数字化转型是当今社会发展的必然趋势，而数字技术则是其发展的必然趋势。在这些技术中，最引人注目的就是AI技术，它在企业中得到了广泛的应用，尤其是在供应链管理方面。这表明，人工智能在处理问题时会更精确、更快、更多的输入。因此，必须把重点放在人工智能的技术特性上，探索它对目前和将来的供应链管理的影响。
1.供应链管理与人工智能的内涵
人工智能是一种能够与人类进行沟通和模拟的能力。人工智能技术是指利用算法、架构、数据或知识结构和方法等技术，开发出模拟、延伸和扩展人类智能的一种数字化技术。供应链管理是企业内部和企业间的一种关系网络，包括材料供应，采购，生产设备，物流，营销和相关的体系，以促进物料、服务、财务和信息的流通，以满足客户的需要，提高企业的效率和利润，达到共同的价值。
2.供应链管理中的人工智能应用维度
2.1人工智能技术目前在供应链管理中的应用
许多AI技术可以在供应链管理中得到广泛的应用，目前最受欢迎的有ANN、FL、MASs、Gas、数据挖掘、CBR、Swarm智能、SVMs等八大类技术。
具体来说，ANN是基于数学回归理论的，它适合在不知道问题规则或不知道算法的情形下，通过对海量的高密度数据进行分析，提取出包含在数字中的知识和模式。FL可用于发展复杂的模型与系统，模拟人的推理与判断，并能处理质量资讯，并能解决资料孤岛问题、跨领域资料分享及人工智能分析等。MASs集复杂系统、博弈论、计算社会学、演化规划等多个学科为一体，旨在模拟个体的行为与互动，以解决具体问题。Gas是一种仿照自然选择的方法，它能处理多种组合决策问题，例如供应链的多目标优化，绿色供应链的合作伙伴选择，多产品供应链网络的建立以及闭环供应链的建立。数据挖掘技术的发展主要是通过大量的数据库的发展来实现的，它显示了隐藏的、未知的、具有潜在价值的信息过程。CBR是从认知心理学发展而来的一种推理技术，它可以从“案例”中获取和存储解决相似问题和问题，并根据新的需要对相应的方案进行调整，从而解决突发问题。SVM是一种利用线性分类算法对数据进行分类的方法，它可以对各种复杂的数据进行分类，并对其进行分类。
另外，本文还将人工智能技术应用到供应链管理的研究中，如：模拟退火算法，自动规划，关联规则，决策树模型，爬山算法，k均值聚类，专家系统，遗传算法，随机模拟，贝叶斯网络，高斯模型等。
2.2人工智能技术在供应链管理中的潜力
尽管许多人工智能技术已经应用到了供应链管理中，但是诸如NLP（NLP）、禁忌搜索（TS）、机器人动力学与机器人编程（MDP）、马尔可夫决策（MDP）等可以应用到供应链管理中的技术仍未得到重视。
第一个方面，NLP是一种利用计算机来理解、处理文字和声音的人类语言，NLP界面可以让计算机通过自然语言与人进行交流，从而提高和简化了人机互动。中国的社交网络聊天机器人，就是NLP在市场营销，在线广告，品牌管理，客户关系管理，数据采集等领域有着很大的发展空间。第二，TS算法是一种跳出局部最优解的搜索算法，其核心思想就是标记相应的最优解，在迭代过程中尽可能地避免这些目标，以确保寻找到不同的有效路径。该方法可用于闭环供应链的优化问题，也可用于对多级供应链网络进行再设计。第三个方面，机械手动态与机械手程式是一种特殊的人工智能技术，两者结合，可以发展出一种新的、多层次的新的应用程式，而机械手的动态则侧重于对机器人的加速度进行运算，而机器人程式则是负责指令机器人应该怎么做，这样可以让企业的供应链更灵活、更灵活，满足消费者快速、便捷、无错误交付的要求。第四，MDP是一种基于模型决策的模型，它的实质是，一个人或者决策者所处的环境随着决策者的行为而发生变化。经纪人的目的是挑选那些能使其获得长期收益最大化的行为。MDP可以在企业的经营模式、目标市场、战略转型等方面进行规划优化。
