आपूर्ति श्रृंखला एआई: 5 चरणों में आरंभ करना

आपूर्ति श्रृंखला एआई ने पिछले वर्ष में काफी उत्साह, सदमा और भय पैदा किया है। जेनरेटिव एआई इनोवेशन जैसे चैटGPT उद्योग की घटनाओं, विश्लेषकों और जन मीडिया कहानियों तक, प्रत्येक व्यवसायिक नेता का परीक्षण किया जा रहा है - प्रौद्योगिकी में उनकी दृष्टि और विश्वास से लेकर आंतरिक तैयारी और आपूर्ति श्रृंखला संचालन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण तक।

भावनाओं की इस श्रृंखला का प्राथमिक कारण यह नहीं जानना है कि एआई प्रगति को कैसे अपनाया जाए। हमारे हालिया वेबिनार में से एक में, a जनमत सर्वेक्षणd 76 उपस्थित लोगों में से 100% अपनी कंपनियों में जेनरेटिव एआई को अपनाने के शैक्षिक चरण में थे। इसके अलावा, ठीक एक महीने बाद एक अन्य सर्वेक्षण से पता चला कि 31% उपस्थित लोगों ने यह कहते हुए उद्धृत किया कि वे या तो शुरू करने के लिए प्रस्ताव विकसित कर रहे हैं या वर्तमान में उन पायलटों का परीक्षण कर रहे हैं जो उनकी कंपनियों में एआई को शामिल करते हैं।

यह देखते हुए कि अधिकांश कंपनियां अपनी आपूर्ति श्रृंखला एआई यात्रा में कहां हैं, उत्साह और आशंका का मिश्रण कोई आश्चर्य की बात नहीं है। इस चरण में अक्सर कई प्रकार के प्रश्न होते हैं जिनका उत्तर देना चुनौतीपूर्ण होता है, जिनमें शामिल हैं:

• हम जेनरेटिव एआई द्वारा उत्पादित जानकारी पर कैसे भरोसा और सत्यापन कर सकते हैं?
• हमारा संगठन वर्तमान और भविष्य की AI क्षमताओं के लिए सर्वोत्तम तैयारी कैसे कर सकता है?
• जब योजनाकारों से लेकर डेटा वैज्ञानिकों तक - आंतरिक संसाधन सीमित हैं तो हम कैसे आगे बढ़ सकते हैं?

अपनाने की इस सामान्य बाधा को सही मायने में दूर करने के लिए, व्यापारिक नेताओं को जेनरेटिव एआई और मशीन लर्निंग के बीच अंतर को समझना चाहिए और जानना चाहिए कि कौन से उपयोग के मामले सबसे बड़ा संभव प्रभाव प्रदान करते हैं।

जेनरेटिव एआई और मशीन लर्निंग के बीच अंतर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक दायरे में जनरेटिव एआई और मशीन लर्निंग का गहरा संबंध है। हालाँकि, दोनों के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं: उनके प्राथमिक उद्देश्य और आउटपुट। मशीन लर्निंग के विपरीत, जो मुख्य रूप से कार्य-उन्मुख है, जेनरेटिव एआई मूल सामग्री बनाने के बारे में है जो जरूरी नहीं कि विशिष्ट इनपुट डेटा से सीधे संबंधित हो, बल्कि नए, समान परिणाम उत्पन्न करने के लिए अंतर्निहित संरचना सीखती है।

मशीन लर्निंग एक शाखा है जिसमें एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल शामिल होते हैं जो कंप्यूटर को अनुभव या डेटा के माध्यम से किसी कार्य पर अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने में सक्षम बनाते हैं। प्रौद्योगिकी में दिए गए डेटा के आधार पर भविष्यवाणी या वर्गीकरण करने, निर्णय लेने या अनुमान लगाने और कार्य करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए या असंरचित डेटा से सीखने की विभिन्न तकनीकें शामिल हैं। सिस्टम तब पैटर्न सीखता है और प्रदान किए गए डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां या निर्णय लेता है, जो अनिवार्य रूप से वर्गीकरण, प्रतिगमन या क्लस्टरिंग जैसे विशिष्ट कार्यों पर केंद्रित होता है।

