2024成式ai時代的供應鏈轉型報告-埃森哲-202405

?成式AI時代的埃森哲《技術展望2024》報告揭?，95%的受訪企業(yè)?管認為，?成式AI將倒逼??企業(yè)更新升級技術架構。令供應鏈?管欣喜本?將通過前瞻視?探索端到端供應鏈中潛藏的機遇。從采購與雖然?成式AI帶來了巨?的機遇，但要真正實現(xiàn)這些價值并?僅靠簡單的技術實施就能完成。企業(yè)必須為此展開轉型，改變利?數(shù)據(jù)、?才和?作的固有?式。此外，負責任且安全地部署?成式AI也?關通過積極擁抱這場變?，供應鏈?管可以從容駕馭?成式AI掀起克?斯·蒂默曼斯（KrisTimmermans）2各業(yè)以及企業(yè)的各個職能部?均在探索各種可能性，不斷開啟并利???量潛在的應?模式已引起了企業(yè)管理者的注意。我們的研究發(fā)現(xiàn)，97%的?管?員認同，?成式AI?語?模型（LLM）將為其所在企業(yè)帶這對供應鏈?管來說是?項福?。因為?語?模型的能?并不局限于編碼、內容創(chuàng)作或營銷等??。它們在端到端供應鏈中也能夠?顯??。從新產(chǎn)品開發(fā)、采購與計劃、制造與物流，?直到售后?持與服務，球供應鏈從業(yè)?員的龐?規(guī)模，這種潛在的累3企業(yè)已普遍認識到了?成式AI的潛?并在積極嘗試。但我們的變?脈動季度調研顯?，迄今為?只有三分之?所有的?席?管都在著?厘清?些基本問題。圍繞?成式AI的炒作有多少可信度？其燦爛的應?前景能否轉化為可擴展的解??案？?前的哪些應?模整條端到端供應鏈中都潛藏著實實在在的價值。但若想獲取效益，企業(yè)必須深刻轉變創(chuàng)造價值、?作和協(xié)作的?式。這意味著，不能將?成式AI視為軟件部署列表中??個常規(guī)項?，?是要從端到的全維度轉型，并且明確數(shù)據(jù)、?員、?作?式、流程和負責任的應?等領域?成式?成式AI的成功應?，需要企業(yè)在數(shù)據(jù)、?員?成式AI擅于執(zhí)?語?相關活動，我們將在本?后續(xù)部分詳細探討。然合所有任務。特別是，對于更專注于數(shù)據(jù)處理或需要更?級別復雜推理的供?成式AI——將其作為?動化功能綜合系統(tǒng)的組成部分，該系統(tǒng)包括傳統(tǒng)的4?成式AI正在助推企業(yè)重塑，從過去的線性供應鏈跨越??向未來、真正互聯(lián)的智能供應鏈。在此前供應鏈管理??智能技術的基礎上，?成式AI提供了5從過去?法訪問的?結構化數(shù)據(jù)來源中獲得情境化釋性和信任度；?成式AI還可以與現(xiàn)有的?動化流這些能?與現(xiàn)有的??智能、機器學習模型和?作平臺結合這些能?與現(xiàn)有的??智能、機器學習模型和?作平臺結合在?起，將更好地?撐企業(yè)優(yōu)化和供應鏈運營升級，解?緊迫的供應鏈挑戰(zhàn)，并最終確保6鏈的所有運營環(huán)節(jié)，從設計和計劃?直到售后?持與服務。埃森哲7在基于模型的系統(tǒng)?程等領域，?語?模型將不斷增強并加快設計?員的?作。通過有?歷史數(shù)據(jù)，?成式AI解??案將迅速創(chuàng)建新的設計和模型，節(jié)省時間并減少重復勞動，這在設包裝設計就是利?該技術的典型領域。這項?作需要考慮多種因素——可持續(xù)性、運輸便利來說，記錄和檢索包裝信息也變得越來越困難。?成式AI可以提供多重設計概念（采?2D或3D形式并根據(jù)匯總的設計信息提出合適的包裝?案和營銷建議。8許多?席供應鏈官已經(jīng)實施了?級分析解??案來增強和優(yōu)化供應鏈計劃。然?，這些?具所輸出洞?的復雜性，連同將洞?轉化為具體操作所需的專業(yè)知識，都意味著它們的實際應?往往頗為?成式AI有望徹底改變洞?的獲取?式，這不僅體現(xiàn)在供應鏈員?可以??常語?查詢優(yōu)化建議，獲得易于理解和?動的解釋說明。這為眾多供應鏈?員提供了重要的?