需求预测、库存补货、生产和发运计划……由于数据密集且决策重复，供应链计划是自动化讨论最多的领域之一。管理层面临的问题也日益尖锐："在将需求和供应计划自动化之前，我们应该准备什么？"
Gartner于2026年9月24日发布的预测说明了为何这个问题此刻如此重要。据Gartner预测，到2030年，在供应链计划中应用某种形式自动化的组织中，只有5%能够自主作出至少10%的计划决策。而且，这种局面并非投资不足所致。
本文考察投资与自主决策之间的差距、Gartner以决策为中心的方法，以及启动自动化之前需要准备的基础。
钱在花，决策移交却很慢
根据Gartner于2025年11月至12月对年收入至少5亿美元的组织的243名高管进行的调查，83%的参与组织在包括人工智能在内的供应链计划自动化上至少投入了300万美元；其中51%的投入在300万至1000万美元之间。
即便如此，向自主计划的转变预计仍将是渐进的。Gartner强调了两个原因：持续存在的人工监督需求，以及数据、技术和组织层面的准备度问题。Gartner的主要观点是：投资可以提升技术能力，但其本身并不等于为人工智能做好了准备。
实践中的情形是：安装了新的计划系统，预测引擎也在运行，但由于计划员不信任系统给出的建议，他们仍在电子表格中手工修正结果。投资已经完成，决策方式却没有改变。
并非所有决策都以相同速度实现自动化
Gartner框架中最有用的区分是按决策类型划分。据Gartner，自主化的速度将取决于每项计划决策的类型、复杂性和风险。库存补货和订单优先级排序等常规运营决策具有较高的自动化潜力，而网络设计和库存政策等战略决策将继续需要人的判断。
Gartner还强调，在将更多决策交给人工智能之前，组织需要解决数据质量、决策归属、员工技能和技术架构问题。换言之，自动化问题并非始于"我们应该买哪款软件？"，而是始于"我们要将哪项决策自动化、由谁负责、使用什么数据？"
数据基础：交易系统处于什么状态？
计划自动化的可靠程度取决于为其提供数据的交易数据。根据2026年5月汇编的Eurostat数据，2025年欧盟有46.45%的企业使用企业资源计划（ERP）软件。小型企业中这一比例为41.08%，大型企业中为88.71%。分行业看，制造业为57.62%，批发和零售业为53.77%。
这些数据涵盖欧盟，无法与土耳其直接比较。尽管如此，其中的教训具有普遍性：如果订单、库存和交付没有在单一交易系统中得到一致跟踪，那么在计划层增加的自动化也会基于错误数据作出决策。因此，Gartner建议以能够补充现有交易和计划系统的灵活架构来构建新的人工智能和自动化能力，这也合乎情理。
计划员的角色正在改变
准备度中人的因素至少与数据同样具有决定性。Gartner指出，随着组织从人工智能辅助计划转向由人工智能自动化的计划，计划员的角色和技能必须改变；它建议计划员不再充当"数据管理者"，而成为在整个价值链上开展协作的"计划协调者"。
技能差距在数字上也有体现。根据Gartner 2026年6月的分析，从2023年第一季度到2026年第一季度，需要人工智能技能的供应链岗位需求增长了387%。在需要这些技能的岗位中，58%集中在中高级层面。Gartner表示，仅靠招聘无法弥补这一差距，并建议优先开展内部技能培养，并更有效地发挥初级员工的作用。
我们在关于采购自动化的文章中探讨了采购方面如何进行岗位设计；在计划领域，同样只有在重新组织工作本身时才能获得收益。
自动化之前：实用准备度检查清单
以下步骤是根据Gartner的三项建议（从决策出发、为每个应用场景打好基础、衡量决策改进而非技术部署）得出的一般框架；每个组织都需要根据自身行业和系统结构加以调整。
- 建立决策清单。 将计划流程中的优先决策分为战略、战术或运营三类。Gartner建议为每项决策确定期望的业务成果，并根据其价值、复杂性、风险和对人的判断的需求，决定人工智能应支持、增强还是自动化该决策。
- 从常规运营决策入手。 库存补货和订单优先级排序等基于规则、重复且风险相对较低的决策，更适合作为首个试点。网络设计和库存政策等决策应继续由人负责。
- 逐项决策检验数据质量。 针对所选决策，检查所需数据（需求历史、库存、交付周期、未结订单）存放在哪个系统中、一致性如何。如果存在人工维护的电子表格，应先将其与交易系统打通。
- 以书面形式明确决策归属。 自动化提出的计划在什么阈值以下可以自行执行，在哪些情况下须提交计划员审批？从一开始就明确例外规则和负责人。
- 重新定义计划员的角色。 对于数据收集和修正工作量减少的计划员，在岗位职责中增加情景评估、与供应商和销售团队达成共识等任务；在自动化项目启动的同时启动内部培训计划。
- 衡量决策质量，而不是技术。 按照Gartner的建议，监测计划员是否按预期使用新工具、人工修正是否在减少，以及人们是否在回到旧工具。
结论
Gartner的数据显示，供应链计划方面的支出增长迅速，但将决策交给人工智能的进程将十分缓慢。差别主要不在于技术，而在于决策分类、数据质量、决策归属和计划员技能等基础。不以软件选择、而以界定待自动化的决策来启动自动化，可以提高投资转化为真正决策改进的可能性。
为什么物流经验对供应链计划很重要。 计划只有在仓库和运输网络能够执行时才会创造价值，因此上述准备步骤最好对照计划背后的运营来检验：库存实际在哪里、补货实际需要多长时间、哪些例外最终靠手工修正。这对我们的一位顾问来说是熟悉的领域，他拥有30多年运营、物流和供应链经验。在一家大型科技分销企业，他全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导100多人的团队，并通过KPI驱动的项目实现了运营绩效的持久提升。他还在领先的零售、物流和分销机构设计并指导了大型物流和分销网络，管理全国性仓储和运输业务以及网络与产能规划：这让他在网络设计方面拥有第一手经验，而网络设计正是Gartner预计将继续需要人的判断的战略决策之一。作为一名工业工程师，他如今通过人工智能和自动化将这种供应链管理纪律带给中小企业。认识我们的顾问。
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