IBM商業(yè)價值研究院：2024利用生成式AI增強(qiáng)競爭優(yōu)勢洞察報告-整合產(chǎn)品開發(fā)、供應(yīng)鏈和可持續(xù)性

IBMConsulting/in/jon-chambers-9055581/KostasDidaskalouIBMConsulting/in/kostasdidaskalou//in/janescheung/IBMConsulting/in/velichety/praveen.velichety@在優(yōu)化新產(chǎn)品開發(fā)和改善消費品行業(yè)供應(yīng)鏈運營方面，生成式AI潛力巨大。傳統(tǒng)AI和生成式AI帶來了廣闊的機(jī)遇，從更成功地推出新消費產(chǎn)品到協(xié)同供應(yīng)鏈運營以提高效率并減少浪費。推動全方位的可持續(xù)性，并支持各個市場和地區(qū)的監(jiān)管合消費品行業(yè)高管正在迅速采用生成式AI。超過三分之二的受訪高管認(rèn)同或強(qiáng)烈認(rèn)同生成式AI對其組織的未來至關(guān)重要。而且，超過四分之三的受訪高管認(rèn)為應(yīng)迅速采用生2未針對品牌組合中的新產(chǎn)品建立全局視圖市場研究和消費者洞察不足不切實際的時間表和緊迫的期限3生成式AI提供的洞察可以在整個產(chǎn)品生命周期中融入可持續(xù)性。在新產(chǎn)品導(dǎo)入(NPI)流程早期做出的決策也會產(chǎn)生一系列后續(xù)挑戰(zhàn)，供應(yīng)商和資源限制難以找到可靠的供應(yīng)商、協(xié)商有利的條款和供應(yīng)鏈可視性和協(xié)同能力有限缺乏端到端的供應(yīng)鏈可視性和協(xié)同會導(dǎo)致溝通中斷、庫存不平衡和分銷效率低下，從而妨礙新產(chǎn)監(jiān)管和合規(guī)問題如果在產(chǎn)品開發(fā)階段沒有提前處理好監(jiān)管要求和合規(guī)從而對成本和品牌聲譽(yù)造成負(fù)面影響?？沙掷m(xù)性和供應(yīng)鏈透明度擔(dān)憂忽視新產(chǎn)品和供應(yīng)鏈流程中的可持續(xù)性影響會增加監(jiān)管不合規(guī)的風(fēng)險，并錯失降本增效的機(jī)會。對供應(yīng)鏈透明度的要求預(yù)計將大幅提高，這風(fēng)險管理和應(yīng)急規(guī)劃不足風(fēng)險評估不足和缺乏應(yīng)急規(guī)劃來應(yīng)對潛在的供應(yīng)鏈中斷（例如自然災(zāi)害、地緣政治事件或供應(yīng)商問題）會阻礙為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并管理新產(chǎn)品開發(fā)中的相關(guān)風(fēng)險，消費品行業(yè)需要一種更具前瞻性、數(shù)據(jù)驅(qū)動且端到端的決除了優(yōu)化新產(chǎn)品導(dǎo)入和供應(yīng)鏈整合，以及管理各個進(jìn)產(chǎn)品采用并幫助做出更明智的決策。4Symrise利用AI設(shè)計的首款上市產(chǎn)品在法國尼斯的世界香水大會上亮OBoticário公司負(fù)責(zé)市場營銷。如今，AI已成為調(diào)香師不可或缺的一項利超過四分之三的消費品行業(yè)高管認(rèn)同或強(qiáng)烈認(rèn)同應(yīng)迅速采用生成式AI以保持競爭力。采用基于生成式AI的解決方案。這項技術(shù)在消費品行業(yè)中有廣泛的應(yīng)用場景，從利用在新產(chǎn)品引入方面，生成式AI可以通過分析與熱門產(chǎn)品特性或消費者偏好相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)來幫助創(chuàng)造新的產(chǎn)品設(shè)計和概念。生成式AI有望進(jìn)一步提高消費品行業(yè)的運營效IBM商業(yè)價值研究院(IBMIBV)的最新研究表明，消費品行業(yè)高管正在迅速采用生成式AI。超過三分之二的受訪高管認(rèn)同或強(qiáng)烈認(rèn)同生成式AI對其消費品組織的未來至關(guān)重要。而且，超過四分之三的消費品行業(yè)高管認(rèn)同或強(qiáng)烈認(rèn)同應(yīng)迅速采用生成式AI以保56近一半的受訪消費品組織正在供應(yīng)鏈、物流和履行領(lǐng)域發(fā)領(lǐng)域試點或?qū)嵤┥墒紸I項目，但只有3%的受訪組受訪組織在供應(yīng)鏈運營中采用生成式AI的情況信息來源：未發(fā)布的IBM商業(yè)價值研究院研究。對225名全球零售和消費品高管的調(diào)研。通過以前所未有的速度處理大量信息，生成式AI可以總結(jié)復(fù)雜文檔并創(chuàng)建內(nèi)容，從而提供其他方式無法獲取的見解。生成式AI模型?；诖罅拷Y(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化供應(yīng)商數(shù)據(jù)，增強(qiáng)型生成式AI功能可以提供其他方式無法獲取的技術(shù)和解決方案洞察。