基于算法的工程助手：AI重塑零件采購

機器學習正在為設計工程師提供更智能的供應鏈和無摩擦的組件采購。

電子分銷行業(yè)正在經(jīng)歷一場悄無聲息的革命，這場革命正在從根本上改變工程師采購組件的方式以及分銷商預測需求的方式。DigiKey 處于這一轉型的最前沿，人工智能不僅僅是一個流行詞，它正在成為為全球工程師提供服務的運營支柱。

總部位于 Thief River Falls 的經(jīng)銷商總裁 Dave Doherty 負責監(jiān)督這家從明尼蘇達州相對偏遠的地點向全球發(fā)貨的公司，該公司負責監(jiān)督這種人工智能驅動的發(fā)展。DigiKey 已部署或開發(fā) 70 多個不同的 AI 程序，代表了整個分銷行業(yè)如何利用機器學習解決古老挑戰(zhàn)的縮影。

從后視鏡到前擋風玻璃

一項重大突破在于需求預測，這傳統(tǒng)上是分銷的致命弱點?！邦A測能力或預測概念一直是后視鏡，”多爾蒂解釋道。“經(jīng)銷商 [會問] 你一直在買什么？無論我賣什么，我都會買我賣的東西。

當今的人工智能驅動的方法代表了范式轉變。DigiKey 現(xiàn)在匯總來自多個前瞻性來源的數(shù)據(jù)：客戶網(wǎng)絡搜索、報價請求、物料清單上傳、制造商主頁活動，甚至數(shù)據(jù)表的 Google 關鍵字趨勢?！艾F(xiàn)在我們開始構建預測算法，提供更多關于前輪上發(fā)生的事情的輸入，而不僅僅是你買的東西，”多爾蒂指出。

這種預測能力對于 DigiKey 的商業(yè)模式尤為重要。與專注于大批量生產(chǎn)的寬線分銷商不同，DigiKey 的目標是“最廣泛”的工程應用和中低級生產(chǎn)運行?！拔覀兿ＭС质澜绺鞯氐墓こ淘O計，”Doherty 說，這使得早期需求信號對于保持庫存廣度而又不產(chǎn)生過大風險至關重要。

簡化工程體驗

對于設計工程師來說，人工智能正在悄悄地消除組件選擇過程中的摩擦。DigiKey 的參數(shù)搜索改進體現(xiàn)了這一趨勢。工程師現(xiàn)在可以使用自然語言查詢（例如“V 輸出大于或等于 100 伏”）并自動查看相關結果，而不是手動過濾可能跨越“1 伏至 43 伏”與“2 至 52 伏”的電壓范圍。

“這最終將導致更多的自然語言搜索，”Doherty 預測，并設想諸如“尋找 A 到 D 轉換器，這個級別精度的 14 位”之類的查詢。這個目標反映了谷歌的演變：“你會注意到谷歌的第一個塊——我很少超越這個塊。

該公司還在開發(fā)更具創(chuàng)新性的技術支持系統(tǒng)，利用集體知識，而不是從頭開始每次調查。“不是讓 80 名技術人員回答同一個問題，而是下一個電話打進來，從頭開始，”人工智能系統(tǒng)建立在之前的互動、供應商常見問題解答和積累的專業(yè)知識之上。

內部運營革命

在幕后，人工智能正在以直接使客戶受益的方式改變 DigiKey 的運營效率?，F(xiàn)金支付應用程序以前是將客戶付款與發(fā)票進行匹配的勞動密集型噩夢，現(xiàn)在客戶應用程序的自動化率為 90%，特定發(fā)票匹配的準確率接近 70%。

出口合規(guī)編碼過去由技術人員在供應商文檔不完整時進行“最佳估計”處理，現(xiàn)在已經(jīng)完全自動化了四年?！疤岣吡嗣新剩麄儗@些部分的編碼比人類更好或更好，”Doherty 報告說。

該公司的大型自動化倉庫受益于 AI 驅動的負載均衡，該負載均衡可以預測接收、揀選和包裝作的人員需求。這種預測方法消除了工人在工位之間移動時代價高昂的半小時過渡。

駕馭地緣政治復雜性

AI 還幫助 DigiKey 應對影響電子產(chǎn)品供應鏈的地緣政治挑戰(zhàn)。該公司實施了透明度工具，用于顯示關稅影響，并提供篩選條件以排除符合關稅要求的商品?！拔覀儸F(xiàn)在在美國網(wǎng)站上也有一個過濾器，上面寫著，不要向我展示任何符合關稅條件的產(chǎn)品，”Doherty 解釋說。

更復雜的是半導體“原產(chǎn)國”定義不斷演變。隨著行業(yè)圍繞“擴散國家/地區(qū)”（硅晶片的加工地而不是最終組裝地）展開討論，AI 有助于管理這些影響采購決策的復雜決定。

全行業(yè)轉型

Doherty 認為這種人工智能集成是更廣泛的行業(yè)向系統(tǒng)級解決方案而不是單個組件發(fā)展的一部分。開發(fā)板、入門套件和集成解決方案正在成為獲取客戶的最快途徑，因為“客戶確實想要自助服務，但他們想要準確性，他們想要及時和即時滿足。

這種轉變延伸到發(fā)現(xiàn)意想不到的應用程序。當供應商描述特定最終用途的部件時，DigiKey 廣泛的網(wǎng)絡形象通常會揭示“超出其目標范圍”的應用。這種偶然的發(fā)現(xiàn)過程由人工智能驅動的搜索和推薦系統(tǒng)支持，可幫助工程師和供應商識別新的市場機會。

期待

隨著邊緣人工智能應用的激增——讓人想起十年前物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)——Doherty 認為基本構建塊保持不變：傳感器、數(shù)據(jù)轉換器、微控制器和處理能力?！澳阈枰裁?？你需要感知一些東西。您將其轉換為數(shù)字信號。你有一個過程，與那個信號有關的東西，然后你需要能夠使用某種執(zhí)行器。

這場革命不在于創(chuàng)建全新的組件類別，而在于使現(xiàn)有技術更易于訪問和發(fā)現(xiàn)?！八谇那牡匾砸环N好的方式滲透到我們的生活和我們的互動中，”多爾蒂觀察到。

對于電子設計工程師來說，這種人工智能驅動的轉型預示著未來組件采購變得像消費電子商務一樣直觀，同時保持復雜設計所需的技術深度和可靠性。