आपूर्ति श्रृंखला में एआई का जादू: प्रचार बनाम। वास्तविकता।

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आपूर्ति श्रृंखला में एआई एक वास्तविकता और निरंतर विकास और नवाचार का विषय है। आपूर्ति शृंखला प्रबंधन में एआई को लेकर चल रहे प्रचार और इसके द्वारा पहले ही उद्योग में लाए जा चुके और लगातार आ रहे ठोस लाभों के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है:

वास्तविकता: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग पहले से ही आपूर्ति श्रृंखला के विभिन्न पहलुओं, जैसे मांग पूर्वानुमान, इन्वेंट्री प्रबंधन, मार्ग अनुकूलन और गोदाम स्वचालन में किया जा रहा है। कंपनियां दक्षता में सुधार, लागत कम करने और समग्र आपूर्ति श्रृंखला प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एआई-संचालित समाधानों का उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अधिक सटीक मांग पूर्वानुमान लगाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण कर सकता है, जिससे कंपनियों को अपने इन्वेंट्री स्तर को अनुकूलित करने और ओवरस्टॉकिंग या अंडरस्टॉकिंग के जोखिम को कम करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
प्रचार: एससीएम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर काफी उत्साह है, कुछ कंपनियां और विक्रेता एआई प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं की अधिक बिक्री कर रहे हैं। आपूर्ति श्रृंखला में एआई कार्यान्वयन को यथार्थवादी अपेक्षाओं और एआई द्वारा प्रभावी ढंग से संबोधित की जा सकने वाली विशिष्ट चुनौतियों की स्पष्ट समझ के साथ करना आवश्यक है।

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विचार करने के लिए यहां कुछ प्रमुख बिंदु दिए गए हैं:

डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता: आपूर्ति श्रृंखला में कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करती है। यदि किसी कंपनी के पास गुणवत्तापूर्ण डेटा तक पहुंच का अभाव है या डेटा एकीकरण के साथ संघर्ष करना पड़ता है, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वादे किए गए लाभ पूरी तरह से प्राप्त नहीं हो सकते हैं।
कार्यान्वयन की जटिलता: आपूर्ति श्रृंखला में एआई को लागू करना जटिल हो सकता है। एआई मॉडल को प्रभावी ढंग से विकसित और तैनात करने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और डोमेन विशेषज्ञों की आवश्यकता है।
आरओआई और दीर्घकालिक लाभ: आपूर्ति श्रृंखला में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निवेश पर रिटर्न (आरओआई) को मापने में समय लग सकता है। कुछ लाभ तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, और मूल्य को अधिकतम करने के लिए निरंतर समायोजन और सुधार की आवश्यकता हो सकती है।
मानव-मशीन सहयोग: जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई कार्यों और प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकती है, मानव विशेषज्ञता निर्णय लेने, समस्या-समाधान और आपूर्ति श्रृंखला में अप्रत्याशित व्यवधानों के प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण बनी हुई है।
विनियामक और नैतिक विचार: चूंकि एआई आपूर्ति श्रृंखला संचालन में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, कंपनियों को एआई-संचालित निर्णय लेने से संबंधित नियामक अनुपालन, डेटा गोपनीयता और नैतिक विचारों पर भी विचार करना चाहिए।

संक्षेप में, आपूर्ति श्रृंखला में एआई केवल प्रचार नहीं है; यह एक वास्तविकता है जो पहले ही कई संगठनों को महत्वपूर्ण लाभ पहुंचा चुकी है। हालाँकि, कंपनियों के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे अपनी आपूर्ति श्रृंखला संचालन में स्थायी और सार्थक सुधार प्राप्त करने के लिए डेटा गुणवत्ता, जटिलता और मानव-मशीन सहयोग को संबोधित करते हुए एआई कार्यान्वयन को सोच-समझकर करें। मुख्य बात एआई की क्षमता और आपूर्ति श्रृंखला के संदर्भ में व्यावहारिक विचारों के बीच संतुलन बनाना है।

एससीएम उद्धरण

“आपको कभी भी किसी सौदे में मौजूद सारा पैसा कमाने की कोशिश नहीं करनी चाहिए। दूसरे साथी को भी कुछ पैसे कमाने दें, क्योंकि अगर आपकी छवि हमेशा सारा पैसा कमाने की है, तो आपके पास ज्यादा सौदे नहीं होंगे।' ~जे पॉल गेट्टी
"आपूर्ति श्रृंखला प्रकृति की तरह है, यह हमारे चारों ओर है।" ~डेव वाटर
“असफल होने से मत डरो। वहां जाओ और प्रयोग करो और सीखो और असफल हो जाओ और अपने अनुभवों के आधार पर रेटिंग प्राप्त करो। इसके लिए आगे बढ़ें और जब आप इसके लिए जाएंगे तो आप सीखेंगे कि आप क्या करने में सक्षम हैं, क्षमता क्या है, अवसर कहां हैं, लेकिन आप असफल होने से डर नहीं सकते क्योंकि तभी आप सीखते हैं। ~माइकल डेल, डेल कंप्यूटर के संस्थापक।
“क्यों न काम को आसान और अधिक रोचक बनाया जाए ताकि लोगों को पसीना न बहाना पड़े? टोयोटा की शैली कड़ी मेहनत करके परिणाम तैयार करने की नहीं है। यह एक ऐसी प्रणाली है जो कहती है कि लोगों की रचनात्मकता की कोई सीमा नहीं है। लोग टोयोटा में 'काम' करने नहीं जाते, वे वहां 'सोचने' के लिए जाते हैं" ~ताईची ओहनो
"लॉजिस्टिक्स के बिना दुनिया रुक जाती है।" ~डेव वाटर
“टोयोटा के अधिकांश इतिहास में, हमने प्रत्येक उत्पादन लाइन पर एंडऑन कॉर्ड नामक एक उपकरण लगाकर अपने वाहनों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित की है - और असेंबली समस्या होने पर किसी भी टीम के सदस्य को उत्पादन रोकने का अधिकार दिया है। जब समस्या हल हो जाती है तभी लाइन फिर से चलनी शुरू होती है।” ~एकियो टायोडा

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