人工智能型企業的供應鏈管理問題分析

北京臻迪機器人有限公司 葉美

從2009年起，人工智能開始在世界經濟發展中嶄露頭角。2013年，中國一躍成為世界最大的機器人市場，其發展速度之快，市場份額之大，舉世矚目，并且在后來的六年中，持續蟬聯第一。直到2019年，這個行業出現了拐點，在全球市場份額中出現了下降，麥肯錫的數據顯示下降了4%，我們自己的統計數據是3.75%。加上2020年的新冠疫情對整體經濟的影響，在這樣的大環境背景下，我國人工智能行業的發展，可謂是機遇和挑戰并存。

1 簡述供應鏈能力對企業的影響

首先我們要理解供應鏈能力的評判標準：第一，響應快；第二，效率高；第三，質量好。具備這三個特性后，才可以做到以最低的成本最快地交付合格產品。這也是客戶的終極目標，想買的時候有貨，買到手好用。客戶購買使用體驗好，產品才有口碑，企業才能做大做強。道理是顯而易見的，可是要做好卻有諸多艱難困阻，尤其對新興的人工智能民營企業，可謂是難上加難。

2 新興行業發展初期供應鏈所面臨的挑戰

2.1 需求的隱含不確定性嚴重影響生產計劃預測

一家傳統日化品公司的生產計劃專員，可以很清楚地算出全國人民每個月大約需要消耗多少洗發水、沐浴露、洗面奶，等等。因為大家約定俗成的生活習慣，可以幫助做生產預測。再根據往年的市場份額占比，以及當年預測的競爭壓力、行業調整趨勢、企業自身促銷策略等因子，就可以大致算出年產量需求，再加上一定的浮動比例，就可以形成生產預測計劃。可是人工智能民營企業做生產預測有多難？以無人機為例，首先，它并不普及，它正在慢慢滲透到人們的生活中，人們并沒有對其產生嚴重的依賴性。所以，研發生產完以后，如何確定有多少消費者會買單？廣告媒體投入將改變多少人的傳統觀點，多少人愿意來嘗試這個新興事物？這都是未知數，只能試樣試產，一步一步試探市場的需求。做多了怕壓貨資金鏈斷裂，做少了又怕好不容易一波爆發式需求沒有跟上，等再追產后，大眾熱情又下去了。因而，媒體廣告投入和產品生產進度，要做到天衣無縫地配合，時刻關注市場的風吹草動，謹小慎微做每一個決策。畢竟人工智能高科技產品生命周期如此短暫，一旦壓貨就只能報廢，高額的研發生產費用就打水漂了。這種失敗對企業是致命的，再強大的企業也禁不起幾次。

2.2 對新產品定制零部件的特殊性，供應商交付能力具有不確定性

人工智能無人機的功能對我們生活的影響是顛覆性的，它擴展了人類生理功能上的局限性，可上天入海去拍攝我們傳統相機拍不到的角度和奇觀，去替代人工在地質復雜的環境中做科研探測。這種先進的工具無論在材料還是設計上，都有別于傳統產品。產品研發階段幾乎每一個部件都需要開模，每一個材料都需要驗證。生產即創造，沒有辦法將現有的材料和模塊組合在一起形成一個新的產品，而是要根據應用場景的需求，去研發新的材料，設計新的模具，創造一個全新的工具。這對于供應商來說是個很大的挑戰，需求量小，品質要求高，導致成本高、交期長。最可怕的是，設計出來的樣品不合規，需要廠家重新修改設計，重新開模，浪費的何止是物料人工成本，項目時間拉長對市場競爭的不利影響更是不可估量。

2.3 小白客戶不會使用導致逆向物流增加——七天無理由退換貨

全新品類的人工智能產品上市，顧客出于好奇心而購買，由于不會使用而退貨，是很常見的問題。說明書寫得再全面，理解也未必到位。何況對于很多專業知識的理解受制于客戶本身對于知識水平的掌握，比如說衛星定位顆數、接收信號的角度、傳感器異常判定、鏈路異常，等等，看得懂文字未必就會操作。有些電商平臺對顧客是有“七天無理由退換貨”承諾條款的，這對于價格昂貴的人工智能產品來說是個極大的挑戰，不同意就無法進駐平臺銷售；如果以同意此條款為代價進入電商平臺銷售，這部分逆向物流導致的產品損耗將成為潛在的巨大的成本陷阱，這點不可忽視。

