摘要：在全球经济快速变革与日益激烈的市场竞争背景下，供应链管理已成为企业提升竞争力的核心战略环节。人工智能（AI）技术的快速发展为供应链预测与需求管理的革新提供了前所未有的契机。本文探讨了人工智能在供应链预测与需求管理中的广泛应用，深入分析其所带来的优势与潜在挑战，并提出了面向企业实践的优化策略，以期为企业在快速变化的市场环境中实现供应链的智能化和数据驱动化提供理论支持与实践参考。

关键词：人工智能；供应链管理；需求预测

1、人工智能在供应链管理中的应用背景

1.1人工智能的定义与发展

人工智能指包括机器学习、深度学习和自然语言处理等的以数据为驱动的智能技术。在管理领域，其目标是赋予计算机自主学习和决策能力以提高效率和减少人力。在供应链管理中，人工智能处理预测、决策和优化等任务时表现优异，这能帮助企业更好地利用数据来提升供应链效率和准确性。

1.2供应链管理的挑战

传统供应链管理在应对复杂多变的市场环境时存在诸多挑战，尤其是在需求预测、库存管理和物流优化方面[1]。企业过去依赖历史数据和经验来预测需求，而这种方法在面对市场的快速变化时显得局限，难以应对复杂及时的需求波动。库存管理又面临库存过多增加成本的问题，而库存不足则客户满意度降低。

1.3人工智能在供应链管理中的优势

人工智能在供应链管理中的优势主要体现在需求、库存优化和物流管理上。机器学习和深度学习使得处理复杂数据历史数据，从历史数据中学习、识别、并预测需求变化成为可能[2]。

2、人工智能在供应链预测中的应用

2.1需求预测

需求预测在供应链管理中，传统的预测方法主要依赖历史数据和经验，这种方式显得有些有很多局限性，难以应对快速变化的市场。如今借助AI的力量，特别是机器学习和深度学习技术（比如随机森林、XGBoost和LSTM等），从海量数据中挖掘出隐藏的模式变得简单，从而可进行更为精准的预测。AI不仅能利用历史数据，还能整合社交媒体上的舆论情绪、天气变化等信息，让预测更加全面而准确。

2.2库存优化

库存是企业运行的一个不可忽视的成本。使用神经网络算法如LSTM分析时间序列数据可以帮助企业动态优化库存水平，让库存保持在一个合理区间。在需求上升时补货，反之减少库存积压。贝叶斯网络算法可以根据商品之间的关联性展示商品之间的复杂需求依赖关系。如果A商品的需求增加，可以推断出与A商品高度关联的B商品的需求也可能随之增加。这让企业可以提前补充相关商品以避免缺货。

2.3物流优化

物流管理直接影响供应链的整体表现和客户满意度。使用机器学习与强化学习算法如基于图的最短路径算法，在数据建模后，AI可实时优化运输路线，找到最短最优路径，降低运输时间和运输成本。在仓储管理领域，聚类算法可以将具有相似特征的货物放在仓库中的同一区域或相邻位置。使得企业减少输出库的成本，提高出入库效率。

3、人工智能在供应链需求管理中的应用

3.1客户需求分析

自然语言处理（NLP）可进行情感分析和建立用户画像，深入挖掘消费者的真实需求和购买偏好。通过分析社交媒体和客户评价，企业可以发现产品的不足和可以进一步改进的点。对消费者购买行为的分析，AI可以预测未来需求以为客户提供个性化的产品推荐，增强客户的购买。

3.2供应链协同

供应链协同是提升供应链整体效率的重要手段。AI能够实现供应链中的数据共享来减少信息延误。使用区块链技术，供应链各参与者可以实时获取物流状态和库存水平和提升信息透明度与供应链的信任度。自动优化的生产和库存管理的同步计划使供应链更加灵活，这有助于应对需求波动，减少不确定性。

3.3风险管理

供应链管理中的风险管控是确保其稳定运作的重要部分。通过预测分析有效识别供应链中的潜在风险如供应商交付延迟、物流中断。对多级供应链的动态监控，企业提前应对可能的风险并制定备选方案来降低风险对供应链的负面影响。

4、人工智能在供应链管理中的挑战与对策

4.1数据质量

然而，人工智能高度依赖数据的质量，但供应链数据来源广泛且复杂，质量和一致性和可靠性难以保证，并且人工智能高度依赖爬虫获取数据，这在合法性上也是一个挑战[3]。

4.2技术成本与人才短缺

人工智能的应用也伴随高昂的成本和对专业人才的需求。AI的硬件和软件成本特别是人才成本使中小企业难以承受，招聘网站中AI人才的普遍月薪约20K，是普通工人的数倍。为了降低这些成本，企业可以通过云服务和开源AI工具降低这些投入。

5、结束语

人工智能技术为供应链预测和需求管理带来了新的方法，帮助企业更好地适应市场的快速变化，提高竞争力的同时降低成本。AI应用面临数据质量和技术成本等挑战，但通过不断的技术创新和管理创新，包括未来更多开源软件的加入，企业可以逐步实现供应链管理的智能化和AI化，在不断变化和动荡的市场环境中保持优势。

参考文献

[1]田阳，陈智罡，宋新霞，等.区块链在供应链管理中的应用综述[J].计算机工程与应用，2021，57（19）：70-83.

[2]宋华，韩梦玮，沈凌云.人工智能在供应链韧性塑造中的作用——基于迈创全球售后供应链管理实践的案例研究[J/OL].中国工业经济，2024（05）：174-192.

[3]宋华.人工智能数智供应链的理论探索与展望[J].中国流通经济，2024，38（01）：44-54.