當(dāng)人工智能（AI）撞上供應(yīng)鏈

據(jù)法國《回聲報》網(wǎng)站11月21日報道，位于法國瓦朗謝納的技術(shù)研究所Railenium集合了鐵路行業(yè)的專業(yè)人士和大學(xué)研究人員。他們研究的工作包括：自動列車、數(shù)據(jù)分享還有數(shù)字自動耦合。后者將有助于通過裝配傳感器對列車辨識，監(jiān)控他們的制動系統(tǒng)或報告過載。由此，在歐洲運(yùn)行的約60萬個貨車將會有一天變得更容易地理定位。在出現(xiàn)交貨延遲時，所有物流鏈都會得到通知。供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€復(fù)雜的系統(tǒng)，2年來不斷突破限制。巴黎一家助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的智庫Hub Institute的研究部主任克萊爾·普拉薩爾總結(jié)說：“新冠疫情、烏克蘭沖突……供應(yīng)鏈遭遇了一場又一場的危機(jī)，并總是反應(yīng)更靈敏。新的技術(shù)構(gòu)成了使其更為靈活的機(jī)遇。”在全世界各地，在整個供應(yīng)鏈上對數(shù)據(jù)的獲取、分享、分析、使用上的研究與開發(fā)都在不斷增加。

在物聯(lián)網(wǎng)時代，捕獲數(shù)據(jù)并不是理論上最困難的。鎳礦企業(yè)埃赫曼公司數(shù)字轉(zhuǎn)型與績效總監(jiān)盧多維克·多納蒂解釋說：“我們使用所有可用的數(shù)據(jù)：我們的卡車都安裝了傳感器。數(shù)據(jù)來自合作伙伴企業(yè)的人工智能算法。對由無人機(jī)在我們礦藏上收獲的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理從而在數(shù)量和質(zhì)量上對我們在礦井底部、港口的庫存予以評估。”

非侵入性技術(shù)同樣在不斷增加。在美國華盛頓，企業(yè)Felix Instruments提供一種便攜式攝譜儀，它有助于評估不同來源、不同土壤生長、不同灌溉技術(shù)而來的水果和蔬菜批次到達(dá)的成熟度。最先可能會腐爛的產(chǎn)品將立即送往商店出售。有些時候，這些數(shù)據(jù)都是已經(jīng)存在的。但是完全都是通過紙質(zhì)形式記錄。法國生態(tài)轉(zhuǎn)型和團(tuán)結(jié)部負(fù)責(zé)交通運(yùn)輸創(chuàng)新署協(xié)調(diào)工作的克萊爾·巴里托指出：“今天，在歐洲過境海關(guān)的文件有90%仍然是由紙張制成的。”將要在2024年生效的歐洲電子貨運(yùn)信息規(guī)章要求這些文件都必須無紙化。這將會每年節(jié)省250億歐元。還有另外一個法國特有的例子：法國的DiaLog計劃要在行政機(jī)構(gòu)內(nèi)部建設(shè)一個無紙化平臺且向卡車的GPS導(dǎo)航開放各地市長發(fā)布的道路通行規(guī)定。

第二步，數(shù)據(jù)的分享。首先涉及的會是將一種數(shù)據(jù)和其他內(nèi)部數(shù)據(jù)混合。比如，埃赫曼公司這里會有從不同礦藏庫存提取的用于評估質(zhì)量的樣本。這種“數(shù)量和質(zhì)量”的混合有助于搞清楚在履行訂單之前是否需要在特定地點(diǎn)開采更多。最為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分享依然是同物流鏈上其他參與者的分享。這不僅涉及到信息格式、所有權(quán)以及由此產(chǎn)生的法律問題，同樣也涉及到商業(yè)秘密的問題。一些中介已經(jīng)將這些作為工作。一家專長貨運(yùn)跟蹤的美國企業(yè)“四只風(fēng)箏”公司的市場與企業(yè)戰(zhàn)略常務(wù)副總裁法布里齊奧·布拉斯卡說：“我們的附加值所在就是按原樣檢索信息，并按照客戶的要求將其呈現(xiàn)給他們。得益于我們的工具，物流鏈上的參與者根據(jù)其網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)在運(yùn)輸?shù)呢浳锪?，現(xiàn)在可以得知包裹應(yīng)該在什么時候發(fā)貨，以遭受盡可能少的延遲。”

像美國的“44工程”公司、加拿大的Kinaxis等多家競爭企業(yè)同樣都在該領(lǐng)域耕耘。一些由企業(yè)上馬的非營利性組織也開始出現(xiàn)。由服裝行業(yè)500家機(jī)構(gòu)發(fā)起的Open Supply Hub項(xiàng)目已在11月初啟動。

Open Supply Hub項(xiàng)目總經(jīng)理凱蒂·肖表示：“我們首先開始為世界各地的服裝廠分配一個唯一標(biāo)識符。它將避免信息交換時出現(xiàn)差錯。我們現(xiàn)在在研究未來如何將這一唯一數(shù)字原則擴(kuò)展到倉儲、運(yùn)輸業(yè)者中。”

第三步，運(yùn)用人工智能數(shù)據(jù)的分析。唯一一個例子如下：法國新創(chuàng)企業(yè)Califrais在為全球最大的生鮮產(chǎn)品市場蘭吉國際市場的批發(fā)商們運(yùn)營BtoB的電子商務(wù)網(wǎng)站。在此網(wǎng)站上，商家現(xiàn)在可以向多個供應(yīng)商下訂單，而后者將一次性交付。Califrais的共同創(chuàng)始人和科學(xué)總監(jiān)西蒙·比西列舉說：“我們的人工智能算法得到了概率、統(tǒng)計與建模實(shí)驗(yàn)室（索邦大學(xué)、巴黎城市大學(xué)、法國國家科研中心聯(lián)合組建）研究人員的幫助。算法支持價格和需求的建模與預(yù)測、批發(fā)商的庫存優(yōu)化、客戶滿意度預(yù)測、個性化產(chǎn)品推薦等等。”

現(xiàn)在剩下的問題就是需要充分利用所有這些信息。沒有必須意識到數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的所有員工的參與，什么也完成不了。倫敦一家數(shù)據(jù)分析和咨詢企業(yè)全球數(shù)據(jù)公司的顛覆技術(shù)部門負(fù)責(zé)人馬尼什·迪克西認(rèn)為，所有這一切在理論上到時都是可行的，“使用像Winnow這樣公司的物流診斷系統(tǒng)，我們甚至可以減少廚房里的浪費(fèi)”。