「供應鏈管理」一詞，過去甚少出現在大眾視野中，直到疫情期間，從防護用的口罩，到攸關各項科技發展的半導體晶片發生短缺，人們才意識到其重要性。
隨著 AI 的發展，如何將 AI 應用到供應鏈管理上，提高其韌性以及優化營運效能，也成了關鍵課題。研調機構 Gartner，將生成式 AI 列為 2024 年增加供應鏈韌性、引領供應鏈創新的新科技潮流，其中接受 Gartner 調查的供應鏈長（Chief Supply Chain Officer，CSCO）中，有一半計畫在未來 12 個月內導入生成式 AI，另有 14% 已進入應用階段。
強化供應鏈韌性，AI 助追蹤趨勢，降低風險？
供應鏈順利運作與否，存在著許多不可控的變因，像是天災、地緣政治或者類似疫情這種全球性的危機等等，供應鏈專業工作者，都致力於即時覺察並降低供應鏈風險，同時維持供應鏈的產能，而 AI 有機會可以優化這個工作流程，透過快速分析，提供應對或解決方案，提高供應鏈的韌性。
「人腦再怎麼快，也很難跟上瞬息萬變的各項突發事件。」SAP 資深副總兼人工智慧全球主管沃爾特（Walter Sun）說，AI 可以追蹤對供應鏈產生重大影響的新聞、事件和相關議題，分析歷史數據，預測後果並給出解決方案。
Fast Company 報導指出，AI 工具除了可以分析歷史數據並識別可能結果之外，也可以為潛在的風險預備多種規劃，以隨時應對。
以幾年前疫情引發的蘇伊士運河堵塞，導致全球航運延遲數月的事件為例，AI 可以分析季節性的需求狀況，還可以為各種「假設」情況建模，「一但這些情境發生，就有相對應的緩解計畫。」沃爾特表示。
麻省理工學院全通路供應鏈實驗室執行董事龐斯（Eva Ponce）認為，AI 工具根據市場模式和天氣數據等外部因素預測需求趨勢並非新鮮事，但其技術的進步會讓預測愈來愈準確，也能執行更複雜的預測，讓供應鏈管理者隨時做好萬全的準備。
AI 優化採購決策，找到潛在供應商
Gartner 指出，在採購領域中，生成式 AI 對其週期管理及供應商開發和管理的影響最大。AI 可以分析大量資料，預測需求、供應商績效、定價趨勢，以及優化庫存監控和績效來優化採購策略。
數據驅動的方法使組織能夠做出明智的決策並提高整體效率、節省成本。 「這幾乎就像有一個人類助理在你旁邊，提醒你注意你本來不會知道的事情。」沃爾特說。
事實上，確實已經有不少品牌供應鏈利用 AI 來快速篩選和分析大量資料，推薦潛在供應商，甚至做到自動議價。
《哈佛商業評論》報導，聯合利華（Unilever）使用德國新創公司 Scoutbee 提供的 AI 服務，在短時間內尋找替代供應商。Scoutbee 可以爬取網站數據，涵蓋供應商的財務、永續評分、客戶評分、海關文件資料，甚至是社群評價、新聞報導等等，生成潛在新供應商列表。
另外，西門子（Siemens）則是在產品包裝原料短缺時，運用 Scoutbee 爬取海關進出口資料，找到 150 加該原料的其他供應商，為西門子找到替代的供應商。
在議價方面，則有一個稱作 Pactum AI 的自動議價軟體，有超過十萬名供應商的零售巨頭沃爾瑪（Walmart）就透過它快速分析數據，以此與供應商談判議價，省下不少時間成本。
Gartner 供應鏈業務分析師托赫米（Noha Tohamy）指出，企業的供應鏈負責人對於導入 AI 躍躍欲試，但他們也需要考慮技術對員工的影響：有了 AI 之後，該怎麼讓員工投入更高附加價值的業務？以及該怎麼在 AI 賦能決策與維繫上下游供應商的「人際關係」之間取得平衡？這些都是導入 AI 之際，需要進一步思考的問題。
資料來源：Georgetown Journal of International Affairs、Fast Company、Harvard Business Review
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