जनरेटिव एआईदूसरी ओर, गहन शिक्षण का एक उपसमूह है जो लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों डेटा के आधार पर नई सामग्री या डेटा के निर्माण से संबंधित है। यह फ़ील्ड मुख्य रूप से नई सामग्री बनाने पर केंद्रित है - जिसमें चित्र, पाठ, ऑडियो या वीडियो शामिल हैं - जो कि इनपुट डेटा से सीखे और बनाए गए पैटर्न और जानकारी के आधार पर मूल डेटासेट का हिस्सा नहीं हो सकते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने का लक्ष्य रखने वाले व्यवसायों के लिए दो प्रौद्योगिकियों के बीच इन अंतरों को जानना महत्वपूर्ण है। लेकिन दोनों के बीच पूरक संबंध को भी स्वीकार किया जाना चाहिए, विशेष रूप से एक में प्रगति से अंततः दूसरे को लाभ होता है और परिष्कृत अनुप्रयोगों के व्यापक विकास में योगदान होता है।

अपनी यात्रा शुरू करने के पाँच तरीके

सुचारू परिवर्तन के लिए आपूर्ति श्रृंखला एआई यात्रा शुरू करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण आवश्यक है। कंपनियों को उद्देश्यों को परिभाषित करने, सही उपकरण और तकनीक हासिल करने, डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर तैयार करने, एआई मॉडल लागू करने और सिस्टम में लगातार सुधार करने की जरूरत है।

एआई अपनाने के लिए यहां पांच प्रमुख उपयोग के मामले हैं जिन्हें हासिल किया जा सकता है डिमांडएआई+ और इन्वेंटरीएआई+ समाधान। ये परिदृश्य न केवल संभावित प्रभाव को दर्शाते हैं एआई-प्रथम आपूर्ति श्रृंखला योजना बल्कि विभिन्न व्यावसायिक पहलुओं में बहुमुखी और दूरगामी अनुप्रयोगों को भी प्रदर्शित करता है।

1. मांग संवेदन

वास्तविक समय की दृश्यता और अल्पकालिक मांग की अंतर्दृष्टि बेहतर सेवा स्तर और उच्च पूर्वानुमान सटीकता को सक्षम बनाती है। यह क्षमता आपूर्ति श्रृंखला संगठनों को अल्पकालिक खरीद पैटर्न का पता लगाने की अनुमति देने के लिए बाजार-आधारित मांग जानकारी का अनुवाद करती है। आपूर्ति श्रृंखला प्रतिक्रिया में सुधार के लिए नई गणितीय तकनीकों और वास्तविक समय के मांग संकेतों का लाभ उठाया जा सकता है अनियोजित मांग परिवर्तन - किसी भी कंपनी के लिए एक परिवर्तनकारी अवसर।

2. कारण संबंधी पूर्वानुमान

अंतर्निहित कारण संबंधी पूर्वानुमान वास्तविक मांग संकेतों को बाज़ार के "शोर" से अलग करता है। मशीन लर्निंग को जेनरेटिव एआई तकनीकों के साथ जोड़कर, यह उन जटिल पैटर्न को उजागर कर सकता है जो अक्सर छूट जाते हैं, जिससे आपूर्ति श्रृंखला पेशेवरों को उस डेटा पर ध्यान केंद्रित करने में मदद मिलती है जो उनके व्यवसाय, ग्राहकों और समग्र विकास के लिए सबसे अधिक मायने रखता है।

3. नए उत्पाद परिचय

बिक्री इतिहास के बिना नए उत्पाद परिचय का पूर्वानुमान लगाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन पूर्वानुमानों को और अधिक सटीक बनाने में मदद करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण हो सकती है। आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियां वास्तविक समय में बढ़ती मांग से सीखकर काफी कम प्रयास के साथ अधिक सटीक पूर्वानुमान तैयार कर सकती हैं। फिर, समय के साथ, डाउनस्ट्रीम आपूर्ति श्रृंखला योजनाएं अधिक विशिष्ट हो जाती हैं - जिससे उच्च लाभप्रदता, अधिक संतुष्ट ग्राहक और आपूर्ति श्रृंखला भागीदारों के बीच बेहतर सिंक्रनाइज़ेशन होता है।

4. इन्वेंटरी अनुकूलन

इन्वेंट्री प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने से योजना के विरुद्ध इन्वेंट्री प्रदर्शन में तत्काल अंतर्दृष्टि मिलती है। बुद्धिमान विश्लेषण का यह रूप आपूर्ति श्रृंखला योजनाकारों को वास्तविक समय अलर्ट और अपवादों और मुद्दों के प्रस्तावित समाधान में त्वरित दृश्यता प्रदान करते हुए अधिक लाभदायक इन्वेंट्री स्थितियों के द्वार खोलता है।

