以前，当我在数字平台上进行研究时，我与他们的创始人讨论了一个有趣的话题 - “为什么中国有一个完整的世界工业制度，但是仍然有无数的中小型工厂被困在'刺绣'中？” 另一方指出，“实际上，仅使用工业集群来描述中国制造业供应链的能力并不准确，至少它还包括合作，商业合作，行业合作，地区和内部和内部和内部合作。” 这五个协同级别仅显示传统供应链系统中的深刻冲突。当我们将注意力从个人企业家的安全困难中提高到扩大我们的注意力时，我们可以看到，全球供应链的重组早已超过了容量的简单转移，并随着数据和算法驱动的系统变化而出现，而AI是此CHA的主要机器NGE。 传统供应链的困境：无形的绳索和隐藏成本 传统供应链的疾病点通常像慢性疾病一样，仅在关键时刻就严重注意到它们的症状。但是，像特殊药物一样，AI可以恢复传统的供应链。 在基于珍珠河三角洲的电子组件中，在类似的问题中发现了出售手机配件的工厂。当国外的客户突然想更改订单要求时，供应商的临时时间为三天以验证技术要求的详细信息，而研讨会主任只能根据经验来决定是否可以更改它。在不良的信息传递中，信息公司全年都要准备15％的冗余库存，以应对不确定性。 是什么使决策模型依靠人造体验更加“骗局”很容易导致“痴呆群体”波动：何时E市场有麻烦，很容易聚在一起。结果是，公司没有清楚地看到市场的方向，要么急于扩大产量，要么突然统一减少产量，最终陷入了“不匹配能力 - 收入压缩”的恶性循环。 这些问题的根源本质上是“信息岛”和“决策滞后”之间系统化的矛盾，这无疑是AI技术的突破。 “信息岛”的关键是，在传统的供应链中，订单信息需要按一层获得，设计，人工，物流和其他链接来发送，并且每次节点通过时都会发生信息丢失。由于数据标准不平衡，流动和下游业务很难使基本信息（例如技术参数和传输周期）对齐。例如，车辆组件的制造商将无法对OEM制造计划进行实时调整，并且生产节奏通常与市场需求断开。 “决策”反映在传统的供应链依赖于经验和历史数据来预测这种情况的事实中，这种情况在紧急情况下是薄弱的。例如，在2020年Covid-199 Pandmia的早期阶段，全球供应链中的干扰源于提供信息和决策滞后的延迟。当一个人的港口突然关闭时，上游制造商无法调整人工计划，而花朵客户发现很难重新配置物流资源，将消除整个链条。 那么这个问题的本质是什么？这是工业合作的线性模型与数字时期的动态需求之间的连通性。当市场从“大规模标准化生产”转变为“个性化的灵活定制”时，当供应链具有实时响应功能时，全球贸易需求，MGSA T不可避免地要删除依赖手册，分配信息和删除决策的辐射模型。这也解释了为什么AI在供应链中的应用已经从“可选升级”变为“安全安全”，而不仅仅是技术工具，也是重建基础供应链逻辑的主要引擎，以将“不可见的绳索”转换为“数据量”到“数据量”和I - “ - - “ - ”控制的空间提高效率”。 如何解决？ AI驱动的供应链系统的构建“数据叠加” 当了解传统供应链中的疾病点时，将遵循解决方案，即开发基于AI的“数据算法”供应链系统。 该系统的核心是，AI正在以数据资产的数量转换模糊功能，并通过算法在整个领域实现了准确的协作。一些领先的数字制造平台显示了成熟的技能。通过开发多维数据Beling系统，他们的平台更改了最初难以描述的过程功能，例如在机器可以识别的结构化特征中，微米级的精度，特定材料的表面处理过程，特定材料的表面处理过程。然后，简单的需求移至工厂，使消费者可以直接连接到工厂。当遇到需要多个过程的复杂订单时，它们会重新设计，然后i -disassembly，然后将订单分配给不同的工厂以完成，并且准确性和转换的准确性不仅仅是Manu screaning。 这种更改本质上是AI绘制实时更新的全局“制造能力”地图的AI。过去，在谈论业务制造能力时，人们总是想将它们分为“可能的”和“无法”。现在，在AI驱动系统中，在D中拆卸了过程参数，设备调整，质量认证和其他工厂的其他数据YNAMIC组合模块。例如，当医疗设备公司发布对获得准确性组件的需求时，AI系统不仅可以与供应商具有相应的资格匹配，而且还建议基于实际时间容量数据的最佳生产计划 - 不仅可以提高PA效率与供应链相匹配的效率，而且还可以显着降低冗余成本。由此数据驱动的决定模型从“被动响应”到“主动预测”，这是全球供应链的主要竞争。 实际上，这种变化的关键是什么？毕竟，数据已成为最重要的供应链，并且算法就像分发兴趣的规则一样 - 任何具有更准确的预测模型的人，当全球供应链改组后，所有数据都可以更快地拉直所有数据。 对于中国制造业，“数据加上AI支持的算法”模型不仅有助于“仅OEM喇嘛”的困境，而且还可以带来全球供应链的最终状态的“工业系统”，从而获得了“工业系统”的最终优势。