3 人工智能行業發展初期面對壓力和挑戰的應對方案

3.1 前期不要代工，采取自主研發自主生產

一說到代工，大家第一反應就是那句耳熟能詳的話：讓專業的人做專業的事！代工幾乎是“成本低，效率高”的代名詞。確實，代工的目的是為了批量生產以節省成本，但任何事都是有前提條件的，代工適合需求明確、設計成熟的產品，比如當前的手機等電子產品行業。對于還在迭代成長期的人工智能產品，產品還須精雕細琢耐心打磨。從品控上來說，太多不確定風險需要企業自己來把控。自己研發自己試產，才能第一時間掌握故障信息，加速產品迭代，縮短產品打磨期，以最快的速度將成熟的產品推出上市，搶占先機。另外，這個階段的人工智能產品，遠遠沒有達到像手機一樣人手一部的普及度，生產量還遠遠達不到量大從優的規模，選擇代工模式得不償失。應采用自主研發生產模式，遴選優質供應商配合提供特制材料和模具，采取少量生產，試探市場需求，大量測試，縮短迭代周期的模式，穩步打磨優質產品。

3.2 不同產品上的同類零部件，采取標準化設計

同類零配件，比如，螺絲、卡扣、橡膠圈等設計，如非功能性特殊要求，尺寸、大小、材質應盡量統一。這樣可減少一筆不菲的重復設計開模的費用，而且物料統一合并采購可節省批量訂購費用，畢竟很多小零件的最小起訂量都是以萬級為單位的。眾所周知，物料種類越少，庫房管理成本越低，可加快庫房物料周轉率和縮減管控成本，對后期售后維修難易程度、標準化流程制定、成本管控，等等，都大有裨益。前期做好標準化設計，后面的一系列工作都將節省成本，可謂一舉多得。

3.3 廣告投入要適度精準，并和項目生產計劃完美匹配

一上市就引起轟動的人工智能產品，不一定是好產品，也可能是巨額資金廣告投入下的效果假象。廣告經費是市場競爭中不可回避的投入，對于融資難、燒錢快、研發周期長的人工智能產品，廣告方案要有別于傳統行業。要考慮一個問題：若市場足夠熱了，產品庫存是否能跟上？在打磨迭代期的產品過程中，產量和質量總要較勁一段時間。就像我們前兩年看到的很多做掃地機器人和無人機飛行器的企業，第一代產品賣得還算好，但看到第二代第三代產品嗎？光靠廣告賣一批次產品，不是企業生存發展之目的。可持續性發展的企業，需要持續迭代的優質產品來支撐，給顧客良好的體驗感，逐步積累人氣，充分發揮黏性，最終贏得客戶對這個品牌的認可和忠誠度。這就需要給即將上市的產品找準市場定位，做精準的廣告投入，開發特定人群的需求，由點到面，逐步全面鋪開產品知名度。在這個過程中，要完美匹配生產進度，做好品控，使之與廣告一致。

3.4 售后服務精細化、人性化、前置化

傳統行業的售后服務，大多是在客戶遇到問題有需求時才介入。比如說買一部手機，不會有客服主動打電話來問有沒有使用上的困難，除非真的遇到問題打電話給客服咨詢，才會得到相應的指導。但是對于人工智能產品，比如，無人機飛行器、水下水面航行拍攝船等，我們的售后服務必須要前置化，要在客戶收貨后主動打電話給客戶，給予專業的操作指導和注意事項說明。這些說明書上固然都有寫，但現實中又有幾個人買到一個產品后，會讀完整本說明書再開始操作？何況人工智能產品的操作相對復雜，使用中有諸多注意事項，如果客戶操作失誤導致產品在使用過程中損壞，可能會因為定責不清等問題導致客戶投訴。這將使廠家和客戶雙方都遭受損失，對客戶來說，商品價值不菲，還沒足夠體驗就報廢了，對產品會很失望；對廠家來說，早期客戶就是行走的口碑，失去了一個顧客，就是失去了一個產品體驗者，一個品牌傳播者。因此，售后服務要主動關懷，實時指導，讓客戶買得開心，用得放心。在與客戶交流的同時，積累來自客戶在實際操作中的反饋，這對于產品迭代至關重要。實踐證明，客戶收貨后廠家主動提供技術指導服務，將減少七天無理由退貨率，增加電商渠道客戶好評率。

