Hogyan hoz értéket a mesterséges intelligencia az ellátási láncban vállalkozása számára
Az ellátási lánc vezetői arra törekednek, hogy jobban átláthassák ellátási láncuk tervezését. És mi lehet jobb módja a kezdésnek, mint a mesterséges intelligencia (AI)?
Az elmúlt néhány hívószavakkal teli év során számos fényes új eszközt láthattunk, amelyek izgalmat – és zavart – keltettek az AI lehetőségeivel kapcsolatban. A technológiákat az alapoktól kezdve úgy tervezik, hogy a mesterséges intelligencia képességeinek felhasználásával javítsák az előrejelzéseket, és gyorsabban tárják fel a betekintést, mint bármely ember. És még a ChatGPT is megkönnyíti bárki számára a tartalom létrehozását – akár teljes cikkeket és fehér könyveket is –, hogy gyakorlatilag minden kérdésre választ adhassanak.
Ha az ellátási lánc tervezéséről van szó, nehéz elhinni, hogy ezek a jelenlegi képességek valódi értéket hozhatnak. Ez azonban megteremti az alapot egy új paradigmához, amely 70%-kal csökkentheti a heti tervezési időt, 15–30%-kal kevesebb előrejelzési hibát, és lenyűgözően javíthatja a készletezési eredményeket.
A tudományos projekttől az ellátási lánc lehetővé tételéig
Szerint Gartner, a mesterséges intelligencia várhatóan minden technológia által vezérelt innovációt és stratégiai döntést áthat a következő évben. Az AI döntéshozatali pontossága és gyorsasága pedig nem is jöhetne jobbkor az ellátási lánc tervezői számára.
Ahhoz, hogy lépést tarthassanak a jelenlegi piaci dinamikával, a tervezőknek modernizálniuk kell hagyományos ellátási lánc stratégiáikat olyan előrejelzésekkel, amelyek figyelembe veszik a piaci jelzéseket és a gyorsabban és gyakrabban változó keresletet.
Például a valós idejű vásárlói magatartás, a gazdasági változások, a környezeti változások és a folyamatban lévő geopolitikai események előrejelzésekbe történő integrálása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy agilisabban jelezzék előre és alkalmazkodjanak a változó forgatókönyvekhez. Az AI-kompatibilis analitika pótolja a hagyományos modellekben rejlő kritikus hiányosságokat, egy egységes megoldáson belül kezeli az alapkeresletet, a promóciós növekedést, az ok-okozati előrejelzéseket és a felhasználói betekintést – jelentősen javítva az előrejelzések pontosságát.
A mesterséges intelligenciának számos más értékes alkalmazása is van az ellátási láncban, többek között:
- Folyamatos fejlesztés a valós idejű láthatóság, a hatékony üzleti intelligencia és az automatizált adatelemzés révén
- Fokozott monitorozási pontosság a rendelés elérhetősége és a valós idejű állapot
- Korai figyelmeztetés felfelé irányuló késések a készenléti tervezés vagy alternatív beszerzés kiváltása érdekében
- Gyorsabb azonosítás a termékek csökkenő népszerűségének és az életciklusok végi ciklusainak készletszintű elemzése révén
- Optimalizált árképzési stratégiák a termékárak, az ellátási lánc költségei és a kiskereskedelmi haszonkulcsok összehasonlító elemzésével
- Finomított kereslet, utánpótlás és kínálat tervezése a nyersanyagárak és az időjárási minták elemzésén keresztül
Bár a lehetséges fejlesztések listája kiterjedt, számos belső és külső forrásból származó adatok beszerzése a mesterséges intelligencia érdemi kiaknázásához jelentős kihívást jelent az ellátási lánc legtöbb szervezete számára. Az adatok összegyűjtése után gyakran bizonyos tisztítást és szabványosítást igényelnek.
AI-First Demand Planning eBook
Ebben az ingyenes e-könyvben megtudhatja, hogyan csökkenti az ember-gép együttműködés a költségeket, a hibákat és a megvalósítási időt.
