সাপ্লাই চেইন AI: 5টি ধাপে শুরু করা

সাপ্লাই চেইন এআই গত এক বছরে যথেষ্ট উত্তেজনা, শক এবং ভয়ের জন্ম দিয়েছে। জেনারেটিভ এআই উদ্ভাবন থেকে চ্যাটGPT শিল্প ইভেন্ট, বিশ্লেষক এবং গণমাধ্যমের গল্পে, প্রতিটি ব্যবসায়ী নেতার পরীক্ষা করা হচ্ছে - প্রযুক্তির প্রতি তাদের দৃষ্টি এবং আস্থা থেকে শুরু করে অভ্যন্তরীণ প্রস্তুতি এবং সাপ্লাই চেইন অপারেশনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একীকরণ।

এই ধরনের আবেগের প্রাথমিক কারণ AI অগ্রগতি কীভাবে গ্রহণ করতে হয় তা না জানা থেকে উদ্ভূত হয়। আমাদের সাম্প্রতিক ওয়েবিনারগুলির একটিতে, a পোল শোd 76 জন অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে 100% তাদের কোম্পানিতে জেনারেটিভ এআই গ্রহণ করার শিক্ষাগত পর্যায়ে ছিল। উপরন্তু, অন্য একটি জরিপ, মাত্র এক মাস পরে দেখা গেছে যে 31% অংশগ্রহণকারীদের উদ্ধৃত করা হয়েছে যে তারা হয় শুরু করার প্রস্তাব তৈরি করছে বা বর্তমানে তাদের কোম্পানিতে AI অন্তর্ভুক্ত করে এমন পাইলটদের পরীক্ষা করছে।

বেশিরভাগ কোম্পানি তাদের সাপ্লাই চেইন এআই যাত্রায় কোথায় রয়েছে তা বিবেচনা করে, উত্তেজনা এবং আশংকার মিশ্রণে অবাক হওয়ার কিছু নেই। এই পর্যায়টি প্রায়শই বিভিন্ন প্রশ্নের দ্বারা চিহ্নিত করা হয় যা উত্তর দেওয়া চ্যালেঞ্জিং, যার মধ্যে রয়েছে:

• আমরা কীভাবে জেনারেটিভ এআই তৈরি করা তথ্যকে বিশ্বাস ও যাচাই করতে পারি?
• বর্তমান এবং ভবিষ্যত AI ক্ষমতার জন্য আমাদের সংস্থা কীভাবে সেরা প্রস্তুতি নিতে পারে?
• কিভাবে আমরা এগিয়ে যেতে পারি যখন অভ্যন্তরীণ সম্পদ সীমিত - পরিকল্পনাবিদ থেকে ডেটা বিজ্ঞানী পর্যন্ত?

দত্তক নেওয়ার এই সাধারণ প্রতিবন্ধকতাকে সত্যিকার অর্থে অতিক্রম করতে, ব্যবসায়ী নেতাদের অবশ্যই জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিংয়ের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে হবে এবং জানতে হবে কোন ব্যবহারের ক্ষেত্রে সর্বাধিক সম্ভাব্য প্রভাব প্রদান করে।

জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিং এর মধ্যে পার্থক্য

জেনারেটিভ এআই এবং মেশিন লার্নিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃহত্তর ক্ষেত্রের মধ্যে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। যাইহোক, উভয়ের মধ্যে সমালোচনামূলক পার্থক্য রয়েছে: তাদের প্রাথমিক উদ্দেশ্য এবং আউটপুট। মেশিন লার্নিং এর বিপরীতে, যা প্রধানত টাস্ক-ভিত্তিক, জেনারেটিভ এআই হল আসল সামগ্রী তৈরি করা যা অগত্যা সরাসরি নির্দিষ্ট ইনপুট ডেটার সাথে সম্পর্কিত নয় বরং নতুন, অনুরূপ ফলাফল তৈরি করার জন্য অন্তর্নিহিত কাঠামো শেখে।

