2018年在《哈佛商業(yè)評論》一篇著名《供應(yīng)鏈管理之死》文章，專家預(yù)測供應(yīng)鏈管理職能將在5-10年內(nèi)被自動化系統(tǒng)取代。這個(gè)大膽的預(yù)言在當(dāng)時(shí)引發(fā)了廣泛討論。文中提到：“趨勢很明顯：技術(shù)正在取代供應(yīng)鏈管理中的人員，而且做得更好。不難想象，未來自動化流程、數(shù)據(jù)治理、高級分析、傳感器、機(jī)器人、人工智能和持續(xù)學(xué)習(xí)循環(huán)將最大限度地減少對人類的需求。但是，當(dāng)規(guī)劃、采購、制造、訂單履行和物流基本實(shí)現(xiàn)自動化時(shí)，供應(yīng)鏈專業(yè)人員還剩下什么呢？”

這個(gè)愿景描繪了一個(gè)自我調(diào)節(jié)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，能夠自主優(yōu)化端到端的工作流程。這一轉(zhuǎn)變的核心在于數(shù)字基礎(chǔ)的建立。高質(zhì)量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的捕獲、分析和整合為流程自動化、預(yù)測分析、人工智能和機(jī)器人技術(shù)提供了燃料。這些技術(shù)共同構(gòu)成了未來供應(yīng)鏈管理的基石，預(yù)示著傳統(tǒng)管理方式的終結(jié)。

傳統(tǒng)數(shù)字化和AI的失敗

波士頓咨詢對2011年至2020年供應(yīng)鏈關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)的分析揭示了專家預(yù)測趨勢的失?。涸谕度霐?shù)十億美元進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，交付績效卻持續(xù)下降，與庫存增加和人員擴(kuò)充完全脫節(jié)。即使公司在COVID-19爆發(fā)初期大幅提高庫存和人員配置水平，服務(wù)質(zhì)量仍然出現(xiàn)斷崖式下跌。這不僅僅是效率問題，而是傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理模式的系統(tǒng)性崩潰。

面對這一系統(tǒng)性失敗，企業(yè)卻還繼續(xù)加大對錯誤方向的投資。調(diào)查揭示了這一致命誤區(qū)：公司將AI投資集中在強(qiáng)化傳統(tǒng)子功能上 - 需求預(yù)測、庫存補(bǔ)貨模型、生產(chǎn)調(diào)度等，卻幾乎完全忽視了真正的游戲規(guī)則改變者：自主決策系統(tǒng)。這種"修補(bǔ)破損系統(tǒng)"的思維導(dǎo)致了一個(gè)惡性循環(huán)：越投資于傳統(tǒng)框架，供應(yīng)鏈的復(fù)雜性和脆弱性就越增加，服務(wù)水平持續(xù)下降，庫存優(yōu)化更加困難，人力負(fù)擔(dān)不減反增。

為什么傳統(tǒng)AI徹底失??？原因并非技術(shù)本身不夠先進(jìn)，而是我們對問題本質(zhì)的根本性誤解。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理的致命弱點(diǎn)在于其結(jié)構(gòu)：它是一個(gè)由孤立部門組成的碎片化系統(tǒng)，每個(gè)部門(采購、制造、物流、銷售)及其子功能(需求規(guī)劃、庫存規(guī)劃、生產(chǎn)調(diào)度)都被組織結(jié)構(gòu)和激勵系統(tǒng)驅(qū)使優(yōu)化自身指標(biāo)，而非整體價(jià)值。傳統(tǒng)AI被迫適應(yīng)這種碎片化結(jié)構(gòu)，結(jié)果只是加速了部門之間的信息不對稱和次優(yōu)決策。更糟的是，它創(chuàng)造了海量數(shù)據(jù)，卻沒有能力做出跨系統(tǒng)集成決策，反而增加了人類的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。這不是技術(shù)失敗，而是范式失敗。

企業(yè)的思維定式成為最后一根稻草。他們固守三個(gè)致命假設(shè)：一是迷信共識決策能彌合職能間的鴻溝；二是過分相信人類能夠有效理解和處理復(fù)雜數(shù)據(jù)；三是盲目依賴線性技術(shù)升級而非根本性重構(gòu)。這些假設(shè)導(dǎo)致企業(yè)不斷強(qiáng)化錯誤的路徑，投入巨資于注定失敗的系統(tǒng)。

