供应链中假冒元件猖獗，靠AI就能解决问题吗？

电子产品供应链中的假冒问题

随着国防和消费电子市场对数字化及互联性的再度重视，电子产品供应链在变得日益庞大与复杂。这种广泛性导致了采购、仓储和分销环节的透明度下降，为假冒伪劣产品悄然潜入供应链提供了可乘之机。8suesmc

近期，离岸外包的迅猛增长可能进一步加剧了这一问题。在制造商竭力从新冠疫情的混乱中恢复之际，造假者视此为渗透市场并在各个子领域巩固地位的机会。一个不容忽视的问题是，假冒的电子和微电子产品在关键时刻可能失效，带来严重的安全隐患。8suesmc

依据美国海关和边境保护局(CBP)2021财年的数据，消费电子产品是该年度缉获量最高的五大类产品之一，共计查获约5,380件，其估算零售价值超过171,000美元。8suesmc

美国海关和边境保护局的报告深入揭示了电子产品供应链中假冒伪劣产品的危害性，特别指出许多假冒产品含有过量重金属或危险化学物质。在某些情况下，使用这些产品可能引发致命后果。例如，一些假冒的电源适配器就存在导致致命触电的风险。8suesmc

然而，众多行业领袖在监督方面存在不足。根据麦肯锡的一项调查，不足半数的企业能够充分掌握其直接供应商面临的主要风险。此外，仅有2%的企业声称在扩展的供应网络中拥有透明度。可靠性是维系客户和分销商忠诚度的基石，因此供应链专业人员必须高度重视这一问题。8suesmc

人工智能对供应链管理有何影响？

企业对低成本运输和零部件的过度依赖，在某种程度上助长了电子产品供应链中假冒伪劣现象的蔓延。确保零部件的可追溯性，即核实其确实出自品牌所有者之手，是防范伪造行为的关键策略。遗憾的是，零部件和设备时常遭遇非法流转，被用于篡改正品零部件。特别是，将普通商业零部件虚假标注为军用规格，已成为一个广泛存在的问题。8suesmc

为确保物流渠道的安全并全面提升透明度，商业领袖需采纳如人工智能等解决方案，这类技术既能提供关键服务又能有效降低成本。这为数不多的方案之一，既实现了成本节约，又是离岸外包的可行替代。8suesmc

人工智能对供应链管理的影响是广泛的。得益于模型训练的多功能性，这项技术非常适合各种使用案例。供应链工作人员可以利用它来分析供应商的稳定性、检查生产线的缺陷或跟踪分销过程中的移动。无论是哪种应用，其威力都在于数据。8suesmc

先进算法能够在瞬间处理、汇总和分析成百上千的数据点。随后，它能够以直观易懂的语言输出结果——解答疑问并阐明所需信息——为专业人士提供全面的数据驱动供应链洞见，其效果无与伦比。8suesmc

将人工智能与全球定位系统或遥感技术相结合，能够实现实时监控与管理，而不仅仅是提供监控与洞察。这种融合使得人们能够更深入、广泛地理解供应链数据、驾驶员行为、车队维护、路线规划，以及货物定位。8suesmc

无论是用于与供应商协调、防止假冒商品流入分销渠道，还是简化库存管理等关键流程，这些洞察都能加速产品开发周期。从原材料采购到最终一英里的交付，它们加强了全程监控，确保客户收到符合期望的产品。8suesmc

制造商如何从使用人工智能采购中受益

随着电子产品供应链的不断扩展，大规模筛选和管理供应商正变得越来越复杂。借助人工智能技术，制造商能够通过数据分析来评估自身是否能够在规定时间内以具有竞争力的价格提供高质量产品。通过精准预测需求和全面评估风险，他们能够显著提升响应速度和协作效率。8suesmc

借助先进的机器学习模型，可扩展性得以无缝实现。无论制造商专注于特定细分市场的零件生产，还是为区域内多数批发商提供支持，均可依赖人工智能的力量。这一点极为理想，因为批量追踪与零部件来源的详尽记录对于确保全面可追溯性至关重要，而全面的可追溯性正是减少假冒伪劣问题的关键。8suesmc

制造业专家在采购过程中运用人工智能的主要途径是优化库存管理。通过实时监控供应水平，可以实现与供应商的无缝对接。此举亦能产生下游效应，助力分销商有效应对意外停工或因短缺造成的延误。8suesmc

人工智能助力构建端到端的仪表板，呈现整个供应链网络的全方位视图。它能监控客户反馈、贸易法规、社交媒体动态，以及竞争对手的动作，以预测市场需求。研究显示，供应链专家利用此工具可减少高达50%的错误率，进而强化与供应商的合作关系。8suesmc

成功部署后的几个关键指标

人工智能的普及速度可能会迅速攀升。研究预测，到2025年，将有38%的供应链专业人士视这项技术为核心关键。尽管人工智能无疑是一项创新性强力的工具，但决策者在部署时必须谨慎。如同任何技术工具，它需要一个适宜的环境才能最大化其效能。8suesmc

数据准备对于提升实施成功率至关重要。信息技术(IT)专业人员需对用于训练的各类信息进行验证、转换和净化，以确保模型的输出保持精确和相关性。在数据选择上，宁可选择挑剔——模型的优劣直接取决于输入数据的质量。8suesmc

最终，IT部门需要考虑定期更新或重新训练其模型，以防止数据偏移，这是一种由于信息基础设施或语义的意外变动而导致的准确性下降现象。通过设定一个截止阈值来调整权重，可以降低旧数据的影响，从而有效减轻这一问题。8suesmc

无论如何，领导者都应考虑到员工的接受程度。毕竟，人工智能在供应链管理中的应用可能会改变他们的日常工作。员工对数据驱动洞察和算法驱动自动化的接纳至关重要。尽管这项技术大幅减少了人工监督的需求，但员工的积极参与仍然是实现最大效益的关键。8suesmc

人工智能支持的供应链提高了透明度

无论是采购、决策制定还是工厂自动化，专业人士通过运用人工智能都能显著提升电子供应链的透明度。鉴于假冒伪劣产品的日益增多，对健康、安全及品牌忠诚度构成的重大威胁，将该技术融入运营显得尤为关键。8suesmc

本文翻译自国际电子商情姊妹平台EPSNews，原文标题：AI Tools Create Transparent Supply Chains8suesmc