生成式AI提供對話知識、復(fù)雜文檔總結(jié)、司利用生成式AI來處理這些數(shù)據(jù)，就可以加速其產(chǎn)品開發(fā)流程。供應(yīng)商共享數(shù)生成式AI的另一個應(yīng)用場景是在新產(chǎn)品探索過程中，幫助研發(fā)專家尋找新技術(shù)和新材料。通過分析和理解來自研究出版物、新聞報道、貿(mào)易活動、社交媒體等來源的海量數(shù)據(jù)，AI可以總結(jié)可能的技術(shù)方案，并幫助規(guī)劃人員快速甄別出具備新興技術(shù)能力的供應(yīng)8生成式AI所實現(xiàn)的目標(biāo)狀態(tài)是，在產(chǎn)品開發(fā)初期就優(yōu)化后再逐步進(jìn)行優(yōu)化。生成式AI可以改變傳統(tǒng)模式；例如，激勵采生成式AI在產(chǎn)品開發(fā)和供應(yīng)鏈職能中的應(yīng)用價值排名信息來源：未發(fā)布的IBM商業(yè)價值研究院研究。對225名全球零售和消費品高管的調(diào)研。生成式AI可以預(yù)測遵守新法規(guī)的實施更具戰(zhàn)略性的產(chǎn)品規(guī)劃和產(chǎn)品組合管理生成式AI可以幫助產(chǎn)品規(guī)劃人員準(zhǔn)確預(yù)測新產(chǎn)品是否支持運營性數(shù)字孿生生成式AI可支持創(chuàng)建表示端到端供應(yīng)鏈的運營性數(shù)字限制影響供應(yīng)鏈的細(xì)微產(chǎn)品變更數(shù)量測遵守新法規(guī)的影響，并更清晰準(zhǔn)確地理解與條件。這些及時的信息有助于減少交付給產(chǎn)品變更訂單。這些產(chǎn)品變更不僅會產(chǎn)生更例如小幅設(shè)計改動造成材料過時或廢棄，還程序上的延誤和額外費用。協(xié)助包裝設(shè)計和材料規(guī)劃生成式AI可以協(xié)助包裝設(shè)計人員開發(fā)產(chǎn)品包裝的藝術(shù)設(shè)計和文案，并探索各種個性化選項。優(yōu)化的和更高效的材料有助于更快地測試消費者偏好費者接受度并降低成本。更精確地預(yù)測需求生成式AI利用大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)來創(chuàng)建準(zhǔn)確的需求預(yù)測，從而將需求預(yù)測的實用性和準(zhǔn)確性提升到全新水平。根據(jù)IBM商業(yè)價值研究院最近開展的對標(biāo)分析調(diào)研，48%的受訪高管預(yù)計生成式AI有望將預(yù)測誤差降10更全面地管理供應(yīng)商和監(jiān)管合規(guī)性并發(fā)現(xiàn)新的毛利率增長機(jī)會。利用生成式AI從海量報生成式AI工具可以訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)模型以處理產(chǎn)品需求、提供翻譯服務(wù)以及優(yōu)化設(shè)計工作流程。產(chǎn)品制造完成后，生成式AI工具還可以管理物料清單并提供工程協(xié)市時間以及更快地響應(yīng)市場與消費者趨勢。加快產(chǎn)品追蹤和退貨基于生成式AI的自動化系統(tǒng)可以準(zhǔn)確分類退貨原因、提高產(chǎn)品過渡規(guī)劃效率復(fù)雜的決策。而生成式AI可以創(chuàng)建模型來優(yōu)化產(chǎn)品過渡計劃，從零售商和分銷渠道進(jìn)行逆向分析，直和包裝。決策者可以受益于多種觀點，并且可以供應(yīng)鏈所有環(huán)節(jié)最有利的選擇。改進(jìn)貿(mào)易促銷和促銷資金管理改善采購和入庫物流管理應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，并總結(jié)狀態(tài)和警報信息。更快速準(zhǔn)確供應(yīng)問題有助于提高制造效率。112,300家種植商合作，每年將超過800萬噸甜菜加工成約120萬噸糖，供采用一種更有效的方式在組織各個層面上共享機(jī)構(gòu)知識。許多經(jīng)驗豐富的專家已到達(dá)或接近退休階段，保存和分享他們的知識變得探索如何將運營數(shù)據(jù)與AI相結(jié)合，以增強(qiáng)知識搜索能力并快速總結(jié)數(shù)以千業(yè)公司還進(jìn)一步開發(fā)了更多的生成式AI“借助生成式AI，我們的解決方案可以通過語言處理數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點（這是所有決策的基礎(chǔ)從而顯著增強(qiáng)人類能力，并實現(xiàn)顛覆性的制造效率和創(chuàng)新能力。”12越來越多的消費品公司開始意識到生成式AI在優(yōu)化新產(chǎn)品推為了做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，理解數(shù)據(jù)至關(guān)重要。數(shù)據(jù)的性質(zhì)和質(zhì)量還將決定傳統(tǒng)自動化、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)或生成式AI是否是解決特定問題的最有效和機(jī)器學(xué)習(xí)在許多應(yīng)用場景中仍然是關(guān)鍵性技術(shù)。