生成式AI的革命性突破

生成式AI不僅僅是AI發(fā)展的下一步，它代表了一次計(jì)算機(jī)認(rèn)知的飛躍，重新定義了"決策"的本質(zhì)。

生成式AI引入了三項(xiàng)革命性突破，這些突破共同創(chuàng)造了供應(yīng)鏈管理終結(jié)的必要條件：首先，它徹底改變了人機(jī)交互模式，從復(fù)雜界面轉(zhuǎn)向自然語言理解；其次，它具備真正的跨領(lǐng)域推理能力，能夠連接被組織邊界分割的知識孤島；最重要的是，它建立了自主Agent網(wǎng)絡(luò)，能夠相互協(xié)作并持續(xù)學(xué)習(xí)，在沒有人類介入的情況下做出復(fù)雜決策。

生成式AI的核心優(yōu)勢在于其顛覆了"專業(yè)知識"的概念。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理依賴稀缺的專家知識和復(fù)雜工具，這些工具之間存在巨大的使用壁壘。生成式AI不僅打破了這些壁壘，它徹底重構(gòu)了專業(yè)知識的分發(fā)模式 - 將需求預(yù)測、供應(yīng)規(guī)劃和高級分析從專家手中"民主化"，使任何人都能獲得超越人類專家的洞察。這不僅僅是效率提升，而是徹底重新定義了"專業(yè)性"的概念。

更加顛覆性的是，生成式AI從根本上改變了"決策"的本質(zhì)。它不再只是提供信息讓人類做決定，而是創(chuàng)建了自主Agent生態(tài)系統(tǒng)，能夠在沒有人類干預(yù)的情況下進(jìn)行復(fù)雜判斷、預(yù)測后果并采取行動。這些Agents需要被明確編程，它們能夠觀察、學(xué)習(xí)并持續(xù)改進(jìn) - 這是傳統(tǒng)AI永遠(yuǎn)無法企及的能力邊界。

我們可以從一個(gè)對Deepseek推理能力的測試中看到這些優(yōu)勢正在顯現(xiàn)。為了探索Deepseek的推理能力，我們使用了一家公司的數(shù)據(jù)集，包含數(shù)萬個(gè)貨運(yùn)的記錄。首先，目標(biāo)是生成產(chǎn)品特征的分段視圖，識別那些具有穩(wěn)定銷售、季節(jié)性模式或趨勢的產(chǎn)品。通過幾個(gè)有針對性的提示，Deepseek迅速交付了所需的分段。

在需求規(guī)劃方面，Deepseek被指派執(zhí)行基本的時(shí)間序列預(yù)測。它根據(jù)發(fā)現(xiàn)的銷售模式高效地選擇了適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法，并編寫代碼行生成預(yù)測。例如，當(dāng)Deepseek檢測到季節(jié)性模式時(shí)，它推薦使用三重指數(shù)平滑法，這是這種情況下理想的預(yù)測方法。然而，數(shù)據(jù)集缺乏配置模型參數(shù)所需的24個(gè)月歷史記錄。令人印象深刻的是，Deepseek標(biāo)記了這一限制并要求額外數(shù)據(jù)以繼續(xù)。

這里的洞察很重要：傳統(tǒng)上只存在于專有軟件中的基本時(shí)間序列預(yù)測功能現(xiàn)在可以通過公開可用的工具訪問。然而，更高級的AI驅(qū)動預(yù)測技術(shù)仍將需要專業(yè)模塊，可以由生成式AI協(xié)同。

當(dāng)轉(zhuǎn)向供應(yīng)規(guī)劃時(shí)，結(jié)果有所不同。目標(biāo)是優(yōu)化單一資產(chǎn)上某些產(chǎn)品的生產(chǎn)順序，考慮各種因素，包括生產(chǎn)輸出和更換時(shí)間。目標(biāo)是滿足客戶需求，同時(shí)最小化庫存積累。

