彻底改变供应链管理，生成式AI能做些什么？

主要观点总结

本文探讨了如何利用大语言模型（LLM）优化供应链管理，通过自动生成洞察和数据发掘，提高规划和管理人员的工作效率和影响。文章还介绍了企业在采用LLM时面临的挑战，如使用与培训、验证和新的劳动力问题等。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型（LLM）在供应链管理中的应用

LLM能够自动生成洞察和数据发掘，帮助规划和管理人员更好地理解供应链情况，回答假设性问题，更新供应链管理工具以反映当前商业环境。此外，LLM还可以支持端到端决策场景，以通俗易懂的语言描述决策问题并生成相应的数学模型和建议。

关键观点2: 企业在采用LLM时面临的挑战

主要挑战包括使用与培训、验证和新的劳动力问题。企业需要培训人员以更精确地提出问题和理解LLM的能力和局限性。此外，企业需要建立验证机制以提高LLM技术的输出准确性，并识别不支持的查询。随着LLM技术的自动化程度提高，管理人员的角色也将发生变化，需要调整业务流程以实现更好的协作。

关键观点3: LLM在供应链管理中的好处

利用LLM技术，企业可以实现大量供应链流程的自动化，甚至创建新流程。此外，LLM技术将与今天的供应链技术相辅相成，使规划人员能够直接与供应链工具互动，无需数据科学家或工程师。最终，这将形成一个供应链管理系统闭环，贸易、供应链和财务职能部门将协作制定符合所有业务和财务目标与要求的供应计划。

文章预览

企业在设计和优化供应链时面临着各种复杂挑战，提升应变能力、降低成本和提高规划质量只是其中几个方面。过去几十年里，信息技术的进步使企业决策从依靠直觉和经验，转向了更加自动化和数据驱动的方法，从而提高了效率，大幅降低成本，并提升了客户服务。 遗憾的是，企业负责人仍然需要花费大量时间和精力来理解系统提出的建议，分析各种情况并进行假设分析，要更新供应链管理工具的数学模型来反映商业环境的变化也很耗时。为了解决这些问题，规划人员和管理人员不得不请数据科学团队或技术提供商来解释结果或修改系统。 大语言模型（LLM）是一种生成式AI，它的最新发展使得在没有上述支持的情况下也能完成这些活动，并将决策时间从几天或几周缩短到几分钟或几小时，大幅提高规划和管理人员的工作效率和影响。 本文中， ………………………………