Supply Chain AI: Aloitus 5 vaiheessa

Supply Chain AI on herättänyt huomattavaa jännitystä, shokkia ja pelkoa kuluneen vuoden aikana. Generatiivisista AI-innovaatioista, kuten KeskustelutGPT Alan tapahtumiin, analyytikoihin ja joukkomediatarinoihin testataan jokaista yritysjohtajaa – näkemyksestään ja luottamuksestaan ​​teknologiaan sisäisiin valmisteluihin ja tekoälyn integroimiseen toimitusketjun toimintoihin.

Ensisijainen syy tällaiseen tunnevalikoimaan johtuu siitä, että emme tiedä, miten tekoälyn edistysaskeleet omaksua. Yhdessä viimeaikaisessa webinaarissamme a gallu näyttääd 76 % sadasta osallistujasta oli koulutusvaiheessa Generatiivisen tekoälyn käyttöönotossa yrityksissään. Lisäksi toinen kysely, vain kuukautta myöhemmin, osoitti, että 100 prosenttia osallistujista sanoi, että he joko kehittävät ehdotuksia aloittaakseen tai testaavat parhaillaan pilotteja, jotka sisällyttävät tekoälyn yrityksiinsä.

Kun otetaan huomioon, missä useimmat yritykset ovat toimitusketjun tekoälymatkallaan, jännityksen ja pelon sekoitus ei ole yllätys. Tälle vaiheelle on usein ominaista joukko kysymyksiä, joihin on vaikea vastata, mukaan lukien:

• Kuinka voimme luottaa ja validoida Generatiivisen tekoälyn tuottamaa tietoa?
• Kuinka organisaatiomme voi parhaiten valmistautua nykyisiin ja tuleviin tekoälyominaisuuksiin?
• Miten voimme edetä, kun sisäiset resurssit ovat rajalliset – suunnittelijoista datatieteilijöihin?

Tämän yleisen adoption esteen voittamiseksi todella yritysjohtajien on ymmärrettävä ero generatiivisen tekoälyn ja koneoppimisen välillä ja tiedettävä, mitkä käyttötapaukset tuottavat suurimman mahdollisen vaikutuksen.

Erot generatiivisen tekoälyn ja koneoppimisen välillä

Generatiivinen tekoäly ja koneoppiminen liittyvät läheisesti toisiinsa tekoälyn laajemmalla alueella. Näiden kahden välillä on kuitenkin kriittisiä eroja: niiden ensisijaiset tavoitteet ja tuotokset. Toisin kuin koneoppimisessa, joka on pääosin tehtäväkeskeistä, Generatiivinen tekoäly on enemmän alkuperäisen sisällön luomista, joka ei välttämättä liity suoraan tiettyyn syöttötietoon, vaan sen sijaan oppii taustalla olevan rakenteen tuottaakseen uusia, samanlaisia ​​tuloksia.

Koneoppiminen on ala, joka sisältää algoritmeja ja tilastollisia malleja, joiden avulla tietokoneet voivat parantaa suorituskykyään tehtävässä kokemuksen tai datan avulla. Tekniikka sisältää erilaisia ​​tekniikoita, joiden avulla voidaan oppia merkityistä tai strukturoimattomista tiedoista, ennustaa tai luokitella annetun tiedon perusteella, tehdä päätöksiä tai päätelmiä ja kouluttaa malleja tehtävien suorittamiseen. Tämän jälkeen järjestelmä oppii kuvioita ja tekee ennusteita tai päätöksiä toimitettujen tietojen perusteella keskittyen pääasiassa tiettyihin tehtäviin, kuten luokitteluun, regressioon tai klusterointiin.

Generatiivinen AI, toisaalta, on syväoppimisen osajoukko, joka käsittelee uuden sisällön tai datan luomista sekä merkittyjen että merkitsemättömien tietojen perusteella. Tämä kenttä keskittyy ensisijaisesti sellaisen uuden sisällön – kuten kuvien, tekstin, äänen tai videoiden – luomiseen, joka ei ehkä ole osa alkuperäistä tietojoukkoa syöttötiedoista opittujen ja uudelleen luotujen kuvioiden ja tietojen perusteella.

Näiden kahden teknologian välisten erojen tunteminen on keskeistä yrityksille, jotka pyrkivät hyödyntämään tekoälyä tehokkaasti. Mutta myös näiden kahden välinen toisiaan täydentävä suhde on tunnustettava, varsinkin kun yhden edistyminen hyödyttää viime kädessä toista ja edistää kehittyneiden sovellusten laajempaa kehitystä.

Viisi tapaa aloittaa matkasi

Strukturoitu lähestymistapa Supply Chain AI -matkalle on välttämätön sujuvan siirtymisen kannalta. Yritysten on määriteltävä tavoitteet, hankittava oikeat työkalut ja teknologia, valmisteltava datainfrastruktuuri, otettava käyttöön tekoälymalleja ja jatkuvasti parannettava järjestelmää.

Tässä on viisi keskeistä tekoälyn käyttöönoton käyttötapausta, jotka voidaan saavuttaa DemandAI+ ja InventoryAI+ ratkaisuja. Nämä skenaariot eivät vain esittele mahdollisia vaikutuksia Tekoälyn ensimmäinen toimitusketjun suunnittelu mutta myös esittelee monipuolisia ja kauaskantoisia sovelluksia eri liiketoiminta-alueilla.

