最近兩天嘗試用deep seek做需求預測，并寫了兩篇文章。用Deep Seek做需求預測 和用Deep Seek做需求預測2，原計劃今天寫第三篇。

寫這些文章的主要原因是，我認為人不會被人工智能淘汰，但不會人工智能的人將被會人工智能的人淘汰。

既然大語言模型已經(jīng)開始應用，我們應該嘗試了解大語言模型會如何影響自己原來熟悉的領域。并在未來找到一個適合自己的機會。

我最擅長的領域，就是利用軟件做需求預測，自然要嘗試一下LLM如何做需求預測。

非常巧合的是，今天閱讀最新一期《哈佛商業(yè)評論》時，有一篇文章《供應鏈管理：生成式AI升級供應鏈管理》，介紹了微軟如何將LLM應用于供應鏈管理領域，并提升管理水平。

我用deepseek將這篇文章內(nèi)容概要整理出來，分享給大家。目的是提醒還在抵制LLM的人，或許以前很復雜的事情，用LLM能輕松實現(xiàn)。

以下是內(nèi)容整理。

1. 背景與核心問題

• 傳統(tǒng)供應鏈管理的挑戰(zhàn)：盡管數(shù)字化和數(shù)據(jù)驅動決策提升了效率，但企業(yè)在供應鏈管理中仍面臨諸多難題：

• 管理人員需耗費大量時間理解系統(tǒng)建議、分析情景、更新數(shù)學模型以適應商業(yè)環(huán)境變化。

• 依賴數(shù)據(jù)科學團隊調整模型，導致決策周期延長（幾天至幾周）。

• 行業(yè)案例如云計算（微軟）和汽車制造（某OEM）體現(xiàn)出供應鏈的復雜性：需頻繁處理需求波動、合同優(yōu)化、全球化物流等動態(tài)問題。

2. 生成式AI的解決方案

• 大語言模型（LLM）的核心作用：

• LLM響應實時變化（如暴雪導致停工），即時更新供應鏈模型并生成調整計劃，識別需求缺口。

• 未來展望：端到端決策場景支持，例如用戶描述復雜生產(chǎn)或庫存分配問題，LLM自動生成數(shù)學模型與優(yōu)化建議。

• 用戶提出“如果…會怎樣”類型問題（如需求增長15%對成本的影響），LLM將其轉化為數(shù)學約束條件，運行優(yōu)化模型后反饋結果。

• 微軟案例：規(guī)劃人員直接查詢服務器調配計劃的成本變動（如關閉倉庫的潛在影響），省去與工程師的多輪溝通，決策時間從數(shù)天縮短至幾分鐘。

• 自然語言查詢供應鏈狀態(tài)（如庫存、運輸成本），LLM轉化成數(shù)據(jù)查詢并生成人類可讀結果。

• 微軟實例：需求偏移分析自動生成報告，識別變更原因（如硬件升級減少服務器需求），耗時從1周縮短至幾分鐘。

• 汽車行業(yè)案例：通過分析數(shù)千份合同，發(fā)現(xiàn)采購量折扣機會，節(jié)省數(shù)百萬美元。

• 自動化數(shù)據(jù)挖掘與洞察：

• 情景假設分析：

• 交互式規(guī)劃與動態(tài)調整：

3. 實際應用成效

• 微軟云服務的實踐：

• 2023年試點后全面部署，顯著提升事件響應速度與決策效率，服務器部署優(yōu)化中物流成本與延遲成本降低。

• 支持全球300+數(shù)據(jù)中心的硬件供應，需求計劃管理自動化減輕人工負擔。

4. 挑戰(zhàn)與應對措施

• 使用與培訓：

• 問題精準性要求：用戶需學習提出明確問題（如定義“更好利用工廠”的具體目標）。

• 微軟采用漸進式部署，初期限定問題范圍，加強用戶培訓。戴爾通過合作培養(yǎng)員工AI提問能力。

• 輸出驗證：

• LLM存在錯誤風險，需建立驗證機制（如默認回答指引、領域特定示例訓練）。

• 復雜數(shù)學模型生成的正確性與效率仍需研究，未完全解決。

• 勞動力轉型：

• 規(guī)劃人員角色轉向戰(zhàn)略分析與跨職能協(xié)作（如供應鏈與市場、財務部門聯(lián)動）。

• 采購流程優(yōu)化：LLM輔助合同設計，縮短談判周期。

5. 未來展望

• 技術演進：

• LLM將與現(xiàn)有供應鏈工具深度整合，實現(xiàn)流程自動化（如需求預測與貿(mào)易策略閉環(huán)）。

• 最終目標：構建跨部門協(xié)作的智能系統(tǒng)，同步滿足業(yè)務、財務與運營目標。

• 行業(yè)影響：

• 預測未來幾年內(nèi)，生成式AI將顛覆傳統(tǒng)供應鏈模式，提升彈性、效率與決策透明度，降低對數(shù)據(jù)科學團隊的依賴。

總結：生成式AI通過自然語言交互與自動化優(yōu)化，正在重塑供應鏈管理。實際應用已展現(xiàn)顯著效益（如微軟需求分析效率提升），但需克服精準訓練、驗證機制與組織變革等挑戰(zhàn)。未來，LLM將推動供應鏈向智能化、自適應閉環(huán)系統(tǒng)演進，釋放戰(zhàn)略決策潛力。