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供應鏈中假冒元件猖獗,靠AI就能解決問題嗎?

2024-11-15 來源:國際電子商情
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關鍵詞: 人工智能 供應鏈管理 假冒產品 透明度 數據分析

通過在采購流程中引入人工智能,制造商得以精準預測市場需求、實時跟蹤貨物、有效評估潛在風險,并與供應商高效協調。提升透明度為制造商提供了更清晰的視野,有效助力他們緩解電子產品供應鏈中的假冒問題。

電子產品供應鏈中的假冒問題

隨著國防和消費電子市場對數字化及互聯性的再度重視,電子產品供應鏈在變得日益龐大與復雜。這種廣泛性導致了采購、倉儲和分銷環節的透明度下降,為假冒偽劣產品悄然潛入供應鏈提供了可乘之機。

近期,離岸外包的迅猛增長可能進一步加劇了這一問題。在制造商竭力從新冠疫情的混亂中恢復之際,造假者視此為滲透市場并在各個子領域鞏固地位的機會。一個不容忽視的問題是,假冒的電子和微電子產品在關鍵時刻可能失效,帶來嚴重的安全隱患。

依據美國海關和邊境保護局(CBP)2021財年的數據,消費電子產品是該年度緝獲量最高的五大類產品之一,共計查獲約5,380件,其估算零售價值超過171,000美元。

美國海關和邊境保護局的報告深入揭示了電子產品供應鏈中假冒偽劣產品的危害性,特別指出許多假冒產品含有過量重金屬或危險化學物質。在某些情況下,使用這些產品可能引發致命后果。例如,一些假冒的電源適配器就存在導致致命觸電的風險。

然而,眾多行業領袖在監督方面存在不足。根據麥肯錫的一項調查,不足半數的企業能夠充分掌握其直接供應商面臨的主要風險。此外,僅有2%的企業聲稱在擴展的供應網絡中擁有透明度。可靠性是維系客戶和分銷商忠誠度的基石,因此供應鏈專業人員必須高度重視這一問題。

人工智能對供應鏈管理有何影響?

企業對低成本運輸和零部件的過度依賴,在某種程度上助長了電子產品供應鏈中假冒偽劣現象的蔓延。確保零部件的可追溯性,即核實其確實出自品牌所有者之手,是防范偽造行為的關鍵策略。遺憾的是,零部件和設備時常遭遇非法流轉,被用于篡改正品零部件。特別是,將普通商業零部件虛假標注為軍用規格,已成為一個廣泛存在的問題。

為確保物流渠道的安全并全面提升透明度,商業領袖需采納如人工智能等解決方案,這類技術既能提供關鍵服務又能有效降低成本。這為數不多的方案之一,既實現了成本節約,又是離岸外包的可行替代。

人工智能對供應鏈管理的影響是廣泛的。得益于模型訓練的多功能性,這項技術非常適合各種使用案例。供應鏈工作人員可以利用它來分析供應商的穩定性、檢查生產線的缺陷或跟蹤分銷過程中的移動。無論是哪種應用,其威力都在于數據。

先進算法能夠在瞬間處理、匯總和分析成百上千的數據點。隨后,它能夠以直觀易懂的語言輸出結果——解答疑問并闡明所需信息——為專業人士提供全面的數據驅動供應鏈洞見,其效果無與倫比。

將人工智能與全球定位系統或遙感技術相結合,能夠實現實時監控與管理,而不僅僅是提供監控與洞察。這種融合使得人們能夠更深入、廣泛地理解供應鏈數據、駕駛員行為、車隊維護、路線規劃,以及貨物定位。

無論是用于與供應商協調、防止假冒商品流入分銷渠道,還是簡化庫存管理等關鍵流程,這些洞察都能加速產品開發周期。從原材料采購到最終一英里的交付,它們加強了全程監控,確保客戶收到符合期望的產品。

制造商如何從使用人工智能采購中受益

隨著電子產品供應鏈的不斷擴展,大規模篩選和管理供應商正變得越來越復雜。借助人工智能技術,制造商能夠通過數據分析來評估自身是否能夠在規定時間內以具有競爭力的價格提供高質量產品。通過精準預測需求和全面評估風險,他們能夠顯著提升響應速度和協作效率。

借助先進的機器學習模型,可擴展性得以無縫實現。無論制造商專注于特定細分市場的零件生產,還是為區域內多數批發商提供支持,均可依賴人工智能的力量。這一點極為理想,因為批量追蹤與零部件來源的詳盡記錄對于確保全面可追溯性至關重要,而全面的可追溯性正是減少假冒偽劣問題的關鍵。

制造業專家在采購過程中運用人工智能的主要途徑是優化庫存管理。通過實時監控供應水平,可以實現與供應商的無縫對接。此舉亦能產生下游效應,助力分銷商有效應對意外停工或因短缺造成的延誤。

人工智能助力構建端到端的儀表板,呈現整個供應鏈網絡的全方位視圖。它能監控客戶反饋、貿易法規、社交媒體動態,以及競爭對手的動作,以預測市場需求。研究顯示,供應鏈專家利用此工具可減少高達50%的錯誤率,進而強化與供應商的合作關系。

成功部署后的幾個關鍵指標

人工智能的普及速度可能會迅速攀升。研究預測,到2025年,將有38%的供應鏈專業人士視這項技術為核心關鍵。盡管人工智能無疑是一項創新性強力的工具,但決策者在部署時必須謹慎。如同任何技術工具,它需要一個適宜的環境才能最大化其效能。

數據準備對于提升實施成功率至關重要。信息技術(IT)專業人員需對用于訓練的各類信息進行驗證、轉換和凈化,以確保模型的輸出保持精確和相關性。在數據選擇上,寧可選擇挑剔——模型的優劣直接取決于輸入數據的質量。

最終,IT部門需要考慮定期更新或重新訓練其模型,以防止數據偏移,這是一種由于信息基礎設施或語義的意外變動而導致的準確性下降現象。通過設定一個截止閾值來調整權重,可以降低舊數據的影響,從而有效減輕這一問題。

無論如何,領導者都應考慮到員工的接受程度。畢竟,人工智能在供應鏈管理中的應用可能會改變他們的日常工作。員工對數據驅動洞察和算法驅動自動化的接納至關重要。盡管這項技術大幅減少了人工監督的需求,但員工的積極參與仍然是實現最大效益的關鍵。

人工智能支持的供應鏈提高了透明度

無論是采購、決策制定還是工廠自動化,專業人士通過運用人工智能都能顯著提升電子供應鏈的透明度。鑒于假冒偽劣產品的日益增多,對健康、安全及品牌忠誠度構成的重大威脅,將該技術融入運營顯得尤為關鍵。



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