1. Kysynnän tunnistus

Reaaliaikainen näkyvyys ja näkemykset lyhyemmän aikavälin kysynnästä mahdollistavat paremman palvelutason ja paremman ennusteen tarkkuuden. Tämä ominaisuus kääntää markkinapohjaiset kysyntätiedot, jotta toimitusketjun organisaatiot voivat havaita lyhyen aikavälin ostotottumuksia. Uusia matemaattisia tekniikoita ja lähes reaaliaikaisia ​​kysyntäsignaaleja voidaan sitten hyödyntää parantamaan toimitusketjun reagointia odottamattomia kysynnän muutoksia – muutosmahdollisuus mille tahansa yritykselle.

2. Syy-ennuste

Sisäänrakennettu syy-ennuste eristää todelliset kysyntäsignaalit markkinoiden "melusta". Yhdistämällä koneoppimisen generatiivisiin tekoälytekniikoihin se voi paljastaa monimutkaisia ​​malleja, jotka usein jäävät huomaamatta, mikä auttaa toimitusketjun ammattilaisia ​​keskittymään dataan, joka on tärkein heidän liiketoimintansa, asiakkaidensa ja yleisen kasvunsa kannalta.

3. Uusien tuotteiden esittelyt

Uusien tuotteiden, joilla ei ole myyntihistoriaa, ennustaminen voi olla haastavaa, mutta tekoäly voi olla arvokas työkalu näiden ennusteiden tarkentamiseksi. Toimitusketjujärjestelmät voivat oppia muuttuvasta kysynnästä reaaliajassa tuottaakseen tarkemman ennusteen huomattavasti pienemmällä vaivalla. Ajan myötä toimitusketjun loppupään suunnitelmat tarkentuvat – mikä parantaa kannattavuutta, tyytyväisempiä asiakkaita ja parempaa synkronointia toimitusketjukumppaneiden välillä.

4. Varaston optimointi

Tekoälyn soveltaminen varastonhallintaan antaa välittömän käsityksen varaston suorituskyvystä suunnitelmaan nähden. Tämä älykäs analytiikan muoto avaa oven kannattavampiin varastosijoituksiin ja antaa toimitusketjun suunnittelijoille reaaliaikaisia ​​hälytyksiä ja välittömän näkemyksen poikkeuksista ja ongelmien ratkaisuehdotuksista.

Vielä parempi, älykkään pisteytyksen avulla älykäs skenaario soveltaa taloudellista priorisointia keskittyäkseen enemmän tärkeimpiin mahdollisuuksiin – vähentää lopulta paisuneita varastoja ja samalla parantaa palvelutasoa ja välttää alijäämiä. Lisäksi varastosuunnitteluominaisuudet voivat automatisoida parhaan varastokäytännön tunnistamisen kullekin SKU:lle jokaisessa varastopaikassa uusimpien tietojen perusteella. Tällaisia ​​tietoja ovat kysyntä, kysynnän vaihtelu, tarjonnan vaihtelu, toimitusaika toimitilojen välillä, varastot vaihtoehtoisissa varastopaikoissa ja varastotyypit kussakin toimipaikassa.

Toimitusketjun suunnittelijat voivat myös hyödyntää tekoälyn automatisoituja varastokäytäntöjä määrittääkseen, mitkä tuotteet kohtaavat satunnaista tai "palavaa" kysyntää, kuten laajat kokovalikoimat, varaosat tai teollisuuslaitteet. Tämä lähestymistapa antaa toimitusketjuille mahdollisuuden soveltaa stokastista täydennyssuunnittelutaktiikkaa, joka voi johtaa palvelutason parannuksia 9–27 % samalla alentamalla varastotasoja ja logistiikkakustannuksia.

5. Verkon optimointi

Nykypäivän toimitusketjun verkkovirtojen monimutkaisuus ei ainoastaan ​​estä tavaroiden liikkeiden tehokasta seurantaa ja hallintaa, vaan lisää myös toimitusketjun alttiutta luonnonkatastrofeille ja geopoliittisille jännitteille, jotka voivat entisestään pahentaa toimituskatkoksia.

Innovatiivinen lähestymistapa verkon optimointiin voi ratkaista tämän yleisen ongelman luomalla nopeasti toimitusketjun digitaalisen kaksoiskappaleen. Käyttämällä Generatiivista tekoälyä mahdollisten tulevaisuuden skenaarioiden tutkimiseen, tämä strategia antaa toimitusketjun suunnittelijoille mahdollisuuden analysoida ja arvioida erilaisia ​​kokoonpanoja, joilla voidaan tehokkaasti hallita kustannuksia, parantaa palvelua ja mukautua päästöjen vähentämistavoitteisiin. Lisäksi suunnittelijat voivat simuloida ja arvioida erilaisia ​​skenaarioita, mikä mahdollistaa ennakoivan päätöksenteon ja strategisen suunnittelun nykyaikaisen toimitusketjun monimutkaisuudessa navigoimiseksi.

Sujuva polku todelliseen tekoälyn ensimmäiseen liiketoiminnan muutokseen

Tunnistamalla ainutlaatuisen ja toisiaan täydentävän suhteen koneoppimisen ja generatiivisen tekoälyn välillä, toimitusketjun organisaatioilla on ainutlaatuinen tilaisuus ohjata yrityksensä uudelle dataälyn aikakaudelle. He eivät vain pysty navigoimaan nykyaikaisten toimitusketjujen monimutkaisuuden keskellä, vaan myös parantamaan tehokkuutta, hallitsemaan kustannuksia, parantamaan palvelutasoa ja luomaan kestävämmän tulevaisuuden toimitusketjulleen ja koko liiketoiminnalleen.