致力于数字化转型举措、尝试AI，并不断学习，将有助于快速消费品公司从新技术中获益，并实现竞争优势。

如果快速消费品公司能够如此出色地应对供应链中断问题，以至于顾客从不用担心产品缺货会如何?借助AI和其他新兴技术的力量，这个梦想是有可能变成现实的。

随着消费者越来越追求个性化，供应链正变得日益复杂。这就是为什么企业正在投资新技术以改善生态系统协作、管理分布式网络并提高灵活性。事实上，根据HFS研究与Genpact合作进行的一项调查显示，88%的快速消费品供应链高管认为生成式AI将提供竞争优势。

考虑到这一点，以下是快速消费品公司可以采取的五项措施，以打造更具适应性和盈利性的供应链。

升级应用程序

许多快速消费品公司依赖传统的供应链管理系统，这些系统不支持云技术、数据分析和互操作性。升级这些平台可能会非常昂贵且耗时数年，然而，要为AI提供有价值且值得信赖的见解，高质量的实时数据基础是不可或缺的。

不过，公司在AI的旅途中不能等待最新的应用程序来进行工作。

一家全球消费品公司希望通过增强其技术堆栈来获得更好的供应链可视化能力并改善决策。在更广泛的现代化工作正在进行之际，该公司引入了AI，从有限的见解发展到提前24个月预测风险，减少了运营规划所花费的时间。一旦平台升级完成，收益将更为显著。

弥合数据鸿沟

与此同时，快速消费品公司应该努力连接孤立的数据平台。来自每个供应商、制造商、物流提供商、仓库、零售商和消费者的信息无缝流动，使公司能够全面了解运营情况，从而实现更好的规划。

以下是加快这些集成工作的方法：

• 进行数据就绪性评估：通过评估关键数据对象的可用性、完整性和质量，来确定工作的重点

• 制定数据管理政策：为不同地区和市场中的数据管理制定标准协议，以确保始终遵循最佳实践

• 自动化数据清理工作：通过自动化手段检查政策是否被遵循，并在出现问题时向相关方发出警报，从而节省时间并减少错误

• 建立数据湖：整合供应链有效运行所需的所有数据，以便不同的供应链应用程序可以使用

通过这种方法，公司能获得两大主要优势。首先是准确的数据基础，支持用于更明智的供应链决策的高级分析。当一家跨国快速消费品公司从多个ERP系统转向全球供应链可视化解决方案时，由于库存减少和过期管理改进，其生产率提高了30%，并节省了2000万美元的成本。

弥合数据鸿沟的第二大优势是可扩展性：当供应链运行良好时，它们可以支持公司的其他领域，从而创造更多增长机会。

确定AI的优先级用例

在评估AI用例时，很重要的一点是获得运营、技术和AI专家的支持，以考虑诸如业务价值、可行性、成本和投资回报率等因素。供应链中的一些典型用例包括需求预测、库存优化、供应链可视化和贸易及促销优化。

一家在全球拥有225个生产中心(包括第三方工厂)的大型公司选择将其AI工作重点放在降低库存水平、减少因过时造成的损失以及提高供应链可视性上。在短短一年内，他们就将预测准确性提高了50%，库存和过时损失分别减少了25%和30%。

小型企业通常是“AI先行”——他们可以从头开始构建融入生成式AI的系统，并因此更容易扩展。但大型企业则不同。历史悠久的快速消费品企业经营范围更广，业务更复杂，因此领导者需要在开始AI之旅时制定战略，重点关注快速实现价值。

赋予员工权力

对公司而言，为员工创造一个安全的环境至关重要。如果公司将“生产力”作为AI计划的主要驱动力，员工可能会觉得自己的工作面临风险。如果员工觉得AI计划对他们构成了威胁，这会阻碍新技术的采用。

相反，快速消费品公司应该关注增长、绩效或服务改进，以及提供复杂且个性化的服务作为在供应链中采用AI的关键理由。

虽然AI是一种强大的工具，但考虑以人为中心很重要。这就是为什么提高员工与AI协同工作的能力如此重要。培训员工不仅能让他们构建和维护AI应用程序，还能让他们为新的AI用例提供功能规范、使用技术并验证输出来微调模型。

从小处着手

迄今为止概述的步骤需要相当长的时间、资源和准备才能成功，但它们不必令人畏惧。首先，要考虑根据您组织的成熟度、运营模式和整体变革就绪情况，什么是可行的。即使是微小的改进也能带来收益，这些收益将为更多的生成式AI和其他技术实施提供资金。

同样重要的是要记住，您不必完全依赖内部资源。一个既具备AI专业知识又深刻理解快速消费品供应链的转型合作伙伴可以加速您的进展，并帮助您更快地实现敏捷供应链。

将你的供应链战略提升至新高度

能够无缝适应需求和供应中断的供应链并不是一个遥不可及的目标——它们是快速消费品行业保持竞争力的自然发展。AI对于构建复杂的供应链和满足消费者需求将变得越来越有价值。致力于数字化转型举措、尝试AI，并不断学习，将有助于快速消费品公司从新技术中获益，并实现竞争优势。