মেশিন লার্নিং হল এমন একটি শাখা যেখানে অ্যালগরিদম এবং পরিসংখ্যানগত মডেলগুলি জড়িত যা কম্পিউটারগুলিকে অভিজ্ঞতা বা ডেটার মাধ্যমে একটি কাজের উপর তাদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম করে। প্রদত্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা শ্রেণীবিভাগ করার জন্য লেবেলযুক্ত বা অসংগঠিত ডেটা থেকে শিখতে, সিদ্ধান্ত নেওয়া বা অনুমান করা এবং কাজগুলি করার জন্য মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রযুক্তিটি বিভিন্ন কৌশলকে অন্তর্ভুক্ত করে। সিস্টেমটি তখন প্যাটার্ন শিখে এবং প্রদত্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেয়, মূলত নির্দিষ্ট কাজ যেমন শ্রেণীবিভাগ, রিগ্রেশন বা ক্লাস্টারিংয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

জেনারেটিভ এআই, অন্যদিকে, গভীর শিক্ষার একটি উপসেট যা লেবেলযুক্ত এবং লেবেলবিহীন উভয় ডেটার উপর ভিত্তি করে নতুন সামগ্রী বা ডেটা তৈরির সাথে সম্পর্কিত। এই ক্ষেত্রটি প্রাথমিকভাবে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করার উপর ফোকাস করে – ছবি, পাঠ্য, অডিও বা ভিডিও সহ – যেগুলি ইনপুট ডেটা থেকে শেখা এবং পুনরায় তৈরি করা প্যাটার্ন এবং তথ্যের উপর ভিত্তি করে মূল ডেটাসেটের অংশ নাও হতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করার লক্ষ্যে ব্যবসার জন্য দুটি প্রযুক্তির মধ্যে এই পার্থক্যগুলি জানা গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু উভয়ের মধ্যে পরিপূরক সম্পর্ককে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে, বিশেষ করে একটির অগ্রগতি অপরটির জন্য চূড়ান্তভাবে উপকৃত হয় এবং পরিশীলিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির বৃহত্তর বিকাশে অবদান রাখে।

আপনার যাত্রা শুরু করার পাঁচটি উপায়

একটি সাপ্লাই চেইন এআই যাত্রা শুরু করার জন্য একটি সুগঠিত পদ্ধতি একটি মসৃণ পরিবর্তনের জন্য অপরিহার্য। কোম্পানিগুলিকে উদ্দেশ্যগুলি সংজ্ঞায়িত করতে হবে, সঠিক সরঞ্জাম এবং প্রযুক্তি অর্জন করতে হবে, ডেটা পরিকাঠামো প্রস্তুত করতে হবে, এআই মডেলগুলি বাস্তবায়ন করতে হবে এবং ক্রমাগত সিস্টেমের উন্নতি করতে হবে।

এআই গ্রহণের জন্য এখানে পাঁচটি গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে যা দিয়ে অর্জন করা যেতে পারে ডিমান্ডএআই+ এবং ইনভেন্টরিএআই+ সমাধান এই পরিস্থিতিতে শুধুমাত্র সম্ভাব্য প্রভাব প্রদর্শন না এআই-প্রথম সাপ্লাই চেইন পরিকল্পনা কিন্তু বিভিন্ন ব্যবসায়িক দিক জুড়ে বহুমুখী এবং সুদূরপ্রসারী অ্যাপ্লিকেশনগুলিও প্রদর্শন করে।

1. চাহিদা সংবেদন

রিয়েল-টাইম দৃশ্যমানতা এবং স্বল্পমেয়াদী চাহিদার অন্তর্দৃষ্টি উন্নত পরিষেবার স্তর এবং উচ্চতর পূর্বাভাসের নির্ভুলতা সক্ষম করে। এই সক্ষমতা বাজার ভিত্তিক চাহিদার তথ্য অনুবাদ করে যাতে সাপ্লাই চেইন সংস্থাগুলিকে স্বল্পমেয়াদী কেনাকাটার ধরণ সনাক্ত করতে পারে। নতুন গাণিতিক কৌশল এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইম চাহিদা সংকেত তারপর সরবরাহ চেইন প্রতিক্রিয়া উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে অপরিকল্পিত চাহিদা পরিবর্তন - যে কোনো কোম্পানির জন্য একটি রূপান্তরমূলক সুযোগ।

