IBM+CEO+生成式+AI+行动指南：供应链-9页_710kb

生成式AI在供应链领域的应用分析

报告总览

本次行动指南聚焦于生成式AI在供应链管理中的应用，探索其如何通过自动化、数据整合、协作优化和预测能力提升供应链效率。报告基于IBM商业价值研究院与牛津经济研究院联合调查的数据，指出生成式AI正迅速改变企业运营方式，尤其在供应链领域具有颠覆性的潜在价值。

核心要点

1. 供应链自动化

   • 生成式AI技术大大提高了供应链管理的模拟效率和预测分析准确性。
   • 89%的受访高管计划将生成式AI列为自动化投资的重要组成部分，约19%的高管认为其对于供应链自动化至关重要。
   • 自动化重点包括提高员工生产力与敏捷性，而非仅限于流程简化。

2. 实时数据支持与可见性提升

   • 实时数据成为供应链管理的关键支持，帮助企业应对波动并快速决策。
   • 生成式AI有助于整合不同来源数据，建立单一可信信息源，提高62%的高管认为其将加速创新。
   • 领先组织在利用数据支持决策方面的成效高出53%。

3. 生产力和协作提升

   • 生成式AI助力供应链实现人机协作，增强生产力灵活性。
   • 成为供应链管理部分的关键工具，已助力80%的高管优化库存管理。
   • 近80%的高管表示，生成式AI可以识别地缘政治和气候风险，为企业提供更全面的预测。

4. 预测和模拟

   • 生成式AI支持供应链可视化，如数字孪生，实现模拟场景以预测中断点。
   • 根据报告，生成式AI模型可以提前侦测需求趋势，并优化运输与调度方案。
   • 然而，大规模应用尚属早期阶段；据预测，到2025年，仅有约19%的供应链场景会集成生成式AI进行全面模拟和优化。

领导者行动建议

IBM商业价值研究院提出，为了跟上生成式AI带来的变革，领导者应着重以下行动：

• 将实时数据全面整合，消除信息孤岛。
• 推动生成式AI和人类员工协同发展，提升整体生产力。
• 实现端到端供应链预测性管理，管理供应商绩效并提升响应速度。
• 筹建全面的大语言模型计划，加强对各个供应链环节的智能化支持。

管理层级观点差异

报告还观察到，高管层更倾向于快速采用生成式AI推动颠覆式创新，而其他管理岗位对技术整合持更为灵活态度，强调风险管理与应用落地至关重要。

调研方法及免责声明

• 数据来源于2002名全球高管参与的两项专项调查。
• 报告仅供参考，不构成详尽分析，IBM对数据准确性不做唯一承诺，且对用户行为不承担最终法律责任。