市場の変動性と予測不可能性を特徴とする世界では、企業はサプライチェーンの混乱、不安定な需要パターン、予期せぬリスクに常に対処しています。従来の予測手法は私たちに役立ってきましたが、今日のダイナミックなビジネス環境の進化する課題に対処するには不十分であることがよくあります。
人工知能 (AI) の登場 — アクセンチュアの調査で述べられているように、単なる誇大広告ではない流行語です。 幹部の86% 積極的に投資を行っています。この広大な AI の世界の中で、ChatGPT のような生成 AI モデルは、ユーザーの採用に革命をもたらし、可能性を再定義しています。
Generative AI を組み合わせると何が起こるか サプライチェーン計画における機械学習?企業が市場のスピードに合わせて需要と在庫を計画できるようになる、変革的な変化が起こります。この記事では、AI ファーストの予測と従来のモデルの融合と、そのサプライ チェーンに対するその計り知れない価値について探っていきます。
サプライチェーンにおける生成 AI の力を探る
生成 AI は、構造化データを超えて、デジタル世界で刻々と生成される広大な非構造化データを掘り下げて、まったく新しいものを作成する能力で際立っています。これはサプライ チェーン プランナーにとって特に価値があり、組織全体にわたって包括的な洞察を引き出し、重要な情報へのアクセスを民主化できるようになります。
サプライチェーン計画では、これは変革的な変化につながります。企業は現在、リアルタイムの市場需要により密接に戦略を調整し、比類のないスピードで需要と在庫を計画する能力を備えています。生成 AI と機械学習が連携して新旧の融合を実現し、AI ファーストの予測と従来のモデルを統合して、サプライ チェーンに計り知れない価値をもたらしています。
従来型 AI と生成型 AI
一般に AI は人間の知能を模倣する機械を指し、機械学習はデータから学習できるシステムを含む AI の専門分野ですが、生成 AI はテキストや音楽からビジュアル アートに至るまで、新しいコンテンツの作成に焦点を当てた独自のサブセットです。サプライチェーンの専門家にとって、この区別は極めて重要です。これにより、非構造化データを活用する機会が明らかになり、より豊富な洞察が提供され、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。
AI の活用: 最新のサプライ チェーン プランニング
先進的な企業はすでに、サプライ チェーン計画において AI の可能性を活用し始めています。
たとえば、 世界的な海運企業 AI の力を活用して、世界的な貨物システムを微調整しました。高度な機械学習モデルは、輸送量、船舶の収容能力、港の制限などの要素を考慮して、最適な輸送経路を作成し、輸送時間を 20% 削減し、燃料使用量を 15% 削減します。
AI ファーストの予測への移行
従来の統計の反応的な性質からの脱却 需要予測 AI ファーストの予測は、よりプロアクティブで総合的なアプローチを提供します。過去のデータだけでなく、リアルタイムのインプット、市場のダイナミクス、顧客のセンチメントも考慮され、その結果、現在の市場状況に即した機敏かつ正確な予測が得られます。このアプローチにより、企業は変化に対応するだけでなく、変化を積極的に予測し、戦略を立てることができます。
ウェビナーからの洞察 ChatGPT と AI ファーストの予測を使用する利点を強調し、AI 導入の傾向を明らかにします。参加者の 33% はすでに特定の AI アプリケーションを検討しており、77% のかなりの参加者が生成 AI の可能性について学習中です。これは、教育段階から AI ファースト ソリューションの積極的な導入に移行する組織が増えており、業界に差し迫った変化が起きていることを示しています。
ChatGPT と AI ファースト予測で価値を実現
この 2 部構成シリーズの第 2 部では、企業が AI 導入を活用して具体的なコスト削減を導き、無駄を最小限に抑え、サプライチェーン全体の回復力を向上させる方法をご覧ください。
サプライチェーンの卓越性のための AI
AI は人間の役割を置き換えるために存在するわけではありません。それらを強化するためにここにあります。 ChatGPT のような AI ファースト ツールは、より豊富な洞察を提供し、より正確な戦略策定を可能にすることで、経営幹部やサプライ チェーン プランナーがより迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにし、効率性と収益性を推進します。サプライ チェーン エコシステム全体に AI を統合することで、接続されたインテリジェントな環境が促進され、企業がさまざまな利害関係者のニーズにリアルタイムで対応できる体制が整います。
- エグゼクティブ向け: 生成 AI は、データに対するクエリの実行を他の人に依存することなく、ビジネスの全体的な健全性を理解するためのタッチポイントとして機能します。例えば:
- CSCO: 昨年 5 月の売上上位 XNUMX ブランドは何でしたか?
