Loftware借助AI优化包装与标签流程

许多制造商正通过更完善的系统、更严格的治理和更清晰的工作流程，提升内部人工智能数据的管理水平。然而，产品、合规、运输和包装数据必须在供应链的多个参与方之间流转。

因此，即使制造商内部流程再健全，也难以确保每个贸易伙伴都基于同一信息开展工作。

Loftware开发了一款名为Loftware Connect的AI驱动系统，帮助供应商、工厂、物流服务商等供应链各方沟通信息并协调运营。

“我们将产品包装和标签贴在货物上，以便在交接时，相关人员知道如何处理，”CEO Jim Bureau表示，“如果你是供应商，我可以对你说：‘嘿，当你发货给我时，请确保符合这个标准。’这对供应商来说很难做到，因为你可能有成百上千个客户需要应对。”

Bureau近期与Manufacturing Dive就供应链中不同企业间的沟通问题进行了交流。

本次访谈经过编辑，以保证清晰和简洁。

Manufacturing Dive：请详细介绍一下Loftware提供的服务。

Jim Bureau：挑战之一是，如果我要定义如何与你开展业务，如何让这个过程变得简单？我们的系统Loftware Connect允许我定义包装和运输标签的规范，并发布给你。这意味着你无需重新编写标签。

过去的工作方式是这样的：你定义好规范，然后必须编写标签软件来实现。这导致多年来，大型制造商的标签模板数量激增。我们有客户需要管理6万到7万个标签模板。

借助我们的AI系统，你可以说：“我要向苹果公司发运一种新产品，属于这种类型。我是否已有符合该标准的标签？”你可以用我们的系统搜索，从而将6万这个数字缩减到更易管理的范围。

如果你没有现成标签，我们可以帮助确定苹果所需的标准，并利用AI生成符合该标准的模板。如果你是我的供应商，我要求你这样做，就需要来回沟通我期望的收货方式。然后你必须构建模板，让我验证其正确性，并实际投入生产。对单个产品而言，这通常需要4到5个月。如果我是宜家，有数千种产品，工作量巨大。我们帮助企业加快这一过程。

像你们这样的AI系统如何帮助防止供应链企业间的沟通失误？

常见的情况是，每家公司都在自己内部开展AI项目。这固然好，但供应链高度依赖货物的进出。

我们有汽车行业客户会收到提前发货通知，告知什么货物即将到达。但不可避免的是，我们发现即使有这些系统，我发送通知说你会收到50件某产品，但打开箱子时，发现只有30件，或者产品组合错误。

Loftware Connect让贸易伙伴能够看到生产线上实际产出的每件商品，以及装箱时和出厂前的实际内容。我们将这两者关联起来，并与提前发货通知核对，从而确认：“你预期50件，实际装箱50件，且内容正确。”如果我能提前发现这一点，作为汽车制造商，就能在生产线上节省大量时间，提高吞吐量。

这些包装和标签问题最初是如何产生的？

这只是一个存在多年的空白。

你的供应商要求你遵守其包装标准，你必须做到。通常的做法是，进入标签和包装系统，创建你想要遵循的标准。然后拍照，附上25页的包装说明文档，通过电子邮件发送给你。接着，你进入他们刚用过的同一系统，重新“发明轮子”。

即使仅使用Loftware，我也可以对一家汽车制造商说：“你的供应商是谁？”很可能他们的供应商中有60%到70%是我们的客户。因此，如果我能仅在我们内部解决这个问题，让他们采用发布-订阅模式，并应用人工智能——因为现在所有数据都集中在一处——这将彻底改变企业处理供应链中包装和标签问题的方式。

制造商应首先采取什么措施来缓解上述包装和供应链问题？

当人们考虑包装和标签时，这些决策往往在本地层面做出。你在某个地区的业务单元遇到问题，然后针对一个看似战术性的问题做出决定。但把这些决定加起来，如果你是一家大公司，将其扩展到庞大平台，就会一团糟。

因此，无论是否使用Loftware，你都需要从企业整体角度思考这个问题。首先，你需要上云。如果上了云，无论你的贸易伙伴如何，你都能先管理好自己的业务。

云还开启了与贸易伙伴交换真实数据的机会，并最终控制他们如何代表你的产品。当你一次性更改某内容，它会波及整个供应链，而不上云就无法实现这一点。