2. কার্যকারণ পূর্বাভাস

বিল্ট-অন কার্যকারণ পূর্বাভাস বাজার "গোলমাল" থেকে প্রকৃত চাহিদা সংকেতকে বিচ্ছিন্ন করে। জেনারেটিভ এআই কৌশলগুলির সাথে মেশিন লার্নিংকে একত্রিত করে, এটি জটিল নিদর্শনগুলিকে উন্মোচন করতে পারে যা প্রায়শই মিস হয়, সরবরাহ চেইন পেশাদারদের তাদের ব্যবসা, গ্রাহকদের এবং সামগ্রিক বৃদ্ধির জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ডেটাতে ফোকাস করতে সহায়তা করে৷

3. নতুন পণ্য পরিচিতি

বিক্রয়ের ইতিহাস ছাড়াই নতুন পণ্য পরিচিতির পূর্বাভাস দেওয়া চ্যালেঞ্জিং হতে পারে, তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে আরও নির্ভুল করতে সাহায্য করার জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হতে পারে। সাপ্লাই চেইন সিস্টেমগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে কম প্রচেষ্টার সাথে আরও সুনির্দিষ্ট পূর্বাভাস তৈরি করতে রিয়েল টাইমে চাহিদার বিকাশ থেকে শিখতে পারে। তারপর, সময়ের সাথে সাথে, ডাউনস্ট্রিম সাপ্লাই চেইন প্ল্যানগুলি আরও সুনির্দিষ্ট হয়ে ওঠে - যার ফলে উচ্চ লাভজনকতা, আরও সন্তুষ্ট গ্রাহক এবং সাপ্লাই চেইন অংশীদারদের মধ্যে আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশন হয়।

4. ইনভেন্টরি অপ্টিমাইজেশান

ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্টে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করা পরিকল্পনার বিরুদ্ধে ইনভেন্টরি পারফরম্যান্সের তাত্ক্ষণিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। বুদ্ধিমান বিশ্লেষণের এই ফর্মটি আরও লাভজনক ইনভেন্টরি পজিশনের দরজা খুলে দেয় যখন সাপ্লাই চেইন প্ল্যানারদের রিয়েল-টাইম সতর্কতা এবং ব্যতিক্রম এবং সমস্যাগুলির প্রস্তাবিত সমাধানে তাত্ক্ষণিক দৃশ্যমানতা প্রদান করে।

আরও ভাল, বুদ্ধিমান স্কোরিংয়ের সাথে, বুদ্ধিমান দৃশ্যকল্পটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সুযোগগুলিতে আরও ফোকাস করার জন্য অর্থনৈতিক অগ্রাধিকার প্রয়োগ করে – পরিশেষে পরিষেবার স্তর বৃদ্ধি এবং ঘাটতি এড়ানোর সাথে সাথে ফুলে যাওয়া ইনভেন্টরিগুলি হ্রাস করা। অধিকন্তু, ইনভেন্টরি প্ল্যানিং ক্ষমতাগুলি বর্তমান তথ্যের উপর ভিত্তি করে প্রতিটি স্টকিং লোকেশনে প্রতিটি SKU-এর জন্য সেরা ইনভেন্টরি নীতির সনাক্তকরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে করতে পারে। এই ধরনের ডেটার মধ্যে রয়েছে চাহিদা, চাহিদার পরিবর্তনশীলতা, সরবরাহের পরিবর্তনশীলতা, সুবিধার মধ্যে সীসা সময়, বিকল্প স্টকিং অবস্থানে থাকা ইনভেন্টরি এবং প্রতিটি সুবিধায় স্টকের প্রকার।

