當AI遇到ERP會發生哪些\'化學反應\'

生成式人工智慧(GenAI)是一項備受關注的新技術，已在各個業務領域如行銷和銷售中廣泛應用。它透過數據分析，提高了營運效率和供應鏈彈性，使企業更具競爭力。 GenAI的出現為企業帶來了更多的發展機遇，幫助它們更好地應對市場挑戰和變化，實現更有效率的業務管理和創新發展。

什麼是供應鏈中的生成式人工智慧

在消費者的使用情境下，GenAI 流程包括透過在文字、圖像或影片字段中輸入指令或問題來啟動人工智慧產生新內容的過程。通常，GenAI 模型是基於大規模資料集進行訓練的，當使用者輸入新資料時，應用程式會結合這些新資料和先前學到的知識來產生全新的內容。

使用者可以利用包括庫存、物流和需求等供應鏈各個方面的資料來訓練GenAI。透過公司資訊的分析，GenAI有助於提升供應鏈管理的效率和彈性。

生成式人工智慧在供應鏈中的7 個應用情境

1.需求預測

消費者將支出從服務轉向商品，導致供應鏈運作變得難以預測。企業需要重視預測需求變化，以因應市場快速變化的挑戰。

企業可以利用GenAI模型分析歷史銷售數據、市場趨勢以及其他相關因素，從而模擬未來的供需情景，提高對需求的預測準確性。透過追蹤需求模式，企業能夠更好地應對市場波動，減少潛在的中斷，並有效地避免庫存問題的發生。這種精確的需求預測有助於企業制定更有針對性的生產計畫和庫存管理策略，進而提升營運效率，降低成本，增強競爭力。同時，基於Gen

2、庫存評估

GenAI 還可以幫助改善庫存管理。

透過對庫存水準、倉庫容量和製造時間等關鍵數據進行培訓，GenAI可以提出優化庫存流程的方法，包括建議何時補貨或減少庫存，從而幫助減少多餘的儲存。保持適當的庫存水準可以確保供應鏈的順暢運轉，同時避免因缺貨而導致的損失。精確管理庫存，符合需求的同時又不會積壓過多的產品，有助於提高公司的營運效率。因為過多的庫存會增加資金佔用成本和倉儲費用，因此透過優化庫存流程，公司可以節省成本並提高競爭力。 GenAI的數據分析和智慧演算法可以幫助企業更好地規劃庫存，實現庫存管理的精準化

3.供應商與客戶的溝通

公司與供應商以及客戶之間的密切溝通是確保供應鏈高效運作的關鍵，然而，確保溝通的有效性可能面臨一些挑戰。

GenAI 能夠自動發送訊息，從而使員工的工作更有效率。利用大型語言模型和自然語言處理技術，GenAI可以分析市場事件和交通延誤等數據，以通知供應商有關風險的資訊。此外，GenAI聊天機器人還能夠處理客戶查詢，例如處理退貨要求或追蹤交貨進度。

4. 營運

新技術和波動的需求可​​能會帶來營運挑戰，而 GenAI 可以建議如何改進。

GenAI 可以評估供應商績效和製造速度等營運方面，然後提出最佳化流程的方法。除其他好處外，這些優化還可以為公司節省資金。

5. 物流

物流中斷可能會導致各種問題。交通事故可能會延誤出貨，極端天氣事件可能會導致意外的短缺，從而難以維持準時的運輸時間表。

GenAI 模型包含歷史天氣模式、交通地圖和燃油價格等數據，可識別最佳出行路線，並突出顯示即將發生的潛在幹擾以及必要時的替代路線。這樣做可以幫助運送按時進行並改善客戶服務，因為訂單不會延遲。

6. 永續性和可擴展性

永續發展目前是許多企業的主要關注點，GenAI 可以潛在地突出需要改進的領域。

根據公司目前的材料使用情況以及可再生材料的市場預測來訓練 GenAI 模型，可以深入了解如何使流程更具可持續性，同時考慮成本效益和長期可擴展性。

7. 分析

GenAI 可以運行模擬和潛在的假設場景、評估風險並將結果編譯成報告。

與所有其他 GenAI 供應鏈用例一樣，使用該技術時需要謹慎，因為 GenAI 及其驅動的模型仍在不斷發展。目前的擔憂包括不正確的數據和不完美的輸出，也稱為人工智慧幻覺，這可能會妨礙有效使用。

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