- Gen AI: 「ブランド A の販売数は 122,345 ユニット、ブランド B の販売数は 112,230 ユニット…」
- プランナー向け: AI は最適なサービス レベルに関する推奨事項を提供し、リソースが効率的に割り当てられるようにします。
- 販売および顧客サービスの場合: AI は注文ステータスをリアルタイムで更新し、顧客の質問に迅速かつ正確に回答できるようにします。
サプライチェーン管理における生成 AI の力
生成AI は、サプライチェーン管理を変革し、記述的な分析だけでなく、予測的かつ処方的な洞察も提供します。たとえば、最高サプライチェーン責任者が生産上の問題について問い合わせると、Generative AI は特定のサプライヤーからの部品不足を迅速に特定し、在庫や顧客満足度全体への影響を詳細に示します。
コンポーネントの不足が発生した場合、AI アシスタントは問題を特定するだけではありません。また、代替サプライヤーなどの解決策も推奨し、リードタイム、急ぎ注文のコスト、サプライチェーン全体への影響に関する洞察も提供します。この機能により、幹部から地上業務に至るまで、サプライ チェーンの全員が必要なツールと洞察を確実に得ることができます。 最適な意思決定、俊敏性、顧客満足度の向上。
今後
ガービスの買収 そしてその後の DemandAI+ の創設により、Logility はサプライ チェーン プランニングの未来を積極的に再構築しています。
DemandAI+ は、今日の市場動向の課題と複雑さに答え、それらを正確な予測と実用的な洞察に変換します。による Generative AI、高度な AI 駆動アルゴリズムの組み込みLogility® デジタル サプライ チェーン プラットフォームに機械学習を組み込み、需要予測に対する総合的な AI ファーストのアプローチを提供します。
デマンドAI+ は 70 の実装にわたって堅牢な機能を実証し、週ごとの計画時間を 70% 削減し、予測誤差を 15 ~ 30% 削減しました。クライアントは市場の複雑さを効率的に乗り越え、最も困難な製品カテゴリであっても正確な在庫管理と即応性のある意思決定を保証しています。
Logility は新しい業界標準を確立し、AI ファーストの予測によって今日のダイナミックな市場環境で企業が成長するための十分な準備を整えています。その方法については今すぐお問い合わせください ロジリティ AI を使用してサプライ チェーン計画を新たな高みに引き上げることができます。
推奨されます
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.logility.com/blog/chatgpt-and-the-revolution-of-ai-first-forecasting/
- :持っている
- :は
- :not
- 視聴者の38%が
- 20
- 70
- a
- 能力
- 私たちについて
- アクセンチュア
- アクセス
- 正確な
- 正確にデジタル化
- 越えて
- Action
- アクティブ
- 積極的に
- アドレッシング
- 養子縁組
- 高度な
- に対して
- 使い勝手のいい
- AI
- AIの採用
- AIアシスタント
- AIの実装
- AIモデル
- 整列した
- 整列
- 割り当てられました
- ことができます
- 既に
- また
- an
- 分析論
- および
- 回答
- 期待して
- アプローチ
- です
- 記事
- 人工の
- 人工知能
- 人工知能(AI)
- 芸術
- AS
- アシスタント
- At
- 参加者
- 増強
- 著者
- 離れて
- b
- 始め
- 利点
- BEST
- 越えて
- ブランド
- ブランド
- パン粉
- 持って来る
- ビジネス
- ビジネス
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- 流行語
- by
- 缶
- 機能
- 機能
- 容量
- カード
- カテゴリ
- チェーン
- 課題
- 挑戦
- 変化する
- 変更
- 特徴付けられた
- AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、
- チーフ
- クライアント
- 密接に
- 環境、テクノロジーを推奨
- 到来
- 企業
- 複雑さ
- コンポーネント
- 包括的な
- 具体的な
- 条件
- 交流
- 考えると
- 考慮する
- 絶えず
- コンテナ
- コンテンツ
- 費用
- コスト
- 作ります
- 作成
- 創造
- 重大な
- 電流プローブ
- 顧客
- 顧客満足
- 顧客サービス
- カット
- コストカット
- データ
- 意思決定
- 決定
- 減少
- 減少
- 配信する
- 需要
- 需要予測
- 需要
- 民主化する
- 実証
- ディテール
- デジタル
- デジタルワールド
- 混乱
- 違い
- そうではありません
- ドロー
- 運転
- ダイナミック
- ダイナミクス
- 電子ブック
- エコシステム
- 教育の
- 効率
- 効率良く
- 要素は
- ほかに
- 強調
- エンパワー
- 空の
- 有効にする
- end
- 確実に
- 確保する
- 完全に
- 環境
- 装備
- エラー
- エーテル(ETH)
- さらに
- あらゆる
- 誰も
- 進化
- 例
- エグゼクティブ
- 幹部
- 探る
- 探る
- 秋
- 速いです
- フィギュア
- もう完成させ、ワークスペースに掲示しましたか?
