要点总结 #
在VUCA（波动性、不确定性、复杂性和模糊性）环境下，供应链韧性的建设成为推动供应链高质量发展的关键。本文从人机交互和具象AI认知理论相结合的视角出发，以迈创全球售后供应链管理实践为案例，探讨了AI如何驱动供应链韧性的形成与动态演进。研究发现，AI不仅作为决策支持工具，还通过人机交互中的目标协调、行为协调和决策协调，推动供应链韧性从适应型到持续型再到变革型的跃迁。
本文提出了基于具象AI认知的人机交互理论，揭示了AI在供应链韧性塑造中的梯次发展特征。随着AI应用的深化，AI的作用性质从工具性演变为战略性，作用范围从单点扩展到全链，作用角色从被动支持转化为主动参与。这一过程伴随着人对AI的认知从透明性到负责性再到公平性的动态演化，推动了供应链韧性的三阶段跃迁。本文的研究为数字经济时代企业应用AI技术塑造供应链韧性提供了理论依据和实践启示。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究为数字经济时代供应链韧性塑造提供了新的理论视角和实践指导。 随着全球供应链环境的复杂性和不确定性增加，AI技术的应用成为提升供应链韧性的关键。本文不仅拓展了人机交互理论，还揭示了AI在供应链韧性塑造中的独特作用，为企业如何通过AI技术应对供应链中断风险、提升供应链韧性提供了实践启示。未来研究可以进一步探讨AI与其他因素（如制度环境、企业文化等）的交互作用，以更全面地理解供应链韧性的塑造机制。
深度解读 #
AI驱动韧性 #
本文通过迈创的案例研究，深入探讨了AI如何通过人机交互推动供应链韧性的形成与动态演进。研究发现，AI在供应链韧性塑造中的作用不仅限于决策支持，还表现为一种协调和规范机制。随着基于具象AI认知的人机交互的深化，AI的作用性质从工具性演变为战略性，作用范围从单点扩展至全链，作用角色从被动支持转化为主动参与。这一过程驱动了供应链韧性从适应型到持续型，再到变革型的三阶段跃迁。适应型韧性强调通过AI技术优化物流解耦点，持续型韧性则通过AI贯通服务闭环，变革型韧性则通过AI重构多元解耦点，推动供应链生态的整体竞争力提升。这一研究为企业在VUCA环境下应用AI技术塑造供应链韧性提供了理论支持和实践启示。
人机交互机制 #
本文提出了基于具象AI认知的人机交互理论，阐明了供应链韧性塑造过程中人与AI的协同机制。研究发现，人机交互的目标协调、行为协调和决策协调过程伴随着人对AI的认知由透明性到负责性，再到公平性的动态演化。透明性认知使人们感知到AI技术运行的可视性和结果的可理解性；负责性认知则通过明确数据权属和算法职责，增强AI技术的应用规范性；公平性认知则通过提升AI服务的合法性和覆盖广泛性，使人们感知到AI服务过程和结果的公平性。这一理论不仅拓展了人机交互理论的内涵，还为供应链韧性塑造提供了新的分析视角。
AI作用演变 #
本文揭示了AI在供应链韧性塑造中的梯次发展特征。随着AI应用的深化，AI的作用性质从工具性演变为战略性，作用范围从单点扩展至全链，作用角色从被动支持转化为主动参与。在适应型韧性阶段，AI主要作为技术工具辅助决策，优化物流解耦点；在持续型韧性阶段，AI通过贯通服务闭环和优化信息流与物流的双元解耦点，增强供应链的快速恢复能力；在变革型韧性阶段，AI通过重构物流、信息流和商流的多元解耦点，推动供应链生态的整体竞争力提升。这一研究为企业在不同阶段应用AI技术提供了战略指导。
韧性三阶段 #
本文提出了供应链韧性塑造的三阶段模型，即适应型、持续型和变革型韧性。适应型韧性强调通过AI技术优化物流解耦点，预先识别和规避风险；持续型韧性则通过AI贯通服务闭环，增强供应链在危机下的快速恢复能力；变革型韧性则通过AI重构多元解耦点，推动供应链生态的整体竞争力提升。这一模型的提出不仅丰富了供应链韧性理论，还为企业在不同阶段制定AI应用战略提供了理论支持。
未来研究方向 #
本文指出了未来研究的几个方向。首先，宏观制度环境、中观社会网络关系和微观企业文化等因素对供应链韧性的影响值得进一步探讨。其次，数字治理理论视角下的供应链韧性塑造机制也是一个重要的研究方向。此外，AI与其他数字技术的协同作用，以及如何通过AI技术推动供应链生态的深度融合，也是未来研究的重要议题。这些研究方向的探索将为供应链韧性塑造提供更全面的理论支持和实践指导。
完整论文 #
