如果快速消費品公司能夠如此出色地應對供應鏈中斷問題，以至于顧客從不用擔心產品缺貨會如何?借助AI和其他新興技術的力量，這個夢想是有可能變成現實的。
隨著消費者越來越追求個性化，供應鏈正變得日益復雜。這就是為什么企業正在投資新技術以改善生態系統協作、管理分布式網絡并提高靈活性。事實上，根據HFS研究與Genpact合作進行的一項調查顯示，88%的快速消費品供應鏈高管認為生成式AI將提供競爭優勢。
考慮到這一點，以下是快速消費品公司可以采取的五項措施，以打造更具適應性和盈利性的供應鏈。
升級應用程序
許多快速消費品公司依賴傳統的供應鏈管理系統，這些系統不支持云技術、數據分析和互操作性。升級這些平臺可能會非常昂貴且耗時數年，然而，要為AI提供有價值且值得信賴的見解，高質量的實時數據基礎是不可或缺的。
不過，公司在AI的旅途中不能等待最新的應用程序來進行工作。
一家全球消費品公司希望通過增強其技術堆棧來獲得更好的供應鏈可視化能力并改善決策。在更廣泛的現代化工作正在進行之際，該公司引入了AI，從有限的見解發展到提前24個月預測風險，減少了運營規劃所花費的時間。一旦平臺升級完成，收益將更為顯著。
彌合數據鴻溝
與此同時，快速消費品公司應該努力連接孤立的數據平臺。來自每個供應商、制造商、物流提供商、倉庫、零售商和消費者的信息無縫流動，使公司能夠全面了解運營情況，從而實現更好的規劃。
以下是加快這些集成工作的方法：
• 進行數據就緒性評估：通過評估關鍵數據對象的可用性、完整性和質量，來確定工作的重點
• 制定數據管理政策：為不同地區和市場中的數據管理制定標準協議，以確保始終遵循最佳實踐
• 自動化數據清理工作：通過自動化手段檢查政策是否被遵循，并在出現問題時向相關方發出警報，從而節省時間并減少錯誤
• 建立數據湖：整合供應鏈有效運行所需的所有數據，以便不同的供應鏈應用程序可以使用
通過這種方法，公司能獲得兩大主要優勢。首先是準確的數據基礎，支持用于更明智的供應鏈決策的高級分析。當一家跨國快速消費品公司從多個ERP系統轉向全球供應鏈可視化解決方案時，由于庫存減少和過期管理改進，其生產率提高了30%，并節省了2000萬美元的成本。
彌合數據鴻溝的第二大優勢是可擴展性：當供應鏈運行良好時，它們可以支持公司的其他領域，從而創造更多增長機會。
確定AI的優先級用例
在評估AI用例時，很重要的一點是獲得運營、技術和AI專家的支持，以考慮諸如業務價值、可行性、成本和投資回報率等因素。供應鏈中的一些典型用例包括需求預測、庫存優化、供應鏈可視化和貿易及促銷優化。
一家在全球擁有225個生產中心(包括第三方工廠)的大型公司選擇將其AI工作重點放在降低庫存水平、減少因過時造成的損失以及提高供應鏈可視性上。在短短一年內，他們就將預測準確性提高了50%，庫存和過時損失分別減少了25%和30%。
小型企業通常是“AI先行”——他們可以從頭開始構建融入生成式AI的系統，并因此更容易擴展。但大型企業則不同。歷史悠久的快速消費品企業經營范圍更廣，業務更復雜，因此領導者需要在開始AI之旅時制定戰略，重點關注快速實現價值。
賦予員工權力
對公司而言，為員工創造一個安全的環境至關重要。如果公司將“生產力”作為AI計劃的主要驅動力，員工可能會覺得自己的工作面臨風險。如果員工覺得AI計劃對他們構成了威脅，這會阻礙新技術的采用。
相反，快速消費品公司應該關注增長、績效或服務改進，以及提供復雜且個性化的服務作為在供應鏈中采用AI的關鍵理由。
雖然AI是一種強大的工具，但考慮以人為中心很重要。這就是為什么提高員工與AI協同工作的能力如此重要。培訓員工不僅能讓他們構建和維護AI應用程序，還能讓他們為新的AI用例提供功能規范、使用技術并驗證輸出來微調模型。
從小處著手
迄今為止概述的步驟需要相當長的時間、資源和準備才能成功，但它們不必令人畏懼。首先，要考慮根據您組織的成熟度、運營模式和整體變革就緒情況，什么是可行的。即使是微小的改進也能帶來收益，這些收益將為更多的生成式AI和其他技術實施提供資金。
同樣重要的是要記住，您不必完全依賴內部資源。一個既具備AI專業知識又深刻理解快速消費品供應鏈的轉型合作伙伴可以加速您的進展，并幫助您更快地實現敏捷供應鏈。
將你的供應鏈戰略提升至新高度
能夠無縫適應需求和供應中斷的供應鏈并不是一個遙不可及的目標——它們是快速消費品行業保持競爭力的自然發展。AI對于構建復雜的供應鏈和滿足消費者需求將變得越來越有價值。致力于數字化轉型舉措、嘗試AI，并不斷學習，將有助于快速消費品公司從新技術中獲益，并實現競爭優勢。
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