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5G、區(qū)塊鏈、AI······如何改變生態(tài)與社會

來源 / Forbes,作者:Steve Banker

一些新的供應鏈技術正在受到廣泛的關注。但是這些技術有多成熟呢?他們是否有可靠的投資回報率?它們值得一試嗎?還是相關企業(yè)可以放心地忽略它們?

也有一些很有前途的技術,我們期待它們將帶來巨大的價值。但此時我們還不能預知投資回報率或其他好處。

有些技術確實能產(chǎn)生很少有人聽說過的價值。

在這篇文章中,討論了供應鏈管理中主要炒作的、有前途的以及可靠但未被廣泛采用的技術解決方案。

技術成熟度曲線

被炒作的技術

被炒作的技術得到了大量宣傳,但價值幾乎沒有被證實。這些技術似乎在尋找解決方案。

(1)5G

5G是第五代無線技術。有了5G,下載和上傳速度將呈指數(shù)級增長。延遲,即設備之間無線網(wǎng)絡通信所需的時間,也將大幅減少。對于想要在智能手機上下載電影并觀看的消費者來說,好處是顯而易見的。但這對供應鏈有好處嗎?

隨著供應鏈和制造過程中越來越多的設備成為“物聯(lián)網(wǎng)”的一部分,它們將產(chǎn)生極其豐富的數(shù)據(jù)流,并實時發(fā)送信號,觸發(fā)各種各樣的事件。例如,在使用5G網(wǎng)絡時,一個零件庫可以傳達這個庫存已耗盡80%的信息,這將觸發(fā)必要零件的再次訂購。這將是整個供應鏈的一個觸發(fā)器,將導致倉庫中貨物的移動,可能是零擔貨運、合并,以及再供應的最終分發(fā)和配送。

5G不像2019年那么受關注,但目前仍處于炒作階段。盡管電視廣告暗示5G已經(jīng)到來,但5G無線網(wǎng)絡仍在美國各地建設中,目前沒有聽到供應鏈技術提供商利用該網(wǎng)絡技術為客戶提供新的價值。

(2)區(qū)塊鏈

我們?nèi)钥吹揭恍┕驹诠滎I域推銷其區(qū)塊鏈解決方案。這些公司通常今天還在,明天就會倒閉。據(jù)說,區(qū)塊鏈是一種強大的可追溯性解決方案,可在供應鏈合作伙伴的部分鏈接活動完成后,向其提供支付。

我們一直在向區(qū)塊鏈提供商詢問客戶的姓名,這些客戶每天都在使用他們的技術,這是他們新確立的經(jīng)營方式的一部分,但區(qū)塊鏈提供商并不能提供這些參考信息。這是一種明確的跡象,表明這項技術仍處于炒作階段。

有前途的技術

有前途的技術,似乎可以提供穩(wěn)健的投資回報率或其他有形的好處。承諾的好處將會出現(xiàn),這是非常合乎邏輯的。但這些技術還很年輕,還無法驗證所承諾的好處是否真實。

(1)人工智能(AI)/機器學習(ML)平臺

這些平臺使公司可以攝取大量的歷史和實時流數(shù)據(jù),清理和準備數(shù)據(jù),并查看將機器學習或AI算法和技術應用于該數(shù)據(jù),是否會為其業(yè)務提供有價值的預測。

在供應鏈領域,領先的供應鏈軟件公司正在積極工作,在現(xiàn)有應用中嵌入人工智能和機器學習功能。對于大多數(shù)公司來說,這是一種風險更低、成本更低的獲取人工智能能力的方式。

但是有一些非常大的全球性公司,年收入超過100億美元的公司,擁有卓越的數(shù)字中心。這些公司相信,可以構(gòu)建定制AI/ML應用,在現(xiàn)有供應鏈應用未覆蓋的黑空間中提供價值。

此外,對于物流服務提供商來說,卓越的供應鏈管理是他們脫穎而出的法寶。對于他們來說,構(gòu)建一個他們的競爭對手沒有的定制AI/ML應用是很有意義的。

當然,有幾家最大的第三方物流公司正在這里開展業(yè)務,并聲稱他們獲得了很好的價值。然而,很難知道這些聲明有多可信,就像自私的營銷信息一樣。

我們也正在轉(zhuǎn)向混合解決方案,其中一部分是應用框架,一部分是AI/ML平臺。Anaplan是一家提供供應鏈規(guī)劃(SCP)和其他商業(yè)應用的供應商,它推出了PlanIQ。PlanIQ從Anaplan中獲取數(shù)據(jù),并自動測試幾種AI/ML算法,然后選擇優(yōu)化的模型,為客戶的獨特用例生成最強的預測。PlanIQ包括亞馬遜預測(Amazon Forecast)。亞馬遜預測是基于Amazon.com所使用的相同的ML技術。

(2)自動駕駛卡車

初創(chuàng)公司已經(jīng)在測試上投入了大量資金,但我們?nèi)孕枰獛啄陼r間,才能看到自動駕駛卡車車隊上路。

在某些情況下,面向這項技術的投資正開始枯竭。Starsky Robotics是自動駕駛卡車技術領域最知名的公司之一。它是自動駕駛卡車上路的先鋒,取得的成就是驚人的。

2016年,它推出了第一輛合法的街道交通工具,可以在沒有司機的情況下完成真正的工作。2018年,它推出了第一輛完全無人駕駛的合法街頭卡車。2019年,它推出了第一輛在高速公路上行駛的全無人駕駛卡車?,F(xiàn)在,即使取得了這些成就,但由于缺乏資金,這家公司今年還是關閉了。

