生产计划正在进行之中。但从长远发展的角度来看未来的生产计划不仅仅只是注重产品的数量和截止日期了，而是还要涉及到产品的交付能力、仓储费用、二氧化碳目标值、企业职工的可用性和市场动荡带来的挑战。有着僵化规则的传统生产计划制定方法也越来越多地受到了限制。可以说：传统的、缩写为APS的高级排产系统往往不够用了。因此，越来越多的企业开始启用人工智能AI系统。谁要想在涉及企业关键业务过程中有所作为，谁就必须面对几个属于“下一代”的问题：AI智能体能够自主学习、自主适应，自主地做出决策。它已经在整个供应链中承担着责任，能够帮助企业完成数据净化和需求预测。这在物流领域中意味着什么呢？

未来几年，基于AI人工智能技术的智能体将进一步改变物流企业的工作方式，因为智能体技术提供了许许多多的好处

传统的规则不够用了

传统的排产系统遵循着一个已知的原则：一次建模，永久使用。但这里的问题是：传统的规则越来越不能满足现实实际情况的要求了。例如，2025年的市场环境越来越复杂、市场变动越来越大。在今天的生产实践也清楚地表明这一切。春季，那些以减少库存、降低仓储成本为目的的包装解决方案制定企业，可能是想在食品贸易活动的同时也开展季节性的产品促销。这也对促销团队提出了更高的产量要求。与此同时，仓储团队却面临着人员短缺和物流能力有限的困局。这时的历史数据已经没有任何说服力；因为过去的缺货、库存不足已经掩盖了真实情况的影响了。这样的目标冲突几乎无法通过过去的常规规则来解决。这里需要的是动态学习的系统。动态学习系统得出的结论有助于做出基于事实和非政治性的决策；并且每天都是非常准确的决策，包含最新数据和最新方法、技术的决策。这就产生了一个全新的物流控制原则：在既定的目标系统中采取基于数据的商务活动进行控制的物流控制原则。

AI智能体有什么不同

与传统的排产工具和简单的AI人工智能模型不同，智能体系统对需求预测的反应非常灵敏。它不仅只是采集数据，而且还根据“上下文”之间的整体关系解释采集到的数据，识别它们之间隐藏的关联并从中做出决策。例如：

●  在KW 36中应生产多少何种产品?

●  我的仓库何时需要多少物流职工？需要多少物流运输车辆？

●  考虑到目前的供货情况物资的优先级是什么？

●  如何在紧急供货情况下优化二氧化碳平衡？

预测智能体的亮点是：它会思考所处的环境，并在供应链中根据不断变化的现实持续学习。例如它能模拟生产延误对仓库周转能力和供货窗口的影响，并提出具体的替代解决方案。这是一个人或者一个团队永远无法单独做到的事情；至少是不可能以这种速度和时间间隔实现的。

聚焦物流：更大的影响力

尤其是在物流领域中，基于智能体技术的物流过程规划设计的效果尤为明显：

●  自动的重复执行预测任务。

●  通过详细的预测（例如每周而不是每月）提高库存容量的可预测性，同时也缩短物流过程规划设计的时间。

●  控制缺货，因为即使在短期波动时AI智能体也会做出反应。

●  更快地实现新产品的数字化管理。

●  有针对性地控制安全库存，以便降低仓储成本。

●  加快生产和销售之间的工作协调，因为通过自动地相互沟通能够做出最好的决策。

●  及早检测到瓶颈难题，例如在停车位或者运载能力等方面瓶颈出现之前就测得潜在的风险。

●  自动协调物资入库和出库间的生产计划。

在物流领域中，从人工手动地操作控制到基于AI人工智能的决策自动化，意味着物流过程中的摩擦损失更少，最重要的是可靠性更高。

贯彻落实中的障碍

实现人工智能自动决策的路途并不平坦。在零售商和包装专家企业之间的合作项目中，已经出现了一些影响实现自动决策的障碍：

●  数据质量和数据的可用性：如果没有可靠的真实数据（例如实际生产率或者回报率），即使是再好的AI人工智能也无法学习。

●  责任转移：当AI人工智能建议推迟任务时，由谁做出最终决定？什么是升级逻辑？

●  团队接受度：AI人工智能做出的决策必须是可理解的和可查核的；否则缺乏可信度。所做出的决策仍然是黑盒子，不能贯彻落实。

●  工具兼容性：通常情况下存在有异质的系统环境；在这一系统环境中智能体的运行和操作都非常可靠。这是一个不可低估的事实。

AI智能体也改变了人类在制定生产计划过程中的角色：从反应式的“消防灭火”到主动的战略控制。计划员不再是维护不同的公式或者清理各种Excel表格，分析相互冲突的目标、敲击键盘输入数据并咨询不同的建议。在智能体的帮助下，他们已经从“执行者”变成了“决策者”，从球场上的球员变成了球场旁的教练员。他们也负责与AI人工智能相互对话，成为现实操作和算法优化之间的关键接口。

AI人工智能支持的物流过程规划设计不是未来的梦想

AI智能体终结了单一预测模型可以实现的幻觉。取而代之的是适应性系统：一个能做出决策、反应迅速灵活并进行战略控制的新系统。

对物流企业而言，这意味着更稳定的工作流程、更具弹性的供应链和更明显的商务影响，这也意味着更高的效率和更少的蛮干。但是，想要充分发挥全部潜力的人依靠的不是所使用的工具，而是正确的决策逻辑。AI人工智能改变的不是规则，改变的是如何做出决策的方法。