解，同時也提?了對數(shù)據(jù)（例如市場報告、新聞匯總和社交媒體）納?預測分析。該技術還總結會議得出的?動要點，將計劃與實際結果進??較，構建關鍵指標監(jiān)測?板，甚?是???成計劃草案。計劃?員從?可以節(jié)約9系統(tǒng)集成問題等挑戰(zhàn)。他們皆在戰(zhàn)略協(xié)調、尋源采購和數(shù)據(jù)校正?合信息缺?并擴?數(shù)據(jù)訪問源，更迅速地形該技術還開啟了超?動化的可能性。各種不同形式的?動化系統(tǒng)被連接在?起，納?到?主?平?益提升的單??規(guī)模系統(tǒng)當中，其中包括現(xiàn)有的機器學習算法和流程?動化?具，以及新的?成式AI。這有望解放團隊?產(chǎn)?，使他們能夠從事更有價值的?作并提零售巨頭家樂福（Carrefour）正在利??成式AI改善內部采購流程。公司正著?開發(fā)?項解??案，以幫助員?更快地完成招在提案邀請書（RFP）起草??，?成式AI不僅可以對信息邀請書合同?成等繁重的?本?作也將顯著受益。?成式AI解??案可以分析式和要求，從?即時?成新合同初稿，供采購團隊結合??專業(yè)知識進埃森哲運??成式AI構建了?款智能采購與簽約?具式和要求，從?即時?成新合同初稿，供采購團隊結合??專業(yè)知識進企業(yè)若能將IT數(shù)據(jù)與運營和?程數(shù)據(jù)整合在?起，?成式AI便可幫助他們在制造過程中實現(xiàn)始終如?的?質量和卓越運營——特別是在資產(chǎn)維護和為員?提供可操作的預測性洞察等??。與此同時，它還可以為產(chǎn)品設計和質量監(jiān)例如在??管理??，資產(chǎn)維護團隊經(jīng)常需要處理復雜的流程和?量與特定資產(chǎn)相關的?檔。?成式AI可以解讀所有這些信息，并將其總結為?系列邏輯步驟，作為?作訂單的組成部分。這意味著，全體員?都可隨時查閱這些專釋放價值。但是此類檢查計劃的制定，連同預防性維護和操作?員的?常護理，仍然屬于?度依賴??勞動且不斷重復的??密集型流程。這套流程需要技能?常嫻熟的現(xiàn)場?程師創(chuàng)建計劃?檔，并由領域專家完成審核。然?，?成式AI可以針對設備類別或特定設備編寫詳細的維護作業(yè)計劃，?且準確性和完整運營系統(tǒng)獲取豐富洞?，加快問題診斷和根本原因分析。經(jīng)典??智能和?成品控和合規(guī)亦屬于受益領域。甚?在制藥等受到嚴格?動填寫合規(guī)?檔以供專家審查。?成式AI還可以起草內容準確的技術?件，從?顯著減少創(chuàng)作?作量。例如在航空航天業(yè)，它可以加快法定技術?檔的制疫情引發(fā)的供應鏈中斷迫使企業(yè)轉變供應鏈運營?式，著?提?韌性、相關性和責任管理?平。領軍企業(yè)正專注于改善預測能?，同時部署運輸管理系統(tǒng)（TMS）、倉庫管理系統(tǒng)（WMS）和倉庫?動化/機器?通過將?成式AI納?整體的數(shù)據(jù)成熟度與?動化提升議程，企業(yè)可以在履約??獲益良多。這包括增強超個性化的客?體驗，以及基于?量全渠道數(shù)據(jù)?成洞?，從?挖掘新的創(chuàng)收良機。負責履約?作的?員還能利??成式AI，將?結構化信息（如天?預報和競對活動）等更?泛的因素納?考量，找出優(yōu)化運輸管理譬如，由?語?模型驅動的進出??檔?成器能夠?新運輸和出?流程。?成式AI可以全?收集多模態(tài)提供服務??僅僅提供產(chǎn)品，許多企業(yè)已逐漸實現(xiàn)這??標。然且嚴重依賴與供應?絡其他部分的協(xié)調。不僅如此，執(zhí)?服務導向型?成式AI可以產(chǎn)?改變市場規(guī)則的影響。它能夠覆蓋更?泛的數(shù)據(jù)源來掃描?量信息——包括以往難以處理的供更深?的洞?。從地理位置到天?狀況，從客??活?舉例來看，埃森哲幫助?家?型汽?公司成功利??成式AI增強了客??持。我們創(chuàng)建了?