目前看是不能的，因为供应链计划不仅仅是数学计算，它涉及大量复杂、非结构化的决策，需要大量人工参与。作为供应链计划员，要懂得让AI为我们所用，并提高自己的不可替代性。
1️⃣ AI在供应链计划中的具体应用
需求预测：
AI模型能融合价格弹性、促销活动、社交媒体趋势、天气数据甚至宏观经济指标，实现远超传统方法的精准预测，并能自动识别预测异常。
库存优化：
AI通过分析需求波动性、供应商准时率、目标服务水平，动态计算并调整每个SKU的安全库存，实现自动补货，在降低成本的同时保障供应。
生产排程：
AI驱动的高级计划与排程（APS） 系统，能瞬间处理机器、人力、物料、工艺等成千上万的约束，生成最优生产计划，并快速响应插单、设备故障等突发状况。
物流与网络设计：
AI不仅能进行实时路径优化，还能构建供应链的“数字孪生”，模拟港口关闭、地缘政治危机等场景，评估风险并优化网络布局，提升供应链韧性。
2️⃣计划员的应对策略：从执行到决策
AI将计划员从繁琐计算中解放出来，转向更高价值的领域。核心是成为AI的“管理者”和“决策者”。
设定规则：
由计划员定义优化目标（成本优先还是服务优先），并输入关键业务规则。
质询结果：
不应盲信AI输出。当预测异常时，计划员需要运用商业经验追问“为什么？”，判断是模型缺陷还是新趋势。
保障数据：
计划员是确保输入数据准确性、保障AI模型可靠运行的基石。
聚焦于例外管理与战略决策：
AI处理95%的常规事务，计划员的价值在于解决5%的复杂异常（如关键客户冲突、反直觉的AI建议）。
计划员需要将AI的洞察转化为有说服力的商业故事，进行跨部门沟通与协调（与销售、生产、财务），这是机器无法替代的。
#供应链计划 #人工智能替代人工 #供应链管理 #物流管理 #人工智能就业 #人工智能未来 #Ai应用 #生产计划
1️⃣ AI在供应链计划中的具体应用
需求预测：
AI模型能融合价格弹性、促销活动、社交媒体趋势、天气数据甚至宏观经济指标，实现远超传统方法的精准预测，并能自动识别预测异常。
库存优化：
AI通过分析需求波动性、供应商准时率、目标服务水平，动态计算并调整每个SKU的安全库存，实现自动补货，在降低成本的同时保障供应。
生产排程：
AI驱动的高级计划与排程（APS） 系统，能瞬间处理机器、人力、物料、工艺等成千上万的约束，生成最优生产计划，并快速响应插单、设备故障等突发状况。
物流与网络设计：
AI不仅能进行实时路径优化，还能构建供应链的“数字孪生”，模拟港口关闭、地缘政治危机等场景，评估风险并优化网络布局，提升供应链韧性。
2️⃣计划员的应对策略：从执行到决策
AI将计划员从繁琐计算中解放出来，转向更高价值的领域。核心是成为AI的“管理者”和“决策者”。
设定规则：
由计划员定义优化目标（成本优先还是服务优先），并输入关键业务规则。
质询结果：
不应盲信AI输出。当预测异常时，计划员需要运用商业经验追问“为什么？”，判断是模型缺陷还是新趋势。
保障数据：
计划员是确保输入数据准确性、保障AI模型可靠运行的基石。
聚焦于例外管理与战略决策：
AI处理95%的常规事务，计划员的价值在于解决5%的复杂异常（如关键客户冲突、反直觉的AI建议）。
计划员需要将AI的洞察转化为有说服力的商业故事，进行跨部门沟通与协调（与销售、生产、财务），这是机器无法替代的。
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