ChatGPT와 AI 우선 예측의 혁명

시장 변동성과 예측 불가능성이 특징인 세상에서 기업은 공급망 중단, 불규칙한 수요 패턴, 예상치 못한 위험을 끊임없이 헤쳐나가고 있습니다. 전통적인 예측 방법은 우리에게 큰 도움이 되었지만 오늘날의 역동적인 비즈니스 환경의 진화하는 과제를 해결하는 데는 종종 부족합니다.

인공 지능(AI)을 입력하세요. 이는 Accenture 설문조사에서 밝혔듯이 단순한 과장된 표현 이상의 전문 용어입니다. 경영진의 86 % 적극적으로 투자하고 있습니다. 이 광대한 AI 세계에서 ChatGPT와 같은 생성적 AI 모델은 사용자 채택을 혁신하고 가능성을 재정의하고 있습니다.

Generative AI와 AI를 엮으면 무슨 일이 일어날까요? 공급망 계획의 기계 학습? 우리는 기업이 시장의 빠른 속도에 맞춰 수요와 재고를 계획할 수 있도록 하는 혁신적인 변화를 맞이하고 있습니다. 이 기사에서는 AI 우선 예측과 기존 모델의 융합 및 공급망에 대한 엄청난 가치를 살펴보겠습니다.

공급망에서 생성 AI의 힘 탐구

제너레이티브 AI(Generative AI)는 정형 데이터를 넘어 디지털 세계에서 매 순간 생성되는 방대한 비정형 데이터를 탐구하여 완전히 새로운 것을 창조하는 능력이 돋보입니다. 이는 공급망 계획 담당자에게 특히 유용하며 조직 전반에 걸쳐 포괄적인 통찰력을 얻고 중요한 정보에 대한 액세스를 민주화할 수 있습니다.

공급망 계획에서 이는 혁신적인 변화로 해석됩니다. 기업은 이제 비교할 수 없는 속도로 수요와 재고를 계획할 수 있는 능력을 갖추게 되었으며, 실시간 시장 수요에 더욱 긴밀하게 전략을 맞출 수 있게 되었습니다. 생성적 AI와 기계 학습이 함께 모여 기존 모델과 새로운 모델을 혼합하고 AI 우선 예측을 기존 모델과 통합하여 공급망에 막대한 가치를 부여합니다.

전통적 AI와 생성적 AI

일반적으로 AI는 인간 지능을 모방하는 기계를 의미하며, 기계 학습은 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템을 포함하는 AI 내 전문 분야인 반면, 생성 AI는 텍스트, 음악에서 시각 예술에 이르기까지 새로운 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 고유한 하위 집합입니다. 공급망 전문가에게는 이러한 구별이 매우 중요합니다. 이는 구조화되지 않은 데이터를 활용하여 더 풍부한 통찰력을 제공하고 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있는 기회를 보여줍니다.

AI 활용: 현대적인 공급망 계획

미래 지향적인 기업들은 이미 공급망 계획에 AI의 잠재력을 활용하기 시작했습니다.

예를 들어 글로벌 해운 기업 AI의 힘을 활용하여 전 세계 화물 시스템을 미세 조정했습니다. 선적량, 선박 용량, 항만 제한과 같은 요소를 고려하여 고급 기계 학습 모델은 최상의 운송 경로를 만들어 운송 시간을 20% 단축하고 연료 사용량을 15% 줄입니다.

AI 우선 예측으로의 전환

전통적인 통계의 반응적 성격에서 벗어나기 수요 예측 모델을 통해 AI 우선 예측은 보다 적극적이고 전체적인 접근 방식을 제공합니다. 과거 데이터뿐만 아니라 실시간 입력, 시장 역학 및 고객 감정도 고려하여 민첩하고 정확하며 현재 시장 상황에 맞는 예측을 제공합니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 변화에 대응할 뿐만 아니라 적극적으로 예측하고 전략을 세울 수 있습니다.

웨비나에서 얻은 통찰력 ChatGPT 및 AI 우선 예측 사용의 이점을 강조하고 AI 도입 추세를 밝힙니다. 참석자 중 33%는 이미 특정 AI 애플리케이션을 탐색하고 있으며, 무려 77%는 제너레이티브 AI의 잠재력을 학습하는 과정에 있습니다. 이는 점점 더 많은 조직이 교육 단계에서 AI 우선 솔루션의 적극적인 구현으로 전환하면서 업계에 다가오는 변화를 의미합니다.

공급망 우수성을 위한 AI

AI는 인간의 역할을 대체하기 위해 존재하지 않습니다. 그것들을 강화하기 위해 여기에 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 우선 도구는 더 풍부한 통찰력을 제공하고 더 정확한 전략 수립을 가능하게 함으로써 경영진과 공급망 기획자가 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내리고 효율성과 수익성을 높일 수 있도록 지원합니다. 공급망 생태계 전반에 걸쳐 AI를 통합하면 연결되고 지능적인 환경이 조성되어 기업이 다양한 이해관계자의 요구에 실시간으로 대응할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

• 경영진의 경우: 생성적 AI는 데이터에 대한 쿼리를 실행하기 위해 다른 사람에게 의존할 필요 없이 비즈니스의 전체적인 상태를 이해하기 위한 접점 역할을 합니다. 예를 들어:
• CSCO: 지난 5월 상위 XNUMX개 판매 브랜드는 무엇이었나요?
• Gen AI: “브랜드 A의 판매량은 122,345대, 브랜드 B의 판매량은 112,230대…”
• 플래너의 경우: AI는 최적의 서비스 수준에 대한 권장 사항을 제공하여 리소스가 효율적으로 할당되도록 할 수 있습니다.
• 판매 및 고객 서비스: AI는 주문 상태에 대한 실시간 업데이트를 제공하여 고객 문의에 즉각적이고 정확하게 답변할 수 있도록 합니다.

공급망 관리에서 생성적 AI의 힘

제너레이티브 AI 기술적인 분석뿐만 아니라 예측적이고 규범적인 통찰력을 제공하여 공급망 관리를 혁신하고 있습니다. 예를 들어, 최고 공급망 책임자가 생산 문제에 대해 문의하면 Generative AI는 특정 공급업체의 부품 부족을 신속하게 식별하여 재고 및 고객 만족도에 미치는 영향을 자세히 설명합니다.

부품 부족이 발생하면 AI 도우미는 문제를 식별하는 데 그치지 않습니다. 또한 대체 공급업체와 같은 솔루션을 권장하고 리드 타임, 신속한 주문 비용 및 공급망에 대한 전반적인 영향에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 기능을 통해 경영진부터 지상 운영까지 공급망의 모든 사람이 필요한 도구와 통찰력을 얻을 수 있습니다. 최적의 의사결정, 민첩성 및 고객 만족도 향상.

앞을

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