Hogyan fejti ki az AI az ellátási lánc tervezési képességeit
A megnövekedett adatok elérhetőségének és a technológiai fejlődésnek a konvergenciája most megfelelővé teszi ideje felkarolni egy mesterséges intelligencia által működtetett ellátási láncot. Szerencsére ma már számos lehetőség áll rendelkezésre az ellátási lánc folyamatainak automatizálására és az ellátási láncban dolgozó csapat döntéshozatalának bővítésére.
Optimalizált előrejelzési algoritmus kiválasztása segít biztosítani, hogy az előrejelzés pontossága a termék teljes életciklusa során optimalizálva legyen. Automatikusan összekever több algoritmust, amikor új adatot adnak hozzá a keresletelőzményekhez, és összehasonlítja minden előrejelzett elem pontosságát az összes rendelkezésre álló előrejelzési algoritmussal, végül kiválasztja, hogy az algoritmusok melyik csoportja minimalizálja az előrejelzési hibákat.
Kiugró korrekció igénye automatikusan észleli a rendellenes keresletelőzmény adatpontokat, és mechanizmust biztosít a kiugró értékek kijavításához vagy magyarázatához. Ez kiküszöböli a kereslettervezőnek a készletkimaradások, a versenytársak promóciós programjai, a nem tervezett zavarok vagy a nem ismétlődő események miatti anomáliák manuális azonosításához és számbavételéhez szükséges időt és erőfeszítést. A „rossz adatok” kezelése segít az előrejelzés pontosságának javításában, mivel biztosítja, hogy a modellek által használt adatok a lehető legtisztábbak legyenek.
Igényérzékelés strukturálatlan adatokból kihasználja a mintafelismerést és a természetes nyelvi feldolgozást a nagy adatok olvasásához és elemzéséhez, hogy felismerje az összetett kapcsolatokat és betekintést nyújtson az adatokba. A képesség lépést tart a fogyasztói preferenciák és viselkedés minden változásával azáltal, hogy néhány perc alatt automatikusan elemzi a terabájtnyi strukturálatlan adatot, hogy meghatározza a vásárlói hangulatot, és gyorsan megjósolja a rövid és hosszú távú keresletre gyakorolt hatást.
Valószínűségi kereslet-kínálat szimulációk rekord szinten megérteni a kereslet és a kínálati kapacitás változékonyságát. Az egyértékű előrejelzésekkel ellentétben ezek a képességek számos lehetséges kereslet- és kínálat-előrejelzést készítenek, és véletlenszerű előrejelzéseket készítenek, amelyeket n-szintű, kínálatkorlátozott digitális ikerszimulációkban használnak az ellátási lánc rugalmasságának előrejelzésére. A termékszintű bevételi és nyereségadatok beépítése ezekbe a Monte Carlo típusú szimulációkba lehetővé teszi a tervezők számára, hogy felmérjék a volumetrikus és pénzügyi célok teljesítésével járó kockázatokat.
Automatikus adattisztítás és paraméterpopuláció felismeri az ellátási lánc hiányos vagy pontatlan adatait, és vagy automatikusan alkalmazza a helyes adatokat, vagy figyelmezteti a megfelelő adatkezelőt a helyesbítő intézkedések megtételére. A fejlett megoldások, amelyek automatikusan törlik az adatokat és feltöltik az ellátási lánc paramétereit, biztosítják, hogy időszerű és pontos adatok álljanak rendelkezésre az ellátási lánc tervezési műveleteihez.
Forgatókönyv-kiválasztás bővítése fejlett kognitív képességeket használ, hogy új ismereteket fejlesszen ki, és növelje a tervezők azon képességét, hogy gyors, jól informált döntéseket hozzon. Önállóan keresi a legjobb megoldásokat a zavarokra és lehetőségekre, és a legjobb alternatívákat kínálja a tervező számára a döntéshozatal felgyorsítására.
Termék életciklus-profil optimalizálása attribútum-alapú modellezési technikákkal javítja a cikkszintű előrejelzés pontosságát keresleti profilok létrehozására, új cikkekhez való hozzárendelésére, pontosságuk folyamatos értékelésére és felülvizsgálatára. Tanul a korábbi termékbevezetésekből, hogy optimalizálja a profil alakját és térfogatát az új termékek bevezetéséhez.
