当今的供应链比以往任何时候都更加互联互通且复杂，公司经常求助于AI来提高可见性、效率和韧性，但许多企业发现，它们的AI计划并未达到高期望值，真正的问题并不总是技术本身，而是为这些系统提供数据的数据的质量和可用性。
现代供应链中的数据挑战
供应链产生海量数据，这些数据来自众多系统、格式和合作伙伴。根据IBM的研究，大约80%的供应链数据仍是非结构化的，因此难以分析，这种碎片化的方法导致了重大的运营问题。库存数据、运输计划和供应商信息通常分开存储，为需要实时洞察以有效应对市场变化的决策者创造了盲点。
2022年麦肯锡的一份报告发现，拥有高级分析能力的公司通常比那些没有有效数据管理的公司实现约7.5%的更高收入增长。尽管如此，许多供应链团队仍然严重依赖电子表格和手动数据核对，浪费了他们本可以用于战略举措的宝贵时间。传统上，接纳新供应商或物流合作伙伴是一个费力的过程，由于复杂的数据要求和技术不兼容性，可能需要数周甚至数月的时间，给业务带来各种困难。
首公里数据问题
当今供应链面临的最大障碍之一是所谓的“首公里数据问题”，这指的是数据首次进入企业时捕获和标准化数据的困难。每次与外部合作伙伴(如发票、采购订单、装运文件或库存更新等)的交互都会将数据引入公司。如果这一初始步骤容易出错或效率低下，它将影响后续的每一个流程，并破坏整个供应链的可靠性。
使这一挑战更加复杂的是外部合作伙伴系统的多样性，每个合作伙伴可能使用不同的软件、文件格式和数据标准，需要人工干预来标准化和集成。随着供应链在全球范围内的扩展，这些差异不断增多，使得人工管理变得越来越困难和不可持续。
AI驱动的数据自动化现实解决方案
许多企业已经开始转向AI驱动的数据自动化解决方案来应对这些基础数据挑战，这些技术有助于简化和标准化传入的数据流，使整个过程更容易、更简单、更顺畅且错误更少。
从文档中提取数据
AI增强的文档处理现在能够自动从传统上具有挑战性的文档(如PDF、电子邮件和图像)中提取关键信息。美国生产力与质量中心(APQC)最近的一项研究发现，使用AI进行文档处理的公司可以将手动数据输入减少高达80%，显著提高准确性，自动化这些流程节省了大量时间，并降低了错误风险，创造了更可靠的数据基础。
赋能业务用户
当今的工具使供应链专业人员能够直接管理数据集成，而无需广泛的IT参与，这种自助服务能力允许更快地接纳新供应商或物流合作伙伴，显著缩短集成时间。根据Gartner的研究，实施这些自助服务解决方案的企业已将合作伙伴接纳流程从数周缩短至仅数天。如今，业务和运营用户都非常精通技术，并且越来越愿意在数据流中扮演更积极的角色。
主动识别错误
AI系统可以主动识别数据流中的异常、不一致和不准确之处，防止它们升级为重大问题，这些AI模型不断从历史数据中学习，变得越来越擅长早期发现潜在问题，从而防止中断。
实时洞察与即时行动
传统的批量数据处理方法(通常在夜间进行)正在被实时数据自动化所取代，这种转变使供应链能够立即响应数据变化或中断。自动化实时响应增强了敏捷性，减少了停机时间或低效，使运营保持顺畅。
现实应用与成果
各行各业的公司都获得了切实的好处：
- 一家全球制造商显著缩短了发票处理时间，从数天缩短至几分钟，同时提高了数据准确性，这允许进行更复杂的分析并加快决策速度。
- 一家零售分销商大幅缩短了供应商接纳时间，使其能够在最近的中断期间迅速扩展供应商网络，增强了整体敏捷性和市场竞争力。
- 一家物流提供商提高了数据准确性和及时性，从而改善了交付计划的预测能力，减少了客户服务投诉，并增强了可靠性。
迈向改进的供应链数据管理
对改进供应链数据管理感兴趣的公司应考虑以下实际步骤：
- 确定外部数据交换中导致延迟或不准确的关键痛点。
- 为团队配备用户友好的自助服务工具，以直接管理数据集成。
- 从能够立即带来改进并清晰展示自动化价值的小型、特定流程开始。
- 规划能够有效扩展的解决方案，支持增长而无需按比例增加成本或复杂性。
更好的数据意味着更好的AI成果
通过AI驱动的自动化解决基础数据管理挑战，使企业能够充分发挥AI的潜力，了解数据质量与AI成功之间这种关键关系的公司将更能应对全球供应链的不确定性和复杂性。
最终，深思熟虑地投资于AI驱动的数据自动化的企业将在日益复杂和竞争激烈的商业环境中提升其响应能力、提高运营效率并增强韧性。