套智能事故解決助理系統(tǒng)，此系統(tǒng)可以匯總事故資料、偵測已知問題、建議解?辦法并撰寫客?回復，助?客企業(yè)當前正承受著壓?，必須在提?供應鏈可持續(xù)性的同時，更準確地報告企業(yè)社會責任承諾。然?，由于信息分散在多個來源和可持續(xù)領域，團隊?臨?乎?法克服的數(shù)據(jù)收集和分析挑戰(zhàn)。因此，這項?作往往進展遲緩，需要領域專因此我們毫不意外地看到，63%的受訪?席執(zhí)?官表?：缺乏貫穿整條價值提供了解?之法。例如，埃森哲與?家全球制藥公司合作加快供應鏈脫碳進程。該公司的團隊已花費了數(shù)年時間收集數(shù)據(jù)，以了解究竟有多少家供應商建?了科應商?站來提供近乎即時的洞?。僅???時，該公司便可確切知曉，設定了科?成式AI在可持續(xù)發(fā)展??還有許多其他應?范例，包括為企業(yè)定制帶有任務優(yōu)先級的脫碳路線圖、以及完善范圍3排放報告。例如以精確匹配，?前仍是?項耗時費?的任務。埃森哲開發(fā)了?種?成式AI解??案，能夠篩選以多種語?記載的數(shù)百萬??出數(shù)據(jù)，并?動將每?數(shù)據(jù)對應?相關排放因素，然后交由采購團隊審查。曾經(jīng)需要?天的流程，現(xiàn)在可以在短短?地與?結構化數(shù)據(jù)互動。?如說，我們可以將其視為“超能導航系統(tǒng)”，能夠在各種基于語?的活動中近乎即時地提供便埃森哲針對?宗商品開發(fā)了?款由?成式AI驅動的市場觀察?具，旨在幫助?油和天然?公司的業(yè)務分析師做出采購?策。該?具全?涵蓋了各種結構化和?結構化數(shù)據(jù)，并以數(shù)字格式輸出關根據(jù)埃森哲近期研究，過去兩年中，供應鏈中斷導致企業(yè)與?供應鏈官?臨的主要挑戰(zhàn)之?便是全?了解他們的N級供應商體系，并評估這些供應商是否潛藏著?險和漏洞。了解這些供應商?絡的?成式AI可以?持這些?作，通過分析更為龐?的?結構化數(shù)據(jù)（如新聞來源、視頻、聊天流量等來增強只能分析結構化數(shù)據(jù)（如交易報告）的現(xiàn)有??智能解??案，從?更加深?地了解了解何處存在需要優(yōu)先處理的?險并做出更有效的采購?策。時洞?、回答特定查詢和促進數(shù)據(jù)驅動型?策，幫助采購經(jīng)理分析供應商?絡數(shù)據(jù)。管理?員可以快速輕松地利?該?具，確定供應?絡中的脆弱點——?如處于?突地的供應鏈??有著諸多?途。以產(chǎn)品設計為服務相關的呼叫中?體驗。具體?途可以包括預測客?意圖，以及創(chuàng)建量?定制的講話語?——這在處理投訴時尤其重要。?語?模型還可?于總結通話信息、?成?動計劃要點和起草回復內容，使員?能夠專注于為客服?作注??類創(chuàng)造?和同理?，最?程度地增進價值。此外，每?次新的客?互動都將使??智能模型掌握更多背景信息，依托?成式AI的聊天機器?還能幫助客?和員?更加迅速、輕松地查閱復雜的技術產(chǎn)品?檔。例如，埃森哲開發(fā)了?款?于管理產(chǎn)品?冊和指南等技術?檔的?成式AI解??案。它不僅可以?持企業(yè)更快地起草這些?檔，還可以?簡單的語?進?查詢和總結，這意味著?于通過?性化的輸?來推動?質量的輸出——?論是對于起草電?郵件等簡單的的所有?都能重塑??的?作流程，使基于語?的?作更為快速輕松。?成式AI還?改?，?能把握?成式AI帶來的種種機遇——加速實現(xiàn)經(jīng)濟價?席供應鏈官也看到了招募和保留?技能?才所?臨的關鍵挑戰(zhàn)。的深?理解，員?不會充分接納?成式AI。8但另???，?多數(shù)員 ?（82%）認為他們已切實掌握了該技術，94%的員?相信??能夠20定制和優(yōu)化?語?模型需要?量數(shù)據(jù)，因此成熟的企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是?