在当今快速发展的客户和商业环境中，供应链在从制造商到最终消费者的商品和服务的简化流程中发挥着至关重要的作用。然而，全球供应链的复杂性，加上不断增长的客户期望和市场动态，给企业带来了重大挑战。传统上，供应链管理执行依赖于手动流程和基于规则的系统。数据的优势及其价值促使公司转向人工智能 (AI) 来转变其供应链运营。虽然人工智能在整个供应链范围内都有应用，但本文重点介绍了它在两个关键的端到端用例中的作用，即网络策略和需求 - 供应匹配。
供应链网络策略
网络战略是指公司供应链网络的总体规划和设计，涵盖物理基础设施、设施、分销渠道、产品流以及与供应商和客户的关系。它旨在创建一个使供应链战略与组织的业务目标保持一致的网络。下表概述了过去几十年来网络战略的演变。
网络战略决策是运营、财务和战略之间的协作活动，并会产生大量的资本支出。该小组根据预计的增 马耳他电子邮件列表 长预测和成本效益摘要提出大量经验性建议，以供委员会批准。虽然这种方法是可行的，但它往往依赖于直觉而不是严谨的分析，并且未能全面考虑替代方案。使用 Excel 等工具来平衡相互冲突的目标（例如最大化利润、最小化运输时间、减少碳排放和改善客户体验）是一项挑战。此外，现代供应链需要从对中断的反应转变为为中断做准备，这需要广泛的情景规划。随着供应链成为以客户价值为中心的全球价值链，在网络的某个部分做出的决策可能会对整个系统产生影响。
网络设计技术通过采集大量数据并配置现实世界的约束和流程来利用人工智能和优化。为网络设计构建的用户界面使模型构建过程（当前网络的数字表示）变得民主化和加速，并实现了网络的可视化。运行多个假设情景的能力在评估基于交互优先级的决策效果方面具有重大改变。多期规划功能不仅允许将现有网络与所需网络进行比较，而且还提供了实现结果的分步指导。
网络设计技术可以实现全球供应链端到端运营和财务数据的集成和建模。绿地和棕地分析（也称为选址）推动了对实物资产（设施）协同转型的决策。网络范围内成本的采集、集成和解释有助于做出全局优化决策以及相关的成本效益权衡。在采购动态复杂且受限的时代，模拟采购决策对业务的影响可实现战略协调、成本节约和弹性的三重效果。对于正在进行合并的组织，利用网络设计技术的建模功能，在合并现有网络时寻找协同效应可以实现数据驱动和深思熟虑。