我认识的大多数商业领袖都会同意，在这些充满不确定性的时期，提高对供应链演变的可见性是关键。供应链的中断不再是“何时发生”，而是一种持续的状态。首席供应链官(Chief Supply Chain Officers)需要不断应对长长的不确定性清单——地缘政治、金融、监管、材料短缺、市场波动等——并评估这些不确定性对组织的影响，据Gartner报告，可能导致63%的收入损失。

过去二十年中，供应链网络的复杂性呈指数级增长，全球人、机器和系统之间的连接数量增加了20万倍。

这种持续的不确定性和复杂性激增，再加上提高能源效率的压力和对地理运营足迹的重新评估，导致供应链变得越来越脆弱，其后果往往难以预料或不可预见。每次中断或决策都有可能在整个供应链中引发一系列连锁反应。

前瞻性的可见性比以往任何时候都更加紧迫，但也更加具有挑战性。如今的供应链管理需要一种更先进的可见性方法，既全面又动态。当代技术提供了一个解决方案，但前提是多种类型的AI必须结合在一起。GenAI如果与AI模拟相结合，将提供变革性的供应链可见性，使所有决策者能够驾驭复杂性和不确定性，并在供应链管理中持续创造价值。

基于影响的决策制定：供应链可见性的关键驱动因素

在一个复杂且充满不确定性的环境中，试图通过复制过去来预测未来是行不通的，尤其是在为高效供应链管理带来所需的可见性时，尤为如此。供应链很少表现出与过去相同的行为。供应链越复杂，内部的决策或事件就越可能对整体产生连锁反应，价值也越可能因此被困住。

这一事实从根本上改变了供应链对可见性的需求。决策只能基于它们未来影响的可见性，或者考虑到中断或外部事件的影响来进行。

当需求波动范围从-5%到+5%甚至达到-30%到+30%(如在汽车行业)时，需求预测总是与现实相差甚远。供应链调度员面临的挑战并不是获得最佳的客户预测来据此安排生产和供应，而是了解不确定性将如何影响供应链未来的表现——包括服务水平、库存成本和资源等——以在数百种可能的需求中选择最能实现其KPI的那一个。

随着风险的增加，采购经理能否知道在哪里优先采取缓解行动以对未来供应链表现产生最大的影响，现在已经成为构建韧性的关键。

最后，可持续性这一因素，加入了数百个KPI(关键绩效指标)需要考虑的清单中，并需要在相互竞争的目标之间进行权衡，这更加凸显了基于影响的决策在当今供应链管理中的核心地位，以及对未来可见性的必要需求。如今，影响力成为决策制定的基础和指导因素，这一转变要求先进的AI技术解决方案来有效支持供应链管理。

仿真与AI技术结合在供应链可见性中的关键作用

为供应链未来表现的持续可见性提供对不确定性和决策影响的实时了解，是所有全球制造商面临的挑战，这一技术挑战只能通过结合多种AI技术来实现：复杂系统仿真、AI引导的优化算法、机器学习预测和GenAI。

面对复杂的供应链流程和现实世界的不确定性，复杂系统仿真是提供供应链所需的高级可见性的核心AI技术，既全面又动态。

通过对供应链复杂性的建模，考虑所有影响其未来的因素，可以模拟供应链的所有部分及其连锁效应，并预测每个目标KPI的结果，所有可能的决策或中断的影响都可以进行模拟，包括极端情况或未知场景。

将复杂系统仿真作为核心，结合AI引导的优化和机器学习，AI仿真能够提供准确的当前和未来可见性，具有机器学习技术无法比拟的可靠性和解释性：AI仿真还通过提出如何实现更高绩效的建议，扩展了供应链的可见性。在AI算法的引导下，成千上万的仿真会自动生成并优化，以实现目标KPI的最佳权衡，这些目标导向的仿真能力还可以识别供应链中最脆弱的节点，即那些对业务影响最大的节点。

利用机器学习预测作为输入来处理所有可能的需求变化，AI仿真能够预测每种变化对供应链表现的影响，并推荐最合适的需求，从而强化供应计划并改善结果。最后，GenAI为AI仿真引入了一个新层次，进一步增强了这种组合方法的力量。

GenAI作为推动AI仿真实现变革性可见性的民主化力量

GenAI在供应链中的全部潜力，体现在它与其他AI方法的结合之中。基于AI仿真的基础作用，GenAI利用大型语言模型(LLM)，增加了快速交互和指导的层次，使AI仿真驱动的高级可见性更广泛地向各级决策者开放。

通过协同工作，AI仿真扩展了GenAI的能力，并避免了常规GenAI应用中遇到的“幻觉”问题。因为LLM的自然语言回答是基于模拟决策或中断对公司表现影响的结果提供的。

凭借无“幻觉”的可靠洞察和建议，基于AI仿真的方法正在为供应链管理的各个层级提供变革性可见性。

无论是高管还是运营经理，而不仅仅是数据科学家或供应链专家，都可以在不确定性和复杂性中持续掌控他们的供应链，从而节省时间、减少风险，并发掘新的优化机会。例如，如果主要供应路线被阻断，供应链总监可以立即了解对服务率的影响，并准确找出哪些供应商对这种下降贡献最大，然后，运营经理可以找到最佳替代供应方案，以在保持服务率的同时，实现成本和二氧化碳排放的最佳平衡。

通过AI仿真实现的持续供应链可见性：变革的催化剂

如我们所见，AI仿真和GenAI的结合在实现未来供应链可见性方面带来了突破，使企业能够持续管理复杂性和不确定性。在运营和复杂流程的核心运作中，AI仿真帮助公司实施持续改进的循环，不仅提升经济绩效，还增强了企业在不断变化的商业环境中的韧性和可持续性。

如今，领先的制造商已经展示了AI仿真方法如何提升他们的供应链效率，潜在地减少10%至20%的成本，同时确保他们的净零排放路径。通过培养持续创新和韧性的文化，可以清楚地看到，GenAI与AI仿真相结合的解决方案将越来越成为决策智能能力的核心，确保企业为未来做好准备，提升竞争力并实现可持续的成功。