成式AI轉型的重要前提。與同?相?，那些積極構建強?供應鏈數(shù)據(jù)能?的企業(yè)將擁有不過，許多企業(yè)仍在奮?應對挑戰(zhàn)，提???供應鏈的數(shù)據(jù)和數(shù)字技術成熟度。?現(xiàn)在，他們需要進?步擴展數(shù)據(jù)?命周期管理范圍，納??量?結構化的多模態(tài)數(shù)據(jù)（會議記錄、技術?檔、視頻、?頻、圖像等以及即時?程設計?法和新的“模型運維（ModelOps）”?作?值得慶幸的是，?成式AI本?就可?于管理企業(yè)的數(shù)據(jù)通道，加速提升數(shù)字化成熟度。企業(yè)可以利?此項技術從供應鏈數(shù)據(jù)中?動合成和提取知識，包括?幅簡化和最?限度地利??結構化數(shù)據(jù)。這將構建出?條循環(huán)路徑，?先使??語?模型來挖掘和處理供應鏈數(shù)據(jù)，然后提供給各種供應鏈技術應?系統(tǒng)，譬如不難理解，對于向外部?成式AI解??案提供制造、采購等其他供應鏈關鍵業(yè)務信息，企業(yè)將持謹慎態(tài)度。因此，嚴格的數(shù)據(jù)保留和隱私政策，以及可信的安全防護措施?關重要。?席供應鏈官需要權衡在各個應?系統(tǒng)中使?專有數(shù)據(jù)來提??語?模型輸出質量的相對?險和回報。與能夠保證數(shù)據(jù)安全并提供沙箱型?成式AI解??案的合作伙伴聯(lián)?，確保在實施供應鏈技術時有效地保護數(shù)據(jù)。從潛在偏?和有害結果，到安全和數(shù)據(jù)漏洞，再到準確性質疑和??信任，?成式AI標志著企業(yè)?險格局前所未有的轉變。正因如此，從?動伊始就采?負責任的?法極為必要。埃森哲過去?年來?直在率先打造負責任的??智能框架。我們針對?成式AI更新了框架，并構建起四?關鍵?柱：原則與治理；?險管理、政策和控制；技術；?員、?化和培23雖然?成式AI不會取代員?或崗位，但在日常工作中必表明，在15種供應鏈職業(yè)中，超過一半工作時間將受到技術影供應鏈?管及其團隊成員都有責任從兩個維度上理解并規(guī)劃這場工作方式重塑：哪些任務可以24我們的分析發(fā)現(xiàn)，?產(chǎn)、計劃和催貨員以及采購員的職責將很75%。然?，這種顯著的變?概率并不?定等同于失業(yè)。相反，這表明他們的?作有相當?部分可以借助?成式AI技術得到加強。例如，34%的采購員任務可以交由?成式AI完成，其中包括評估數(shù)據(jù)的質量與準確性、確定商品和服務的價值或價格，等等。引??成式AI可以使這些專業(yè)?員將時間重新分配給更具附加價值的活動，35%25%30%30%20%38%34%35%24%24%25%0%20%40%60%80%100%25為了以?種推動創(chuàng)新并豐富員?體驗的?式重塑?作，企業(yè)不僅需要提升員?的?成式AI核?技能，還應兼顧其他??的發(fā)展，例如使?作具備使命感、加式AI并以此創(chuàng)造價值來說，軟技能正變得?益重要，?那些在?作重塑??處于領先地位的企業(yè)也更有可能優(yōu)先增強此類軟技能，他們這樣做的?例?出其他企?成式AI本?就可?于對?員和流程的重塑?作進?優(yōu)先排序。例如，通過分析?系列?結構化的內部和外部信息，該技術能夠幫助供應鏈計劃?員提出趨勢建議、總結需求、了解跨職能的依賴關系、收集意?，并識別員?的業(yè)務痛點26生成式AI要求企業(yè)比以往任何時候都更廣泛地與技術生態(tài)系統(tǒng)建立合作伙伴關系。隨著每家超無論是使用“即開即用”的大語言模型、還是利用自身數(shù)據(jù)對其加以微調，企業(yè)都需要了解不同場景中每種大語言模型解決方案的相對優(yōu)勢和部署工作的復雜程度。首席供應鏈官可以通過—些埃森哲正在與微軟（Microsoft）合作，幫助企業(yè)在供應鏈中部署生成式AI，引入并擴展其顛覆助企業(yè)提?