对于制造业来说，最难做的事情就是预测需求，让产销平衡。在联想，因为有了AI加持的智慧服务供应链系统，这个问题迎刃而解，每年还能够节省千万美元资金。
近日，全球知名中文IT技术交流平台CSDN公布2020年度 “百万人学AI” 评选结果，联想研究院携手业务部门打造的联想智慧服务供应链系统（联想智链）入选AI 优秀案例实践奖Top 30，同时入围的还有腾讯、京东、科大讯飞等行业顶级AI公司案例。
按照CSDN的评选标准，入选的优秀案例均通过AI技术改善业务流程，降低生产成本，提高生产效率，真正解决实际业务问题，探索出经济上可行的解决方案，并且具有一定的示范性和可复制性。
据此，CSDN认为，联想智链通过机器学习和运筹优化技术，打破行业痛点，显著提升服务供应链的表现，降低企业服务供应链采购、运输、库存等运营成本，加快企业数字化转型步伐。
作为全球最大的PC厂商，联想售后服务部门每年要给全球用户更换海量配件，由于各地配件消耗数量和种类各不相同，还会受到交通和季节影响，如在印度雨季，手机和笔记本的特定备件坏损率会急剧提升，预测复杂度因而陡增。
很多时候，在新产品刚上市还没有具体用量时，就需要为备件提前备货，而服务供应链最大的痛点便是对未来的需求把握不准确、应对突发事件的储备预案不足、多元可替换备件调度不智能、多需求点同时调度请求时分配不合理等等。
过去，类似的问题往往依靠备件计划员的经验和规则来化解，如今，随着AI的应用，可以自动从数据中发现规律，找到应对之策。
联想智链面向服务供应链，基于多种机器学习算法和运筹优化技术，快速准确地助力企业进行服务供应链网络规划、备件需求计划、库存优化等决策支持，快速满足客户需求，提升用户满意度，同时降低企业服务供应链采购、运输、库存等运营成本，重点技术包括：需求预测、时间序列生成、服务供应链仿真模拟、多目标贝叶斯优化等。
在具体应用场景方面，联想智链通过机器学习引发主动需求预测，触发多层级多场景下对服务备件整个生命周期以及采购计划期内，准确的需求趋势分析和需求周期性波动预测。
通俗地解释就是，有了AI的加持，联想智链能够在用户的产品发生故障以前就感知到需求。在应用联想智链后，备件需求预测比人工表现提升了7％，人员需求减少20％，采购支出减少23％，库存总水平减少18％，每年可节省上千万美元资金。
对于联想而言，人工智能已经渗透在其供应链的多个环节，除了联想智链，还有智能排产以及通过机器学习赋能的城市配送方案等。未来，联想研究院将继续致力于多场景的人工智能算法应用，用智能决策实现效率和质量的双提升，让智能变革越AI越深刻。
