面向供应链的 SAP Business AI

借助 AI 技术,打造富有韧性、以客户为中心的敏捷供应链。
两位男士看着平板电脑

借助 AI 技术,打造卓越供应链并优化绩效

利用数据洞察和 AI 技术,提高整个供应链的效率和速度,并优化客户服务。​

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将 AI 技术融入供应链流程

在整个供应链生态系统中无缝集成前沿 AI 技术,充分利用各种强大的功能,从而创造切实的业务价值,并实现卓越运营。

  • 确保本地业务决策与基于情境的网络感知决策保持一致。

  • 利用丰富的供应网络信息,嵌入跨职能智能功能。

  • 提高供应链运营的效率和自主性。

  • 在 SAP Supply Chain Management 应用中,通过智能副驾 Joule 获取智能洞察和建议。

提升客户服务和透明度

全面提升业务绩效、速度、创新能力和可持续性。

增强敏捷性和韧性

实时掌握运营情况并获取 AI 洞察,制定更明智的决策。

提高效率和速度

使用由 AI 增强的流程智能和自动化功能,尽量避免浪费时间和资源。

网络研讨会
借助 Joule 和 SAP Integrated Business Planning,实现更智能的供应链计划

探索会话式 AI 如何让计划流程更快速、更智能、更精准。了解 Joule 在 SAP IBP 中的实际应用,抢先洞察未来发展趋势。

观看回放

AI 无缝融入工作流

通过 AI 驱动的场景连接端到端供应链流程,从而简化工作流程,并加速实现业务成果。

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用例

激发营销活动创意,轻松产出成果

借助嵌入 SAP Integrated Product Development 解决方案的生成式 AI 功能,加速营销活动与创意产出。即时创建、优化或简化符合品牌调性的产品描述,赋能产品经理和提交人员轻松实现创意构思。

用例

自动执行二维图纸业务数据映射

自动在二维图纸上生成热点并与业务数据关联,加快资产数字化进程。

用例

借助由 AI 驱动的摘要,更快速地制定决策

利用生成式 AI,汇总各种格式的工程文档,省去耗时的手动审阅工作。快速提取关键洞察,降低错误率,助力产品经理更快制定明智决策。

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用例

借助 AI 驱动的洞察,理解并优化预测结果

利用生成式 AI,直接在 SAP Integrated Business Planning (SAP IBP) 工作区内解读预测结果、所选算法、时间序列考量因素以及切实可行的建议。

用例

支持安全库存输出和根本原因分析

借助 AI 技术,将复杂的库存优化结果转化为清晰易懂的摘要。重点呈现需求波动、交付周期影响、服务水平及计划偏差,支持根本原因分析,助力制定更明智的库存决策。

用例

利用 AI,快速创建 SAP IBP 公式和规则

使用自然语言,自动生成 SAP IBP 公式和格式化规则。简化视图自定义流程,突出关键数据点,赋能计划人员专注于战略洞察而非技术配置。

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用例

利用 AI 生成的描述,优化目录条目

利用现有产品数据,包括名称、摘要、制造商、UNSPSC 代码及可选提示,自动生成内容丰富、由 AI 增强的供应商目录产品摘要和描述。

用例

借助 AI,提供准确的 RFI 响应

针对采购商复杂的信息请求 (RFI),自动生成精准且符合品牌调性的回复。支持供应商以统一的方式快速作出响应,确保及时提供详细且一致的信息,避免手动起草的繁琐流程。

用例

提升 RFI 关键词提取能力,更精准地匹配供应商

利用生成式 AI,从 RFI 描述中提取详细关键词,丰富采购商需求,实现更精准的供应商匹配,确保相关供应商更快获知商机。

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用例

利用 AI 辅助视觉检验功能,保障产品质量

利用摄像头视觉 AI,检测装配错误、形状偏差及表面缺陷(如划痕或凹痕)。建立手动或 AI 驱动的检验流程,尽早发现不合格品并保障产品质量。

用例

获取 AI 指导,加速生产工程流程

借助 SAP Digital Manufacturing [数字化制造] 中的 AI 辅助生产工程功能,分析生产流程设置期间的错误日志和根本原因,获取解决方案指导,从而优化流程设置及管理。

用例

利用 AI 案例匹配,加快解决质量问题

通过扫描历史数据并计算相似度评分,自动识别和关联类似质量问题案例。查找相关解决方案,对未解决的问题进行分组,并加速解决根本问题,实现高效的质量管理。

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用例

借助 AI 技术,简化运输计划流程

在 SAP Transportation Management [运输管理] 应用中,使用自然语言自动执行计划任务,构建多步骤操作链,并将需求与运能进行直观对比,助力计划人员更快制定高效的运输计划。

用例

优化仓库人员配置和劳动力需求计划

根据历史拣配和打包耗时数据,预测仓库人员配置需求。通过精准预测仓库工作量和减少资源低效环节,提高 SAP Extended Warehouse Management [扩展仓储管理] (SAP EWM) 中的劳动力分配效率。

用例

借助 AI 技术,自动执行入库交货验证

利用 AI 技术,自动从收货和运输文件中提取数据并进行验证。检测异常数据,消除手动录入错误,加速 SAP Transportation Management [运输管理] 中的运单验证。