Ahol az előrelátás találkozik a reagálókészséggel
A mesterséges intelligencia bevonása az ellátási lánc működésébe nem csupán a folyamatok egyszerűsítését szolgálja. A lehetőségek tárházát tárja fel – a folyamatos fejlesztéstől az automatizált adatelemzésen át a finomhangolt kereslettervezésig és rugalmas szimulációkig. A mesterséges intelligencia fejlődésével pedig egyre kézzelfoghatóbbá válik az ellátási lánc átformálásának lehetősége, ami páratlan hatékonysággal és előrelátással kecsegtet.
A Logilitynél az ellátási lánc tervezésének ez a fordulópontja nem csupán technológiai előrelépés, hanem kulcsfontosságú lehetőség is az ellátási lánc vezetői számára. A továbbfejlesztett mesterséges intelligencia képességek egyre inkább lehetővé teszik a csapatok számára a problémák azonnali megoldását valós idejű riasztásokkal és azonnali betekintéssel, intelligens pontozással és gazdasági rangsorolással, valamint az egyes SKU-hoz tartozó legjobb készletszabályzatokkal.
Szeretne többet megtudni? Tudja meg, hogyan működik a Logility DemandAI+ megoldás segíthet az ellátási lánc szervezetének a legkritikusabb lehetőségekre összpontosítani, végső soron csökkenteni a költségeket, optimalizálni a készletet, és figyelemre méltó szolgáltatási színvonalat biztosítani.
Ajánlott
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.logility.com/blog/how-ai-in-supply-chain-brings-value-to-your-business/
- :van
- :is
- :nem
- $ UP
- a
- képesség
- gyorsul
- Fiók
- pontosság
- pontos
- Akció
- alkalmazkodni
- hozzáadott
- címzés
- fejlett
- haladás
- fejlesztések
- ellen
- AI
- AI-hajtású
- figyelmeztetések
- algoritmus
- algoritmusok
- lehetővé teszi, hogy
- Is
- alternatív
- alternatívák
- an
- elemzés
- analitika
- elemez
- elemzése
- és a
- válasz
- bármilyen
- bárki
- alkalmazások
- alkalmazandó
- megfelelő
- VANNAK
- körül
- cikkek
- mesterséges
- mesterséges intelligencia
- Mesterséges intelligencia (AI)
- AS
- értékeli
- értékelése
- At
- fokozza
- szerző
- automatizált
- Automatizált
- automatikusan
- autonóm módon
- elérhetőség
- elérhető
- bázis
- BE
- válik
- viselkedés
- hogy
- Hisz
- BEST
- Jobb
- Nagy
- Big adatok
- keverékek
- Zsemlemorzsa
- hoz
- Bring
- épít
- üzleti
- üzleti intelligencia
- de
- VEVŐ..
- by
- TUD
- képességek
- képesség
- Kapacitás
- kártya
- lánc
- kihívás
- Változások
- ChatGPT
- választja
- ragadozó ölyv
- kognitív
- együttműködés
- hogyan
- jön
- érkező
- árucikk
- nyersanyagárak
- Companies
- összehasonlítás
- teljes
- bonyolult
- zavar
- figyelembe véve
- fogyasztó
- Konténer
- tartalom
- folyamatosan
- folyamatos
- kontraszt
- hagyományos
- Konvergencia
- kijavítására
- kiadások
- tudott
- teremt
- létrehozása
- kritikai
- Jelenlegi
- vevő
- vevői viselkedés
- vágás
- vágások
- ciklusok
- dátum
- adatelemzés
- adat pontok
- döntés
- Döntéshozatal
- határozatok
- Hanyatló
- késedelmek
- Kereslet
- tervezett
- Határozzuk meg
- Fejleszt
- digitális
- digitális iker
- zavarok
- Nem
- letöltés
- illesztőprogramok
- két
- dinamika
- minden
- könnyű
- eBook
- Gazdasági
- hatékonyság
- erőfeszítés
- bármelyik
- megszünteti
- ölelés
- képessé
- üres
- végén
- fokozott
- fokozása
- biztosítására
- biztosítása
- környezeti
- hiba
- hibák
- Még
- események
- Minden
- fejlődik
- példa
