出版日期2025 年 6 月 17 日
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供应链预测分析 随着 62% 家公司采用人工智能进行可持续发展跟踪和测量，人工智能的采用率持续上升。该行业面临着一个有趣的悖论。全球供应链管理市场将从 2023 年的 235.8 亿美元增长到 2032 年的 637.7 亿美元，但企业却面临着一个基本问题：数据质量低下。
人工智能和供应链优化创造了不可否认的效益。在供应链运营中使用人工智能的公司可降低成本 20%，提高收入 10%。供应链预测分析解决方案拥有巨大潜力，但它们需要高质量的数据才能良好运行。我们的研究表明，旧系统中分散的数据会损害供应链分析应用的性能。到 2028 年，GenAI 模型将支持 25% 的关键绩效指标报告，但由于数据质量问题，许多公司无法充分利用这些进步。
研究揭示数据质量差距对预测分析的影响
"你可以拥有所有先进的工具，但如果数据质量不佳，你将一事无成。- 托马斯-C-雷德曼, 数据质量专家，人称 "数据文档"，作家兼顾问
研究表明，在供应链中，人工智能的雄心与数据现实之间存在巨大差距。 令人吃惊的是，81% 的人工智能专业人士表示，他们的公司不能很好地处理以下问题 数据质量问题.公司不断在预测分析技术上投入巨资，却没有解决这些基本问题。
认知与现实之间的差异引发了严重关切。约有 90% 的总监和经理级数据专家认为，他们公司的领导层对数据质量问题不够重视。运营团队与高管之间的这种脱节为供应链管理带来了一个危险的盲点。
供应链分析面临着常见的数据质量问题，如数据点缺失、传感器损坏或调整不当、数据映射不完整、系统不兼容以及架构限制等。在制造环境中，传感器的工作条件非常苛刻，这些挑战变得更加严峻。
糟糕的数据质量会给公司带来严重的经济损失。研究表明，由于数据质量问题，一般企业会损失 8% 到 12% 的收入。服务机构的损失可能高达 40% 至 60%。各行各业每年的损失加起来高达数十亿美元。
数据质量问题会直接损害预测能力。麦肯锡的研究表明，使用高质量数据的供应链统计模型可以节省 3-8% 的成本。如果数据存在缺陷，模型就会产生不可靠的结果并浪费资金。
这些问题仍在继续，因为只有 15% 的人相信他们的系统能够生成干净、可靠的数据。情况还在不断恶化--与前一年相比，2018 年有 20% 的受访者每天花在寻找数据上的时间超过了四分之一。
企业面临严峻形势。近一半（47%）的人工智能专业人士担心，他们的公司在效果不佳的人工智能模型上投入了太多资金。这迫使他们重新思考如何进行预测分析。如果不首先解决数据质量机制问题，即使是复杂的供应链分析项目也会不断失败。
预测分析为何依赖于高质量数据
垃圾进，垃圾出 "原则决定了供应链预测分析的工作方式。没有高质量的数据，人工智能模型就无法提供可靠的结果。企业只捕获了 56% 的潜在有价值数据。在这些捕获的数据中，有 77% 是冗余、过时、琐碎或完全未分类的数据。这使得仅有 23% 的 "好数据 "可用于人工智能驱动的业务流程。
数据孤岛是预测分析发挥作用的主要障碍。供应链团队往往各自为政，根据过时的静态信息做出决策。在决策过程中，他们的信心和准确性都会受到影响。在没有适当集成计划的情况下购买的新解决方案无法相互通信。这在整个供应链中造成了瓶颈。
困扰预测分析的质量问题包括
缺失值会因排除重要信息而导致预测偏差
各系统格式不一致，导致分析过程中出现错误
在传感器读数中引入噪音的测量误差
当来自非典型事件的数据使预测出现偏差时的时间相关性问题
预测模型需要历史数据或实时数据来发现模式并进行预测。如果输入数据存在错误、不一致或空白等缺陷，无论算法多么先进，模型的预测都会变得不可靠。
