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封面故事/如何緩和供應鏈危機?試試用AI管理倉儲

這件名之為「我和你」的藝術作品,是使用「機器學習」的方式來解讀觀眾的印象。人工智慧與機器學習都能提升倉儲業的管理效能。(美聯社)
這件名之為「我和你」的藝術作品,是使用「機器學習」的方式來解讀觀眾的印象。人工智慧與機器學習都能提升倉儲業的管理效能。(美聯社)

管理諮詢公司「麥肯錫」(McKinsey)發現,每間公司平均3.7年就會經歷一至兩個月的供應鏈中斷情況,但供應鏈中斷的嚴重性和頻率漸增,人工智慧(artificial intelligence)與機器學習(machine learning)能有效提升倉儲業的管理效能,可望成為緩和供應鏈危機的一帖良方。

科技部落格VentureBeat報導,過去十多年來,消費品產業供應鏈中斷的財務影響可能相當於一年未計算稅務、利息、折舊及攤銷前利潤(Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization,簡稱EBITDA)的30%,但擁有供應鏈彈性的財星500大企業(Fortune 500)的股價與市值卻能實現7%溢價。

供應鏈中斷的速度驟然加快,供應鏈彈性則是維持電子商務、經銷商、雜貨店、郵政與包裹業務運行的緩衝墊。

預料之外的延誤和為察覺的庫存錯誤,是破壞與修復整個供應鏈的最大成本。

資產績效管理(Asset performance management)必須成為倉儲管理的核心,有效掌握即時數據以掌控成本、風險相當重要。

為了使倉儲得以吸收供應鏈中斷的影響並持續運作,管理人員需要機器學習幾乎即時數據流的演算法,以改善其營運限制。

「新冠肺炎疫情開始後,電子商務需求起飛,許多營銷企業措手不及」;Honeywell的互聯倉儲(Connected Warehouse)總經理(Akash Jain)表示,「許多企業透過多班輪替的方式處裡顧客需求,幾乎無暇維護機械和倉儲資產。」

雲端企業績效管理(enterprise performance management)平台正巧能應對這項挑戰,如果能夠結合企業績效管理與站點運營應用,便能辨識倉儲站點如何依計畫執行,幫助管理人員識別瓶頸,並在影響績效前化解危機。

企業績效管理供應商仰賴應用程式介面(API)與新舊倉儲管理系統結合,並依功能區域和垂直市場來區隔。

商業計畫與科技軟體公司如甲骨文(Oracle)、SAP、IBM、Anaplan、OneStream Software,以及Honeywell的互聯倉儲都有提供企業績效管理平台。

供應鏈中斷的情況正在發生且未來也不會停止,但使用人工智慧和機器學習來優化倉儲營運將有助緩和相關衝擊。

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