结果，全球供应链逐渐从“散布“散布”的“散布”的供应链从“散布”的“散布”越来越多地通过“连接”的数字来进行连接。 “ 从中国到世界，供应链的“分散”革命 在世界范围内，供应链正在悄悄地变化 - 过去，它们是管理层层的，并有最后要说的话。在这一重大变化的背后，最关键的驱动力是AI。 想一想一个场景，在深圳的电子工厂组件从巴西接收自定义订单，并自动生成明智合同的ANG系统，包括质量检查，支付条件和物流路线。当货物离开生产线时，区块链完成了P付款。整个过程与在线购物一样简单易懂。这个看似科幻的现场确实开始出现在阿里巴巴国际车站的跨境贸易中。去年，超过30％的平台交易开始应用区块链证据技术，实现了整个过程的透明度和自动化。 如今，基础技术逻辑正在经历定性变化。 5G与AI视觉算法相结合，使跨境远程质量检查成为可能。 AI算法可以实时研究全球14个港口的拥塞。可以在AI的审查后提前警告IoT设备返回的Lala Datagyan和水分数据...传统供应链的“金字塔”结构已完全证明。这种变化不仅带来了缓解过程，还带来了价值创建模型的重大变化 - 依赖于PA中的跨国物流和银行的“中间层”ST缺少，制造和消费的结束。 AI驱动的数字网络直接吸引。 但是，这场革命的进步比预期的要复杂。在东圭（Dongguan）的制造集群中，我们将看到两个完全不同的图片并行：一个年度产出价值5亿元人民币的电子工厂花费了800万元来生成工业互联网平台，但由于管理层对数据可视化系统没有了解，因此该系统也已成为一个装饰；虽然门旁边的模具工厂使用300万元来连接设备以连接设备，并通过实时监视刀具损失的速度，但生产效率大大提高。 这种差异反映了转型中的深度矛盾 - 当数字化需要重建组织的结构时，许多公司发现最大的障碍不是技术本身，而是ORGAnization的惯性。实际上，生产ERP系统通常需要几个月的时间，但是员工被用于手术，因此很难促进。此外，数据安全问题和隐私保护越来越闻名。在公开共享和风险控制之间建立平衡是该行业面临的普遍挑战。 这些现实的困境表明，权力下放不是一个简单的技术叠加，而是一个系统的项目，需要同步重建商业政策，组织文化甚至权力关系。 供应链的“现场”和“更改” 当供应链变成“实时”时，中国制造业的合作与演变甚至全球行业网络也可能为未来带来无限的可能性。 数据和算法驱动的这种转换重新启动了全局供应链“效率”的基本逻辑，“效率”首先“弹性第一”，从“控制控制”到“共同创造值”。过去由跨国公司领导的垂直供应链正在网格生态系统中出现。深圳无人机公司通过打开AI算法界面来吸引全球开发人员改善他们的控制系统，从而将产品响应速度提高30％。苏州织物工厂将灵活的生产线连接到AI Cloud平台，AI云平台已成为某些国家 /地区设计师品牌的十个“云制造”节点的服务，以实现基于单个生产的毫秒级别的时间表。这种变化不仅会提高效率，而且带来了价值创造逻辑的重大变化：当每个参与者可以通过数据贡献获得收入共享时，当可以在全球范围内立即使用Drumsago时，供应链就会成为一种不断变化的生物体。 从主要趋势来看，AI正在悄悄地改变创建供应价值的方式。过去，大型行业公司终于告诉HoW提供资源；如今，AI的“共享情报”正在慢慢地进入这项工作 - 该算法将重点放在真实的数据，灵活性上，以分配生产能力，优化物流路线以及提前猜测需求。即使是很小的生产单元也可能是在此过程中创造价值的主要节点。 这种变化的深刻意义在于，全球供应链中的竞争长期以来一直停止争夺规模，但是与AI计算强度ISIS更强和数据处理速度相比。任何可以更快地建立准确预测的人，并且可以从不同领域提出数据的人，这些数据能够更好地占据当前全球市场的计划，强调灵活性和自定义。 但是，AI在建立供应链升级方面没有发现任何困难。例如，您需要建立与人工智能相匹配的数据和交易政策，培养多才多艺的玩家构成和算法过程，您需要考虑如何让来自各种文化背景的人们与AI合作。正如深圳华井贝（Huaqiangbei）的变化一样，从以前的手持式研讨会到涵盖Disenyo，审判和融资的全链数字生态系统，每个成功与推动AI技术和制度变化的发展的共同力量是不可分之的。在优化劳动过程的同时，该算法还迫使管理模型“与人和机器合作”。 在未来的工业场景中，AI将是供应链的“神经中心”：工厂设备依靠AI来调整其工作，物流网络可以随时使用算法调整路线，甚至AI也可以计算几个月内消费者想要的东西。当每个生产单元连接到由AI提供动力的数字网络时，整个供应链将特别有弹性且充满活力。这不仅是一个简单的技术更新，而且是I全球结构无工业化朝向“智能合作”时期的无能结果。 ）2025） （收费编辑：Wang Chenxi） 神性：中国净资金已印刷本文以提供其他信息，并不代表本网站的观点和立场。本文的内容仅供参考，并且不会产生投资建议。投资者在此基础上以自己的风险行事。