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用例

自动生成订单建议,提升维护效率

利用 AI 技术,自动调取类似历史维护事件,并推荐维护订单,用以复制经过验证的解决方案;一键选择并复制,加快维护流程并减少停机时间。

用例

借助 AI 技术,主动监控资产健康状况

利用 AI 辅助视觉检验功能分析图像,发现磨损或故障迹象,并将检测结果与机器传感器数据及历史数据相关联。自动发送警报和维护通知,防止意外停机。

用例

借助 AI 技术,尽早发现并监控设备问题

利用传感器数据,自动学习正常运行模式,并每天标记偏离情况。及时提醒可靠性工程师设备异常表现,减少手动检验并防止潜在故障。

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用例

为现场技术人员提供设备洞察

利用 AI 快速汇总设备历史记录、使用的备件、任务时长及检查清单结果。通过分析设备模式和性能数据,提供 AI 辅助的智能服务建议,帮助作出更明智的人员派遣决策。

用例

借助 AI,实现服务订单的精准排程

利用历史数据预测服务任务时长,并通过综合考虑技能、客户需求、设备及位置,制定符合实际的技术人员排班计划,从而提高资源利用率,确保按时交付服务。

用例

利用 AI 辅助的预测性路线规划功能,缩短差旅时间

利用 HERE Maps® 和 Logiball Localion® 的历史及实时交通数据,预测实际行驶距离和时间。优化技术人员路线,尽可能减少出行延误,并提高现场服务效率。

特色解决方案

Joule Agents

了解面向供应链领域的开箱即用型 Joule Agents,这些智能体能自动规划并执行跨部门的多步骤工作流程,助力加快决策速度并简化业务流程。

现场服务调度智能体 

借助现场服务调度智能体,自主安排和优化服务订单,针对每项工作精准分配资源。

车间管理智能体 

车间管理智能体能够针对生产中断事件加快提供应对建议,并自动协调生产中的流程,保障生产持续运转。

维护计划智能体 

借助维护计划智能体,分析实时数据,获取维护安排更新建议,简化计划流程,从而避免业务中断。

查看面向供应链管理的所有 Joule Agents 用例

SAP 客户成功案例

优化预测和库存管理

了解采埃孚公司 (ZF Friedrichshafen) 如何利用由 AI 驱动的功能,打造统一、智能的供应链生态系统。

提高可视性,并优化服务交付

了解 Roca 集团如何通过 Joule 采用生成式 AI 功能,进一步支持创新和实现可持续发展目标。

一键执行组件缺陷检查

Smart Press Shop 公司通过使用摄像头组件和全自动 AI 服务,扩展了现有的 SAP Digital Manufacturing [数字化制造] 解决方案。

降低供应链风险

微软公司利用预测性计划功能获取由数据驱动且切实可行的洞察,从而尽可能地降低库存和供应链风险。

价值计算器
计算 SAP Business AI 为你节约的成本

了解 SAP Business AI 如何为企业创造可衡量的价值。

计算节约的成本

功能套餐

探索 Joule 如何帮助企业满足供应链需求。

Joule 基础功能

基础 AI 功能(所有云订阅产品均提供这些功能):

  • 免费使用核心 AI 功能。

  • 辅助执行各项任务,如查找信息、导航至任务相关位置。

  • 内置于标准云服务许可,提供解决方案特定的基础 AI 功能。

Joule 高级功能

按照你的业务需求定制的高级 AI 功能,包含全部 Joule 基础功能及以下功能:

  • 支持全企业或特定用户轻松获取高价值 AI 服务。

  • 集成相关的 Joule Agents 功能和高级 Joule 功能,比如分析洞察和任务自动化功能。

  • 基于 AI 单元用量定价,按月计费。

资源

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分析报告

AI 对于供应链和运营的重要意义

阅读 IDC 信息简报,了解企业为何必须充分利用 AI 的强大功能,并有效应对在供应链和运营中使用 AI 技术的复杂性。

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信息图

借助 AI 和云技术,应对供应链中断问题

了解如何采用 AI 和云技术整合数据,构建成熟的流程,并协调端到端流程,从而打造高效的韧性供应链。

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学习课程

面向供应链管理的 SAP Business AI 简介

本自学课程概括介绍了 SAP Business AI 如何赋能供应链流程和决策。

常见问题

如今,企业纷纷采用供应链 AI 来优化运营、提高效率并提升决策力。利用 AI 技术,企业可以更准确地预测需求,高效管理库存水平,并简化物流管理。AI 算法可以分析海量数据集,预测需求,帮助企业调整生产排程,并减少过剩库存。此外,AI 技术还有助于优化运输路线,尽可能降低运输成本,并缩短交货时间。

一个典型的案例就是采埃孚公司 (ZF Friedrichshafen),该公司在供应链领域采用 AI 技术,将 ERP 系统整合至统一的全球需求计划平台中。很多行业领先企业都在采用 AI 技术提升供应链效率,增强决策能力,并提高应对供应链中断危机的韧性。

虽然 AI 技术显著增强了供应链管理,但并不能完全取代人类的作用。由于供应链日趋复杂和不断变化,需要人类进行监督、制定战略计划并实施关系管理。AI 作为一种强大的工具,既可以增强人类的能力,又能让专业人员专注于更具战略性的工作。要想打造面向未来的供应链管理,就必须在 AI 技术和人类的专业知识之间建立协同关系,实现更高效、更敏捷的运营。

* 数据基于年收入 10 亿欧元、员工 2,000 人的消费品企业。年度收益来自一个或多个价值驱动因素。资料来源:SAP Value Management。