準(zhǔn)時(shí)達(dá)首席技術(shù)官CTO呂臺(tái)欣從全球視角分享了AI在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用。他表示，當(dāng)前大家都在談?wù)摰囊粋€(gè)話題，便是“卷”，在這種大環(huán)境下，中國(guó)企業(yè)未來(lái)的很重要的一個(gè)方向便是全球市場(chǎng)，但全球布局需求下的供應(yīng)鏈，面臨大跨度管理困難，產(chǎn)生了大量一體化管理的需求、柔性與敏捷需求、安全穩(wěn)定等需求，技術(shù)變革迫在眉睫。對(duì)此，準(zhǔn)時(shí)達(dá)圍繞著整個(gè)供應(yīng)鏈的動(dòng)態(tài)協(xié)同管理，通過(guò)AI數(shù)字供應(yīng)鏈解決方案，幫助企業(yè)解決全球布局供應(yīng)鏈時(shí)所遇到的困難和痛點(diǎn)。本次峰會(huì)上，準(zhǔn)時(shí)達(dá)也首次發(fā)布了與浙江大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的《AI賦能準(zhǔn)時(shí)達(dá)庫(kù)存管理研究報(bào)告》。

以下內(nèi)容根據(jù)羅戈網(wǎng)“2023第六屆中國(guó)供應(yīng)鏈與物流科技創(chuàng)新企業(yè)年會(huì)”嘉賓演講內(nèi)容整理，略有刪減。

準(zhǔn)時(shí)達(dá)首席技術(shù)官CTO 呂臺(tái)欣

二十幾年前，我剛好在念大學(xué)，學(xué)的是AI。那時(shí)候的AI和現(xiàn)在的AI在原理、概念上非常接近，但它在技術(shù)上（如算力、算法、平行處理能力等）已經(jīng)發(fā)生非常大的變化，也使得我們看到過(guò)去3-5年AI有這么快速的發(fā)展。

今天的話題主要是圍繞AI+供應(yīng)鏈，會(huì)分享AI在全球供應(yīng)鏈上管理的應(yīng)用場(chǎng)景，以及準(zhǔn)時(shí)達(dá)如何在整個(gè)供應(yīng)鏈場(chǎng)景上使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

當(dāng)我們把整個(gè)供應(yīng)鏈拉出來(lái)看的時(shí)候，從采購(gòu)到生產(chǎn)、物流、營(yíng)銷(xiāo)，幾乎每個(gè)供應(yīng)鏈的場(chǎng)景，把AI和它們疊加到一起之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)供應(yīng)鏈的管理效率都得到極大地提升。這里面包括了供需預(yù)測(cè)、智能調(diào)度、智能追蹤等等。比如，在自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)里面，通過(guò)AI或算法的疊加，驅(qū)動(dòng)了整個(gè)倉(cāng)庫(kù)里幾十、幾百甚至上千個(gè)不同類(lèi)型的機(jī)器人高效協(xié)作。

中國(guó)企業(yè)未來(lái)很重要的發(fā)展方向是全球市場(chǎng)，不管是把工廠設(shè)到海外去，還是把成品銷(xiāo)售到整個(gè)海外去，如何去做好全產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，這幾乎所有制造型企業(yè)都要面對(duì)的課題。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，最大挑戰(zhàn)是全球供應(yīng)鏈的管理，而中國(guó)的大部分企業(yè)（尤其是制造型企業(yè)）都沒(méi)有這樣的經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)供應(yīng)鏈拓展到全球的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)Leadtime在大幅度上升。比如工廠在墨西哥，但原材料廠商還在中國(guó)，從采購(gòu)訂單到收到貨，不再是兩三天的事情了，變成60天。所以，做計(jì)劃的時(shí)候就要考慮未來(lái)60天的變化，這對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)非常困難。

其次是語(yǔ)言和時(shí)差。中國(guó)的制造型企業(yè)大部分分布在二、三、四線城市，外語(yǔ)人才非常少，對(duì)全球供應(yīng)鏈法規(guī)要求不熟悉，疊加時(shí)差的問(wèn)題，使得供應(yīng)鏈管理復(fù)雜度大幅度上升。

