利用 Gen AI 提高规划人员的工作效率

Gen AI 彻底改变了生活和商业的许多方面。供应链计划也不例外。 Gen AI 的强大之处在于它能够在短时间内使用大量数据进行学习。无论是一篇文章、一部电影、一个故事、一个形状、声音还是一件艺术品，只要它接触到大量的例子，它就可以快速学习、模仿或创造。但并不总是准确，在某些情况下甚至会做出“幻觉”。与任何其他工具一样，人们需要学习如何有效地使用它及其与手头任务的相关性。

Gen AI 的使用和应用在供应链规划中有很多用途。许多产品现已上市。它们都是为了提高计划人员的生产力。一个相当直接的例子是帮助规划者确定优先级，甚至回复他们收到的电子邮件和消息。它还可以帮助规划者和用户通过学习用例和“研究”过去的问题或之前提出的问题来指导他们找到他们正在寻找的东西和可能的选项。当需求和/或供应发生变化或中断时，Gen AI 还可以帮助响应客户的请求和订单变化。如果正确连接到优化引擎，它可以找到供应链中断的原因和影响，并实时通知甚至纠正相应的计划。 Gen AI 还可以在无需用户参与的情况下帮助执行许多场景，以便在条件发生变化时推荐最佳策略。

目前，Gen AI 模型无法执行数值优化或执行可以得出最佳计划的启发式方法。

主要原因是他们没有接触到足够多的例子来学习。选择呈指数级增长，寻找答案的搜索方法需要专门的数学算法或启发式方法来执行优化。为此，Gen AI 模型需要连接到供应链的精确数字孪生，并进行智能优化。这需要供应链的完全连接模型来了解每次中断的原因和影响。供应链的高级模型，如 S&OP 解决办法，无效。

At Adexa 由于我们创始人在该领域的背景，我们自成立以来一直在部署人工智能/机器学习技术。我们不仅在需求方而且在供应方都实践了人工智能/机器学习技术，因为供应方与需求方一样随机，甚至更多。大型语言模型 (LLM) 已经存在了一段时间，但直到现在我们才拥有快速处理能力，可以在合理的时间范围内产生结果。我们已经在许多领域部署了这些技术，通过自我纠正、自我改进和自我优化的方法来提高计划人员的生产力 Adexa 精灵^©。我们在这一领域的进展主要是因为我们在建模和数字孪生方面的准确性 S&OE 等级。让我们共同努力，打造更加智能的供应链。