在当今全球经济环境中，供应链管理的复杂性日益增加，这一挑战在近年来尤为显著。从贸易紧张到自然灾害的频繁发生，供应链面临前所未有的中断，这些因素都迫使企业重新思考其运营模式。
在这种背景下，奥本大学的研究团队，包括Ian Slazinik, Anthony S. Roath, Tyler R. Morgan, Steve Hurley, 和 Robert Glenn Richey Jr.，开展了一项关于供应链数字化转型的研究，旨在探索人工智能（AI）、自动化技术与人类劳动力如何更高效地协同工作。
该研究团队通过与多家行业合作伙伴的焦点小组讨论及访谈，深入了解了公司如何部署技术实现供应链的数字化转型。探索数字化转型过程中的关键阶段，分析技术和人力如何融合，如何重塑供应链管理，以及这一变革对未来供应链战略的意义。
01信息化、数字化到全面数字化转型
在现代企业环境中，特别是在供应链管理领域，数字化转型是企业持续竞争和发展的关键。这一过程可以划分为三个主要阶段：信息化、数字化和全面的数字化转型。每个阶段都标志着组织在利用技术转化其运营和决策过程方面的深入发展。
信息化阶段
信息化是数字化转型的初步阶段，主要涉及数据的收集和电子化。在供应链管理中，这意味着将所有物理记录和数据转换成电子格式，如将纸质的采购订单、库存记录转为电子表格或数据库形式。此阶段的核心在于数据的电子存储和基本处理，为后续的深入分析和自动化奠定基础。尽管这一阶段并未改变数据的处理方式，但它是构建更智能系统的基石。
数字化阶段
在数字化阶段，企业开始更深层次地利用已电子化的数据来优化流程。这包括引入先进的数据分析方法和初步的自动化工具来改善决策过程和操作效率。例如，使用先进的库存管理系统可以基于实时数据自动调整库存水平，而智能算法可以帮助预测市场需求和调整供应链策略。数字化不仅仅是关于技术的应用，更重要的是它通过改造传统流程，使数据的流通和信息的传递更加高效。
全面数字化转型阶段
全面的数字化转型是该过程的顶点，它涉及到利用云计算、人工智能、机器学习和物联网等尖端技术，从根本上重塑企业的供应链管理。在这一阶段，企业不仅优化现有流程，还创造全新的业务模式和服务。例如，通过AI和机器学习深入分析客户行为和市场趋势，企业能够提供更加个性化的产品和服务。此外，全面的数字化转型还强调跨部门和跨组织的数据整合，提升整个供应链的透明度和响应速度。
每个阶段的成功实施都对企业的竞争力产生深远影响。从信息化到全面数字化转型，不仅仅是技术的升级，更是企业文化和战略方向的转变。这一过程中，正确评估每个阶段的成熟度和影响，对确保整个转型过程的顺利进行至关重要。通过这样的转型，企业能够在不断变化的市场环境中保持灵活和领先地位，最终实现持续的业务增长和创新。
02推动供应链管理数字化转型的因素
在全球化的经济体系中，供应链管理面临众多挑战，这些挑战不仅影响日常运作，也塑造了企业策略的长远发展。其中，全球中断事件、技术变革，以及消费行为的变化是当前最为显著的几个挑战。
1、全球中断事件
全球中断事件，如COVID-19、贸易战及自然灾害，对供应链造成了重大影响。例如，大流行期间的旅行限制和工厂关闭直接导致了生产延迟和物流瓶颈，这迫使企业必须重新评估和调整其供应链策略。贸易战则引发了关税上升，增加了跨国采购的成本，迫使企业寻求成本更低或更不易受政策影响的替代供应渠道。自然灾害如地震、洪水则可能瞬间中断供应链，影响企业的持续运营。
2、技术变革
技术的快速发展，尤其是在人工智能、物联网和机器人自动化等领域的应用，为供应链管理带来了革新同时也带来了挑战。企业需要投资新技术以保持竞争力，但同时也要面对技术实施的高成本和实施过程中的潜在风险。此外，技术快速迭代可能导致某些技术投资迅速过时，增加了企业的经济负担。
3、消费行为变化
消费者行为的变化，尤其是对即时满足和个性化产品的需求增加，对供应链管理提出了更高要求。这要求企业能够更灵活地调整生产和分销策略，以快速应对市场变化。例如，多渠道零售和电子商务的兴起要求企业具备同时管理线上与线下库存的能力，这对供应链的透明度和反应速度提出了更高的要求。
这些挑战要求企业不仅要在策略上做出快速响应，还需要在运营上保持高度的灵活性和效率。全球中断可能需要企业快速更换供应源或调整物流路线；技术变革则要求企业持续学习和适应新工具，以提高效率和减少成本；消费者行为的变化则要求供应链能够在保持成本效益的同时，提供更加个性化和响应迅速的服务。这些挑战不仅测试企业的战略规划能力，也是推动企业持续创新和改进的关键因素。
03供应链管理数字化转型的关键技术
在现代供应链管理中，人工智能（AI）和自动化技术正在重塑业界，提高效率，减少错误，并增强企业对市场变化的响应能力。以下是几种关键技术及其在供应链中的应用方式。
1、人工智能与机器学习
人工智能和机器学习是供应链自动化的核心技术，用于数据分析、预测建模和决策支持。通过分析历史数据和实时输入，AI可以预测市场需求、优化库存管理并预测供应链中可能出现的瓶颈。例如，AI算法可以分析消费者购买行为，帮助企业预测哪些产品将在特定时期增加的需求，从而提前调整生产计划。
2、机器人流程自动化（RPA）