最好的猜測是,在2024年,我們可能會看到自動駕駛卡車在沒有駕駛員的情況下接管貨物。這就是圖林未來(TuSimple)員工正在規(guī)劃的東西。對我們來說,他們似乎是坦誠的。但即使到了2024年,這些卡車也不會在全國所有車道上行駛。相反,它將專注于為特定的客戶提供跨目標路線的服務。

不過,似乎可以肯定的是,自動駕駛卡車的投資回報率可能會非常非常高。

(3)數(shù)字孿生模型構(gòu)建器

River Logic正在使用AI專家系統(tǒng)來驅(qū)動圖形數(shù)據(jù)庫,以幫助自動化價值鏈數(shù)字孿生的構(gòu)建。 在傳統(tǒng)的供應鏈計劃(SCP)解決方案中,必須逐步配置模型——這是產(chǎn)品的物料清單,這是工藝路線,這是生產(chǎn)機器的設置時間。

但是River Logic將其解決方案稱為:AI系統(tǒng)設計和建立圖形數(shù)據(jù)庫和關系,并基于可視化的拖放圖來選擇和應用相關的業(yè)務規(guī)則和邏輯,從而使用戶能夠繪制出自己的價值鏈——這極大地加速了模型構(gòu)建和SCP實施,包括業(yè)務產(chǎn)生的財務情況完整表示。

此外,在后臺,AI專家系統(tǒng)可以構(gòu)成并生成客戶價值鏈的完整數(shù)學模型,從而快速制定和實施高級方案優(yōu)化。

Infor也為其多企業(yè)供應鏈業(yè)務網(wǎng)絡提供圖形數(shù)據(jù)庫,稱為Infor Nexus。Nexus網(wǎng)絡,將企業(yè)與整個供應鏈連接起來——從供應商和制造商,到中間商、第三方物流和銀行——為增強供應鏈的可視性、協(xié)作性和編配鋪平了道路。

Infor指出,圖形數(shù)據(jù)庫推斷關系的能力有助于使模型保持最新。該公司可能會假設供應商在中國武漢制造的零部件通過深圳港口,平均需要22天才能到達美國加州長灘港。但在現(xiàn)實中,這些部件往往會流經(jīng)廈門的一個港口,花上25天到達加州。

總之,圖形數(shù)據(jù)庫可以幫助保持供應鏈模型的準確性。這對于有效性能是至關重要的。

價值高,但未被廣泛采用的技術

(1)下一代控制塔

強大的供應鏈控制塔,建立在供應鏈的跨功能端對端數(shù)字孿生模型上。它包括可見性,以了解整個擴展供應鏈中的事件,將如何影響滿足客戶訂單的能力。數(shù)字孿生模型對運輸、倉儲、生產(chǎn)中的限制條件進行建模,然后制定優(yōu)化的計劃,以應對不可避免的異常情況。

過去,供應鏈控制塔往往更側(cè)重于處理運輸異常,或者更側(cè)重于協(xié)調(diào)異常,而不是使用真正的優(yōu)化,以最低成本實現(xiàn)最大化服務。為了獲取數(shù)據(jù),控制者會清理數(shù)據(jù)并對其進行規(guī)范化,這些現(xiàn)代控制塔中的大多數(shù)都使用數(shù)據(jù)湖來構(gòu)建。

(2)機器人自動存儲和檢索

在過去的幾年里,一種貨物到人的自動化形式已經(jīng)進入市場。這些“機器人穿梭系統(tǒng)”是傳統(tǒng)穿梭系統(tǒng)和自由漫游機器人的混合體。目前有一些供應商提供符合這一分類的解決方案。每一家處理問題的方式都不一樣。

然而,由于機器人的動態(tài)移動,它們都提供了高存儲密度和高度靈活性的優(yōu)點。這種機器人的靈活性消除了吞吐量和排序的限制,提供了提高生產(chǎn)力的潛力。

這些解決方案符合許多行業(yè)的運營需求。然而,它們進入市場之際,在線訂單當天完成的需求正在加速增長。這種需求的激增在電子雜貨業(yè)務中尤其普遍。這些解決方案可能會滿足你的下一次在網(wǎng)上訂購蘋果和面包的需求。

(3)機器人流程自動化(RPA)

機器人流程自動化是一種用于自動化大容量、可重復任務的軟件。隨著時間的推移,企業(yè)系統(tǒng)開發(fā)出更好的自動化功能,用戶可以更有效地完成工作。但是,使用遺留系統(tǒng)的公司可能有機會使用外部RPA解決方案來自動化遺留系統(tǒng)內(nèi)部的工作。

RPA通過執(zhí)行相同的計算機擊鍵,并打開人類執(zhí)行的相同模塊來做到這一點。我們知道,通過使用RPA來自動化與遺留運輸管理系統(tǒng)(TMS)中的規(guī)劃優(yōu)化相關的高度手動任務,第三方物流獲得了良好的回報。它也被用來檢查運營商網(wǎng)站的預約調(diào)度。

物流技術平臺笛卡爾公司將RPA嵌入其路線解決方案中。笛卡爾指出,除了最簡單的路線規(guī)劃問題外,創(chuàng)建最佳計劃并不像加載數(shù)據(jù)和點擊“優(yōu)化”按鈕那么簡單。相反,最好的規(guī)劃者要經(jīng)歷多個步驟才能產(chǎn)生最優(yōu)結(jié)果。從本質(zhì)上說,RPA可以模擬出最佳規(guī)劃者采取的步驟,以產(chǎn)生更好的結(jié)果。

來源:第一電動網(wǎng)

作者:汽車商業(yè)評論

本文地址:http://www.idc61.net/kol/134611

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