3.5 商業交易業務流程應用

在成功登記了供應鏈管理系統用戶之后，企業可以提供相關信息，包括金融信息、業務范圍、企業資格、地址、企業名稱等。此外，還可以利用人工智能技術為各種產品開發條碼標簽，然后將條碼輸入系統，為數據信息管理奠定基礎。尤其是許多合作伙伴在商品貿易過程中，主要從事商品展示、庫存管理、貨運、數據編輯、控制等工作。在系統數據庫中，為方便用戶獲取產品信息，企業可以結合實際設計檢索關鍵詞，在訂單、許可證號碼、生產日期、產品規格、公司名稱之間建立有效的聯系，使各伙伴之間進行有效的密切合作，促進區域和國際合作，并實現信息交流的目標。一旦企業完成產品上傳，上傳到服務器，需求單位將能夠通過關鍵詞確定位置，以及通過人工智能技術建立的信息服務平臺，確保產品信息的有效補充。目前，條形碼信息被廣泛用于企業之間的業務聯系，如包裝盒中的煙草廠的條形碼信息設計，這是客戶實體在操作過程中可以通過終端設備掃描條形碼以獲取貨物信息的一種手段。因此，有效的商業貿易便利化為實現營銷目標奠定了基礎。

3.6 在信息共享方面的應用

以人工智能為基礎的聯合供應鏈管理系統有助于確保各實體之間的連接。采用全新的管理方法，可能會破壞傳統的電話和傳真方式，通過數據交換系統促進利益攸關方之間的相互理解，展開更密切的多邊合作。關于上游行為者，該系統的好處主要體現在以下方面：新產品更新同步和新產品發布時間縮短。產品進入市場同步更新產品生命周期數據，使制造商能夠調整自己的生產計劃，進行合理的庫存控制。目的是同步更新關于基本價格的信息，并與不同的經銷商和交換平臺分享，確定合理的價格。

相比之下，在實行管理制度時，產品和平臺的零售優勢包括以下三個方面：優化供應商之間的訂單信息，提供充足的商品來源，以及避免商品儲存等。優化零售商的智能物流經營業務，包括交貨時間、產品尺寸、箱內包裝數量、運輸方式等；優化營銷和物流分配，優化零售商的存貨系統，詳細掌握產品的上游信息，了解存貨管理要求，包括溫度要求、濕度要求等，以避免不合理的儲存方式影響產品質量。總之，通過基于人工智能的聯合供應鏈管理系統，與產品有關的所有數據都可以向廣泛的利益相關者提供，以實現協同發展的目標。尤其是在信息交流過程中，以人工智能為基礎的多用途供應鏈聯合管理系統中，需要以數據集為中心。為了實現多個攸關方信息共享的目標，產品制造商應及時將信息輸入數據集。在對數據所載信息進行分析的同時，綜合企業資源規劃公布有關結果，最后，由生產者提供反饋。為了獲得信息，零售商必須對數據集中的信息訂閱，同時也可以進行檢索，以及將零售商的信息輸入數據庫。同樣，零售商可以從數據儲存庫獲得反饋。在這些方面充分體現人工智能的重要性，為不同行為者之間交流信息提供專業平臺。

4 結語

中國的“智能+時代”已經來臨，而以機器人為主的人工智能產品將涉足我們生產、生活、國防、民生等諸多方面，它不是簡單地替代我們現有的工具，而是將發生巨大的顛覆性的變革，改變我們當前的生產生活方式，有些甚至會超出我們的預想。當前是人工智能企業的調整期，行業的關注點不再是停留在發展初期的增長量上，而是對企業產品的質量有了更高的要求。相關企業要順應時代趨勢，關注自身企業管理上的短板和漏洞，在變革中成長、發展并壯大。