Tarneahela AI: alustamine 5 sammuga

Supply Chain AI on viimase aasta jooksul tekitanud märkimisväärset elevust, šokki ja hirmu. Alates Generative AI uuendustest nagu VestlusGPT valdkonna sündmuste, analüütikute ja massimeedialugudeni testitakse iga ettevõtte juhti – alates tema nägemusest ja usaldusest tehnoloogia vastu kuni sisemiste ettevalmistusteni ja tehisintellekti integreerimiseni tarneahela tegevustesse.

Sellise emotsioonide hulga peamine põhjus tuleneb teadmatusest, kuidas tehisintellekti edusamme omaks võtta. Ühel meie hiljutisel veebiseminaril a küsitlus näitabd 76% 100 osalejast olid haridusjärgus Generative AI kasutuselevõtul oma ettevõtetes. Lisaks näitas veel üks, vaid kuu aega hiljem tehtud küsitlus, et 31% osalejatest väitis, et nad kas töötavad välja ettepanekuid alustada või katsetavad praegu piloote, mis hõlmavad oma ettevõtteid tehisintellekti.

Arvestades, kus enamik ettevõtteid oma tarneahela tehisintellekti teekonnal on, pole põnevuse ja kartuse segu üllatav. Seda etappi iseloomustavad sageli mitmed küsimused, millele on raske vastata, sealhulgas:

• Kuidas saame generatiivse tehisintellekti toodetavat teavet usaldada ja kinnitada?
• Kuidas saab meie organisatsioon praeguste ja tulevaste AI-võimaluste jaoks kõige paremini valmistuda?
• Kuidas saame edasi liikuda, kui sisemised ressursid on piiratud – planeerijatest andmeteadlasteni?

Selle levinud takistuse tõeliseks ületamiseks peavad ettevõtete juhid mõistma erinevust generatiivse AI ja masinõppe vahel ning teadma, millistel kasutusjuhtudel on suurim võimalik mõju.

Generatiivse AI ja masinõppe erinevused

Generatiivne AI ja masinõpe on tehisintellekti laiemas valdkonnas tihedalt seotud. Nende kahe vahel on siiski olulisi erinevusi: nende peamised eesmärgid ja väljundid. Erinevalt masinõppest, mis on valdavalt ülesandele orienteeritud, tegeleb generatiivne AI pigem originaalsisu loomisega, mis ei pruugi olla otseselt seotud konkreetsete sisendandmetega, vaid õpib selle asemel selgeks aluseks oleva struktuuri, et anda uusi sarnaseid tulemusi.

Masinõpe on haru, mis hõlmab algoritme ja statistilisi mudeleid, mis võimaldavad arvutitel kogemuste või andmete abil oma ülesande täitmisel parandada. Tehnoloogia hõlmab erinevaid tehnikaid märgistatud või struktureerimata andmetest õppimiseks, et ennustada või klassifitseerida antud andmete põhjal, teha otsuseid või järeldusi ning koolitada mudeleid ülesannete täitmiseks. Seejärel õpib süsteem mustreid ja teeb esitatud andmete põhjal ennustusi või otsuseid, keskendudes peamiselt konkreetsetele ülesannetele, nagu klassifitseerimine, regressioon või rühmitamine.

Generatiivne AI, teisest küljest on süvaõppe alamhulk, mis tegeleb nii märgistatud kui ka märgistamata andmete põhjal uue sisu või andmete loomisega. See väli keskendub peamiselt uue sisu (sh pildid, tekst, heli või videod) loomisele, mis ei pruugi olla algse andmestiku osa, mis põhineb mustritel ja teabel, mis on õpitud ja taasloodud sisendandmetest.

Nende kahe tehnoloogia erinevuste tundmine on tehisintellekti tõhusalt ärakasutavate ettevõtete jaoks ülioluline. Kuid tuleb tunnistada ka nende kahe teineteist täiendavat suhet, eriti kuna ühe edusammud toovad lõppkokkuvõttes kasu teisele ja aitavad kaasa keerukate rakenduste laiemale arendamisele.

Viis viisi oma teekonna alustamiseks

Sujuva ülemineku jaoks on oluline struktureeritud lähenemisviis tarneahela tehisintellekti teekonna alustamiseks. Ettevõtted peavad määratlema eesmärgid, hankima õiged tööriistad ja tehnoloogia, valmistama ette andmeinfrastruktuuri, juurutama tehisintellekti mudeleid ja pidevalt täiustama süsteemi.

Siin on viis tehisintellekti kasutuselevõtu pöördelist kasutusjuhtu, mille abil on võimalik saavutada DemandAI+ ja InventoryAI+ lahendusi. Need stsenaariumid ei näita mitte ainult võimalikku mõju AI-first tarneahela planeerimine aga demonstreerida ka mitmekülgseid ja kaugeleulatuvaid rakendusi erinevates äriaspektides.

