國際研究暨顧問機構Gartner研究顯示，供應鏈主管已開始利用先進分析技術及人工智慧（AI），增強供應鏈決策並實施決策自動化。

　隨著人工智慧與先進分析技術的快速崛起，供應鏈主管開始尋找可能的應用案例。Gartner於2017年底針對260位供應鏈主管進行調查，評估他們在搜尋這類技術時採行的計畫。

　評估這些調查結果的時候，必須了解數據反映的是部分先進分析的技術主管，不一定能反映所有供應鏈內組織的情況；但此調查結果仍能協助供應鏈主管評估現有做法與未來計畫，指引他們邁向分析技術成熟之路。

　先進供應鏈企業，也就是在預測性分析（predictive analytics）、時效性分析（prescriptive analytics）及人工智慧三種先進分析技術當中，已採用兩種以上技術的公司。在這類型企業當中，有96％受訪者使用預測性分析，85％使用時效性分析，64％採用人工智慧技術。

　這些調查結果會激勵供應鏈主管評估他們目前使用這三種技術的方式，並詳細檢視與其他組織是否有歧異之處，若組織尚未採用任何相關技術，也可從中找到一個需要導入的好理由。此外，調查結果也有助於企業思考要先採用哪一種技術。

　這三種分析技術皆有許多技術應用，其中最常見的不外乎用來擴增人工決策，或是讓決策自動化，藉此提高員工的生產力。根據Gartner定義，擴增決策就是利用科技產生洞察力，進而建議企業用戶該採取何種行動，不過這些洞察力仍需人類來分析、審核並執行建議的行動。

　另一方面，決策自動化則是指利用分析技術產生洞察力，由此提出決策建議，並在沒有人為干預的情況下執行這些決策。

　擴增決策與自動化應如何選擇？

　平均而言，有58％受訪者已採用預測性或時效性分析技術，以增強部分人為的供應鏈決策，另有半數受訪者使用這些技術自動產生部分決策，只有10％受訪者未來兩年內不打算利用分析技術擴增決策，而不使用決策自動化的比例則為12％。

　訂單履行、生產規劃與需求預測等領域，是最可能利用先進分析技術增加自動化程度的部分，而銷售及營運規劃，或是風險管理等協作程序，未來仍較適合採用擴增決策。由於人工智慧應用尚未廣泛導入，目前僅有31％受訪者使用人工智慧進行決策自動化，34％進行擴增決策；但當被詢問是否計劃於兩年內將人工智慧應用在其中一種使用案例時，回答「是」的比例則分別增至76％及78％。

　在採用人工智慧時，供應鏈主管第一步應將重點放在擴增決策。然而為了日後能有效與人競爭，中期規劃時必須包含程序自動化，因此建議主管現在就開始與企業領導者合作，了解相關技術並盡快建立供應鏈程序自動化的願景。

　最後，我們建議供應鏈主管應先衡量組織現有的先進分析技術使用狀況，並與先進分析技術主管的使用狀況做比較，找出相近利益。同時，籌劃組織的先進分析技術願景，排除文化成熟度（Cultural Readiness）與資料可用性（Data Availability）等可能阻礙達成目標的障礙。另外，也可針對利用人工智慧支援供應鏈流程自動化進行測試，並繼續運用預測性及時效性分析技術，來增強供應鏈決策。