底线：知识共享网络数十年来一直在改善供应链协作。现在是时候通过AI来增强他们的能力，并将其扩展到转销商，从而以更多的见解彻底改变渠道销售。
基于供应链的数据集成和知识的准确性和速度越快，定制产品订单的准确性就越高。此外，通过渠道销售CPQ和产品配置的复杂性以及使用AI改善知识共享网络的价值已成为引人注目的商业案例。
为什么渠道现在需要基于AI的知识共享网络
汽车，消费电子，高科技和工业产品制造商正在将物联网传感器，微控制器和模块化设计相结合，以销售可配置通道的智能汽车和产品。基于AI的知识共享网络对于其下一代产品的成功至关重要。同样，要向这些制造商中的任何一家销售，供应商也必须采用相同的策略。包括Amazon Alexa，Microsoft Cortana和Google Voice等在内的基于AI的服务依赖于知识共享网络来与汽车供应链合作并加强OEM合作伙伴关系。下图反映了亚马逊的Alexa汽车OEM销售团队在利用知识共享网络获得整个行业的设计成功方面的成功程度。
以下是创建和持续微调基于AI的知识共享网络是一种不断发展的战略，值得关注的众多原因中的几个：
- 供应链是知识的主要来源，必须渗透到组织的结构和渠道中，公司才能与更广泛的市场需求保持同步。为了使CPQ渠道销售策略蓬勃发展，他们需要实时定价，可用性，可承诺量和能够承诺量的数据来创建准确，有竞争力的报价，以赢得交易。供应商在整个供应链中与渠道合作伙伴之间的协作越好，销售更多产品的可能性就越高。Jeffrey H Dyer和Kentaro Nobeoka教授对丰田生产系统进行了具有里程碑意义的研究，发现丰田供应商重视共享数据的价值超过现金，这使得知识共享系统对他们来说是无价之宝（Dyer，Nobeoka，2000）。
- 智能制造指标还需要将实时数据贡献给渠道合作伙伴使用的知识共享系统，并依靠AI来为最快，对每个客户最具吸引力的产品创建报价。将制造商正在进行的订单进度和生产可用性的实时监控数据流与供应链定价，可用性和质量数据相结合，所有这些都集成到基于云的CPQ平台中，从而为渠道合作伙伴提供了他们现在需要完成交易的条件。基于AI的知识共享网络将链接供应链，制造工厂和渠道合作伙伴，以创建可推动更多销售的智能工厂。根据凯捷（Capgemini）最近的一项研究，制造商计划在未来五年内推出40％以上的智慧工厂，根据他们最近对凯捷（Capgemini）进行的智慧工厂调查，其年度投资是前三年的1.7倍。。下图说明了智能工厂在关键地理区域的增长百分比，这是启用具有实时生产数据的基于AI的知识共享网络的关键前提：
- 通过弥合供应商，制造商和渠道之间的数据鸿沟，基于AI的知识共享网络为经销商提供了他们需要出售的信息，从而获得了更深入的了解。亚马逊的Alexa OEM营销团队成功获得了大部分设计大奖，汽车制造商设计了具有先进电子和AI功能的下一代汽车。下图来自Dyer和Nobeoka博士的研究，它定义了知识共享网络的基础。将AI应用于成熟的知识共享网络会产生强大的网络效应，其中网络的每个新成员都会增加价值。
- 要建立有效的知识共享网络的基础，首先需要设计具有AI和机器学习功能的平台，并可以灵活地适应独特的渠道需求。有几种平台可以支持基于AI的知识共享网络，每种平台都有其自身的优势和方法可以适应供应链，制造和渠道需求。一个更有趣的框架不仅在其技术支柱上使用了AI和机器学习，而且还考虑到公司的运营模型需要调整以利用互联经济来适应不断变化的客户需求。BMC的自主数字企业（ADE）与其他众多软件的区别在于如何利用人工智能和机器学习的核心优势在知识共享网络中创建创新生态系统。知识共享网络蓬勃发展，不断学习。很好的是，随着BMC的自动大型机智能（AMI）成为领导者，主要提供商使用自适应和机器学习来增强其平台。他们使用自适应学习来维持系统状态变化期间的数据质量，并将异常与机器学习联系起来以进行根本原因分析的方法，可以预见需要进行持续学习的地方。下图说明了ADE的结构。
结论
事实证明，知识共享网络在改善供应链协作，供应商质量以及消除障碍以改善库存管理方面非常有效。下一步需要将知识共享网络扩展到经销商，并启用使用AI的知识共享应用程序，以针对报价和出售给每个客户的产品和服务推荐。想象一下，转销商能够根据可在几天之内交付给购买客户的最可构建产品创建报价。使用知识共享网络，这是可能的。亚马逊在Alexa设计大奖中获得的成功表明，他们如何使用知识共享系统来帮助汽车制造商提供所需的见解，从而希望在他们的下一代汽车中添加声控AI技术。参考资料
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