供應鏈韌性并實現(xiàn)以客?為中?。其劃、識別供應鏈?險并增強物流控制塔功能。與此類似，?歌（Google）的主要?成式AI產(chǎn)品也能夠提供?向采購組織的智能合約可?性與管理服務，以及助?計劃?員取得定制化?解并分析根本?進?步針對特定領域的解??案——例如?持資產(chǎn)管理和資本項?設計的?具，可能企業(yè)還應該貫穿整條供應鏈運作，考慮?成式AI將如何影響托管服務合作伙伴，尤其是在采購等領域中的影響。?語?模型將越來越多地成為各種托管服務套件中的標準?具，顯著增強?產(chǎn)?和??體驗。服務臺功能就是這??的典型，?語?模型驅動的聊天機器?可以接收、轉交、甚?28開始識別并推?最具影響?的應?案例。通過以價值驅動的分析需求。他們可以幫助將富有前景的創(chuàng)意轉化為可擴展的解決?案，29法有望加快洞察速度，從?強化基于數(shù)據(jù)的?這對于提?供應鏈的可持續(xù)性、韌性和成本結構轉型以中。這涉及到數(shù)據(jù)整合、?員培訓、?作流程認識到這?點的供應鏈?管將迅速?動，把握?成式AI技術快速發(fā)展所帶來的機遇——將其巨?潛能轉30瑪麗亞·雷伊-?斯頓（MariaRey-Marston）jane.zheng.pan@帕特?夏·科內特（PatriciaCornet）羅伯特·富爾曼（RobertFuhrmann）?克·喬治（MarkGeorge）維?克·盧斯拉（VivekLuthra）凱拉·莫拉萊斯（KeyraMorales）英格·奧斯特胡伊斯（IngeOosterhuis）布拉德·鮑洛夫斯基（BradPawlowski）?蒂亞斯·波爾曼-拉爾森（MatiasPollmann-Larsen）克?斯汀·倫克（KristineRenker）喬納森·蒂珀（JonathanTipper）?歇爾·范·德·維格埃特（MichelVandeVeegaete）斯蒂芬·邁耶（StephenMeyer）迪帕克·坦特?（DeepakTantry）2.埃森哲變?脈動季度調研，2023年10?：/us-en/about/company/pulse-of-change。/en-us/case-studies/generative-ai-for-small-molecule-drug-discovery/。/en/news/2023/carrefour-integrates-openai-technologies-and-launches-generative-ai-powered-shopping。/library/5976#:~:text=The%20United%20Nations%20Global%20Compact,to%20address%20the%20climate%20crisis。8.埃森哲變?脈動季度調研，2023年10?：/us-en/about/company/pulse-of-change。/se-en/insights/consulting/gen-ai-talent。6?21?：/news/2023/accenture-and-microsoft-expand-collaboration-to-help-organizations-accelerate-responsible-adoption-of-generative-ai。供應鏈運營”，2023年9?25?：/blogs/apn/how-accenture-reimagines-supply-chain-operations-using-synops-for-supply-chain-on-aws/。/blog/new-models-and-developer-products-announced-at-devday。埃森哲注冊于愛爾蘭，是?家全球領先的專業(yè)服務公司，致?于幫助全球領先企業(yè)、政府和各界組織構建數(shù)字核?、優(yōu)化運營成本、加速營收增?并提升社會服務?平，實現(xiàn)快速且規(guī)?；?/p>