Supply Chain AI: Kom godt i gang i 5 trin

Supply Chain AI har udløst betydelig spænding, chok og frygt i løbet af det sidste år. Fra Generative AI innovationer som SnakGPT til branchebegivenheder, analytikere og massemediehistorier bliver enhver virksomhedsleder testet – fra deres vision og tillid til teknologien til interne forberedelser og integration af kunstig intelligens i forsyningskædedrift.

Den primære årsag til en sådan række af følelser stammer fra ikke at vide, hvordan man adopterer AI-fremskridt. I et af vores seneste webinarer, a afstemning viserd 76 % af de 100 deltagere var i uddannelsesfasen med at indføre Generativ AI i deres virksomheder. Derudover viste en anden meningsmåling, blot en måned senere, at 31 % af deltagerne blev citeret og sagde, at de enten udvikler forslag til at begynde eller i øjeblikket tester piloter, der inkorporerer AI til deres virksomheder.

I betragtning af, hvor de fleste virksomheder er i deres Supply Chain AI-rejse, er blandingen af ​​spænding og frygt ingen overraskelse. Denne fase er ofte karakteriseret ved en række spørgsmål, som er udfordrende at besvare, herunder:

• Hvordan kan vi stole på og validere den information, Generativ AI producerer?
• Hvordan kan vores organisation bedst forberede sig på nuværende og fremtidige AI-kapaciteter?
• Hvordan kan vi komme videre, når interne ressourcer er begrænsede – fra planlæggere til dataforskere?

For virkelig at overvinde denne fælles hindring for adoption skal virksomhedsledere forstå forskellen mellem Generativ AI og maskinlæring og vide, hvilke use cases der giver den størst mulige effekt.

Forskellene mellem Generativ AI og maskinlæring

Generativ AI og maskinlæring er tæt beslægtet inden for det bredere område af kunstig intelligens. Der er dog kritiske forskelle mellem de to: deres primære mål og output. I modsætning til maskinlæring, som overvejende er opgaveorienteret, handler Generativ AI mere om at skabe originalt indhold, der ikke nødvendigvis relaterer direkte til specifikke inputdata, men i stedet lærer den underliggende struktur for at producere nye, lignende resultater.

Machine learning er en gren, der involverer algoritmer og statistiske modeller, der gør det muligt for computere at forbedre deres ydeevne på en opgave gennem erfaring eller data. Teknologien omfatter forskellige teknikker til at lære af mærkede eller ustrukturerede data for at forudsige eller klassificere baseret på givne data, træffe beslutninger eller slutninger og træne modeller til at udføre opgaver. Systemet lærer derefter mønstre og træffer forudsigelser eller beslutninger baseret på de leverede data, i det væsentlige fokuseret på specifikke opgaver såsom klassificering, regression eller klyngedannelse.

Generativ AI, på den anden side, er en undergruppe af deep learning, der beskæftiger sig med skabelsen af ​​nyt indhold eller data baseret på både mærkede og umærkede data. Dette felt fokuserer primært på at skabe nyt indhold – herunder billeder, tekst, lyd eller videoer – som muligvis ikke har været en del af det originale datasæt baseret på mønstre og information, der er lært og genskabt fra inputdataene.

At kende disse forskelle mellem de to teknologier er afgørende for virksomheder, der sigter mod at udnytte kunstig intelligens effektivt. Men det komplementære forhold mellem de to skal også anerkendes, især da fremskridt i den ene i sidste ende gavner den anden og bidrager til den bredere udvikling af sofistikerede applikationer.

Fem måder at starte din rejse på

En struktureret tilgang til at påbegynde en Supply Chain AI-rejse er afgørende for en glidende overgang. Virksomheder skal definere mål, anskaffe de rigtige værktøjer og teknologi, forberede datainfrastrukturen, implementere AI-modeller og løbende forbedre systemet.

Her er fem centrale use cases for AI-adoption, som kan opnås med DemandAI+ , InventoryAI+ løsninger. Disse scenarier viser ikke kun den potentielle effekt af AI-first supply chain planlægning men også demonstrere alsidige og vidtrækkende applikationer på tværs af forskellige forretningsaspekter.

