- Az AI és az ML alkalmazása az ellátási lánc optimalizálásának hatalmas növekedése érdekében
- Az AI / ML megvalósítása a VUCA, mint ellátási lánc stratégia kezelésében
- A mesterséges intelligencia szerepe az ellátási lánc menedzsmentben
- Az AI és az ML technikák befolyásolják az ellátási lánc tervezésének és optimalizálásának szinkronizált megközelítését
- Kihívások a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás átvételében az ellátási lánc menedzsmentben
A negyedik ipari forradalom közepette a technológia konvergenciája a különféle gyártási folyamatokkal, beleértve az ellátási láncot és a logisztikát, napjainkban az üzleti tevékenység nélkülözhetetlen részévé vált. A vállalkozások hangot adnak olyan eszközök szükségességének, amelyek tovább javítják az ellátási lánc láthatóságát és nyomon követhetőségét, meghatározva az információs korban a nyereség növelésének új módját. Következésképpen az ellátási lánc menedzsment rendszerének digitális átalakulása a biz világ egyik legújabb trendjeként jelenik meg.
Az elmúlt években az ellátási lánc menedzsmentjének digitális átalakítását elősegítő legújabb technológiákba történő beruházások új magasságokba jutottak. A következő generációs technológiák, például a kognitív elemzés, a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) és az ellátási lánc menedzsment rendszerek integrálásával a gyártók magas szintű hatékonyságot tudtak elérni a kínálat és a kereslet közötti rés megszüntetésében.
Az AI és az ML alkalmazása az ellátási lánc optimalizálásának hatalmas növekedése érdekében
A JDA Software, Inc. - egy amerikai szoftvercég - és a KPMG LLP - egy multinacionális tanácsadó cég - nemrégiben készített egy felmérést, amely szerint a válaszadók több mint háromnegyede az ellátási lánc láthatóságát és nyomon követhetőségét tartotta a legmagasabb beruházási területnek az ellátás szempontjából. láncvezetők.
A felmérés azt is megállapította, hogy a válaszadók közel 80% -a az AI-t és az ML-t tekintette a leghatásosabb technológiának ezen a tájon, mivel alkalmazhatók az ellátási lánc és az értéklánc-rendszerek összetett kérdéseinek kezelésére. Mivel a prediktív végponttól végpontig látható láthatóság az ellátási láncok optimalizálásának modern módszereinek egyik legfontosabb szempontjává válik, az AI és az ML eszköz mindenütt jelenléte drámaian megnő az ellátási lánc menedzsment rendszereiben a különböző ipari területeken.
Mivel az AI és az ML az üzleti vállalkozások ellátási láncának egyik leghatásosabb technológiájaként jelenik meg, az ezekbe a technológiákba irányuló beruházások továbbra is felfelé mutatnak. Rendkívül fontos megérteni az AI és az ML, valamint az ellátási lánc menedzsmentre gyakorolt pontos hatását annak érdekében, hogy ezeket a technológiákat a lehető legnagyobb mértékben kamatoztassák. A mesterséges intelligencia az ellátási lánc menedzsmentben nemcsak automatizálja a folyamatot, hanem emberi beavatkozás nélkül döntéseket hoz a beszerzésről, a készletgazdálkodásról, az ellátási logisztikáról stb.
Az AI / ML megvalósítása a VUCA, mint ellátási lánc stratégia kezelésében
Míg az Ipar 4.0 trendje mind az ágazatokban mind mennyiségi, mind minőségi változásokat hajt végre a szervezeti fejlesztések fellendítése érdekében, a különféle ipari műveletek digitalizálása számos kockázati tényezőt is kiváltott, például volatilitást, bizonytalanságot, összetettséget és kétértelműséget (VUCA). A VUCA jelentik az akadályokat az ellátási lánc menedzsment folyamatainak egységesítésében, és a vállalkozások hogyan találtak módot ezeknek a kérdéseknek a kezelésére a fejlett technológiák, például az AI és az ML bevezetésével.
Egyre népszerűbb a VUCA kezelésének hatékony módjaként azáltal, hogy a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást integrálja az ellátási lánc menedzsment rendszerekbe és a logisztikába, amelyek nemcsak azonosítani tudják, hanem meghatározzák a különböző folyamatok során esetlegesen felmerülő eseteket is. Az AI és az ML-alapú eszközök átvételével az ellátási lánc menedzsmentjében a gyártók képesek voltak kezelni a csúcstechnológiás termékekhez kapcsolódó kétértelműségeket, összetettségeket és egyéb VUCA-kihívásokat, miközben az Ipar 4.0 trendje továbbra is növekvő tendenciát mutat.