1. Nõudluse tuvastamine

Reaalajas nähtavus ja ülevaade lühema tähtajaga nõudlusest võimaldavad parandada teenindustaset ja prognooside täpsust. See võime tõlgib turupõhist nõudluse teavet, et võimaldada tarneahela organisatsioonidel tuvastada lühiajalisi ostumustreid. Seejärel saab kasutada uusi matemaatilisi tehnikaid ja peaaegu reaalajas nõudluse signaale, et parandada tarneahela reageerimist planeerimata nõudluse muutused – ümberkujundamisvõimalus igale ettevõttele.

2. Põhjuslik prognoosimine

Sisseehitatud põhjusliku seose prognoosimine eraldab tegelikud nõudlussignaalid turu "mürast". Kombineerides masinõppe generatiivsete tehisintellekti tehnikatega, võib see avastada keerulisi mustreid, mis sageli kahe silma vahele jäävad, aidates tarneahela professionaalidel keskenduda andmetele, mis on nende ettevõtte, klientide ja üldise kasvu jaoks kõige olulisemad.

3. Uute toodete tutvustused

Uute toodete tutvustamine ilma müügiajaloota võib olla keeruline, kuid tehisintellekt võib olla väärtuslik tööriist, mis aitab neid ennustusi täpsemaks muuta. Tarneahelasüsteemid saavad reaalajas muutuvast nõudlusest õppida, et koostada täpsem prognoos oluliselt väiksema vaevaga. Seejärel muutuvad aja jooksul tarneahela järgnevad plaanid konkreetsemaks – see toob kaasa suurema kasumlikkuse, rahulolevamad kliendid ja parema sünkroonimise tarneahela partnerite vahel.

4. Varude optimeerimine

Tehisintellekti rakendamine varude haldamisel annab kohese ülevaate varude toimivusest vastavalt plaanile. See intelligentse analüüsi vorm avab ukse tulusamatele laopositsioonidele, pakkudes samal ajal tarneahela planeerijatele reaalajas hoiatusi ja viivitamatut ülevaadet eranditest ja pakutud probleemide lahendamisest.

Veelgi parem, intelligentse punktiarvestuse abil rakendab intelligentne stsenaarium majanduslikku tähtsuse järjekorda, et keskenduda rohkem kõige olulisematele võimalustele – lõppkokkuvõttes vähendades ülespuhutud laoseisu, suurendades samal ajal teenindustaset ja vältides puudujääke. Veelgi enam, varude planeerimise võimalused võivad kõige värskema teabe põhjal automatiseerida iga SKU jaoks parima laopoliitika tuvastamist igas laokohas. Sellised andmed hõlmavad nõudlust, nõudluse varieeruvust, pakkumise varieeruvust, rajatiste vahelist tarneaega, alternatiivsetes ladustamiskohtades hoitavaid laoseisu ja iga rajatise varude liike.

Tarneahela planeerijad saavad kasutada ka tehisintellektiga automatiseeritud laopoliitika funktsiooni, et teha kindlaks, milliste toodete puhul on nõudlus juhuslikult või "ühtlane" (nt lai valik, varuosad või tööstusseadmed). See lähenemisviis võimaldab tarneahelatel rakendada stohhastilist täiendamise planeerimise taktikat, mis võib põhjustada teenusetaseme täiustused 9–27% alandades samal ajal varude taset ja logistikakulusid.

5. Võrgu optimeerimine

Tänapäeva tarneahela võrguvoogude keerukus ei takista mitte ainult kaupade liikumise tõhusat jälgimist ja juhtimist, vaid suurendab ka tarneahela haavatavust looduskatastroofide ja geopoliitiliste pingete suhtes, mis võivad tarnehäireid veelgi süvendada.

Uuenduslik lähenemisviis võrgu optimeerimisele võib selle levinud probleemi lahendada, luues kiiresti tarneahela digitaalse kaksiku. Kasutades potentsiaalsete tulevikustsenaariumide uurimiseks generatiivset AI-d, võimaldab see strateegia tarneahela planeerijatel analüüsida ja hinnata erinevaid konfiguratsioone, mis suudavad tõhusalt hallata kulusid, parandada teenust ja viia vastavusse heitkoguste vähendamise eesmärkidega. Lisaks saavad planeerijad simuleerida ja hinnata erinevaid stsenaariume, võimaldades ennetavat otsuste tegemist ja strateegilist planeerimist, et navigeerida kaasaegse tarneahela maastiku keerukuses.

Sujuv tee tõelise tehisintellektiga esmajoones ettevõtte ümberkujundamiseks

Tunnistades ainulaadset ja üksteist täiendavat seost masinõppe ja generatiivse AI vahel, on tarneahela organisatsioonidel ainulaadne võimalus viia oma ettevõtted uude andmeanalüüsi ajastusse. Nad ei suuda mitte ainult navigeerida tänapäevaste tarneahelate keerukuses, vaid ka parandada tõhusust, hallata kulusid, tõsta teenuste taset ning luua oma tarneahelale ja kogu ärile jätkusuutlikuma tuleviku.