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交通运输

供应链转型备受瞩目

智慧物流

可能在疫情期间,普通人第一次对供应链问题有了切身体会。(还记得 2020 年的卫生纸危机吗?)但是,空荡荡的商店货架只是供应链问题的冰山一角。对于关心货物从 A 到 B 如何流通的企业来说,新冠危机只会进一步暴露系统性效率问题。幸运的是,过去几年,数据及 AI 和机器学习等先进技术日益流行起来。这些工具带来了重大变化。

供应链 AI 和图像识别解决方案提供商 Siena Analytics 创始人兼首席执行官 John Dwinell 将与我们一起,讨论供应链领域面临的挑战和机会(视频 1)。他将介绍实时数据对于智能物流和跟踪的重要性,系统可见性带来的无法企及的优势,以及无代码解决方案如何将 AI 这种深奥的艺术融入到真正了解问题的利害攸关性的域用户级别。

视频 1. 与 Siena Analytics 创始人兼首席执行官 John Dwinell 一起,探讨公司如何深化供应链转型。(资料来源:insight.tech

供应链如今的状态如何?当前面临哪些挑战?

随着电子商务的增长,供应链组织正面临巨大压力,需要提高吞吐量,改进效率并实现可扩展性。一直以来,可见性对于了解瓶颈所在位置以及如何处理这类瓶颈至关重要,这便于企业实现更高的性能和精度,同时提高整体质量。质量和可见性是当前供应链面临的最大危机。

供应链中存在的另一项共同挑战是供应商合规性 — 即产品的进货质量。因此,真正深入地了解供应链尤为重要。具有可见性是指能够大范围识别哪些包裹合规及其原因,哪些包裹不合规并且存在何种问题,并能够向供应商提供反馈以便他们做出改进。

我们先熟悉在供应链中捕获数据和图像的物联网,并逐步了解在该物联网解决方案中融入 AI 和 AI 视觉的功能,这为增强可见性提供了巨大帮助。

请向我们详细介绍一下那些帮助应对这类挑战的最新技术进步。

物联网已经在其头脑中从多个角度反复思考该问题。传统上,例如,企业数据会告诉我们:“这是箱子的尺寸,因此,X 个箱子将装满一辆拖车。”物联网会观察箱子说:“嗯,确实,是箱子的尺寸。”这是真正的数据向上流动。信息的准确性和精度至关重要,有助于我们以合理的成本做出那些调整。

在产品入库时,物联网会回馈有关产品优劣的极其精确的信息。那些信息至关重要,可帮助迅速调整供应链中的商品数量变化,并仍然提供容量和吞吐量来传递那些商品。实时提供真实数据便于您做出调整,以便正确分配资源。这样做有诸多好处和可持续性优势:显而易见,确切了解那些数据有助于您更高效地规划供应链。

您如何利用人工智能来提高效率呢?

AI 是其中的一个非常重要的因素。商品数量非常大,流通速度也非常快。我们每天要观察超过 5000 万个箱子。那是非常大的工作量。AI 完全改变了那种工作方式,因为我们确实可以观察进出仓库的每个箱子的所有六个面。我们可以查看箱子处于什么状况、它的包装方式、标记方式,里面有哪些内容及没有哪些内容。我们可以回答以下问题:它如何符合标准?它如何满足供应商的要求?在过去,我们几乎不可能实时、大规模地收集上述信息。AI 和我们使用的平台使这一切真正成为可能。

实施 AI 等复杂技术的最佳实践有哪些?

确实,采用 AI 具有某种恐吓因素。如果只是回到几年前,它还是某种黑魔法;您需要真正的专家。如今,该领域取得了巨大进步。

我们有了非常友好的无代码环境,这消除了培训的神秘感。我们进行了简化,以便使用平台捕获图像,标记数据,训练新模型,并与客户的领域专家合作,为他们提供帮助。他们确实看到这些模型整合在一起,这非常令人兴奋。我们还对它们进行训练,确认真正关键的是客户之间的细微差别 — 那正是它们需要查看的信息。AI 模型非常适合完成那方面的工作,但您需要平台,需要工具来使其易于使用。

我们介绍了大量有关工具的内容,但将领域知识与技术关联起来也非常重要。因此,我希望确保指出的是,Siena 现在成为 Peak Technologies 大家庭的一员。Peak 在供应链方面有着非常丰富的经验,并真正了解客户在那个领域所面临的挑战。因此,我们不仅可为客户群体提供工具,而且带来了 Peak 的广泛经验,以帮助他们解决问题。

该领域内的企业如何确保客户的隐私和安全?

安全性至关重要,对物联网而言尤其如此。我们会在边缘实时捕获数据,但需要将其转移到企业,或有时转移到云端。那些从边缘到云端或从边缘到企业的连接需要确保安全。因此,我们与信息安全团队进行了密切合作。我们利用了英特尔和 Red Hat 等合作伙伴的技术和平台,确保我们拥有极度安全的环境。

Siena Analytics 有其他哪些合作伙伴?他们为您创造了哪些价值?

我认为,尽管物联网如此令人兴奋,但它仍在不断进化。因此,对我们来说,获得适当的解决方案,整合适当的技术极其重要。我们将与英特尔,与 Red Hat 紧密协作。我们将与联想等硬件领域的其他合作伙伴密切合作。Splunk 是我们在分析领域的一个重要合作伙伴。

我们不仅能够关注技术发展,而且能够参与对话,帮助指导开发所需的技术。对于合作伙伴,我们再怎么感谢也不够。在完成所有这些工作的过程中,他们发挥了真正的关键作用。

供应链领域接下来会出现哪些趋势?

我从事这方面的业务有很长时间了,我将这视为一个全新的开始。供应链 AI — 真正智能的供应链 — 才刚刚开始,未来会有巨大的增长机会。边缘到云端是另一个将会真正爆发的领域,它也有巨大的增长机会。

任何先进的供应链组织都需要实时可见性,我认为那种趋势也会继续增长。我想,人们还会制定大量标准,进行大量协作。公司将与一系列各类供应商展开密切合作,因此,为确保整个供应链正常运营、高效协作,制定标准至关重要。

最后还有什么要点需要补充的吗?

我要说的是,请对技术保持开放态度。技术在快速发展,但它也可以显著提高效率。找到了解供应链和技术的合作伙伴非常重要。如果可以找到在整个过程中与您密切协作,并帮助您获取最佳解决方案的合作伙伴,您将拥有可能的最智能供应链。

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有关 AI 驱动型供应链物流的更多信息,请收听通过 Siena Analytics 实现 AI 驱动型供应链物流并阅读 AI 解锁供应链物流。有关 Siena Analytics 的最新创新,请在 LinkedIn 上关注他们。
 

本文由文案编辑 Erin Noble 编辑

作者简介

Christina Cardoza is an Editorial Director for insight.tech. Previously, she was the News Editor of the software development magazine SD Times and IT operations online publication ITOps Times. She received her bachelor’s degree in journalism from Stony Brook University, and has been writing about software development and technology throughout her entire career.

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