इससे भी बेहतर, बुद्धिमान स्कोरिंग के साथ, बुद्धिमान परिदृश्य सबसे महत्वपूर्ण अवसरों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने के लिए आर्थिक प्राथमिकता को लागू करता है - अंततः सेवा स्तर में वृद्धि और घाटे से बचने के दौरान फूली हुई सूची को कम करता है। इसके अलावा, इन्वेंट्री नियोजन क्षमताएं सबसे मौजूदा जानकारी के आधार पर प्रत्येक स्टॉकिंग स्थान पर प्रत्येक एसकेयू के लिए सर्वोत्तम इन्वेंट्री नीति की पहचान को स्वचालित कर सकती हैं। इस तरह के डेटा में मांग, मांग परिवर्तनशीलता, आपूर्ति परिवर्तनशीलता, सुविधाओं के बीच लीड समय, वैकल्पिक स्टॉकिंग स्थानों पर रखी गई इन्वेंट्री और प्रत्येक सुविधा पर स्टॉक के प्रकार शामिल हैं।

आपूर्ति श्रृंखला योजनाकार यह निर्धारित करने के लिए एआई-स्वचालित इन्वेंट्री नीतियों की सुविधा का भी लाभ उठा सकते हैं कि कौन से उत्पाद छिटपुट या "ढेलेदार" मांग का अनुभव कर रहे हैं, जैसे कि विस्तृत आकार श्रेणियां, स्पेयर पार्ट्स, या औद्योगिक उपकरण। यह दृष्टिकोण आपूर्ति श्रृंखलाओं को स्टोकेस्टिक पुनःपूर्ति योजना रणनीति लागू करने की अनुमति देता है जिसके परिणामस्वरूप हो सकता है 9% और 27% के बीच सेवा-स्तर में सुधार इन्वेंट्री स्तर और लॉजिस्टिक्स लागत को कम करते हुए।

5. नेटवर्क अनुकूलन

आज की आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क प्रवाह में जटिलताएं न केवल माल की आवाजाही की प्रभावी निगरानी और प्रबंधन में बाधा डालती हैं, बल्कि प्राकृतिक आपदाओं और भू-राजनीतिक तनावों के प्रति आपूर्ति श्रृंखला की संवेदनशीलता को भी बढ़ाती हैं, जिससे वितरण में और रुकावटें आ सकती हैं।

नेटवर्क अनुकूलन के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण तेजी से आपूर्ति श्रृंखला का डिजिटल ट्विन बनाकर इस सामान्य समस्या का समाधान कर सकता है। संभावित भविष्य के परिदृश्यों का पता लगाने के लिए जेनरेटिव एआई को नियोजित करके, यह रणनीति आपूर्ति श्रृंखला योजनाकारों को विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का विश्लेषण और मूल्यांकन करने में सक्षम बनाती है जो प्रभावी ढंग से लागत का प्रबंधन कर सकते हैं, सेवा में सुधार कर सकते हैं और उत्सर्जन में कमी के उद्देश्यों के साथ संरेखित कर सकते हैं। इसके अलावा, योजनाकार विविध परिदृश्यों का अनुकरण और मूल्यांकन कर सकते हैं, जिससे आधुनिक आपूर्ति श्रृंखला परिदृश्य की जटिलताओं को नेविगेट करने के लिए सक्रिय निर्णय लेने और रणनीतिक योजना बनाने की अनुमति मिलती है।

सच्चे एआई-प्रथम व्यवसाय परिवर्तन का एक आसान रास्ता

मशीन लर्निंग और जेनरेटिव एआई के बीच अद्वितीय और पूरक संबंध को पहचानकर, आपूर्ति श्रृंखला संगठनों के पास अपनी कंपनियों को डेटा इंटेलिजेंस के एक नए युग में प्रवेश करने का एक अनूठा अवसर है। वे न केवल आधुनिक आपूर्ति श्रृंखलाओं की जटिलताओं से निपट सकते हैं, बल्कि दक्षता में सुधार कर सकते हैं, लागत का प्रबंधन कर सकते हैं, सेवा स्तर बढ़ा सकते हैं और अपनी आपूर्ति श्रृंखला और समग्र व्यवसाय के लिए अधिक टिकाऊ भविष्य बना सकते हैं।