淨虧損1.95億美元，而2016年淨虧損2400萬美元。
首席執行官ThomasFallon年初告訴投資者說，為了扭轉局面，公司開始非常重視技術進步。
他說：“除了繼續關注市場進入，我們的重組還包括建立一個部門，确保在短期内實現産品快速交付，而長期則最終實現差異化的技術。我們在這方面取得了進展。”
對此，該公司轉而采用人工智能，因為其目标領域之一是供應鍊管理（SCM），英飛淩将利用機器學習，通過分析生産交貨時間的過去變化，以及物流提供商的表現來更好地預測交貨日期。
該公司負責信息技術的高級副總裁ToddTuomala表示：“我們希望我們的銷售部門能夠快速确定當前供貨産品的待售報價和訂單，并且我們希望在進行調度決策時，能夠立即更全面地考慮更多的因素和約束條件。”
人工智能的預測影響
Tuomala稱，英飛淩的第一個供應鍊人工智能試點項目将在今年年中開始實施——從一家制造工廠開始。“我們還希望在年底前為我們的銷售部門和客戶提供所有産品的供貨信息。”
他說，使用機器學習将使得公司能夠更快地做出調度決策。此外，該公司考慮的因素比目前更為全面。
英飛淩采用Intrigo系統公司的供應鍊管理技術，結合了SpliceMachine公司的人工智能技術。
SpliceMachine公司的首席執行官兼聯合創始人MonteZweben說，公司已經能夠對他們的供應鍊管理系統進行30年的可用預測。他補充道，但直到最近，公司才擁有支持準确預測（例如，對交付時間的預測）的數據基礎設施。
“如果你是一家網絡設備大型制造商，你的銷售人員要銷售這些大系統，銷售人員總是會被問道：‘你能在這個日期之前給我訂單嗎？’在大多數公司中，即使是在目前擁有最好的ERP系統的情況下，銷售人員也會低調地說：‘讓我去查查，然後回複你。’”Zweben說：“這就有可能導緻客戶去找别的公司，得到一份競争性的訂單報價——畢竟，他們要等你們的報價。”
通過實時獲取信息，銷售部門馬上就能夠與客戶進行談判。也許其中一個訂單項還不能在規定的日期内提供，但其他的可以。他說：“這是一個完全不同的過程。”
而預測交貨不僅僅能夠拉動制造和運輸計劃。采用智能供應鍊管理技術，企業可以查看曆史發貨時間和制造細節，并将其與天氣報告等外部數據輸入結合起來使用。
Zweben說：“你可以根據預測的庫存量對客戶做出承諾，而不是計劃中的庫存量。并根據未來可能發生的事情向客戶做出承諾，而不是應該發生的事情。現在，轉機來了。”
供應鍊迷宮
英飛淩在部署這類技術方面具有優勢，因為它采用了縱向集成的業務模式。對于其他公司來說，供應鍊應用人工智能技術是一個棘手的過程。
位于安大略的企業信息管理供應商OpenTeX的産品營銷總監MarkMorley表示：“這似乎是一個非常基本的問題，但事實一直是，業務合作夥伴之間50%以上的信息交換仍然是通過傳真、電子郵件和電話進行的。”
因此，物流并不是企業考慮部署人工智能技術時首先想到的領域。
據最近Forrester對全球決策者的調查，在供應鍊管理中應用人工智能遠遠落
後于市場營銷、産品管理和客戶支持。隻有13%的企業報告說，他們的企業在開展或者評估人工智能系統的投資和應用時，将人工智能應用到了物流領域。
供應鍊通常涉及大量的外部合作夥伴，其中一些可能在技術上遠遠落後于其他合作夥伴。此外，專家表示，還有數據質量和互操作性問題。
Forrester研究公司副總裁兼首席分析師BorisEvelson說，在将先進的分析和機器學習算法應用到供應鍊數據之前，企業必須首先從制造商、代理商、經銷商和供應商那裡收集這些數據。
他說：“從所有這些來源獲取數據，這是一個巨大的挑戰。”數據收集好之後，并不總是能夠立即使用。“供應商在數據細節上可能位于某一層面，而代理商的數據細節則可能位于不同的層面。供應商會提供具體某一産品的數據，而代理商的數據則可能隻是基于容器的。”
但這并不是說企業沒有試圖去解決這個問題。
埃森哲應用智能總經理FrankMeerkamp說：“我們與财富400強的客戶進行交流發現，他們都對概念的理解、探索和驗證感興趣。人工智能在供應鍊管理中有很多機會。”
他說，消費品領域的公司處于最前沿，因為他們面對巨大的利潤壓力。
他補充說，這不僅僅是炒作。“是的，有很多炒作，但我也認為這是個好事。我們需要炒作讓人們行動起來。我想我們正處在這一曆程的開始階段。”
超越分析
除了分析供應鍊數據和做出與物流相關的預測之外，人工智能技術也被用于供應鍊管理的其他領域。
對消費者來說，人工智能最顯著的應用之一是Siri、Alexa和Google等個人助理。這些聊天機器人把搜索、語音識别和自然語言處理結合在一起，這些都是由人工智能推動的。
Meerkamp說，同樣的方法可以用來創建虛拟代理，幫助企業更容易地從ERP系統中提取信息。他說，未來10年這會非常普遍。
人工智能的另一常見應用是圖像識别。SapientRazorfish公司的商業和内容實踐高級副總裁JasonGoldberg說，人工智能可以在庫存管理中發揮作用。
他說，實踐中的一個例子是AmazonGo商店。Target公司還使用了一台帶有立體相機的機器人進行測試，在商店通道中漫遊，并進行盤點。沃爾瑪最近把類似的試點項目擴展到了50家商店。他說：“零售商必須非常準确地知道店内庫存，這比以往任何時候都更為重要，計算機視覺正逐漸成為這方面的一種主要技術。”
貝寶（PayPal）定價産品主管NolwennGodard表示，定價也是人工智能技術發揮作用的領域。這包括價格優化和價格的自動執行。
她補充說，這項技術也将有助于提高人們的工作效率。“人類智能與人工智能和自動化相結合，意味着能夠節省時間、減少運營開支，避免了人工錯誤。員工能夠把他們的注意力轉移到非常規的、分析性的和創造性的任務上，而人工智能還能為這些活動提供幫助和補充。”
物聯網将推動人工智能
人工智能本身就是一種強大的革命性的業務技術。據OpenText的Morley的說法，當與物聯網（IoT）結合後，它就會加速前進。
Morley說：“你實際上得到了自主的供應鍊。它使得供應鍊幾乎具有自我意識、自我管理和自我決定的能力。”
ABB是世界上最大的一家工程公司，一直緻力于這方面的工作。
該公司的首席安全官說：“我們ABB有研究中心，在過去五到七年裡一直研究人工智能和機器學習。”
例如，ABB建立了名為ABBAbility的物聯網平台。
他說：“一般情況下，客戶給我們的信息是關于狀态監測和預測性維護的。他們想知道什麼時候會出故障，某一資産最終能用多久。當我們知道某一部件要出故障時，我們就會将其與備件訂購系統聯系起來。”
這意味着客戶在停機之前就把問題解決掉了。他說：“說到底，一切都是為了幫助客戶，讓他們的産品保持運轉。”
MariaKorolov過去20年一直涉足新興技術和新興市場。
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