最后是鏈條更長(zhǎng)了，節(jié)點(diǎn)更多，需要面對(duì)的突發(fā)情況也在變多。以前的供應(yīng)鏈在國(guó)內(nèi)的時(shí)候，只是單純的物流運(yùn)輸問(wèn)題。但當(dāng)把供應(yīng)商工廠搬到墨西哥，原材料還在中國(guó)采購(gòu)的時(shí)候，這里面會(huì)牽涉到出口報(bào)關(guān)、進(jìn)口報(bào)關(guān)、國(guó)際海陸空運(yùn)輸、國(guó)內(nèi)提貨、國(guó)外送貨、倉(cāng)儲(chǔ)配送，它的環(huán)節(jié)復(fù)雜度極高，每個(gè)環(huán)節(jié)都可能出現(xiàn)突發(fā)狀況，導(dǎo)致企業(yè)在運(yùn)行過(guò)程中有大量供應(yīng)鏈管理的困難和痛點(diǎn)。這個(gè)過(guò)程中，就會(huì)產(chǎn)生了大量包括提升供應(yīng)鏈韌性方面的一體化管理需求。

準(zhǔn)時(shí)達(dá)作為富士康旗下的物流供應(yīng)鏈公司，除了提供全球范圍的國(guó)際?？者\(yùn)服務(wù)之外，也在打造數(shù)字化供應(yīng)鏈解決方案。準(zhǔn)時(shí)達(dá)圍繞著整個(gè)供應(yīng)鏈的協(xié)同以及可視化，去幫助企業(yè)解決供應(yīng)鏈管理的問(wèn)題，尤其是布局全球時(shí)供應(yīng)鏈時(shí)所遇到的困難和痛點(diǎn)。

這里面，有兩個(gè)比較重要的解決方案。

第一個(gè)是生產(chǎn)保障解決方案，它關(guān)注的重點(diǎn)是在確保生產(chǎn)和供應(yīng)的持續(xù)性的同時(shí)，怎么優(yōu)化庫(kù)存管理，減少庫(kù)存水平。該方案利用大量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型，為企業(yè)提供智能的采購(gòu)建議。通過(guò)對(duì)采購(gòu)數(shù)量、運(yùn)輸狀態(tài)等多因素的綜合分析，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)一周或兩周后的庫(kù)存水平。這意味著，企業(yè)在下采購(gòu)訂單，甚至還沒(méi)有下采購(gòu)訂單，只是有銷(xiāo)售預(yù)測(cè)或生產(chǎn)預(yù)測(cè)開(kāi)始，就可以幫助企業(yè)和上下游原材料廠商進(jìn)行全方面的協(xié)同，到全球范圍的原材料庫(kù)存管理。

第二個(gè)是全球分銷(xiāo)控制塔解決方案。當(dāng)企業(yè)開(kāi)始嘗試把產(chǎn)品往全球范圍區(qū)銷(xiāo)售的時(shí)候，怎么樣確保世界各地都有合適的庫(kù)存，怎么確保收到客戶(hù)訂單的時(shí)候能夠按時(shí)按需的交到客戶(hù)手上。準(zhǔn)時(shí)達(dá)希望帶給客戶(hù)的是動(dòng)態(tài)庫(kù)存管理能力。這里面動(dòng)態(tài)的概念，是因?yàn)橛?jì)劃改變、采購(gòu)周期改變、采購(gòu)訂單狀態(tài)改變，乃至于整個(gè)運(yùn)輸過(guò)程中的狀態(tài)改變，而不斷地要重新計(jì)算的東西。

有了這個(gè)解決方案，不管是從成品角度來(lái)說(shuō)還是從銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的優(yōu)化，乃至于從生產(chǎn)的角度來(lái)說(shuō)，企業(yè)都能掌握未來(lái)一段時(shí)間產(chǎn)品有多少生產(chǎn)需求，原材料供應(yīng)到底怎么樣來(lái)安排才能夠滿足這些生產(chǎn)的要求，對(duì)供應(yīng)鏈的管理能力將會(huì)有大幅度提升。

這是準(zhǔn)時(shí)達(dá)過(guò)去近二十年一直服務(wù)富士康集團(tuán)的時(shí)候在做的事。只是過(guò)去近二十年是人工在做，現(xiàn)在我們把這些能力通過(guò)系統(tǒng)固化下來(lái)，用系統(tǒng)的數(shù)字化能力去幫助客戶(hù)解決管理痛點(diǎn)。