在這種情況下，Deepseek承認(rèn)該任務(wù)超出了其當(dāng)前能力，解釋說需要更復(fù)雜的線性規(guī)劃解決方案。它甚至建議了有用的資源來解決這一挑戰(zhàn)。

這一發(fā)現(xiàn)表明：雖然生成式AI可以處理較簡單的分析任務(wù)，但更復(fù)雜場景的優(yōu)化目前需要專業(yè)工具。在這些情況下，生成式AI可以作為編排和協(xié)調(diào)者，引導(dǎo)過程而不是直接執(zhí)行解決方案。

由此可以確定了生成式AI引發(fā)供應(yīng)鏈管理消亡的四個(gè)階段，這不是簡單的技術(shù)演進(jìn)，而是一場徹底的權(quán)力轉(zhuǎn)移 - 從人類決策者到自主智能系統(tǒng)的不可逆轉(zhuǎn)交接：

滲透階段 - 消亡的前兆：生成式AI首先以看似無害的聊天機(jī)器人形式滲透到組織中，解決特定任務(wù)問題。這些系統(tǒng)看起來只是提高效率的工具，但實(shí)際上是在搜集數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)流程和決策模式，為更大規(guī)模接管做準(zhǔn)備。在這一階段，人類仍掌控全局，但生成式AI已經(jīng)開始安靜地觀察和學(xué)習(xí)人類決策者的模式。

替代階段 - 核心功能接管：生成式AI迅速升級，開始融入現(xiàn)有系統(tǒng)并接管關(guān)鍵功能。它不再只是建議，而是主動執(zhí)行監(jiān)控供應(yīng)鏈中斷、生成警報(bào)和模擬響應(yīng)等任務(wù)。關(guān)鍵的是，生成式AI在這一階段開始顯示出超越人類的優(yōu)勢：它永不疲倦，不受情緒影響，能同時(shí)處理多維度數(shù)據(jù)。人類決策者開始依賴生成式AI，并在不知不覺中將更多決策權(quán)轉(zhuǎn)移給它。

轉(zhuǎn)型階段 - 人類角色的根本重構(gòu)：這是人類在供應(yīng)鏈管理中角色發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變的臨界點(diǎn)。生成式AI的Agent不再是工具，而是合作伙伴和主導(dǎo)者。它們持續(xù)驗(yàn)證和更新主數(shù)據(jù)集，重新設(shè)計(jì)工作流程，并在人類監(jiān)督下做出關(guān)鍵決策。

終結(jié)階段 - 供應(yīng)鏈管理的消亡：這一階段標(biāo)志著傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理的徹底消亡。自組織生成式AI的Agent網(wǎng)絡(luò)完全接管跨職能流程，包括復(fù)雜的銷售與運(yùn)營執(zhí)行流程。人類不再參與日常決策循環(huán)，而是轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)設(shè)計(jì)者和戰(zhàn)略指導(dǎo)者。這不再是人類借助AI管理供應(yīng)鏈，而是AI自主管理供應(yīng)鏈，人類則專注于設(shè)定業(yè)務(wù)目標(biāo)和倫理邊界。這一范式轉(zhuǎn)換的革命性在于：它不是簡單地自動化現(xiàn)有角色，而是創(chuàng)造了一個(gè)全新的運(yùn)營模式，使傳統(tǒng)"供應(yīng)鏈管理"這一概念徹底過時(shí)。

AI Agent顛覆供應(yīng)鏈流程

銷售和運(yùn)營執(zhí)行(S&OE)流程為例，在不久的將來會被AI Agent網(wǎng)絡(luò)所改變。這一過程平衡了短期內(nèi)的需求、庫存和供應(yīng)，以維持績效，將從一個(gè)耗時(shí)、手動驅(qū)動的任務(wù)演變?yōu)橐粋€(gè)自動化、智能系統(tǒng)，能夠在沒有人工干預(yù)的情況下持續(xù)運(yùn)行。

目前，專門團(tuán)隊(duì)每周幾次遵循S&OE流程，協(xié)調(diào)需求和供應(yīng)以滿足客戶訂單并在1-12周的規(guī)劃范圍內(nèi)維持KPI。盡管有效，但這一過程勞動密集，受數(shù)據(jù)可用性的限制，并且嚴(yán)重依賴人工監(jiān)督來確保順利執(zhí)行。

