多年来，由于对供应链数据和流程的透明度和可见性的需求增加，以及对增强客户服务的需求，全球在供应链管理(SCM)中采用人工智能(AI)的人数已大大增加。在SCM中采用AI方面的领先行业包括电信(26%)，高科技(23%)，医疗保健(21%)，专业服务(19%)以及旅行，运输和物流(18%)其他。
最近，UPS供应链解决方案与Softeon合作设计了一种仓库网络技术，通过加快订单接收和交付速度，使配送中心更智能，更高效。目的是通过确保准时交货来最大程度地减少客户的延误。
Uber Freight已与BluJay Solutions合作，以尖端的货运技术为基础，建立了强大的全球供应链。新技术界面使客户能够利用50,000多家承运人的网络实时获取价格/报价(用于预订和承运人匹配)，从而提高可见度。这些伙伴关系突显了在优化供应链功能中使用AI的情况。
尽管集成了AI的好处，但由于以下挑战，一些组织仍无法实现它：
高质量，一致和更新(实时)数据的可用性有限
不同筒仓中供应链数据的可用性(例如，市场部门，库存团队，采购经理和其他人拥有自己的数据库)
系统和数据库之间用于访问，清理和分析数据的有限集成
与扩展供应链有关的数据治理政策有限
采购专家认为，最近由大流行引起的供应链中断比以往任何时候都更加突显了需要在供应链中集成AI以优化运营。为了避免严重的供应链故障，组织对整个生态系统具有完全的可见性至关重要。准确预测需求和供应;以及最佳规划物流和交付等。AI和机器学习(ML)一起使组织能够准确地预测供应中的挑战/问题，并因此事先采取必要的(预防/纠正)步骤。
优化供应链的关键AI应用
改善端到端可见性和响应时间
借助AI解决方案，可以收集和分析来自多个连接的设备和系统(包括SCM，ERP和CRM系统)的实时和历史数据，以获得更广泛，更深入的运营见解对决策者来说非常有用 使用这些解决方案，采购团队可以了解供应链，预见挑战(在组织内部，例如发生故障，还是在外部，例如，装运延迟)，并做出其他安排以最小化对供应链的影响。及时响应的延迟将对供应链产生不利影响，从而对底线产生不利影响。
准确地预测
AI解决方案使组织能够实时地从多个实体和功能(包括供应商，客户，库存和生产)收集信息，并使用它来进行准确的预测。传统上，预测不包括实时详细信息，而仅基于历史数据。但是，通过使用AI，预测的准确性已大大提高，使高管不仅可以更好地计划，而且可以提高效率。同样，采用AI来自动化较低级别的决策可以释放带宽，使管理者可以专注于战略制定和高层决策。
高效地计划供应链和生产
AI工具和解决方案有助于实时分析巨大的数据集，平衡供需缺口，有效地计划生产，有效地安排工厂活动以及制定无差错的SCM计划和策略。AI可以帮助正确估计市场需求并相应地管理生产，从而避免生产过剩或产品短缺，这两种情况都会导致损失。