近年来，全球供应链面临着前所未有的挑战，尤其是新冠疫情暴露出其脆弱性，导致生产中断、原材料短缺和运输延误成为常态。在这一背景下，人工智能（AI）技术逐渐走进供应链管理领域，成为提升供应链韧性和效率的关键力量。其中，两位工程师，Johannes Herter和Michael Hartmann，通过AI手段，正在帮助企业更早地识别潜在风险并快速响应，正在引领一场供应链的深刻变革。
传统供应链管理往往依赖经验和人为判断，面对复杂多变的全球形势，决策效率和准确性难以满足快速变化的需求。而Herter和Hartmann利用先进的AI算法，借助海量数据的分析能力，能够提前预测可能导致供应链中断的风险因素，如地缘政治动荡、气候变化甚至市场需求骤变。这种预测能力使企业得以调整库存、寻找替代供应商，甚至优化物流路径，显著降低运输延误和生产停滞等风险。例如，AI系统能够根据天气预报和运输状况，动态调整货物运输方案，避免因恶劣天气导致的交付延迟。
此外，AI技术通过自动化处理复杂的数据，提升了供应链的决策效率。相比传统方法的局限性，AI模型能够识别潜藏在数据中的模式和趋势，从而为企业提供科学、客观的建议。Gartner机构预测，在不久的将来，95%的供应链决策将至少部分实现自动化，生成式AI和大型语言模型将扮演重要角色，如在需求预测、库存管理及供应链模拟中的应用，为企业提供多方案评估，帮助找到最优策略，从而降低运营成本，提高响应速度和精准度。
尽管AI在供应链领域展现出巨大潜力，但Herter和Hartmann也面临不少现实挑战。一方面，数据质量和技术集成问题依旧比较普遍，如何获得准确且实时的数据，是有效利用AI的前提。另一方面，供应链领域存在显著的技能短缺，具备AI和数据分析能力的人才相对不足，这限制了技术推广的深度与广度。同时，数据隐私与安全也成为不可忽视的问题，企业需要通过技术手段保障供应链数据的安全，避免敏感信息泄露或被恶意利用。
值得注意的是，AI不仅能增强供应链的韧性，更可能引导其迈向“反脆弱”阶段。由ZS公司引领的研究指出，借助机器学习和生成式AI，企业能够将供应链中的危机转化为创新和成长的机会，不断优化和进化供应链系统。这意味着，未来的供应链不仅能抵御各种冲击，还能因应环境变化而变得更加强大和灵活。
全球范围来看，中国、韩国等国家在推动供应链的AI化方面均展现出积极态度和实践经验。如中国在面临高端芯片出口限制时，巧妙应用性能略逊的替代零部件维持了AI数据中心运行，展示了技术韧性。同时，韩国的三星和SK海力士也在重新调整战略布局，以适应AI产业带来的变革压力。
总体而言，Johannes Herter和Michael Hartmann通过AI技术为供应链带来的变革，是全球供应链未来发展的缩影。虽然挑战依旧存在，但AI无疑为供应链管理赋予了新的生命力，使其更加智能、高效且充满韧性。未来，随着技术进步和人才培养，AI驱动的供应链将成为企业应对全球不确定性的核心竞争力，推动全球经济向更加稳定与可持续的方向发展。
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