近年来，人工智能 (AI) 一直引领制造业的快速数字化转型。自工业 4.0 和智能制造技术普及以来，人工智能在改善供应链管理和生产优化等制造业功能方面发挥着越来越重要的作用。
人工智能与基于云的供应链管理工具和智能解决方案相结合，使制造商能够跟踪和管理货物的实体流动， 运营绩效、可持续性指标等人工智能还实现了供应链的超个性化，以满足不断变化的客户需求。
随着个性化和定制化需求的不断增长，人工智能驱动的超个性化如何改变制造业供应链？
人工智能驱动的超个性化对制造业供应链的影响
减少供应链中的成本和浪费
人工智能驱动的超个性化可以帮助制造商降低供应链成本和浪费，方法是智能预测生产过程前所需和使用的原材料。这样，由于预测分析只识别客户需要什么，而不是制造可能卖不出去的产品，因此浪费更少。这还可以提高盈利能力和可持续性。此外，借助人工智能提供的实时数据，超个性化供应链可以优化交付、物流和劳动力成本。
提高供应链的敏捷性和弹性
超个性化供应链可以利用高级分析来更有效地识别不断变化的客户需求。据报道，人工智能驱动的供应链预测可以提高供应链的敏捷性，从而缩短周转时间，并提高供应链的弹性。 减少错误 约 20% 至 50%，以及 过剩库存 约50%。
此外，人工智能提供端到端的可视性，使制造商能够评估和识别供应链中的风险。公司领导者可以使用这些数据做出正确的决策并提高整个价值链的弹性。
提高客户满意度和忠诚度
由于人工智能可以提供更深入的客户洞察，帮助公司更准确地解决问题和需求，制造业供应链中的超个性化最终将带来更高的客户满意度和忠诚度。
与传统工厂采用的一刀切策略不同，现代基于云和人工智能的生产线和供应链可以利用先进的机器学习系统来实现自主制造调整。这有助于制造商 实现超个性化 这将提升客户体验。
制造业供应链的未来
人工智能驱动的超个性化在改善制造业供应链方面的潜力不容小觑。新的数据洞察、机器学习以及自主和预测解决方案使制造商能够创建满足个人客户独特需求的定制产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度、盈利能力并提高供应链的敏捷性和弹性。
尽管 供应链弹性 在快速发展的制造业中，数字化转型至关重要，但如果制造商没有正确的路线图和框架作为指导方针，实现新的弹性和效率水平将并非易事。制造业领导者必须能够识别他们的弱点，以加快数字化转型并提高可持续性。
通过结构化的成熟度评估和框架，例如 智能产业准备指数（SIRI） 和 Consumer Sustainability Industry Readiness Index (COSIRI)制造业领导者可以轻松分析其发展进程，并找到实现先进数字化转型和提高可持续性的正确道路。详细了解 SIRI 和 COSIRI，以及它们如何帮助您在未来的智能制造中走得更远。