我具體分享幾個(gè)比較簡(jiǎn)單的案例。

1）JusElsa智能助手，這是準(zhǔn)時(shí)達(dá)前段時(shí)間結(jié)合大語(yǔ)言模型剛推出來(lái)的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)時(shí)達(dá)把系統(tǒng)里很多傳統(tǒng)上人機(jī)交互的操作方法通過(guò)AI、大語(yǔ)言模型去做了完整的改造，類(lèi)似像ChatGPT的對(duì)話方法，就可以訪問(wèn)到供應(yīng)鏈的所有數(shù)據(jù)，甚至完成相關(guān)的一些動(dòng)作。這不管是對(duì)于使用者的學(xué)習(xí)成本也好，乃至于他的整個(gè)工作效率，都會(huì)有大幅度的提升。

2）準(zhǔn)時(shí)達(dá)與MIT寧創(chuàng)學(xué)院產(chǎn)學(xué)研合作的動(dòng)態(tài)ETA算法。在獲取到港時(shí)間等信息方面，傳統(tǒng)客戶(hù)只能仰賴(lài)于船公司給的一些預(yù)測(cè)，但很多時(shí)候這些船期預(yù)測(cè)不會(huì)被更新，或者相對(duì)來(lái)說(shuō)是不準(zhǔn)確的。上次我和馬士基的相關(guān)人員做了一些交流，他們也說(shuō)那些船期都是船長(zhǎng)自己拍腦袋決策的。準(zhǔn)時(shí)達(dá)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)于中美航線，用大量歷史的船期數(shù)據(jù)和神經(jīng)算法模型疊加之后，我們可以做到小時(shí)級(jí)別的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。通過(guò)預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)比實(shí)際船公司給的ETA到港時(shí)間還要精準(zhǔn)很多。

3）準(zhǔn)時(shí)達(dá)和浙江大學(xué)的產(chǎn)學(xué)研合作的智能原材料庫(kù)存管理方法，主要關(guān)注的是原材料庫(kù)存。對(duì)制造型企業(yè)來(lái)說(shuō)，原材料到底要備多少，這是個(gè)永無(wú)止境的難題，它需要考慮的因素非常多，而且這些因素是實(shí)時(shí)在變化的。還要考慮每次采購(gòu)的最小批量、運(yùn)輸周期、現(xiàn)有庫(kù)存等等，這些都會(huì)影響到?jīng)Q策。對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，原材料至少都是數(shù)百個(gè)，很多時(shí)候都是上千個(gè)，同時(shí)要考慮這么多的因素，同時(shí)要考慮到現(xiàn)在有多少庫(kù)存，用人來(lái)做幾乎是不太可能的事情。

準(zhǔn)時(shí)達(dá)通過(guò)對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)分析，并實(shí)驗(yàn)了不同類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，找到了最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。我們通過(guò)算法來(lái)做采購(gòu)輔助預(yù)測(cè)，它可以把整個(gè)庫(kù)存在不缺貨的情況下同時(shí)又能夠把整個(gè)庫(kù)存下降接近20%，這對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是極大的成本節(jié)約，這也是我們不斷打磨并希望能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)的一些能力。

此外，準(zhǔn)時(shí)達(dá)還攜手浙大的產(chǎn)學(xué)研一起推出了最新的成果報(bào)告《AI賦能準(zhǔn)時(shí)達(dá)庫(kù)存管理研究報(bào)告》。

未來(lái)，AI一定會(huì)來(lái)，而且它一定會(huì)改變我們的生活。至于這個(gè)改變是好還是不好，很難去預(yù)測(cè)，但是它已經(jīng)來(lái)到我們身邊了，我們能夠做的事情就是怎么樣去擁抱這些事情并適應(yīng)它，并且讓它為我們所用，讓它對(duì)我們每個(gè)人產(chǎn)生最大、最正面的價(jià)值，這是我希望有的態(tài)度，盡量減少它最負(fù)面的影響。但是你說(shuō)把AI重新關(guān)到潘多拉盒子里，這已經(jīng)不可能了。這就是我們未來(lái)所會(huì)看到的新世界。?