將生成式人工智能嵌入供應鏈不僅僅是一個技術項目，它還需要組織對創造價值和完成工作的思維方式進行深刻轉變。

　　生成式人工智能正在影響或有望影響許多行業，供應鏈網絡已經成熟，可以進行轉型。生成式人工智能有望顯著提升整個供應鏈的實時交互和信息。

　　所有這些流程對生產力的影響都是顯著的。研究發現，超過四成企業(43%)的端到端供應鏈活動的所有工作時間可能會受到生成式人工智能的影響。此外，29%的供應鏈工作時間可以通過生成式人工智能實現自動化，而14%的供應鏈工作時間可以通過生成式人工智能顯著增加。

　　這項新興技術對整個供應鏈都有潛力，從設計和規劃，到采購和制造，再到履行和服務。

　　總體而言，在這項研究分析的122個供應鏈流程中，有58%可以通過生成式人工智能進行重新構想。該技術可以充當幫助彌合過去線性供應鏈，與未來真正互聯的智能供應鏈網絡之間差距的缺失環節。

　　從采購和規劃，到制造和執行，再到售后和服務，各個環節都可以看到績效提升。生成式人工智能為供應鏈帶來的能力包括：

　　提供情境理解：利用從大量以前無法訪問的非結構化數據中獲得的情境化見解來增強預測和決策。

　　實現對話功能：通過以日常語言與人工智能代理進行用戶友好的交互，簡化獲取見解的流程并創造新的自動化機會。

　　設計和工程：生成式人工智能可以簡化設計流程，利用歷史和外部數據源快速生成符合規范的新設計，減少時間和重復工作。例如生成新的可持續包裝設計。

　　規劃：通過簡單易用的界面，員工可以用日常語言查詢建議，并獲得他們可以輕松理解和采取行動的解釋。同時，生成式人工智能可用于將更廣泛的非結構化數據源納入預測計算。它可以即時總結會議行動要點，將計劃與實際結果進行比較，構建關鍵指標的儀表板，甚至自己生成計劃草案。

　　采購：生成式人工智能可以為業務用戶提供助理買家。當他們需要購買某樣東西時，助理可以引導他們進入正確的購買渠道，支持任何取消或現貨購買，并在需要時聯系專業買家來處理購買。

　　制作：如果企業能夠將IT數據與運營和工程數據整合在一起，生成式人工智能將幫助他們在制造運營中實現一致的質量和卓越運營，特別是在資產維護和為員工提供可操作的預測性見解等領域。它還可以為產品設計和質量控制提供新的見解。

　　質量保證：人工智能還將越來越多地應用于運營數字孿生中的大量見解，加快診斷和根本原因分析。傳統人工智能和生成人工智能的結合有望通過易于使用的問答界面使信息更易于使用，從而大大簡化對預測性維護見解、實時數據分析和故障診斷的訪問。

　　履行：這包括增強超個性化的客戶體驗，并從基于大量全渠道數據的洞察中提取新的收入機會。履行運營商還可以使用生成式人工智能來建議優化運輸管理的方法，并通過考慮非結構化信息中的更廣泛因素來改進預測。

　　管理監管表格：生成式人工智能進出口文件生成器可以改變運輸和出口流程。生成式人工智能可以應用于多種格式的多模式非結構化信息綜合收集，包括歷史內部記錄和政府法規。然后可以自動填充運輸和出口文件，供人類專家審查和驗證，從而減少出錯的機會，同時節省時間和人工。

　　總結

　　將人工智能嵌入供應鏈不僅僅是一個技術項目，它還需要組織深刻轉變對創造價值和完成工作的思考方式。“這意味著，生成式人工智能不僅僅是一系列軟件實現中的最新成果，而是一種企業轉型，明確關注端到端業務能力以及對數據、人員、工作方式、流程和負責任的采用等領域的影響。

　　在此過程中，人工智能驅動的重塑有助于彌合過去的線性供應鏈與未來真正互聯的智能供應鏈網絡之間的差距。