- Izgalom
- várható
- Magyarázza
- kiterjedt
- külső
- GYORS
- gyorsabb
- kevés
- kevesebb
- kitöltése
- pénzügyi
- Találjon
- Rögzít
- Összpontosít
- A
- Előrejelzés
- előrejelzések
- előrelátás
- Alapítvány
- Ingyenes
- gyakran
- ból ből
- jövő
- rések
- Gartner
- generál
- geopolitikai
- kap
- szerzés
- fogás
- Földi
- Csoport
- Kemény
- segít
- segít
- történelem
- Hogyan
- http
- HTTPS
- emberi
- ID
- azonosítani
- if
- kép
- azonnal
- Hatás
- végrehajtás
- javul
- javított
- javulás
- fejlesztések
- javítja
- in
- pontatlan
- Beleértve
- amely magában foglalja
- <p></p>
- egyre inkább
- velejáró
- Innováció
- meglátások
- azonnali
- integrálása
- Intelligencia
- Intelligens
- belső
- bele
- bemutatkozás
- leltár
- kérdések
- IT
- tételek
- ITS
- helyzet
- éppen
- Tart
- táj
- nyelv
- keresztnév
- elindítja
- vezetők
- TANUL
- szint
- szintek
- Tőkeáttétel
- kihasználja
- életciklus
- Lista
- hosszú lejáratú
- keres
- leeresztés
- szerencsére
- csinál
- KÉSZÍT
- Gyártás
- menedzser
- kézzel
- sok
- piacára
- Anyag
- megérik
- Lehet..
- mechanizmus
- találkozó
- Megfelel
- csupán
- minimalizálja
- jegyzőkönyv
- modellezés
- modellek
- korszerűsítésére
- modul
- ellenőrzés
- több
- a legtöbb
- többszörös
- Természetes
- Természetes nyelv
- Természetes nyelvi feldolgozás
- Szükség
- szükséges
- Új
- új termék
- Most
- számos
- of
- gyakran
- on
- egyszer
- folyamatban lévő
- Művelet
- Lehetőségek
- Alkalom
- Optimalizálja
- optimalizált
- optimalizálása
- or
- érdekében
- szervezet
- szervezetek
- Más
- ki
- eredmények
- kívülálló
- papírok
- paradigma
- paraméter
- paraméterek
- Mintás
- Emberek (People)
- döntő
- tervezés
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- Politikák
- népszerűség
- lehetőségek
- lehetséges
- potenciális
- Pontosság
- előre
- előző
- Áraink
- árazás
- fontossági sorrend
- Folyamatok
- feldolgozás
- Termékek
- profil
- Profilok
- Nyereség
- Programok
- program
- biztató
- promóciós
- ad
- biztosít
- amely
- kérdés
- gyorsan
- Véletlenszerűsített
- hatótávolság
- Olvass
- igazi
- valódi érték
- real-time
- birodalom
- elismerés
- elismerik
- elismeri
- rekord
- Kapcsolatok
- figyelemre méltó
- megköveteli,
- alakíts
- rugalmasság
- rugalmas
- megoldása
- kiskereskedelem
- mutatják
- jövedelem
- jobb
- kockázatok
- SOR
- forgatókönyvek
- Tudomány
- pontozás
- keresések
- Rész
- látott
- kiválasztás
- érzés
- szolgáltatás
- beállítás
- számos
- Alak
- váltás
- jelek
- jelentős
- jelentősen
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- Források
- sebesség
- szabványosítás
- kezdet
- Stratégiai
- stratégiák
- áramvonal
- kínálat
- ellátási lánc
- Az ellátási lánc költségei
- Ellátási lánc tervezése
- Az ellátási lánc ellenálló képessége
- Vesz
- megfogható
- célok
- csapat
- technikák
- technikai
- Technologies
- Technológia
- mint
- hogy
- A
- azok
- Őket
- Ezek
- ezt
- Keresztül
- egész
- idő
- időszerű
- nak nek
- Ma
- szerszámok
- hagyományos
- kiváltó
- iker
- Végül
- megért
- egységes
- kinyitja
- példátlan
- használ
- használt
- használó
- használ
- ÉRVÉNYESÍT
- Értékes
- érték
- gyakorlatilag
- láthatóság
- kötet
- térfogat-
- W3
- Út..
- időjárás
- webp
- heti
- Mit
- bármikor
- ami
- fehér
- val vel
- belül
- év
- év
- A te
- zephyrnet