সাপ্লাই চেইন প্ল্যানাররাও এআই-স্বয়ংক্রিয় ইনভেন্টরি পলিসি বৈশিষ্ট্যের সুবিধা নিতে পারে কোন পণ্যগুলি বিক্ষিপ্ত বা "লুম্পি" চাহিদা অনুভব করছে, যেমন বিস্তৃত আকারের রেঞ্জ, খুচরা যন্ত্রাংশ বা শিল্প সরঞ্জাম। এই পদ্ধতির ফলে সাপ্লাই চেইনকে একটি স্টকাস্টিক রিপ্লেনিশমেন্ট প্ল্যানিং কৌশল প্রয়োগ করার অনুমতি দেয় যার ফলে হতে পারে 9% এবং 27% এর মধ্যে পরিষেবা-স্তরের উন্নতি ইনভেন্টরি লেভেল এবং লজিস্টিক খরচ কমানোর সময়।

5. নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশন

আজকের সরবরাহ শৃঙ্খল নেটওয়ার্ক প্রবাহের জটিলতাগুলি কেবল পণ্য চলাচলের কার্যকর নিরীক্ষণ এবং পরিচালনাকে বাধা দেয় না বরং প্রাকৃতিক দুর্যোগ এবং ভূ-রাজনৈতিক উত্তেজনাগুলির জন্য সরবরাহ চেইনের দুর্বলতাও বাড়িয়ে দেয় যা আরও যৌগিক বিতরণ বাধাকে আরও জটিল করতে পারে।

নেটওয়ার্ক অপ্টিমাইজেশানের একটি উদ্ভাবনী পদ্ধতি দ্রুত একটি সাপ্লাই চেইনের ডিজিটাল টুইন তৈরি করে এই সাধারণ সমস্যাটির সমাধান করতে পারে। সম্ভাব্য ভবিষ্যত পরিস্থিতি অন্বেষণ করতে জেনারেটিভ এআই নিয়োগ করে, এই কৌশলটি সাপ্লাই চেইন প্ল্যানারদের বিভিন্ন কনফিগারেশন বিশ্লেষণ এবং মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে যা কার্যকরভাবে খরচ পরিচালনা করতে পারে, পরিষেবা উন্নত করতে পারে এবং নির্গমন হ্রাসের উদ্দেশ্যগুলির সাথে সারিবদ্ধ করতে পারে। উপরন্তু, পরিকল্পনাকারীরা বিভিন্ন পরিস্থিতির অনুকরণ এবং মূল্যায়ন করতে পারে, যা সক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং আধুনিক সরবরাহ চেইন ল্যান্ডস্কেপের জটিলতাগুলি নেভিগেট করার জন্য কৌশলগত পরিকল্পনার অনুমতি দেয়।

সত্যিকারের এআই-প্রথম ব্যবসায়িক রূপান্তরের একটি মসৃণ পথ

মেশিন লার্নিং এবং জেনারেটিভ এআই-এর মধ্যে অনন্য এবং পরিপূরক সম্পর্ককে স্বীকৃতি দিয়ে, সাপ্লাই চেইন সংস্থাগুলির কাছে তাদের কোম্পানিগুলিকে ডেটা বুদ্ধিমত্তার একটি নতুন যুগে নিয়ে যাওয়ার এক ধরনের সুযোগ রয়েছে৷ তারা শুধুমাত্র আধুনিক সাপ্লাই চেইনের জটিলতাগুলোই নেভিগেট করতে পারে না বরং দক্ষতা উন্নত করতে পারে, খরচ পরিচালনা করতে পারে, পরিষেবার মাত্রা বাড়াতে পারে এবং তাদের সাপ্লাই চেইন এবং সামগ্রিক ব্যবসার জন্য আরও টেকসই ভবিষ্যত তৈরি করতে পারে।