A mesterséges intelligencia szerepe az ellátási lánc menedzsmentben
Mivel a robotikus folyamatautomatizálás a legtöbb ipari művelet, valamint a berendezések elkerülhetetlen részévé válik, az ellátási lánc menedzsment rendszerei is digitális átalakuláson mennek keresztül. Ezért az olyan technológiák, mint az AI és az ML, nemcsak a berendezések gyártása, hanem az ellátás, az értékláncok és a raktárkezelés részei is, amelyek elsősorban a gyors, mégis pontos döntéshozatalon alapulnak.
A megfelelő döntések minden eddiginél gyorsabb meghozatalának könyörtelen nyomása arra készteti a gyártókat, hogy AI és ML technikákat alkalmazzanak az emberi beavatkozás csökkentésére és nem helyettesítésére az ellátási lánc irányításában. A legtöbb mesterséges intelligencia- és ML-segédeszköz az emberi érvelési technikákat alkalmazza modellként, amikor integrálódnak az ellátási lánc menedzsmentjével kapcsolatos döntési folyamatokba, és ez javítja a termékkel kapcsolatos információk gyorsaságát és pontosságát, valamint az ilyen protokollok által végre elért trendeket..
Mivel a késleltetett döntések jelentős hatással lehetnek a nyereségre, a bevételre, a cash flow-ra és egyes esetekben akár az ügyfelek elégedettségére is. Ezáltal az AI és az ML lehetővé teszi a gyártók számára, hogy növeljék a döntéshozatali protokollok sebességét a csúcstechnológiai ellátási lánc menedzsment rendszerekben. Az AI-val és az ML-alapú eszközöknek az ellátási lánc döntéshozatali folyamataira gyakorolt pozitív hatása miatt annak elfogadása valószínűleg befolyásolni fogja a digitális átalakuláson áteső vállalkozások pozitív növekedését.
Az AI és az ML technikák befolyásolják az ellátási lánc tervezésének és optimalizálásának szinkronizált megközelítését
Az ellátási lánc menedzsmentje mindig a különféle adatközpontú és analitikus folyamatok összekapcsolásának számít, és az ilyen hatalmas mennyiségű adat szinkronizálása elengedhetetlenné válik az ellátási lánc pontos tervezésének biztosítása érdekében. Ezenkívül a technológia által vezérelt ellátási lánc növekvő összetettsége alapvető elmozdulást eredményezett a szinkronizált tervezés folyamatában az ellátási lánc optimalizálása érdekében.
Az AI és az ML által működtetett eszközök belépnek az ellátási lánc tervezési környezetébe, megkönnyítve az átállást a több szállítási lánc műveletének statikus állapotáról dinamikus szekvenciájára. Ilyen tech-vezérelt eszközöket építenek be a mai ellátási lánc-kezelő rendszerekbe, és ez rávilágít azok előnyeire a végpontok közötti ellátási lánc tervezés szinkronizálásában. Ezeket az eszközöket fel lehet használni az eljárások automatizálására is a kereslet és a kínálat, valamint a döntéshozatali folyamatok valós idejű összehangolása érdekében, amelyek végső soron szinkronizálják a tervezési ökoszisztémát az ellátási láncban.
Kihívások a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás átvételében az ellátási lánc menedzsmentben
Noha a globális ipari környezet a következő generációs technológiák bevezetése felé mozog a digitális átalakulás előmozdítása érdekében, ezeknek a technológiáknak az alkalmazása olyan rést érintő területeken, mint az ellátási lánc menedzsment, továbbra is jelentősen alacsony. A különbség az olyan technológiák, mint az AI és az ML között, és a tényleges technológiai érték között főként az ellátási lánc menedzsmentjében a technológia által vezérelt eszközök alkalmazásának korlátai miatt következik be.
A legtöbb vezető és az üzleti vezető nem tudja megérteni és elképzelni az AI és az ML pontos előnyeit és hatásait az ellátási lánc menedzsmentjében az üzleti növekedés szempontjából. Ezenkívül az AI és az ML eszközök időszakos karbantartást igényelnek a hibátlan munkavégzés biztosítása érdekében az ellátási lánc menedzsment rendszerek elvárt paraméterein belül, ami további költségeket jelent. Az ilyen kihívások erősen gátolják e technológiák elterjedését a világ minden földrajzi régiójában. Mivel azonban a tudatosság az AI és az ML drámai pozitív hatásáról az ellátási lánc menedzsmentjében gyorsan növekszik, elfogadása a következő években elkerülhetetlenné válik e kihívások ellenére.