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人工智能可以解决供应链中的故障吗？
当您的仓库和运输团队互相指责对方延迟交货时，谁是对的？我们可以要求与数据相关的代理来解决争论。人工智能可以解决供应链中的故障吗？首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学链是一个以目标为导向的流程和库存点网络，可将成品运送到商店。
想象一下，一家奢侈时尚零售商拥有一个中央分销链，从位于法国的仓库向世界各地（美国、亚太地区和欧洲、中东和非洲）的商店送货。
当位于南京西路（中国上海）的 158 号商店在周五之前需要 3 个皮包（参考号 AB-7478）时，配送计划员创建补货订单。
该订单被发送到仓库进行准备和运输。
从此时起，分销计划人员就失去了直接控制权。
货物的命运取决于涉及 IT、仓库和运输团队的复杂分销链。
然而，如果出现任何问题，计划人员就必须解释为什么商店因延迟交货而错过了销售。
每个步骤都可能成为延迟的根源。
为什么上周只有 73% 的发货按时交付？
如果发货错过了截止时间，这可能是由于订单传输延迟、准备时间过长或卡车离开仓库太晚造成的。
不幸的是，静态仪表板并不总是足以找到根本原因！
因此，规划人员通常会分析数据（手动使用 Excel）来确定每次故障的根本原因。
在我的职业生涯中，我看到整个团队每周花费数十个小时手动处理数据来回答基本问题。
供应链管理中最复杂的任务就是与人打交道！
这是一个关键角色，因为经理（运输、仓库、空运）总是会尝试在彼此之间转移责任以覆盖自己的团队。
因为根本原因分析是持续改进的第一步，所以我们必须开发一个解决方案来支持规划人员。
如果找不到根本原因，你永远无法解决运营问题。
因此，我想尝试一下人工智能代理如何支持分销规划团队了解供应链故障。