本文主要是介绍现代化供应链：自主 AI 驱动的未来，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近日在SAP发布了一篇《现代化供应链：自主 AI 驱动的未来》文章，文中提到了一些SAP供应链应用AI的案例，这些案例展示了 AI 在供应链各个阶段的整合，提升了效率、决策能力和适应性。这些创新分为三个主要类别：数字化、自适应和自主化，我们分别来看下。
数字化创新Digital Innovations
用于集成业务规划的智能交货时间预测Intelligent Lead-Time Prediction for Integrated Business Planning：
这一 AI 驱动的解决方案利用 SAP S/4HANA 中的历史交货时间数据来预测未来的交货时间，从而实现更准确的规划和决策。通过分析影响因素和异常情况，该创新帮助企业适应供应链的动态变化。
Everstream 支持的风险感知供应链Everstream Powered Risk-Aware Supply Chains：
该功能将外部数据（如地缘政治风险或天气事件）整合到 SAP 集成业务规划中。通过将外部风险考虑在内，企业可以做出更符合供应链外部环境的决策。
自适应创新Adaptive Innovations
SAP 产品生命周期管理（PLM）中的生成式 AI 用于配方制定Generative AI for Recipe Formulation in SAP PLM：
在食品或化学制造等行业，AI 帮助创建和优化产品配方，从而缩短上市时间，并更好地遵守法规要求。这一创新支持产品开发中的创新和可持续性。
SAP S/4HANA 运输管理中的智能收货分析Intelligent Goods Receipt Analysis in SAP S/4HANA Transportation Management：
AI 自动提取货运文件中的数据，减少了手动错误并提高了物流流程的效率。这一创新对于高容量的物流行业尤为关键，因为准确性和速度至关重要。
SAP S/4HANA 企业资产管理中的智能维护订单推荐Intelligent Maintenance Order Recommendation in SAP S/4HANA Enterprise Asset Management：
生成式 AI 通过根据历史数据和当前需求推荐任务和备件来优化维护计划，从而提高资产性能和运营效率。
自主化创新Autonomous Innovations
SAP 集成业务规划中的交互式规划助手Interactive Planning Assistant in SAP Integrated Business Planning：
这一 AI 驱动的助手使用自然语言处理和生成式 AI 帮助规划者理解复杂的算法，并做出更明智的决策。它支持“假设”模拟，从而实现更主动和更有依据的供应链规划。
SAP 数字制造中的 AI 驱动视觉检测AI-Driven Visual Inspection in SAP Digital Manufacturing：
通过将计算机视觉应用于制造过程，这一 AI 解决方案能够自动检测缺陷，确保一致的质量控制。它减少了对人工检测的依赖，从而提高了质量管理，并通过避免返工节省了成本。
这些创新展示了 AI 如何将供应链从数字化推进到自适应学习，最终实现自主化操作，从而推动各行业的效率、灵活性和创新。
原文：https://news.sap.com/2024/08/modern-autonomous-ai-supply-chain/
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