但依赖人工智能技术的企业

学金系列的最后一部分，我们介绍了 2023 年春季广泛供应链奖学金亚军之一 Alyssa Allred，以及她关于供应链管理中的人工智能的论文。 在过去的四十年中，供应链管理引起了人们的极大兴趣和认可。随着 20 世纪 80 年代计算机的引入，企业开始依靠技术来解决供应链挑战。对供应链技术的依赖为企业提供了整个供应链的增强可视性，以及对商品和服务流动的更大控制。随着第四次工业革命的展开和技术的持续进步，供应链管理必将发生变革。在

塑造供应链管理未

来的各种技术中，人工智能 (AI) 将在三个核心领域发 亚马逊数据库 挥关键作用：需求预测、仓储和物流。 需求预测 由于需求变化多端且存在不确定性，预测需求对企业而言是一项重大挑战。尽管困难重重，可以提 需求准确性并降低风险。据麦肯锡称，人工智能技术提高了需求预测准确性，并帮助将错误减少了 30-50% (2)。为了预测需求，人工智能和机器学习技术 (ML) 将收集数据、执行数据分析、创建模型并进行预测。借助人工智能和机器学习，企业可以考虑多种因素，包括市场状况、季节性、历史数据和社交媒体帖子。人工智能帮助企业为意外事件做好准备，并在必要时改变方

向在 疫情

期间，亚马逊的卫生纸需求增 亚马逊通过使用“人工智能驱动的预测预测来快速采取行动并提高对市场波动的适应性” (3) 来应对这一需求激增。通过使用基于云的机器学习，亚马逊能够预测并发现客户在这段不  确定 Xbox 游戏栏不通过向导打开的最佳替代方案 时期的习惯。 人工智能技术的整合极大地增强了需求预测能力。人工智能能够快速分析和解释大量数据，因此无需手动更新企业资源规划系统 (ERP)，从而确保实时准确性 (4)。这让供应链领导者能够通过提供最新的采购需求信息来做出明智的采购决策。通过在需求

预测中利用人工智

能，企业不仅运营效率高，而且具有弹性。当威胁发生时，他们准备迅速做出反应以解决问题。 仓储 过去几年，仓库自动化技术发展迅速。Gartner 最近进行的一项研究发现，“到 2026 年，75% 的大型企业将在其仓库运营中采用某 BY 列表 种形式的内部物流智能机器人”（3）。仓库中的机器人