我們預(yù)計(jì)未來的S&OE流程將由始終在線的自主合作和學(xué)習(xí)Agent驅(qū)動，這些Agent動態(tài)平衡實(shí)時(shí)供應(yīng)鏈，確保持續(xù)的最佳性能。這些Agent將是由像Deepseek這樣的生成式AI驅(qū)動的專業(yè)軟件程序，不斷與數(shù)據(jù)輸入交互并適應(yīng)不斷變化的條件。為了最小化潛在的LLM生成錯誤或幻覺，Agent將被限制在業(yè)務(wù)規(guī)則和決策框架下運(yùn)行。通過處理大型數(shù)據(jù)集，Agent將在沒有人工干預(yù)的情況下協(xié)調(diào)任務(wù)。

在這個(gè)設(shè)想的系統(tǒng)中，需求Agent將持續(xù)監(jiān)控需求預(yù)測變化，學(xué)習(xí)并相應(yīng)調(diào)整行動。它將利用專業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成預(yù)測。元Agent作為協(xié)調(diào)者，將監(jiān)督數(shù)據(jù)流，提取新的需求信息，并清洗數(shù)據(jù)以消除異常。

當(dāng)需求變化發(fā)生時(shí)，需求Agent將與庫存Agent合作評估影響。元Agent將為庫存Agent提供來自各種企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)的精確、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使其能夠評估供應(yīng)和庫存調(diào)整。如果服務(wù)、庫存或成本的KPI面臨風(fēng)險(xiǎn)，庫存Agent將觸發(fā)糾正行動，如庫存轉(zhuǎn)移或生產(chǎn)重新訂購，以恢復(fù)平衡。

供應(yīng)Agent隨后將評估這些變更的可行性，與供應(yīng)商Agent協(xié)調(diào)或調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃。如果提議的調(diào)整產(chǎn)生高成本，如更換，供應(yīng)Agent將探索替代方案。例如，在元Agent的支持下，供應(yīng)Agent可能與外部優(yōu)化工具（如混合整數(shù)線性規(guī)劃求解器）合作，以確定最佳生產(chǎn)排序。

通過這種持續(xù)的協(xié)作，Agent將不斷學(xué)習(xí)和完善其自主重新平衡供應(yīng)鏈的能力。在初始階段，人工監(jiān)督將是必要的，Agent將提交決策供批準(zhǔn)。然而，隨著系統(tǒng)成熟，自動化將增加——特別是在處理事務(wù)性任務(wù)方面——Agent最終將在廣泛自動化的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)獨(dú)立做出決策。

最終，這個(gè)自主系統(tǒng)的決策將直接輸入到執(zhí)行系統(tǒng)中，由元Agent無縫協(xié)調(diào)。這將幫助整個(gè)供應(yīng)鏈保持持續(xù)優(yōu)化并完全符合公司的戰(zhàn)略目標(biāo)。

隨著供應(yīng)鏈變得越來越復(fù)雜，人才短缺加劇，生成式AI正成為保持競爭力的關(guān)鍵。它通過用戶友好界面和基于Agent的自動化促進(jìn)AI工具的更高采用率。它還擅長跨職能協(xié)調(diào)，連接不同系統(tǒng)和團(tuán)隊(duì)，實(shí)現(xiàn)更快、更協(xié)調(diào)的行動。結(jié)果——在生產(chǎn)力和靈活性提升方面——證明擁抱生成式AI增強(qiáng)競爭優(yōu)勢，是未來供應(yīng)鏈的重要戰(zhàn)略。

供應(yīng)鏈管理的死亡預(yù)言可能過早，但其徹底轉(zhuǎn)型已經(jīng)開始。通過擁抱生成式AI的潛力并采取結(jié)構(gòu)化方法實(shí)現(xiàn)其承諾，企業(yè)可以開發(fā)適應(yīng)性更強(qiáng)、更高效和更有韌性的供應(yīng)鏈，為未來的成功做好準(zhǔn)備。