制造业与供应链中的人工智能

展望 2030 年，数字孪生和预测性分析将彻底改变供应链专业人员管理运营的方式。这些技术能够实现对整个物流网络的实时监控和模拟，从而在问题出现之前主动解决。机器学习算法将通过先进的数据共享平台加强供应链合作伙伴之间的协作。这一演变对面临复杂贸易壁垒和市场波动的现代供应链特别有利。

世界经济论坛预测，人类专业知识仍将处于核心地位，AI 将增强而非取代供应链规划人员的作用。例如，当 AI 处理常规预测时，专业人员则专注于战略决策，如建立新的供应商关系或开发可持续的物流解决方案。最近的疫情加速了这一变革，促使企业采用能够迅速适应影响全球运营的多种因素的自动化决策系统。

到 2030 年，随着先进的 AI 驱动生产系统重塑工厂运营，制造设施将迅速演变。实时传感器网络和物联网设备正在实现前所未有的生产规划精度和质量管控水平。机器学习与机器人技术的融合正在创造能够动态响应变化条件的自适应制造环境。例如，美国的智能装配线现在能够根据进货订单和可用材料自动调整配置。

近年来，可持续制造领域显示出了巨大的潜在效益，AI 可优化能源消耗并减少高达 30% 的浪费。下一波创新浪潮将聚焦于协作机器人与人类操作员并肩合作，结合机器精度与人类创造力，以提高生产力和创造更安全的工作条件。

一些行业部门在制造流程和全球运营中大量使用 AI 来提高效率和降低成本：

• 汽车：AI 用于优化供应链和制造运营，方式是在整个生产过程中实时跟踪零部件，并改进针对供应链中断的预测性分析，从而提高整体效率并缩短交付周期。
• 航空航天与国防：AI 应用于制造业和供应链运营，以加强采购环节的预测性分析、简化生产流程并提高供应链可视性，从而确保及时交付产品和运营随时就绪。
• 电子与高科技：AI 利用预测性分析和自动执行复杂测试流程来优化生产和质量管控，从而确保高品质产出并降低缺陷率。
• 消费品：AI 支持自动化制造、简化库存管理并预测市场趋势。
• 零售：AI 可改进需求预测，加强库存管理，并支持优化可持续物流规划。
• 制药与生命科学：在该行业，AI 可以提高药物发现能力，加快临床试验，并通过加强需求预测和库存管理来改善供应链物流，从而确保关键药品的及时供应。
• 食品与饮料：该行业使用 AI 来维持质量标准、改进生产排程，并通过实时分析来优化供应链，从而减少浪费并提高产品的新鲜度。

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生成式 AI 正在通过以下方式重塑制造业和供应链运营：

• 优化生产：简化流程、减少浪费并改善资源配置。
• 提高物流水平：助力路线规划与需求预测，推动实现成本节约与运营效率提升。
• 驱动创新：使制造商能够模拟各种场景，使供应与需求保持一致，并探索可持续实践。

生成式 AI 还支持预测性分析，使企业能够做出数据驱动的决策，提升竞争力与可持续性。

在制造业和供应链中实施 AI 会带来重大机遇，但也会带来复杂的挑战。数据就绪性是其中一项关键障碍：碎片化、孤立或质量不佳的数据会限制 AI 的有效性，并延迟价值实现时间。同样重要的是治理机制，需确保全球运营中 AI 应用的透明度、可追溯性和可问责性。最后，人员适应能力至关重要。能否成功应对挑战取决于能否能提升团队技能、建立对 AI 驱动的洞见的信任，并实现人机协作。在 DELMIA，我们通过融合 AI、数据情境与卓越运营的集成解决方案，助力企业应对这些挑战。