数据质量差会给公司带来经济损失。它会导致生产过剩、库存过多、持有成本增加和销售损失。供应链预测的数据质量直接影响库存优化、需求感知和风险管理能力。
供应链数据必须准确、详细并得到妥善管理，才能充分发掘预测分析的潜力。团队需要持续监控、完善和规范化数据集，同时消除错误和异常值。是的，最好尽早建立数据质量检查。这样可以减少技术债务，最大限度地降低日后重新训练模型的高昂风险。
希望充分发挥供应链预测分析潜力的公司应重视数据整合。这可以打破孤岛，确保团队能够访问实时信息，而不是过时的报告。
供应链领导者如何提高数据质量
"如果您当前的系统提供的报告不准确，那么投资大数据是否意味着您仍会得到不准确的报告，只是数据量更大？- 戴夫-沃特斯, 供应链与人工智能思想领袖、教育家
数据管理是成功供应链预测分析的生命线。面临质量问题的供应链领导者应首先确定其现有系统，包括运输管理系统（TMS）、仓库管理系统（WMS）和企业资源规划系统（ERP）。对这些系统进行彻底清查后，就能发现它们之间的数据孤岛和信息流模式。
强有力的数据管理政策是一项重要的进步。各组织应明确数据所有权、安全性和隐私权的角色和责任。这些政策需要明确规定数据所有权、收集方法、存储和使用准则。与各自为政的运营方式相比，具有强大跨职能沟通能力的公司对供应链中断的响应速度要快 30%。
供应链领导者应重点关注这些验证策略，以确保数据的准确性：
定期审计和验证程序，以核实输入点的数据
清理数据，系统地删除过时或不正确的信息
结构化验证流程，包括检查数据结构、质量和合格性
打破组织孤岛在很大程度上取决于跨职能团队。麦肯锡的一项研究表明，与各自为政的结构相比，高度整合供应链运营的公司效率要高出 20%。由来自多个职能领域的成员组成的团队有助于在各部门之间建立直接沟通。
智能工厂分析解决方案可将 ERP/MRP 系统与各个团队连接起来。这可确保每个人在工作时都能获得相同的最新信息。集成后可创建集中式报告和仪表板，提供关键指标的最新数据分析。
员工在数据管理最佳实践方面的培训同样重要。企业应投资于向数据科学家传授供应链原理、向供应链专业人员传授数据科学的项目。
将数据质量放在首位的企业可以降低 60% 的运营风险和成本。这种方法最终将供应链预测分析从一种承诺重塑为一种强大的决策工具。
结论 "(《世界人权宣言》) 数据质量 供应链分析取得成功的必要条件
我们的分析表明，数据质量是供应链预测分析发挥作用的基础。到 2032 年，市场规模可能会增长到 637.7 亿美元，但企业并没有很好地解决基本的数据质量问题，这阻碍了人工智能充分发挥其潜力。当然，81% 的人工智能专业人士指出，数据质量是他们面临的最大问题，这说明这个问题在各行各业都存在。
这关系到钱的问题。糟糕的数据质量会让公司损失 8-12% 的收入，而服务公司可能会在这些问题上浪费高达 60% 的支出。尽管如此，供应链领导者如果能在投入高级分析之前将数据质量作为首要任务，就能找到解决方案。
良好的数据管理最能防止质量问题。定期审计、数据清理和周密的验证流程为可靠的分析奠定了基础。跨部门工作的团队可以打破分割重要供应链信息的壁垒，从而加深他们的承诺。
供应链领导者如果能在斥巨资投入人工智能之前解决这些数据质量难题，就能获得超越竞争对手的真正优势。通往高质量数据之路需要时间和金钱，但正确的人工智能解决方案可以将成本降低 20%，将收入提高 10%。想要了解更好的数据管理的供应链专业人士可以在 eMoldino 网站上找到专业工具。
要想预测分析取得成功，高质量的数据比花哨的人工智能算法更重要。了解这一事实并付诸行动的公司将重塑其供应链，从被动反应转变为预测性运营，从而更好地应对复杂的全球市场。
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