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供应链AI确实有用 但绝非万灵丹

供应链AI确实有用 但绝非万灵丹

汽车半导体在2021年发生严重短缺,使得供应链问题从专业术语变成大众用词,而解决供应链问题的技术,特别是人工智能(AI)进入公众视野,麦肯锡(McKinsey & Company)的调查结果,AI能压低物流开支15%、额外库存35%、提高服务水准65%,更让众人对AI抱持期待。

但美国云端AI平台Aible共同创始人Jonathan Wray表示,AI不是万灵药,通膨或供应链内部问题不是AI能解决的范畴。Forbes报导更进一步说明这话的意义:AI不是解决供应链问题的万灵药,即使真的非常有效。

目前的供应链AI应用,一种是工厂自动化领域的生产线、物流车、仓储管理,确保材料供应不间断,出货前库存维持在最低安全水平;另一种是根据历史数据分析,判断未来供需变化,据以决定原料与设备投资金额,以及供货价格,偏向投资期货领域。

Forbes指出,2021年的半导体短缺,实际上是供应链分析AI恶化供应链问题的范例:当汽车半导体供不应求,由AI分析有限半导体该优先卖给哪些厂商,以获取最大利润时,弱势领域如工具机或医疗设备便遭牺牲,导致问题从汽车业扩散到其他产业,甚至导致半导体厂买不到设备增产的问题。

若说2021年汽车半导体短缺案例是个例外,资诚会计师事务所(PwC)调查往来业者对供应链问题的顾虑时,也发现有58%业者指出一个问题,物流供应相关领域员工离职率高于其他部门,且只有23%业主认为相关部门员工IT技能达合格水准。

离职率高与IT技能不足,主要是人事制度问题,也就是Jonathan Wray眼中的供应链内部问题,AI很难解决。

世界局势变化快速,如2022年2月突然爆发的战争,让欧洲的能源、与中东的粮食供应,乱成一团;而AI研发与数据收集学习耗时太长,9~18个月才能完成一个计划,碰到战争等意外又马上会让学习数据报废,如何提高AI反应这类紧急事件的能力,是下一个发展目标。


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