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18.03.2024 當人工智能遇見供應鏈：效率與期待的完美融合？
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康殿堯後疫情的當下，市場波動持續加劇，將更多不確定性帶入供應鏈中。這些不確定性又放大了供給側的牛鞭效應，時刻挑戰供應鏈柔性與敏捷性。而隨著人工智能（AI）技術在逐步發展成熟中滲透到各行各業，其在供應鏈領域也開始發光發熱。當AI遇見供應鏈，二者結合彷佛為行業注入了一股澎湃新活力，顯著增效。
利用機器學習算法，AI基於對歷史交易數據、社交媒體新聞和市場趨勢指標等的分析，有效增強需求可預測性。此外，AI驅動的系統能夠整合並共享上下游供應鏈夥伴的數據和信息，實時監控供應鏈環節，及時識別瓶頸和冗餘等潛在風險，改善供應鏈可視化與透明度。借助AI打造出協同的智能供應鏈系統，結合精准需求預測，企業得以更合理地規劃資源、監控發貨情況、追蹤並優化庫存水準、識別並靈活響應市場變化。
AI算法在倉庫管理方面同樣發揮重要作用。它可以通過分析歷史數據、訂單模式和產品特徵來確定最佳產品擺放位置，優化倉庫佈局和分揀路線。此外，自主移動機器人（Automated Mobile Robot）採用AI和創新技術，能部分替代人力執行倉儲運輸等瑣碎任務，減少人為失誤。而被解放的人力可更多著眼於高附加值工作，進而激增勞動力生產率及倉庫運營效率。
然而當AI遇見供應鏈，只有完美存乎其中嗎？實則不然。首先，供應鏈涉及大量企業數據和個人信息，如何保障安全性極待解決。其次，在軟硬件方面高昂的開發和部署成本是企業應用AI的絆腳石。這涉及到算法開發、數據處理和存儲、雲計算等方面費用，小微企業恐難承受。此外，企業需要專業技術人才，甚至自聘數據科學家和工程師團隊等來開發和維護複雜的算法和系統。此類人才緊俏不易聘得，且人力成本支出同令中小企業望而卻步。即使尋求服務外包，與技術提供商的溝通也具有成本和保密信息共享等問題。綜上，儘管AI在供應鏈領域應用前景萬般廣闊，但也不能忽視其潛在隱患和較高的門檻限制。如何權衡好效費比，無疑是一份擺在諸位企業家桌面上的新考卷！
