Supply Chain AI: Kezdő lépések 5 lépésben

A Supply Chain AI jelentős izgalmat, sokkot és félelmet váltott ki az elmúlt évben. A Generatív AI innovációkból, mint pl CsevegésGPT Az iparági eseményekig, elemzőkig és tömegmédiás történetekig minden cégvezetőt tesztelnek – a technológiába vetett jövőképétől és bizalmától kezdve a belső előkészítésig és a mesterséges intelligencia beépítéséig az ellátási lánc működésébe.

Az érzelmek ilyen skálájának elsődleges oka az, hogy nem tudjuk, hogyan alkalmazzuk az AI fejlesztéseit. Az egyik legutóbbi webináriumunkon a szavazás showd A 76 résztvevő 100%-a az oktatási szakaszban volt a Generative AI bevezetésével a vállalataiban. Ráadásul egy másik közvélemény-kutatás, mindössze egy hónappal később azt mutatta, hogy a résztvevők 31%-a azt mondta, hogy vagy javaslatokat dolgoznak ki a mesterséges intelligenciát beépítő pilóták elindítására, vagy jelenleg tesztelik azokat.

Figyelembe véve, hogy a legtöbb vállalat hol tart a Supply Chain AI útján, az izgalom és az aggodalom keveréke nem meglepő. Ezt a fázist gyakran egy sor kérdés jellemzi, amelyekre nehéz megválaszolni, többek között:

• Hogyan bízhatunk a Generatív mesterséges intelligencia által termelt információkban és hogyan ellenőrizhetjük azokat?
• Hogyan tud szervezetünk a legjobban felkészülni a jelenlegi és jövőbeli AI-képességekre?
• Hogyan léphetünk előre, ha a belső erőforrások korlátozottak – a tervezőktől az adattudósokig?

Ahhoz, hogy valóban leküzdhessék ezt az általános akadályt, az üzleti vezetőknek meg kell érteniük a különbséget a generatív AI és a gépi tanulás között, és tudniuk kell, hogy mely felhasználási esetek adják a lehető legnagyobb hatást.

A generatív AI és a gépi tanulás közötti különbségek

A generatív AI és a gépi tanulás szorosan összefügg a mesterséges intelligencia tágabb területén. Vannak azonban lényeges különbségek a kettő között: elsődleges céljaik és eredményeik között. Ellentétben a gépi tanulással, amely túlnyomórészt feladat-orientált, a Generatív AI inkább eredeti tartalom létrehozásáról szól, amely nem feltétlenül kapcsolódik közvetlenül az adott bemeneti adatokhoz, hanem megtanulja a mögöttes struktúrát, hogy új, hasonló eredményeket hozzon létre.

A gépi tanulás olyan ág, amely olyan algoritmusokat és statisztikai modelleket foglal magában, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tapasztalatok vagy adatok segítségével javítsák teljesítményüket egy feladaton. A technológia különféle technikákat foglal magában, amelyek segítségével tanulhatunk címkézett vagy strukturálatlan adatokból, hogy előre jelezzük vagy osztályozzuk az adott adatok alapján, döntéseket hozzanak vagy következtetéseket lehessen levonni, és modelleket betanítani a feladatok elvégzésére. A rendszer ezután megtanulja a mintákat, és előrejelzéseket vagy döntéseket hoz a megadott adatok alapján, lényegében olyan konkrét feladatokra összpontosítva, mint az osztályozás, a regresszió vagy a klaszterezés.

Generatív AI, másrészt a mély tanulás egy részhalmaza, amely új tartalom vagy adat létrehozásával foglalkozik címkézett és címkézetlen adatok alapján. Ez a mező elsősorban olyan új tartalom létrehozására összpontosít – beleértve a képeket, szövegeket, hanganyagokat vagy videókat –, amelyek nem tartoztak az eredeti adatkészlethez, a bemeneti adatokból tanult és újra létrehozott minták és információk alapján.

A két technológia közötti különbségek ismerete kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia hatékony kihasználására törekvő vállalkozások számára. De a kettő közötti egymást kiegészítő kapcsolatot is el kell ismerni, különösen mivel az egyik fejlesztése végső soron a másik javát szolgálja, és hozzájárul a kifinomult alkalmazások szélesebb körű fejlesztéséhez.

Öt módszer az utazás indítására

A strukturált megközelítés a Supply Chain AI utazás megkezdéséhez elengedhetetlen a zökkenőmentes átmenethez. A vállalatoknak meg kell határozniuk a célokat, be kell szerezniük a megfelelő eszközöket és technológiát, elő kell készíteniük az adatinfrastruktúrát, be kell vezetniük az AI modelleket, és folyamatosan fejleszteniük kell a rendszert.

Íme öt kulcsfontosságú eset a mesterséges intelligencia átvételéhez, amelyekkel elérhető DemandAI+ és a InventoryAI+ megoldásokat. Ezek a forgatókönyvek nemcsak a lehetséges hatásokat mutatják be Az AI-első ellátási lánc tervezése hanem sokoldalú és nagy horderejű alkalmazásokat is bemutat a különböző üzleti szempontok mentén.

