1.人工智能的崛起

人工智能（AI）在供应链计划中的应用正变得越来越广泛，它通过提供更高效的数据处理、预测分析和自动化操作，帮助企业优化其供应链。以下是一些AI在供应链计划中的应用案例：

1）库存管理

AI和机器学习技术可以用于自动化库存管理中的重复性任务，如实时扫描库存。例如，山姆会员商店使用装有计算机视觉系统的机器人来扫描其商店和仓库中的库存水平。

2）需求预测

AI可以显著提高需求预测的准确性，帮助企业优化库存水平，避免过度生产和存储成本。例如，家具品牌宜家开发了基于AI的需求预测工具，使用历史和新数据提供准确的需求预测。

3）运输物流优化

AI工具可以帮助优化运输路线，考虑交通、道路封闭和天气等因素，减少行驶里程。例如，DHL使用AI优化车辆路线，减少燃油消耗，从而降低排放并提高可持续性。

这些案例展示了AI如何在供应链计划中提供价值，从提高操作效率到增强决策制定，AI的应用正成为供应链管理中不可或缺的一部分。

2.供应链计划的基本原则

在未来，人工智能会取代人类吗？供应链的计划有一条基本原则，那就是系统软件可以做推荐，但是需要人来控制和决策。

1）驾驶与计划

如何来理解科技进步对计划的影响？打个比方，早期的汽车是手动换挡的，遇到交通堵塞的时候，司机需要不断地换挡，汽车还容易熄火。后来出现了各种的自动变速箱，驾驶员就不需要频繁地换挡，开车变得轻松了许多。

随着人工智能技术的进步，在2024年7月，广州出现了无人驾驶的网约车。车内配有安全员，在行车过程中他们不主动介入车辆操控，但是他们的双手始终轻放在方向盘上，准备随时处理突发情况，确保乘客安全。即使自动驾驶技术已经落地，但还需要人在后台监控。

计划又是怎样发展的呢？早期的计划工作是纯手工计算，需要安排多少生产、何时需要订货和发货，都需要一个个算出来，所以效率低下，而且容易造成库存过量或是缺货的情况。

后来出现了各种计划软件，电脑根据算法和设定好的参数，自动完成计算。计划员只需要先运行系统，在审核之后，手动发布计划，这极大地提高了工作效率。

随着人工智能技术的进步，大量的计划工作由系统软件完成，但依然需要计划员监控追踪，随时处理各种突发事件（如港口罢工、异常天气），确保供应和交付。

虽然技术在不断地发展，但是计划工作依然需要人类进行控制和决策，这是计划的原则之一。

2）案例

举个简单的例子来解释上述的原则。假设产品型号NCX-10每周的需求数量如下，期初库存数量为952件。

假设产品型号NCX-10每周的需求数量

1月1日的预计可用库存（Projected available balance，缩写PAB）等于期初库存减去需求，即952-245=707。

1月8日的PAB等于上周的PAB减去当周的需求，即707-208=499，如此类推，直至1月22日那周出现了负的462。这个信息说明期初的库存只能坚持至1月15日的那个星期，我们需要在那一周完成一定数量的产品，弥补供应的缺口。

NCX-10在ERP系统中设置的最小生产批量是800件，这个数量是计划员输入在物料的主数据里的，告诉系统每次排产都是800或是它的倍数。在2月5日和2月26日都计划了800件。

为什么在1月22日不是800，而是700件呢？这是由于计划员的干预，具体的原因有许多，比如生产线的能力有限，在这周最多做出700件产品。另一种可能是库存控制，比如公司要求在1月末的时候，库存越少越好，但是不能出现缺货。

ERP无法解读这个要求，这时候计划人员就要手动修改计划产量，同时满足降库存和保供应的目标。计划员的角色就像是汽车的驾驶员，他们控制着系统，做出各种决策，平衡需求和供应。无论科技如何进步，未来AI不会全面替代人类。