1. Efterspørgselsføling

Synlighed i realtid og indsigt i kortsigtet efterspørgsel muliggør forbedrede serviceniveauer og højere prognosenøjagtighed. Denne evne oversætter markedsbaseret efterspørgselsinformation for at give forsyningskædeorganisationer mulighed for at opdage kortsigtede købsmønstre. Nye matematiske teknikker og efterspørgselssignaler næsten i realtid kan så udnyttes til at forbedre forsyningskædens reaktion på uplanlagte efterspørgselsændringer – en transformationsmulighed for enhver virksomhed.

2. Årsagsprognose

Indbygget kausal prognose isolerer faktiske efterspørgselssignaler fra markedsstøj. Ved at kombinere maskinlæring med generative AI-teknikker kan den afdække komplekse mønstre, som ofte overses, og hjælpe forsyningskædeprofessionelle med at fokusere på data, der betyder mest for deres virksomhed, kunder og overordnet vækst.

3. Nye produktintroduktioner

At forudsige nye produktintroduktioner uden salgshistorik kan være udfordrende, men kunstig intelligens kan være et værdifuldt værktøj til at hjælpe med at gøre disse forudsigelser mere nøjagtige. Forsyningskædesystemer kan lære af den ændrede efterspørgsel i realtid for at producere en mere præcis prognose med væsentlig mindre indsats. Derefter bliver nedstrøms forsyningskædeplaner over tid mere specifikke – hvilket fører til højere rentabilitet, mere tilfredse kunder og bedre synkronisering på tværs af forsyningskædepartnere.

4. Lageroptimering

Anvendelse af kunstig intelligens til lagerstyring giver øjeblikkelig indsigt i lagerydelse i forhold til planen. Denne form for intelligent analyse åbner døren til mere profitable lagerpositioner, mens den giver forsyningskædeplanlæggere realtidsadvarsler og øjeblikkelig indsigt i undtagelser og forslag til løsning af problemer.

Endnu bedre, med intelligent scoring anvender det intelligente scenarie økonomisk prioritering for at fokusere mere på de vigtigste muligheder – i sidste ende reducere oppustede lagre, samtidig med at serviceniveauet øges og underskud undgås. Desuden kan lagerplanlægningsfunktioner automatisere identifikation af den bedste lagerpolitik for hver SKU på hver lagerlokation baseret på den nyeste information. Sådanne data omfatter efterspørgsel, efterspørgselsvariabilitet, udbudsvariabilitet, leveringstid mellem faciliteter, lagerbeholdning på alternative lagersteder og lagertyperne på hver facilitet.

Forsyningskædeplanlæggere kan også udnytte en AI-automatiseret lagerpolitikfunktion til at bestemme, hvilke produkter der oplever sporadisk eller "klumpet" efterspørgsel, såsom store størrelsesområder, reservedele eller industrielt udstyr. Denne tilgang gør det muligt for forsyningskæder at anvende en stokastisk genopfyldningsplanlægningstaktik, der kan resultere i forbedringer på serviceniveau mellem 9 % og 27 % og samtidig sænke lagerniveauer og logistikomkostninger.

5. Netværksoptimering

Kompleksiteten i nutidens forsyningskædenetværk hæmmer ikke kun effektiv overvågning og styring af varebevægelser, men øger også en forsyningskædes sårbarhed over for naturkatastrofer og geopolitiske spændinger, der yderligere kan forværre leveringsafbrydelser.

En innovativ tilgang til netværksoptimering kan løse dette almindelige problem ved hurtigt at skabe en digital tvilling af en forsyningskæde. Ved at anvende Generative AI til at udforske potentielle fremtidige scenarier, gør denne strategi det muligt for forsyningskædeplanlæggere at analysere og vurdere forskellige konfigurationer, der effektivt kan styre omkostninger, forbedre servicen og tilpasse sig emissionsreduktionsmål. Derudover kan planlæggere simulere og evaluere forskellige scenarier, hvilket giver mulighed for proaktiv beslutningstagning og strategisk planlægning for at navigere i kompleksiteten i det moderne forsyningskædelandskab.

En jævn vej til ægte AI-første forretningstransformation

Ved at anerkende det unikke og komplementære forhold mellem maskinlæring og Generativ AI, har forsyningskædeorganisationer en unik mulighed for at indlede deres virksomheder ind i en ny æra med dataintelligens. De kan ikke kun navigere i kompleksiteten af ​​moderne forsyningskæder, men også forbedre effektiviteten, styre omkostninger, forbedre serviceniveauer og skabe en mere bæredygtig fremtid for deres forsyningskæde og overordnede forretning.