1. Igényérzékelés

A valós idejű láthatóság és a rövidebb távú keresletbe való betekintés jobb szolgáltatási szintet és nagyobb előrejelzési pontosságot tesz lehetővé. Ez a képesség lefordítja a piaci alapú keresleti információkat, hogy lehetővé tegye az ellátási lánc szervezetei számára a rövid távú vásárlási minták észlelését. Új matematikai technikák és közel valós idejű keresleti jelek használhatók fel az ellátási lánc reagálásának javítására. nem tervezett keresletváltozások – átalakulási lehetőség bármely cég számára.

2. Ok-okozati előrejelzés

A beépített oksági előrejelzés elkülöníti a tényleges keresleti jeleket a piaci „zajtól”. A gépi tanulás és a generatív mesterségesintelligencia technikák kombinálásával olyan összetett mintákat tárhat fel, amelyek gyakran hiányoznak, és segít az ellátási láncban dolgozó szakembereknek az üzletük, ügyfeleik és általános növekedésük szempontjából legfontosabb adatokra összpontosítani.

3. Új termékek bemutatása

Az értékesítési előzmények nélküli új termékek bevezetésének előrejelzése kihívást jelenthet, de a mesterséges intelligencia értékes eszköz lehet ezen előrejelzések pontosabbá tételében. Az ellátási lánc rendszerek valós időben tanulhatnak a változó keresletből, hogy lényegesen kevesebb erőfeszítéssel pontosabb előrejelzést készíthessenek. Aztán idővel a downstream ellátási lánc tervek specifikusabbakká válnak – ami magasabb jövedelmezőséghez, elégedettebb ügyfelekhez és jobb szinkronizáláshoz vezet az ellátási lánc partnerei között.

4. Készlet optimalizálás

A mesterséges intelligencia alkalmazása a készletkezelésben azonnali betekintést nyújt a készletteljesítménybe a tervhez képest. Az intelligens elemzés ezen formája megnyitja az ajtót a jövedelmezőbb készletpozíciók felé, miközben valós idejű riasztásokat ad az ellátási lánc tervezőinek, és azonnali áttekintést ad a kivételekről és a javasolt problémák megoldásáról.

Még jobb, ha az intelligens pontozással az intelligens forgatókönyv gazdasági prioritásokat alkalmaz, hogy jobban összpontosítson a legfontosabb lehetőségekre – végső soron csökkentve a felduzzadt készleteket, miközben növeli a szolgáltatási szintet és elkerüli a hiányokat. Ezenkívül a készlettervezési képességek a legfrissebb információk alapján automatizálhatják az egyes SKU-k legjobb készletpolitikájának azonosítását minden raktározási helyen. Az ilyen adatok magukban foglalják a keresletet, a kereslet változékonyságát, a kínálat változékonyságát, a létesítmények közötti átfutási időt, az alternatív raktározási helyeken tartott készleteket és az egyes létesítményekben lévő készlettípusokat.

Az ellátási lánc tervezői egy mesterséges intelligencia által automatizált készletpolitikai funkciót is kihasználhatnak annak meghatározására, hogy mely termékekre van szórványos vagy „csomós” kereslet, például széles méretválasztékra, pótalkatrészekre vagy ipari berendezésekre. Ez a megközelítés lehetővé teszi az ellátási láncok számára, hogy sztochasztikus utánpótlás-tervezési taktikát alkalmazzanak, aminek eredménye lehet szolgáltatási szint javulás 9% és 27% között miközben csökkenti a készletszintet és a logisztikai költségeket.

5. Hálózat optimalizálás

A mai ellátási lánc hálózati folyamatainak összetettsége nemcsak az árumozgások hatékony nyomon követését és irányítását akadályozza meg, hanem növeli az ellátási lánc sebezhetőségét a természeti katasztrófákkal és a geopolitikai feszültségekkel szemben, amelyek tovább súlyosbíthatják a szállítási zavarokat.

A hálózatoptimalizálás innovatív megközelítése megoldhatja ezt a gyakori problémát azáltal, hogy gyorsan létrehozza az ellátási lánc digitális ikertestvérét. A Generatív mesterséges intelligencia alkalmazásával a lehetséges jövőbeli forgatókönyvek feltárására ez a stratégia lehetővé teszi az ellátási lánc tervezői számára, hogy elemezzék és értékeljék a különféle konfigurációkat, amelyek hatékonyan kezelhetik a költségeket, javíthatják a szolgáltatást és igazodhatnak a kibocsátáscsökkentési célkitűzésekhez. Ezenkívül a tervezők különféle forgatókönyveket szimulálhatnak és értékelhetnek, lehetővé téve a proaktív döntéshozatalt és a stratégiai tervezést, hogy eligazodjanak a modern ellátási lánc körülményei között.

Sima út a valódi mesterséges intelligencia-első üzleti átalakuláshoz

A gépi tanulás és a generatív mesterségesintelligencia közötti egyedülálló és egymást kiegészítő kapcsolat felismerésével az ellátási lánc szervezetei egyedülálló lehetőséget kapnak arra, hogy bevezessék vállalataikat az adatintelligencia új korszakába. Nemcsak eligazodhatnak a modern ellátási láncok összetettségei között, hanem javíthatják a hatékonyságot, kezelhetik a költségeket, javíthatják a szolgáltatási színvonalat, és fenntarthatóbb jövőt teremthetnek ellátási láncuknak és az egész üzletágnak.