由于缺乏明確的標(biāo)準(zhǔn)，51%的受訪消費品首席執(zhí)行官推遲了投資決策。此外，63%的受訪首席執(zhí)行官表示在一個或多個核心戰(zhàn)略領(lǐng)域缺乏一致的標(biāo)9就明確的標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成一致并提供有關(guān)客戶、市場和運營的及時可靠數(shù)據(jù)是消費品行業(yè)的命脈。有效的標(biāo)準(zhǔn)制定流程以及數(shù)據(jù)管理與治理對于訓(xùn)練和運行成功采用生成式AI所需的模型至關(guān)重要。13對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性或偏見的擔(dān)憂財務(wù)理由/商業(yè)論證不足技術(shù)能力有限生成式專業(yè)能力不足對數(shù)據(jù)和信息隱私/對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性或偏見的擔(dān)憂財務(wù)理由/商業(yè)論證不足技術(shù)能力有限生成式專業(yè)能力不足對數(shù)據(jù)和信息隱私/保密性的擔(dān)憂可用于定制模型的專有數(shù)據(jù)不足信息來源：未發(fā)布的IBM商業(yè)價值研究院研究。對225名全球零售和消費品高管的調(diào)研。14全球性消費品公司10天時間。AI工具還讓產(chǎn)品開發(fā)人員能夠在無縫的對話過程中分析法規(guī)對產(chǎn)15加快監(jiān)管合規(guī)預(yù)測影響從多種渠道捕獲監(jiān)管意圖并預(yù)測其對產(chǎn)品組合的影響。總結(jié)要求總結(jié)要求快速理解法規(guī)要求。審查與法規(guī)相關(guān)的產(chǎn)品變更，并優(yōu)先考慮可實現(xiàn)最佳績效的產(chǎn)品變更?！?>評估創(chuàng)新了解產(chǎn)品變更會如何影響全球市場評估創(chuàng)新了解產(chǎn)品變更會如何影響全球市場評估流程中的重點關(guān)注領(lǐng)域。查詢規(guī)格按成分查詢產(chǎn)品規(guī)格，了解監(jiān)管變化會如何影響產(chǎn)品組合中的產(chǎn)品。16越來越多的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不再將可持續(xù)發(fā)展和運營視為單獨或相互競爭的分之三的消費品行業(yè)高管表示會有意識地將可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)與業(yè)務(wù)運營11產(chǎn)品生命周期中的大部分可持續(xù)性成本及其碳足跡都是在設(shè)計階段確定的。如果在產(chǎn)品生命周期的早期階段考慮到可持續(xù)性因素，這些因素就更有可能融入運營并創(chuàng)造更大的–73%的受訪組織計劃增加對生成式AI的投資以推動可持決策者提供切實指導(dǎo)的洞察。在運營中嵌入可持續(xù)性的組織能夠更有效地將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)發(fā)展效益，而且83%的受訪高管訪高管認(rèn)為其組織更有可能利用數(shù)據(jù)能力在可持續(xù)創(chuàng)新和產(chǎn)品/服務(wù)開發(fā)方面創(chuàng)造重大此外，56%的受訪消費品行業(yè)高管表示，具有17智能綠色托盤17目前，40%的公司在其供應(yīng)鏈中使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來追蹤貨物和監(jiān)控儲存條分布式數(shù)字賬本這些信息可以提供端到端的可追溯性。這還有助于消除“智能綠色托盤”計劃利用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)全面的可追溯性，從而減少糾聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈相結(jié)合，企業(yè)可以優(yōu)化每個托盤的生命周期，從而改善環(huán)境隨著企業(yè)采用物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)并應(yīng)用AI解決方案從收集的數(shù)據(jù)中獲取18建立可信的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，充分釋放生成式強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)對于基于專有信息構(gòu)建和調(diào)優(yōu)AI模開展數(shù)據(jù)評估，理解在哪些情況下使用傳統(tǒng)自動化或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來處理高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可創(chuàng)造更大效構(gòu)化數(shù)據(jù)。