2018年在《哈佛商業評論》一篇著名《供應鏈管理之死》文章，專家預測供應鏈管理職能將在5-10年內被自動化系統取代。這個大膽的預言在當時引發了廣泛討論。文中提到：“趨勢很明顯：技術正在取代供應鏈管理中的人員，而且做得更好。不難想象，未來自動化流程、數據治理、高級分析、傳感器、機器人、人工智能和持續學習循環將最大限度地減少對人類的需求。但是，當規劃、采購、制造、訂單履行和物流基本實現自動化時，供應鏈專業人員還剩下什么呢？”

這個愿景描繪了一個自我調節的供應鏈系統，能夠自主優化端到端的工作流程。這一轉變的核心在于數字基礎的建立。高質量、實時數據的捕獲、分析和整合為流程自動化、預測分析、人工智能和機器人技術提供了燃料。這些技術共同構成了未來供應鏈管理的基石，預示著傳統管理方式的終結。

傳統數字化和AI的失敗

波士頓咨詢對2011年至2020年供應鏈關鍵績效指標(KPI)的分析揭示了專家預測趨勢的失?。涸谕度霐凳畠|美元進行數字化轉型的同時，交付績效卻持續下降，與庫存增加和人員擴充完全脫節。即使公司在COVID-19爆發初期大幅提高庫存和人員配置水平，服務質量仍然出現斷崖式下跌。這不僅僅是效率問題，而是傳統供應鏈管理模式的系統性崩潰。

面對這一系統性失敗，企業卻還繼續加大對錯誤方向的投資。調查揭示了這一致命誤區：公司將AI投資集中在強化傳統子功能上 - 需求預測、庫存補貨模型、生產調度等，卻幾乎完全忽視了真正的游戲規則改變者：自主決策系統。這種"修補破損系統"的思維導致了一個惡性循環：越投資于傳統框架，供應鏈的復雜性和脆弱性就越增加，服務水平持續下降，庫存優化更加困難，人力負擔不減反增。

為什么傳統AI徹底失?。吭虿⒎羌夹g本身不夠先進，而是我們對問題本質的根本性誤解。傳統供應鏈管理的致命弱點在于其結構：它是一個由孤立部門組成的碎片化系統，每個部門(采購、制造、物流、銷售)及其子功能(需求規劃、庫存規劃、生產調度)都被組織結構和激勵系統驅使優化自身指標，而非整體價值。傳統AI被迫適應這種碎片化結構，結果只是加速了部門之間的信息不對稱和次優決策。更糟的是，它創造了海量數據，卻沒有能力做出跨系統集成決策，反而增加了人類的認知負擔。這不是技術失敗，而是范式失敗。

企業的思維定式成為最后一根稻草。他們固守三個致命假設：一是迷信共識決策能彌合職能間的鴻溝；二是過分相信人類能夠有效理解和處理復雜數據；三是盲目依賴線性技術升級而非根本性重構。這些假設導致企業不斷強化錯誤的路徑，投入巨資于注定失敗的系統。

生成式AI的革命性突破

生成式AI不僅僅是AI發展的下一步，它代表了一次計算機認知的飛躍，重新定義了"決策"的本質。

生成式AI引入了三項革命性突破，這些突破共同創造了供應鏈管理終結的必要條件：首先，它徹底改變了人機交互模式，從復雜界面轉向自然語言理解；其次，它具備真正的跨領域推理能力，能夠連接被組織邊界分割的知識孤島；最重要的是，它建立了自主Agent網絡，能夠相互協作并持續學習，在沒有人類介入的情況下做出復雜決策。

生成式AI的核心優勢在于其顛覆了"專業知識"的概念。傳統供應鏈管理依賴稀缺的專家知識和復雜工具，這些工具之間存在巨大的使用壁壘。生成式AI不僅打破了這些壁壘，它徹底重構了專業知識的分發模式 - 將需求預測、供應規劃和高級分析從專家手中"民主化"，使任何人都能獲得超越人類專家的洞察。這不僅僅是效率提升，而是徹底重新定義了"專業性"的概念。

更加顛覆性的是，生成式AI從根本上改變了"決策"的本質。它不再只是提供信息讓人類做決定，而是創建了自主Agent生態系統，能夠在沒有人類干預的情況下進行復雜判斷、預測后果并采取行動。這些Agents需要被明確編程，它們能夠觀察、學習并持續改進 - 這是傳統AI永遠無法企及的能力邊界。

我們可以從一個對Deepseek推理能力的測試中看到這些優勢正在顯現。為了探索Deepseek的推理能力，我們使用了一家公司的數據集，包含數萬個貨運的記錄。首先，目標是生成產品特征的分段視圖，識別那些具有穩定銷售、季節性模式或趨勢的產品。通過幾個有針對性的提示，Deepseek迅速交付了所需的分段。

在需求規劃方面，Deepseek被指派執行基本的時間序列預測。它根據發現的銷售模式高效地選擇了適當的預測方法，并編寫代碼行生成預測。例如，當Deepseek檢測到季節性模式時，它推薦使用三重指數平滑法，這是這種情況下理想的預測方法。然而，數據集缺乏配置模型參數所需的24個月歷史記錄。令人印象深刻的是，Deepseek標記了這一限制并要求額外數據以繼續。

這里的洞察很重要：傳統上只存在于專有軟件中的基本時間序列預測功能現在可以通過公開可用的工具訪問。然而，更高級的AI驅動預測技術仍將需要專業模塊，可以由生成式AI協同。

