运营管理就是寻找更有效、更精确、更顺畅地完成工作的方法。它包括广泛的活动，例如规划、组织、库存和供应链管理、生产调度、质量控制、物流以及流程的有效运行和资产维护。如今，这些功能有一个共同点：它们可以通过人工智能 (AI) 进行改进。
人工智能是一种使计算机和机器能够模拟人类智能和解决问题能力的技术，它正在改变各个行业。事实上，一项调查显示，94% 的企业领导者表示，人工智能对于他们未来五年的成功至关重要。由于运营管理是企业运作和保持竞争力的基础，因此有效使用人工智能至关重要。
为什么使用人工智能进行运营管理很重要
对于寻求简化流程、降低成本和提高运营效率的运营经理来说，人工智能是一种强大的工具。人工智能系统可以分析大量数据，从而实现实时决策和业务流程优化。此类系统可帮助运营经理发现瓶颈、预测设备故障并适应市场趋势。
人工智能还可以提供切实可行的建议来解决问题并补充不完整或不一致的数据，从而获得更准确的见解和明智的决策。机器学习、自动化和预测分析的发展正在帮助运营经理改进规划并简化工作流程。
尽管人工智能的好处显而易见，但企业也必须注意其挑战。其中包括数据隐私问题、法规遵从问题以及对管理人工智能技术的熟练人员的需求。尽管人工智能可以自适应并在没有人工输入的情况下对流程进行重要更改，但人类判断仍必须验证其输出并做出更高层次的战略决策。通常最有效的方法是将人工智能能力与人类专业知识相结合。
人工智能增强运营管理的十种方式
通过周密的规划和执行，企业可以利用人工智能的力量来获得更好的结果。
需求预测和库存管理
人工智能使用高级分析来提取有价值的见解并做出预测。机器学习模型可以分析历史销售数据、市场趋势、季节性、天气模式、社交媒体情绪和其他因素来生成需求预测。例如，人工智能可以分析销售模式并预测未来销售，帮助企业保持最佳库存水平。一项研究发现，人工智能工具可以将预测误差减少高达 50%，并将因库存短缺造成的销售损失减少高达 65%。
供应链优化
在供应链管理中使用人工智能可以提高决策和运营效率。人工智能使企业能够实时处理大量数据，预测市场趋势，优化物流，并根据不断变化的条件执行路线和调度。它还可以通过自动化简化工作流程，改善采购，减少中断并提供更好的端到端可视性和透明度。
物联网 (IoT) 设备在供应链运营中的使用也为 AI 系统提供了更广泛的数据，从而带来更全面的洞察。IBM 将其多种 AI 驱动的供应链解决方案应用于自身运营，即使在 COVID-19 疫情高峰期也节省了 1.6 亿美元，订单履行率也达到 100%。
预测性维护
AI 算法可以分析传感器数据和历史维护记录，以预测设备故障。AI 还可以帮助更有效地创建故障模式和影响分析 (FMEA) 模型，从而减少开发这些研究所需的时间和精力。因此，公司可以主动安排维护，以最大限度地减少停机时间、延长资产使用寿命并降低运营成本。例如，一家矿业公司使用 AI 驱动的解决方案来预测维护需求，将生产停机时间减少了高达 30%。
质量控制
通过对历史数据进行训练，AI 模型可以快速识别可能预示质量控制问题的异常模式和异常值。通过连接来自摄像头、无人机、传感器和其他边缘设备的数据，AI 可以实时解决质量问题。基于 AI 的可视化和算法可以比人类更快、更准确地检测产品缺陷，有时甚至可以找出根本原因。事实上，一家汽车制造商发现，基于 AI 的视觉检测系统识别缺陷的准确率高达 97%，而人工检查员的准确率仅为 70%。
客户服务
人工智能聊天机器人和虚拟助手可以提供 24×7 全天候服务，解决常见问题并提升客户体验。这项服务可以显著提高客户满意度和留存率。例如，布依格电信使用生成式人工智能提取和分析呼叫中心数据，使工作人员能够实时提供个性化建议和解决方案。这种个性化方法使呼叫前和呼叫后操作减少了 30%，预计可节省 500 多万美元。
培训和员工支持
人工智能聊天机器人可以为员工提供全天候支持，提供数据并回答常见问题。它们可以帮助员工更快地解决问题，提高首次修复率并提高运营效率。这种帮助支持机构知识保留并有助于克服技能差距。例如，人工智能和虚拟现实可用于创建模拟，让员工在实际情况下应用技能之前安全地练习技能。人工智能培训计划可以提供个性化的学习体验，调整内容以匹配个人能力和进步。
自动化
机器人流程自动化 (RPA) 使用人工智能机器人自动执行基于规则且重复的日常任务，例如数据输入、发票处理和客户服务响应。机器人可以提取数据、填写表格、生成报告并执行其他日常活动，从而提高效率、减少错误并释放人力以完成更复杂、更具战略性的任务。例如，德勤发现 RPA 将管理报告准备时间从几天缩短到仅一小时，并将差旅费用报告准备时间从三个小时缩短到十分钟。
决策
人工智能可以通过分析大型数据集并提供人类可能错过的见解来帮助数据驱动的决策。应用于大数据后，这些高级分析可以改善战略规划、风险管理和资源分配。随着能够进行自然语言处理的人工智能系统的出现，企业可以从非结构化数据中获得更深入的见解。该技术可以预测潜在风险，帮助企业为潜在挑战做好准备。人工智能驱动的决策智能可以应用于投资组合和价格优化等用例。
人工智能运维
AIOps 或 IT 运营人工智能，使用 AI 来自动化和简化 IT 服务管理和运营工作流程。IT 应用程序、性能监控工具和基础设施组件可以生成大量数据。AIOps 解决方案可以对这些数据进行分类，以识别重大事件和模式，诊断根本原因并将其报告给 IT 和 DevOps，以便快速响应和补救或自动解决。例如，伊莱克斯采用 AIOps 将 IT 问题解决时间从三周缩短至一小时，并通过自动执行修复任务每年节省 1,000 多个小时。
可持续发展
人工智能可以帮助企业通过优化资源利用和寻找提高能源效率和减少浪费的机会来减少对环境的影响。反过来，这种方法可以减少公司的碳足迹，并支持其遏制温室气体排放的更广泛举措。高级数据分析和报告自动化可以简化可持续发展报告和法规遵从性。
运营管理中的人工智能：下一步
越来越多的公司正在寻找将人工智能融入其运营管理的方法。随着人工智能和数据科学的不断进步，我们可以期待更复杂的人工智能集成方法，这将进一步推进业务运营并提供获得竞争优势的新途径。
选择正确的 AI 工具和软件解决方案对于任何数字化转型都至关重要。IBM® 马克西莫® 例如，应用程序套件在单一平台上提供智能资产管理、监控、预测性维护和可靠性。IBM Sterling® 供应链智能套件利用人工智能的力量来提高供应链的弹性和可持续性。IBM 提供越来越多的人工智能解决方案，帮助企业重新构想未来并建立竞争优势。
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