評估當(dāng)前的新產(chǎn)品導(dǎo)入流程并確定最具改進(jìn)潛力的初機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行預(yù)測性任務(wù)；而對于受益于自然語言理保能夠更輕松地訪問復(fù)雜數(shù)據(jù)并從中提取切實可行的確保用戶理解生成式AI系統(tǒng)及其決策過程。這將增加對數(shù)字助理和其他增強(qiáng)型工具的信任和信心。復(fù)雜透明度。根據(jù)用戶反饋和績效指標(biāo)審查和優(yōu)化解決方如果供應(yīng)商、制造商和采購經(jīng)理等相關(guān)方開始分享流程和創(chuàng)新相關(guān)信息，并使用生成式AI分析這些數(shù)據(jù)，這將加速供應(yīng)鏈經(jīng)理簡化復(fù)雜的數(shù)據(jù)洞察。平衡簡單性與功能性可將新產(chǎn)品推出作為整個產(chǎn)品生命周期的一部分來管理，并從一開始就確保產(chǎn)品具有可持積極運用可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)和洞察來改善企業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的績效，了解特定生成式AI用例如何創(chuàng)造更大價值或引入風(fēng)險。運用生成式AI來發(fā)現(xiàn)模式并從中揭示基于可持續(xù)發(fā)展19研究方法與技術(shù)，幫助他們在瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中保持獨特的競爭優(yōu)勢。IBM商業(yè)價值研究院(IBV)站在技術(shù)與商業(yè)的域的關(guān)鍵議題提供可信的戰(zhàn)略洞察。報告：/ibv/cnIBM商業(yè)價值研究院，2024年1月。https://www.ibm.com/downloads/cas/PKRVMKXD重塑品牌價值：在企業(yè)運營中融合經(jīng)濟(jì)效益與社會價值。IBM商業(yè)價值研究院，2023年4月。https://ww/downloads/cas/7XWV8PND2024CEO調(diào)研：CEO必須面對的六個殘酷事實。IBM商業(yè)價值研究院，2024年1月。https://www.ibm.com/downloads/cas/E8ZXYXGY201.Why95%ofnewproductsmissthemark.MITProfessionalEducation.2024/blog/design/why-95-of-new-products-miss-the-mark-and-how-yours-can-avoid-the-same-fate/2.Botwright,KimberleyandSpencerFeingold.“EUgovernmentsbackhumanrightsandenvironmentalduediligencelawforsupplychains.”WorldEconomicForum.March27,2024./agenda/2024/03/eu-human-rights-environment-due-diligence-supply-chains/#:~:text=The%20directive%20will%20require%20large,protection%20across%20their%20supply%20chains.3.“Fragrancesfrombigdata.”Symrisewebsite.AccessedMay17,2024./our-stories/fragrances-from-big-data/4.UnpublishedIBMinternalprojectassessment.5.UnpublishedIBMInstituteforBusinessValuecross-industryreportonAI.6.Ibid.7.“Performancedataandbenchmarking.”IBMInstituteforBusinessValue.April2024./thought-leadership/institute-business-value/en-us/benchmarking8.UnpublishedIBMinternalprojectassessment.9.Abbosh,Oday,ChristinaBeyondcheckingthebwithembeddedsustainability.IBMInstituteforBusinessValue.February2024.https://ibm.co/sustainability-business-value10.UnpublishedIBMinternalprojectassessment.11.Chambers,Jon,SachinGDodani,andJaneCheung.RedesigPurposeandprofitconverge