- 焦点を当て
- 予想
- 予想
- 処方
- 育てる
- 無料版
- 運賃
- から
- ガソリンタンク
- 融合
- 未来
- 生成された
- 生々しい
- 生成AI
- 取得する
- 与える
- 行く
- 陸上
- 成長
- 起こります
- 持ってる
- 健康
- ハイツ
- こちら
- 歴史的
- 包括的な
- 認定条件
- HTTP
- HTTPS
- 人間
- 人間の知性
- 誇大広告
- ID
- 識別する
- 識別する
- if
- 計り知れない
- 影響
- 影響
- 実装
- 実装
- 改善します
- 改善されました
- in
- 含ま
- 産業を変えます
- 業界標準
- 情報
- 情報に基づく
- 入力
- 洞察
- 統合
- 統合
- インテリジェンス
- インテリジェント-
- に
- インベントリー
- 在庫管理
- 投資
- 問題
- IT
- ITS
- 1月
- JPG
- ただ
- 風景
- 姓
- つながる
- LEARN
- 学習
- レベル
- 活用
- ような
- 制限
- 迫り来る
- 機械
- 機械学習
- マシン
- make
- 管理
- 市場
- 市況
- 市場のボラティリティ
- メソッド
- 最小限に抑えます
- モデル
- モダン
- 瞬間
- 他には?
- 最も
- 移動する
- 音楽を聴く際のスピーカーとして
- 自然
- ナビゲート
- ナビゲート
- 必要
- 必要
- ニーズ
- 新作
- 今
- 数
- of
- 提供
- 提供すること
- オファー
- 役員
- 頻繁に
- 古い
- on
- 業務執行統括
- 機会
- 最適な
- 注文
- 組織
- 組織
- 私たちの
- でる
- 全体
- 部
- 特に
- 経路
- パターン
- 相
- 計画
- 計画
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- の可能性
- 潜在的な
- ポテンシャル
- 電力
- 正確な
- 予測的
- 先を見越した
- 問題
- プロセス
- プロダクト
- 生産
- 専門家
- 収益性
- 提供します
- は、大阪で
- 提供
- クエリ
- すぐに
- 測距
- リーチ
- リアル
- への
- 提言
- お勧めする
- 再定義
- 削減
- 削減
- 指し
- 頼る
- replace
- 形を整える
- 回復力
- リソース
- 反応します
- 反応する
- 結果として
- 明らかにする
- 明らかに
- 革命
- 革命
- リスク
- 堅牢な
- 役割
- 行
- ラン
- 前記
- セールス
- 満足
- セクション
- 販売
- 思い
- シリーズ
- サービスを提供
- 仕える
- サービス
- 設定
- シフト
- 発送
- ショート
- 不足
- 信号
- 重要
- 斬る
- ソリューション
- 誰か
- 何か
- 専門
- 特定の
- スピード
- ステークホルダー
- 規格
- スタンド
- 統計的
- 作戦
- 戦略
- 構造化された
- それに続きます
- そのような
- サプライヤー
- サプライヤー
- 供給
- サプライチェーン
- サプライチェーンマネジメント
- サプライチェーン計画
- サプライチェーンのレジリエンス
- Survey
- システム
- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
- より
- それ
- 未来
- アプリ環境に合わせて
- それら
- 彼ら
- この
- 繁栄する
- 時間
- <font style="vertical-align: inherit;">回数</font>
- 〜へ
- 今日
- 今日の
- 一緒に
- 豊富なツール群
- top
- トップ5
- に向かって
- 伝統的な
- 変形させる
- 変換
- トランジット
- トレンド
- 2
- 理解する
- 予期しない
- ユニーク
- ユニット
- アンロック
- 圧倒的な
- 更新版
- us
- 使用法
- ユーザー
- ユーザー採用
- 検証
- 貴重な
- 値
- さまざまな
- 広大な
- 容器
- ビジュアル
- 極めて重要な
- ボラティリティ(変動性)
- ボリューム
- vs
- W3
- 無駄
- よく見る
- we
- webp
- weekly
- WELL
- した
- この試験は
- いつ
- while
- 以内
- 無し
- 世界
- 収穫
- あなたの
- ゼファーネット