人工智能的供應(yīng)鏈可持續(xù)效益可能會(huì)被能源消耗抵消

　　近年來(lái)，ESG 已成為關(guān)鍵的業(yè)務(wù)焦點(diǎn)，供應(yīng)鏈可以說(shuō)是可持續(xù)業(yè)務(wù)實(shí)踐中最重要的組成部分。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，我們?cè)絹?lái)越多地看到公司轉(zhuǎn)向該技術(shù)來(lái)支持供應(yīng)鏈的可持續(xù)性，但其環(huán)境效益可能會(huì)被該技術(shù)所需的能源所取代。

　　人工智能具有利用先進(jìn)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化供應(yīng)鏈內(nèi)物流、減少浪費(fèi)和提高能源效率的潛在能力。所有這些因素都可以提高可持續(xù)性，并推動(dòng)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn) ESG 目標(biāo)。

　　該技術(shù)似乎席卷了各個(gè)商業(yè)領(lǐng)域，供應(yīng)鏈和物流領(lǐng)域也不例外。根據(jù)去年對(duì) 3PL 的調(diào)查，84% 的提供商將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)描述為最有可能對(duì)全行業(yè)產(chǎn)生影響的技術(shù)之一。

　　但企業(yè)也不能盲目執(zhí)行。

　　實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展

　　通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能可以優(yōu)化規(guī)劃和運(yùn)輸運(yùn)營(yíng)，從而減少碳排放。人工智能發(fā)揮影響力的關(guān)鍵領(lǐng)域之一是路線優(yōu)化。人工智能算法可以分析交通模式、天氣狀況、道路狀況和送貨時(shí)間表等各種因素，以確定運(yùn)輸車(chē)輛最省油的路線。通過(guò)盡量減少不必要的彎路和冗長(zhǎng)的路線，可以優(yōu)化燃料消耗以減少碳排放。

　　該技術(shù)還可以通過(guò)提高設(shè)備利用率、減少停機(jī)時(shí)間以及更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)需求來(lái)提高制造效率。這反過(guò)來(lái)又可以優(yōu)化庫(kù)存水平，減少庫(kù)存過(guò)剩和浪費(fèi)。它還消除了導(dǎo)致不必要的運(yùn)輸排放的緊急交貨的需要。

　　承認(rèn)人工智能的缺點(diǎn)

　　盡管人工智能在推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展方面具有巨大潛力，但它也面臨著挑戰(zhàn)。 AI算法需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能運(yùn)行。這在全球供應(yīng)鏈中很難獲得和管理。從本質(zhì)上講，供應(yīng)鏈依賴于各種技術(shù)系統(tǒng)，例如庫(kù)存管理、財(cái)務(wù)和運(yùn)輸系統(tǒng)。如果不直接集成這些系統(tǒng)，那么簡(jiǎn)化這些系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可能會(huì)具有挑戰(zhàn)性。孤立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)無(wú)法為人工智能系統(tǒng)提供必要的支持。因?yàn)樗麄冃枰ㄆ谳斎肟煽康臄?shù)據(jù)集。因此，如果沒(méi)有對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈進(jìn)行更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理，人工智能就無(wú)法發(fā)揮其最大潛力。

　　人工智能的能源消耗水平也是一個(gè)問(wèn)題。這個(gè)鮮為人知的問(wèn)題是阿姆斯特丹自由大學(xué)研究員 Alex de Vries 在一篇論文中提出的。他聲稱，如果每次谷歌搜索都成為人工智能交互，那么為其提供動(dòng)力所需的電力可能相當(dāng)于愛(ài)爾蘭國(guó)家的消耗水平，即每年 29.3 太瓦時(shí)。考慮到該技術(shù)的快速增長(zhǎng)速度，任何環(huán)境效益都有可能被為該技術(shù)提供動(dòng)力所需的能源所取代，至少在目前的形式下是如此。因此，目前完全轉(zhuǎn)向該技術(shù)并不對(duì)環(huán)境負(fù)責(zé)。

　　采取實(shí)用的方法

　　考慮到這一點(diǎn)，供應(yīng)鏈需要采取平衡的方法來(lái)實(shí)施人工智能。企業(yè)需要增強(qiáng)可持續(xù)性，同時(shí)還要考慮數(shù)據(jù)要求和能源消耗。應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)關(guān)注人工智能可以產(chǎn)生最大影響的供應(yīng)鏈領(lǐng)域。交通運(yùn)輸是可以從人工智能支持中受益匪淺的一個(gè)方面，因?yàn)樗既蚨趸寂欧帕康?24% 左右。因此，實(shí)施基于人工智能的路線優(yōu)化是該技術(shù)的一種適當(dāng)用途，可以提高可持續(xù)性，同時(shí)又不會(huì)消耗太多能源。

　　對(duì)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控也很重要，以確保發(fā)現(xiàn)任何效率低下的地方和改進(jìn)的機(jī)會(huì)。企業(yè)應(yīng)定期評(píng)估系統(tǒng)的能耗和準(zhǔn)確性，以最大限度地提高投資回報(bào)。

　　作者：SCALA 執(zhí)行董事 Rob Wright

　　來(lái)源：千家網(wǎng)