生成式人工智能正在影响或有望影响许多行业，供应链网络已经成熟，可以进行转型。生成式人工智能有望显著提升整个供应链的实时交互和信息。
所有这些流程对生产力的影响都是显著的。研究发现，超过四成企业(43%)的端到端供应链活动的所有工作时间可能会受到生成式人工智能的影响。此外，29%的供应链工作时间可以通过生成式人工智能实现自动化，而14%的供应链工作时间可以通过生成式人工智能显著增加。
这项新兴技术对整个供应链都有潜力，从设计和规划，到采购和制造，再到履行和服务。
总体而言，在这项研究分析的122个供应链流程中，有58%可以通过生成式人工智能进行重新构想。该技术可以充当帮助弥合过去线性供应链，与未来真正互联的智能供应链网络之间差距的缺失环节。
从采购和规划，到制造和执行，再到售后和服务，各个环节都可以看到绩效提升。生成式人工智能为供应链带来的能力包括：
提供情境理解：利用从大量以前无法访问的非结构化数据中获得的情境化见解来增强预测和决策。
实现对话功能：通过以日常语言与人工智能代理进行用户友好的交互，简化获取见解的流程并创造新的自动化机会。
设计和工程：生成式人工智能可以简化设计流程，利用历史和外部数据源快速生成符合规范的新设计，减少时间和重复工作。例如生成新的可持续包装设计。
规划：通过简单易用的界面，员工可以用日常语言查询建议，并获得他们可以轻松理解和采取行动的解释。同时，生成式人工智能可用于将更广泛的非结构化数据源纳入预测计算。它可以即时总结会议行动要点，将计划与实际结果进行比较，构建关键指标的仪表板，甚至自己生成计划草案。
采购：生成式人工智能可以为业务用户提供助理买家。当他们需要购买某样东西时，助理可以引导他们进入正确的购买渠道，支持任何取消或现货购买，并在需要时联系专业买家来处理购买。
制作：如果企业能够将IT数据与运营和工程数据整合在一起，生成式人工智能将帮助他们在制造运营中实现一致的质量和卓越运营，特别是在资产维护和为员工提供可操作的预测性见解等领域。它还可以为产品设计和质量控制提供新的见解。
质量保证：人工智能还将越来越多地应用于运营数字孪生中的大量见解，加快诊断和根本原因分析。传统人工智能和生成人工智能的结合有望通过易于使用的问答界面使信息更易于使用，从而大大简化对预测性维护见解、实时数据分析和故障诊断的访问。
履行：这包括增强超个性化的客户体验，并从基于大量全渠道数据的洞察中提取新的收入机会。履行运营商还可以使用生成式人工智能来建议优化运输管理的方法，并通过考虑非结构化信息中的更广泛因素来改进预测。
管理监管表格：生成式人工智能进出口文件生成器可以改变运输和出口流程。生成式人工智能可以应用于多种格式的多模式非结构化信息综合收集，包括历史内部记录和政府法规。然后可以自动填充运输和出口文件，供人类专家审查和验证，从而减少出错的机会，同时节省时间和人工。
总结
将人工智能嵌入供应链不仅仅是一个技术项目，它还需要组织深刻转变对创造价值和完成工作的思考方式。“这意味着，生成式人工智能不仅仅是一系列软件实现中的最新成果，而是一种企业转型，明确关注端到端业务能力以及对数据、人员、工作方式、流程和负责任的采用等领域的影响。
在此过程中，人工智能驱动的重塑有助于弥合过去的线性供应链与未来真正互联的智能供应链网络之间的差距。