當轉向供應規劃時，結果有所不同。目標是優化單一資產上某些產品的生產順序，考慮各種因素，包括生產輸出和更換時間。目標是滿足客戶需求，同時最小化庫存積累。

在這種情況下，Deepseek承認該任務超出了其當前能力，解釋說需要更復雜的線性規劃解決方案。它甚至建議了有用的資源來解決這一挑戰。

這一發現表明：雖然生成式AI可以處理較簡單的分析任務，但更復雜場景的優化目前需要專業工具。在這些情況下，生成式AI可以作為編排和協調者，引導過程而不是直接執行解決方案。

由此可以確定了生成式AI引發供應鏈管理消亡的四個階段，這不是簡單的技術演進，而是一場徹底的權力轉移 - 從人類決策者到自主智能系統的不可逆轉交接：

滲透階段 - 消亡的前兆：生成式AI首先以看似無害的聊天機器人形式滲透到組織中，解決特定任務問題。這些系統看起來只是提高效率的工具，但實際上是在搜集數據、學習流程和決策模式，為更大規模接管做準備。在這一階段，人類仍掌控全局，但生成式AI已經開始安靜地觀察和學習人類決策者的模式。

替代階段 - 核心功能接管：生成式AI迅速升級，開始融入現有系統并接管關鍵功能。它不再只是建議，而是主動執行監控供應鏈中斷、生成警報和模擬響應等任務。關鍵的是，生成式AI在這一階段開始顯示出超越人類的優勢：它永不疲倦，不受情緒影響，能同時處理多維度數據。人類決策者開始依賴生成式AI，并在不知不覺中將更多決策權轉移給它。

轉型階段 - 人類角色的根本重構：這是人類在供應鏈管理中角色發生根本性轉變的臨界點。生成式AI的Agent不再是工具，而是合作伙伴和主導者。它們持續驗證和更新主數據集，重新設計工作流程，并在人類監督下做出關鍵決策。

終結階段 - 供應鏈管理的消亡：這一階段標志著傳統供應鏈管理的徹底消亡。自組織生成式AI的Agent網絡完全接管跨職能流程，包括復雜的銷售與運營執行流程。人類不再參與日常決策循環，而是轉變為系統設計者和戰略指導者。這不再是人類借助AI管理供應鏈，而是AI自主管理供應鏈，人類則專注于設定業務目標和倫理邊界。這一范式轉換的革命性在于：它不是簡單地自動化現有角色，而是創造了一個全新的運營模式，使傳統"供應鏈管理"這一概念徹底過時。

AI Agent顛覆供應鏈流程

銷售和運營執行(S&OE)流程為例，在不久的將來會被AI Agent網絡所改變。這一過程平衡了短期內的需求、庫存和供應，以維持績效，將從一個耗時、手動驅動的任務演變為一個自動化、智能系統，能夠在沒有人工干預的情況下持續運行。

目前，專門團隊每周幾次遵循S&OE流程，協調需求和供應以滿足客戶訂單并在1-12周的規劃范圍內維持KPI。盡管有效，但這一過程勞動密集，受數據可用性的限制，并且嚴重依賴人工監督來確保順利執行。

我們預計未來的S&OE流程將由始終在線的自主合作和學習Agent驅動，這些Agent動態平衡實時供應鏈，確保持續的最佳性能。這些Agent將是由像Deepseek這樣的生成式AI驅動的專業軟件程序，不斷與數據輸入交互并適應不斷變化的條件。為了最小化潛在的LLM生成錯誤或幻覺，Agent將被限制在業務規則和決策框架下運行。通過處理大型數據集，Agent將在沒有人工干預的情況下協調任務。

在這個設想的系統中，需求Agent將持續監控需求預測變化，學習并相應調整行動。它將利用專業的機器學習算法生成預測。元Agent作為協調者，將監督數據流，提取新的需求信息，并清洗數據以消除異常。

當需求變化發生時，需求Agent將與庫存Agent合作評估影響。元Agent將為庫存Agent提供來自各種企業資源規劃系統的精確、實時數據，使其能夠評估供應和庫存調整。如果服務、庫存或成本的KPI面臨風險，庫存Agent將觸發糾正行動，如庫存轉移或生產重新訂購，以恢復平衡。

供應Agent隨后將評估這些變更的可行性，與供應商Agent協調或調整生產計劃。如果提議的調整產生高成本，如更換，供應Agent將探索替代方案。例如，在元Agent的支持下，供應Agent可能與外部優化工具（如混合整數線性規劃求解器）合作，以確定最佳生產排序。

通過這種持續的協作，Agent將不斷學習和完善其自主重新平衡供應鏈的能力。在初始階段，人工監督將是必要的，Agent將提交決策供批準。然而，隨著系統成熟，自動化將增加——特別是在處理事務性任務方面——Agent最終將在廣泛自動化的網絡內獨立做出決策。

最終，這個自主系統的決策將直接輸入到執行系統中，由元Agent無縫協調。這將幫助整個供應鏈保持持續優化并完全符合公司的戰略目標。

隨著供應鏈變得越來越復雜，人才短缺加劇，生成式AI正成為保持競爭力的關鍵。它通過用戶友好界面和基于Agent的自動化促進AI工具的更高采用率。它還擅長跨職能協調，連接不同系統和團隊，實現更快、更協調的行動。結果——在生產力和靈活性提升方面——證明擁抱生成式AI增強競爭優勢，是未來供應鏈的重要戰略。

供應鏈管理的死亡預言可能過早，但其徹底轉型已經開始。通過擁抱生成式AI的潛力并采取結構化方法實現其承諾，企業可以開發適應性更強、更高效和更有韌性的供應鏈，為未來的成功做好準備。