上期我们谈到了，在生产相关场景下，制造业如何应用AI获得最大的效益，这期，我们将针对制造业的另一个关键环节：运营，来阐述AI的价值。
在经济全球化的浪潮之下，制造企业的组织和业务模式正在悄悄发生变化。如何满足市场需求，同时降低相关生产和运营成本是所有企业关注的话题。于是通过精细化的运营来快速应对市场需求，显得尤为重要，落实到企业内部，运营人员也面临着极大的挑战。
制造业传统运营模式正遭遇哪些挑战？
制造业中，运营是一项非常复杂的工作，几乎涉及到公司所有部门，运营人员需要将财务、销售、市场、研发、生产、采购、仓储等各个模块有机的统一起来。既需要有计划性，遵循一定的流程，又要根据客户的需求和市场环境的波动及时做出调整。于是，传统的制造业中，这一工作对运营人员的个人能力和经验要求非常高，稍不留神，就会出现生产拖工、物料短缺、物料积压、供应商交货延迟等问题。
考虑到这些人工运营的局限性，越来越多的制造企业开始考虑借助科技的力量来升级自己的运营模式，供应链管理智能化成了近年来制造业升级的热门话题。运用人工智能和大数据等能力可以帮助企业进行销量预测、合理计划生产、智能仓储、优化配送路径，最终提高整个企业的效益。
仓储物流智能化，让一切物理实体动起来
采用机器学习进行仓储物流分析，能够及时预测市场的供需变化，为生产决策提供支持。而在生产过程中，智能物流仓储系统的应用能够准确获取并分析原材料、辅助物料、在制品、半成品、成品等物理对象的信息，并结合市场和客户变化进行调整，使各个物理实体在生产工序间顺畅流转，做到配比得当、补料及时，进一步提高周转效率以及生产效率。
智能物流仓储系统还能通过提升仓库货位利用效率，合理控制库存总量，同时提高仓储作业的灵活性与准确性，进而降低在物流仓储上的人力投入，大幅压缩物流仓储成本。此外，制造企业应用智能化办公系统则可以明显提升员工生产力，将人力从高频重复的工作上解脱出来，从而为企业带来更大的价值。
打通供应链各个环节数据流，省时省力
按需制造是制造业的关键，市场需要什么厂商就生产什么，市场需要多少厂商就生产多少。听起来很简单，但到实际的操作中却很难。而一旦制定了生产计划后，随之而来的采购、仓储、运输等问题也并不简单。以前制造业靠电，未来的制造业靠数据。
供应链各环节之间，包括采购、包装、仓储、运输、装卸搬运、流通配送等，会产生大量的物流数据。通过人工智能等手段对这些数据进行收集、集成、分析和处理，能够实现对制造企业供应链的全面分析，进行及时的自我调整。
以在中国的某制造业世界500强公司为例，通过仓储配送物流系统，该厂家能够与物流企业联动。厂家可以在智能仓储配送平台上提交发货单并输入运输指令。在接到下单后，仓配中心会通过智能调配系统，及时组织车辆和计算最优路线，第一时间配送到收货方。完成配送后，系统自动结算，避免了费用拖欠等问题。仓储配送中心全程监控跟踪运输过程，防止事故发生后责任划分不清的问题发生。而收货方则可以通过线上平台实时跟踪运输和仓储配送各环节。
在仓储物流智能化领域，百度智能云也是布局较早的厂商之一，推出了百度天工智慧物流云，以云计算、大数据、人工智能等领先技术为基础，依托物流大脑，集合了百度系全面的生态能力,能够提供丰富的物流数据信息化产品服务、物流优化解决方案、智慧物流园区解决方案等服务。
当下制造企业要想跟上智能制造的大趋势，首先要结合自身实际情况加强精益管理能力，实现运营管理模式创新。百度智能云也将继续探索新的运营管理解决方案，赋能行业，从而真正实现智能制造。
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