2021-09-22-埃森哲-Supply_chain_analytics_and_AI_in_driving_relevance,_resilience_and_responsibility_17页_5mb

供应链分析与人工智能：驱动相关性、弹性和责任

随着数字孪生、机器学习和物联网等技术的成熟，企业能够利用先进的分析和人工智能技术，结合人类协作，构建更智能的供应链。这种技术组合可以帮助企业预测和监控决策影响，平衡相关性、弹性与责任这三个关键目标。

三个核心目标

1. 相关性 - 增强客户和员工的相关体验，包括更人性化的流程与运营模式，为企业未来增长奠定基础。
2. 弹性 - 提高运营韧性，使供应链能够应对疫情等危机后可能出现的挑战，如重新设计更具弹性且成本优化的网络。
3. 责任 - 实现可持续发展，保证商业繁荣的同时不损害地球，满足消费者对产品来源与处理方式的关注。

关键成功要素

• 领导者 多投入数百万美元，利用生态系统合作和先进分析工具，来实现这三个目标。研究表明，领导者在盈利指标（如EBITDA和企业价值）上显著优于行业平均。

• 关键用例分析

  1. 高级场景建模：通过数字孪生技术模拟供应链中的各种情景（如灾难、市场需求变化），帮助企业识别弱点、优化网络、流程和库存，以提升服务和减少碳排放。

  2. 统一需求规划：整合内部与外部数据，通过云技术和AI算法实现多维度预测，支持更高效的生产、定价与补货决策，减少不必要的货运。

  3. 供应风险监控与解决：实时监控多层级供应网络，识别供应商风险，并模拟中断情景下的替代方案，确保供应链可持续。

客户案例

• 一家科技公司通过场景建模重新设计了其复杂的生产网络，花费五年时间实现节省2000万美元，并优化环境足迹。
• 一家消费品公司通过统一需求规划，在两年内提升收入数值，降低库存20%，并节省10%的成本。

结论

人类与机器的协作正在形成强大增长点，助力企业竞争。虽然企业仍在初级阶段，但开始利用分析与AI提升其智能水平。专业化聚焦某些关键使用案例，将推动供应链向更相关、更弹性和有责任感的方向发展。