2.3目前在供应链管理中人工智能的应用
在供应链管理中，人工智能已被应用于市场营销、物流、生产、物料供应、采购等方面，从而提高了企业的组织效能和管理的科学性。比如：
市场营销的应用主要包括以下三个方面：第一，根据销售预测，结合自组织映射网络和RBF网络，可以建立一个“加强的分类和预测模型”，从而在真实的市场销售活动中建立一个预测系统；二是在定价基础上，运用层次ANN、遗传算法、群体智能、模拟退火、攀岩技术等方法，对产品与服务进行优化，使定价与生产策略达到最优，提高定价准确度，减少误差。三是利用关联规则、决策树、遗传算法、模糊模型等技术对顾客的消费需求进行预测，并利用市场营销决策支持工具对顾客的消费需求进行预测。
物流方面的应用主要包括两个方面：集装作业与管理，即利用启发式规划（计算安排货柜的数量），以及随机适应性搜寻（基于已有的泊位限制产生待维修船只的最优次序），来处理码头吊车的配置问题。二是批量生产，采用自动规划、智能代理、模拟退火、数据挖掘、机器人编程等技术实现批量预测，开发供应链规划仿真框架，寻找合适的供应链运营策略，实现物流系统的自动化，提高物流的运输效率。
人工智能技术在产品领域的应用越来越广泛，涉及到各个行业。基于GAs、模糊模型、ANN和CBR技术解决了流水线与自动化的问题，决策树和ANN技术则侧重于生产过程的预测，高斯模型、FL、CBR可以对生产系统、决策支持和问题求解，数据挖掘和FL可以对生产过程中的系统、决策支持和问题求解，数据挖掘、遗传算法、数据挖掘、ANN和FL可以处理生产监控、系统和数据问题。
贝叶斯网络、ANN、FL构建了更加有效的供应商选择模型，FL应用于风险管理和监测体系，MASs构建了一个危机管理体系，以满足不同地区间的需求和供给均衡，MASs和ANN可以对供应链和供应链进行模型化和预测。
2.4未来的供应链管理中人工智能的应用
在供应链管理的各个方面和各个行业中，都存在着对人工智能的潜在威胁，因此，在未来的发展中，我们可以对其进行更深层次的研究。在市场营销方面，AI的角色主要集中在价格、销售等方面，并将AI技术应用于促销、广告、库存、销售管理、公关、直销等领域。在物流方面，人工智能技术可以进一步应用到物流配送、物流枢纽管理、医疗物流、物流风险管理等方面，从而提高物流的效率。在供给和采购方面，AI能够为买方选择、金融供应链、自动补货、智能仓储、绿色供应链等提供支持，实现供应链的一体化发展。在产品方面，主要采用人工智能技术对大型工程进行优化，实现项目的先进执行流程，提高企业的效益。
3.总结和探讨
本文从目前供应链管理的人工智能技术、人工智能技术对供应链管理的潜在作用、人工智能对供应链的影响、人工智能对供应链的未来赋能等四个方面进行了深入的探讨。
因此，本文提出了以下三点建议：第一，在供应链管理中，最受欢迎的是Anns、FL、MAS等技术，它们对供应链管理的影响最大，因此，企业管理者和技术人员应该更多地重视和利用这些技术，提高企业的经营发展和管理决策的有效性；二是针对供应链管理的发展目标，对所面临的问题进行界定与细分，从而确定智能技术模块并进行组合开发；三是对供应链管理中尚未应用的人工智能技术进行了改进，对先进AI技术在供应链中的应用进行了深入的探讨，提高了供应链管理的科学性和有效性。
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