ChatGPT והמהפכה של חיזוי AI-First

בעולם המאופיין בתנודתיות וחוסר חיזוי בשוק, עסקים מנווטים כל הזמן שיבושים בשרשרת האספקה, דפוסי ביקוש לא יציבים וסיכונים בלתי צפויים. אמנם שיטות חיזוי מסורתיות שירתו אותנו היטב, אך לעתים קרובות הן נופלות כאשר מתמודדות עם האתגרים המתפתחים של הנוף העסקי הדינמי של ימינו.

היכנסו לבינה מלאכותית (AI) - מילת באז שהיא יותר מסתם הייפ, כפי שנאמר בסקר של Accenture, 86% מהמנהלים משקיעים בו באופן פעיל. בתוך העולם העצום הזה של בינה מלאכותית, דגמי בינה מלאכותית גנרטיבית כמו ChatGPT מחוללים מהפכה באימוץ משתמשים ומגדירים מחדש אפשרויות.

מה קורה כשאנחנו משלבים AI Generative עם למידת מכונה בתכנון שרשרת אספקה? אנו מקבלים שינוי טרנספורמטיבי המאפשר לחברות לתכנן ביקוש ומלאי במהירות העצומה של השוק. במאמר זה, נחקור את המיזוג של חיזוי AI-first עם מודלים מסורתיים ואת הערך העצום שלו לשרשרת האספקה.

בחינת הכוח של AI גנרטיבי בשרשרת האספקה

בינה מלאכותית גנרטיבית בולטת ביכולת שלה ליצור משהו חדש לגמרי, מעבר לנתונים המובנים ומתעמקת במרחב העצום של נתונים לא מובנים שנוצרים בכל רגע בעולם הדיגיטלי שלנו. זה חשוב במיוחד עבור מתכנני שרשרת האספקה, המאפשר להם לקבל תובנות מקיפות ברחבי הארגון ולהפוך את הגישה למידע חיוני לדמוקרטי.

בתכנון שרשרת האספקה, זה מתורגם לשינוי טרנספורמטיבי. חברות מצוידות כעת לתכנן ביקוש ומלאי במהירות שאין שני לה, תוך התאמת האסטרטגיות שלהן יותר לדרישות השוק בזמן אמת. בינה מלאכותית ולמידת מכונה מתאחדים כדי להציע שילוב של ישן וחדש, תוך שילוב חיזוי AI-first עם מודלים מסורתיים כדי לפתוח ערך עצום עבור שרשרת האספקה.

AI מסורתי לעומת גנרטיבי

בעוד שבינה מלאכותית מתייחסת באופן כללי למכונות המחקות אינטליגנציה אנושית ולמידת מכונה היא מומחיות בתוך בינה מלאכותית הכוללת מערכות שיכולות ללמוד מנתונים, בינה מלאכותית גנרטיבית היא תת-קבוצה ייחודית המתמקדת ביצירת תוכן חדש, החל מטקסט ומוזיקה ועד לאמנות חזותית. עבור אנשי מקצוע בשרשרת האספקה, הבחנה זו חיונית. הוא חושף הזדמנויות לנצל נתונים לא מובנים, מציע תובנות עשירות יותר ומאפשר קבלת החלטות מושכלת יותר.

AI בפעולה: תכנון שרשרת אספקה ​​מודרנית

חברות שחושבות קדימה כבר החלו למנף את הפוטנציאל של AI בתכנון שרשרת האספקה ​​שלהן.

לדוגמה, מפעל שילוח גלובלי רתמה את כוחה של AI כדי לכוונן את מערכת ההובלה העולמית שלה. בהתחשב באלמנטים כמו נפחי שילוח, קיבולת כלי שיט ומגבלות נמלים, מודל למידת המכונה המתקדם יוצר את מסלולי השילוח הטובים ביותר, מקצץ את משך ההובלה ב-20% ומפחית את צריכת הדלק ב-15%.

המעבר ל-AI-first Forecasting

התרחקות מהטבע התגובתי של סטטיסטיקה מסורתית חיזוי ביקוש מודלים, חיזוי AI-first מציע גישה פרואקטיבית והוליסטית יותר. הוא מתייחס לא רק לנתונים היסטוריים, אלא גם לתשומות בזמן אמת, לדינמיקה של השוק ולרגשות לקוחות, וכתוצאה מכך תחזיות זריזות, מדויקות ומתואמות לתנאי השוק הנוכחיים. גישה זו מבטיחה שחברות לא רק מגיבות לשינויים אלא צופים באופן אקטיבי ומתכננות אסטרטגיה עבורם.

