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　　对于美国加州的Infinera公司来说，2017年并不一帆风顺。这家电信设备制造商的收入从2016年的8.7亿美元下降到2017年的7.4亿美元，毛利率从45%下降到33%。这家公司在美国、加拿大、中国、印度和瑞典共有约2000名员工，当年净亏损1.95亿美元，而2016年净亏损2400万美元。
 

　　为了扭转局面，Infinera公司执行官托Thomas Fallon今年早些时候告诉投资者，公司的重点之一就是技术改进。
 

　　“除了增加对市场的关注之外，我们重组计划还包括成为一个能够确保短期内加快产品交付、*保持差异化技术的企业。我们正在这方面取得进展。”
 

　　为此，Infinera公司正在转向人工智能，目标领域之一是就是供应链管理(SCM)。Infinera将利用机器学习，通过分析生产交货时间的历史变化，更好地预测交货日期和物流提供商的表现。
 

　　“我们希望我们的销售团队能够快速确定当前待定报价和订单产品的供货，希望能够在做出调度决策时快速考虑到更多因素和约束条件，” Infinera公司信息技术副总裁Todd Tuomala这样说道。
 

　　供应链中的人工智能：让物流变得更聪明
 

人工智能的预测性影响
 

　　Tuomala介绍说，Infinera的供应链人工智能试点项目将于今年年中上线，先从其中一个制造工厂开始。“我们希望在年底之前为我们的销售团队和客户提供所有产品的供货信息。”
 

　　他说，使用机器学习可以加速公司调度决策的能力，也让公司考虑到比目前更多的因素。
 

　　Infinera正在使用Intrigo Systems的供应链管理技术，结合Splice Machine的人工智能技术。
 

　　Splice Machine公司执行官兼联合创始人Monte Zweben说，很多企业已经从他们的供应链管理系统获得了30年的可用预测。但直到近，数据基础架构才能准确预测像交付时间这样的信息。
 

　　“如果你是一家大型网络设备制造商，并且有销售人员在售卖这些大型系统，那你总会看到有销售在问，'你可以在这个日期之前给我订购的产品吗？而大多数公司，即使拥有好的ERP系统，销售人员也会说‘我先确认下再回复你’。这时候客户可能就会去找其他提供商，得到有竞争力的订单报价——不管怎么说，他们都得要等待。”
 

　　通过实时获得信息，销售团队就可以与客户展开谈判。也许其中一个订单项在规定的日期内无法交付，但其他订单项是可以保证的。“这是一个完全不同的过程，”他说。
 

　　但预测交付不仅仅是能够拉动制造和出货时间表。凭借着智能供应链管理技术，企业还可以查看历史运输时间和制造细节，并将其与外部数据源(如天气预报等)相结合使用。
 

　　Zweben表示：“你一开始可以先承诺之前预测好的库存量，而不是计划好的库存量。而且你要根据可能发生的情况——而不是应该会发生的情况——向客户给出承诺。”
 

　　供应链难题
 

　　Infinera在部署这项技术方面具有优势，因为Infinera有垂直整合的业务模式。对于其他公司来说，将人工智能技术运用于供应链是一个很棘手的过程。
 

　　OpenText 是一家位于美国安大略省的企业信息管理供应商，该公司产品营销总监Mark Morley说：“这看起来似乎是基本的问题，但事实是，业务合作伙伴之间交换的信息中仍然有超过50%是通过传真、电子邮件或电话传输的。”
 

　　因此，物流并不是企业考虑部署人工智能技术时首先想到的领域。
 

　　根据Forrester近对决策者的调查，在SCM中使用人工智能要远远市场营销、产品管理和客户支持。只有13%的公司说，物流是他们评估投资和采用人工智能系统的主要领域。
 

　　供应链通常涉及大量外部合作伙伴，其中一些可能技术比较落后，此外还存在数据质量和互操作性等问题，专家说。
 

　　Forrester Research副总裁兼分析师Boris Evelson表示，在将分析和机器学习算法运用于供应链数据之前，企业必须首先收集数据，也就是从制造商、分销商、经销商和供应商那里收集数据。
 

　　“从所有这些来源获取数据，是一个巨大挑战，”他说。一旦收集到数据，这些数据也并不总马上就可以使用的形式。“供应商可能有某个细分层面的数据，而分销商可能会有其他层面的数据。供应商可能有单个产品的数据，但分销商可能只有基于容器的数据。”
 

　　但这并不是说企业就没有在尝试解决这个问题。
 

　　埃森哲应用智能总监Frank Meerkamp说：“在和我们交流的一些财富400强企业中，每个客户都对理解、探索和证明概念感兴趣。人工智能运用于供应链管理方面是有很多机会的。”
 

　　他说，消费领域的企业走在前沿，因为他们面临着利润率方面的巨大压力。
 

　　这不仅仅是炒作，他补充说。“是的，是有很多炒作，但我认为这是一个积极的事情，我们需要炒作让人们向前发展，我认为刚刚开始人工智能之旅。”
 

　　不止是分析
 

　　除了分析供应链数据，做物流相关的预测之外，人工智能技术也被用于供应链管理的其他领域。
 

　　对于消费者来说，人工智能明显的用途之一，就是使用Siri、Alexa和Google等个人助理。这些聊天机器人将搜索、语音识别和自然语言处理结合在一起，所有这些背后都是由人工智能提供支持的。
 

　　Meerkamp说，同样的方法也可以用来创建虚拟代理，帮助企业更轻松地从ERP系统获取信息。他说，未来十年这将会变得很常见。
 

　　人工智能另一个常见的用途是图像识别，这可以在库存管理方面发挥作用，SapientRazorfish商业和内容业务副总裁Jason Goldberg这样说。
 

　　他说，这方面一个实践例子就是Amazon Go商店。Target也一直在让带有立体摄像头的机器人在商店走道走来走去并进行库存测试。沃尔玛近也将类似的试点项目扩大到50家店铺。零售商掌握店内库存，这一点变得比以往任何时候都更为重要，而计算机视觉正成为做到这一点所使用的主要技术，”他说。
 

　　PayPal定价产品总监Nolwenn Godard表示，定价也是人工智能技术可以提供帮助的一个方面，包括价格优化和价格自动执行等。
 

　　她补充说，这项技术也将有助于提高人类的生产力。“人类智慧和人工智能与自动化的结合，可以节省时间、降低运营费用以及消除人为错误。员工可以把他们的精力转移到非常规的、分析和创造性的任务上，同时人类仍然可以得到人工智能的协助和增强。”
 

　　物联网是助推人工智能的燃料
 

　　就其本身而言，人工智能是一种强大且具有变革性的商业技术。但根据Morley的说法，当人工智能与物联网结合使用时，就会变得动力十足。
 

　　他说：“你可以实现一种自主的供应链，让供应链变成几乎具有自我意识、自我管理和自我决定的能力。”
 

　　作为大的工程公司之一，ABB公司也一直致力于这方面的研究。
 

　　ABB公司CSO Satish Gannu说：“ABB的研究中心在过去五到七年中一直致力于人工智能和机器学习领域。”
 

　　例如，ABB一直在构建一个名为ABB Ability的物联网平台。
 

　　他说：“通常情况下，我们从客户那里听到关于调节监控和预测性维护的问题。他们希望知道什么时候可能会出现问题，资产能够持续多长时间，而当我们知道可能会出现某些故障的时候，我们就可以将这一故障与备件订购系统联系起来。”
 

　　这意味着客户可以在导致停机之前解决问题。“终，这完全是为了帮助客户确保他们的生产持续运转。”