RPA在供应链管理中主要用于自动化重复性高且易于规范化的任务，如订单处理和发票管理。RPA可以减少人工输入的需求，减轻员工的负担，让他们可以专注于更高价值的工作。此外，RPA通过减少人为错误，提高了整体操作的准确性和效率。
3、物联网（IoT）
物联网技术允许供应链中的设备进行实时通讯，提供关键数据，如货物位置、运输条件（如温度、湿度）和设备状态。这些信息对于监控货物整个运输过程中的状态至关重要，尤其是对于需要特定储存条件的敏感物品。IoT设备能够实时提供数据，帮助企业及时调整运输路线或处理潜在问题，确保货物安全、有效地到达目的地。
4、机器人技术
在供应链的生产和仓储操作中，机器人技术用于自动化包装、分拣和搬运任务。这些机器人能够在高速、高精度的环境下连续工作，减少对人力的依赖，特别是在体力劳动密集或危险的工作环境中。例如，仓库机器人可以自动识别、拾取和搬运商品，大幅提高仓库操作的速度和精确性。
尽管AI与自动化技术为供应链管理带来了显著的效率和精确性提升，但这些技术的整合也面临着挑战。企业需要确保技术解决方案与现有的IT系统和工作流程兼容，同时需要对员工进行培训，以充分利用新系统。此外，数据安全和隐私保护也是技术整合中必须重视的问题。通过综合利用这些先进技术，供应链管理不仅可以更加高效，也能更灵活地应对快速变化的市场需求和运营挑战。然而，成功的关键在于选择合适的技术，确保技术与业务目标和策略一致，并进行持续的优化和调整。
04如何整合关键技术与人类员工协作
在供应链管理的数字化转型进程中，整合关键技术与人类员工的协作是提升效率和创新的重要策略。
1、案例研究：壳牌公司（Shell）的智能工作流程
壳牌公司（Shell）重新设计了其供应链、制造和维护流程，使之由AI驱动。例如，该公司自动化了检查流程，使用机器人和无人机监控能源和化工厂、管道、海上设施以及风能和太阳能农场。这些技术的引入大大缩短了检查周期，原本需要数年手动完成的工作现在可以迅速完成。人类检查员和技术人员的角色转变为支持角色，专注于项目优先级排序、执行更高级别的验证、注释图像以改进检查算法，以及管理机器学习模型的培训过程。
整合关键技术和人类决策制定的成功关键在于明确定义各自的角色和责任。技术，如AI和RPA，负责处理日常的、重复性的任务，如数据录入和初步分析，而人类专家负责处理复杂的决策和品质保证。这种分工使得人类员工可以将注意力集中在需要深入分析和创造性思维的任务上，从而提高整体工作满意度和效率。
2、整合过程中的有效策略和常见阻碍
有效的整合策略包括：(1)持续培训与发展：确保技术和人力资源的顺利整合，需要对员工进行定期的技术培训和职业发展支持。(2)强化跨部门沟通：鼓励不同部门之间的沟通可以帮助打破信息孤岛，促进知识共享和最佳实践的传播。(3)数据透明性和访问性：确保所有相关人员都能轻松访问所需数据，以支持基于数据的决策制定。
常见的整合阻碍包括：(1)文化抵抗：员工可能对新技术感到不安，担心其工作被取代。(2)技术兼容性问题：现有系统与新技术之间的兼容性问题可能导致整合过程中出现技术障碍。(3)成本考虑：高昂的技术投资和维护成本可能阻碍公司采纳新技术。
05未来视角：供应链的智能化转型与人机协作
奥本大学的研究揭示了通过智能工作流程整合AI、自动化和人工专家可以极大提升供应链效率。这种整合不仅优化了操作流程，还提高了决策质量，为企业在竞争激烈的市场中保持领先提供了策略支持。未来的供应链策略将需要更多地依赖这种技术与人力的协同，以应对不断变化的市场需求和技术进步。
有效地平衡技术和人的元素要求企业不仅要关注技术投入的经济效益，还要关注员工的培训和发展。技术应作为提升员工能力和效率的工具，而不是替代人力的手段。同时，企业应致力于创建一个支持创新和员工参与的文化，确保技术的使用能够增强而非削弱团队的能力。
本文的关键点强调了智能工作流程在现代供应链管理中的重要性，以及人工智能和自动化如何与人类协作以提升整体效率和响应能力。这些发现提示企业在部署新技术时应考虑其对员工和业务流程的全面影响。反思AI与人类在供应链管理中的未来协作，我们可以预见一个更加高效、透明且响应迅速的供应链环境。在这一环境中，技术和人类不是对立的，而是相辅相成的力量，共同推动企业向着更高的目标前进。
参考资料：
1. PC Verhoef、T. Broekhuizen、Y. Bart、A. Bhattacharya、JQ Dong、N. Fabian 和 M. Haenlein，“数字化转型：多学科反思和研究议程”，《商业研究杂志》， 122 (2021) ：889-901。
2.本文中的引述均来自我们的行业专家访谈和焦点小组参与者。奥本大学供应链创新中心和奥本 RFID 实验室的见解。
3. TH Davenport、M. Holweg 和 D. Jeavons，“人工智能如何帮助公司重新设计流程”，《哈佛商业评论》，（2023 年 3 月 2 日）：https://hbr.org/2023/03/how-ai -正在帮助公司重新设计流程
文章由RPA中国根据公开资料整理，如有侵权，请联系删除。
- END -
报告下载
大 佬观点分享
关于RPA、AI、企业数字化转型
(点击文字即可阅读)
| |
| | |
| | |
| | |
| |
行业知识交流分享，结识扩展人脉圈层
公众号后台回复【RPA】或者【流程挖掘】
可受邀加入相关的交流群