תובנות מהסמינר המקוון שלנו הדגשת היתרונות של שימוש ב-ChatGPT וחיזוי AI-first, חושפת מגמה לאימוץ בינה מלאכותית; 33% מהמשתתפים כבר בוחנים יישומי AI ספציפיים, בעוד ש-77% משמעותיים נמצאים בתהליך של למידה על הפוטנציאלים של AI Generative. זה מעיד על שינוי קרוב בתעשייה, כאשר מספר גדל והולך של ארגונים עוברים מהשלב החינוכי ליישום אקטיבי של פתרונות AI-first.

AI למצוינות בשרשרת האספקה

AI לא כאן כדי להחליף תפקידים אנושיים; זה כאן כדי להגדיל אותם. על ידי מתן תובנות עשירות יותר ואפשר גיבוש אסטרטגיה מדויק יותר, כלים תחילה בינה מלאכותית כמו ChatGPT מעצימים מנהלים ומתכנני שרשרת אספקה ​​לקבל החלטות מהירות ומושכלות יותר, להניע יעילות ורווחיות. שילוב של AI בכל מערכת האקולוגית של שרשרת האספקה ​​מטפח סביבה מחוברת וחכמה, ומבטיח שעסקים מצוידים היטב להגיב לצרכים של בעלי עניין שונים בזמן אמת.

• עבור ההנהלה: בינה מלאכותית גנרטיבית משמשת כנקודת מגע להבנת הבריאות ההוליסטית של העסק ללא צורך להסתמך על מישהו אחר שיפעיל שאילתות על הנתונים. לדוגמה:
• CSCO: מה היו חמשת המותגים הנמכרים ביותר בינואר האחרון?
• דור AI: "מותג A עם נתון מכירות של 122,345 יחידות, מותג B עם נתון מכירות של 112,230 יחידות..."
• עבור המתכנן: בינה מלאכותית יכולה לספק המלצות על רמות שירות אופטימליות, ולהבטיח שהמשאבים יוקצו ביעילות.
• למכירות ושירות לקוחות: בינה מלאכותית יכולה לתת עדכונים בזמן אמת על סטטוסי הזמנות, ולהבטיח ששאלות לקוחות ייענו במהירות ובדייקנות.

הכוח של AI גנרטיבי בניהול שרשרת אספקה

AI Generative משנה את ניהול שרשרת האספקה, ומספקת לא רק ניתוח תיאורי, אלא גם תובנות חזויות ותובנה. לדוגמה, כאשר מנהל שרשרת אספקה ​​מנהל שאילתות לגבי בעיות ייצור, AI Generative מזהה במהירות מחסור ברכיבים מספק ספציפי, תוך פירוט ההשפעות שלו על פני המלאי ושביעות רצון הלקוחות.

כאשר מתרחש מחסור ברכיבים, עוזר הבינה המלאכותית לא רק מזהה את הבעיה; הוא גם ממליץ על פתרונות, כגון ספקים חלופיים, ומספק תובנות לגבי זמני אספקה, עלויות הזמנות מזורזות וההשפעה הכוללת על שרשרת האספקה. יכולת זו מבטיחה שלכל אחד בשרשרת האספקה, ממנהלים ועד לפעילות קרקעית, יהיו הכלים והתובנות הדרושים עבור קבלת החלטות מיטבית, זריזות ושיפור שביעות רצון הלקוחות.

מבט לעתיד

עם רכישת גארוויס והיצירה שלאחר מכן של DemandAI+, Logility מעצבת מחדש באופן פעיל את עתיד תכנון שרשרת האספקה.

DemandAI+ עונה על האתגרים והמורכבות של דינמיקת השוק של ימינו, ומתרגם אותם לתחזיות מדויקות ותובנות ניתנות לפעולה. על ידי הטמעת AI Generative, אלגוריתמים מתקדמים מונעי בינה מלאכותית, ולמידת מכונה לתוך Logility® Digital Supply Chain Platform שלנו, אנו מספקים גישה הוליסטית, AI-ראשונה לחיזוי ביקוש.

DemandAI+ הוכיחה את היכולות החזקות שלה לאורך 70 יישומים, והניבה ירידה של 70% בזמן התכנון השבועי וירידה של 15-30% בשגיאות התחזית. לקוחות מנווטים ביעילות במורכבות השוק, ומבטיחים ניהול מלאי מדויק וקבלת החלטות מגיבה אפילו לקטגוריות המוצרים המאתגרות ביותר.

Logility מציבה סטנדרטים חדשים בתעשייה, ומבטיחה שעסקים מצוידים היטב לשגשג בנוף השוק הדינמי של היום עם חיזוי בינה מלאכותית. פנה עוד היום כדי ללמוד כיצד לוגיות יכול להביא את תכנון שרשרת האספקה ​​שלך לגבהים חדשים עם AI.