Supply Chain AI: Noțiuni introductive în 5 pași

Supply Chain AI a stârnit entuziasm, șoc și teamă considerabile în ultimul an. De la inovații generative AI precum conversațieGPT până la evenimente din industrie, analiști și povești din mass-media, fiecare lider de afaceri este testat – de la viziunea și încrederea lor în tehnologie până la pregătirile interne și integrarea inteligenței artificiale în operațiunile lanțului de aprovizionare.

Motivul principal pentru o astfel de gamă de emoții provine din a nu ști cum să adopte progresele AI. Într-unul dintre webinarii noastre recente, a sondaj showed 76% dintre cei 100 de participanți erau în stadiul educațional de adoptare a AI generativă în companiile lor. În plus, un alt sondaj, la doar o lună mai târziu, a arătat că 31% dintre participanți au fost citați spunând că fie elaborează propuneri pentru a începe, fie testează în prezent piloți care încorporează AI în companiile lor.

Având în vedere unde se află majoritatea companiilor în călătoria lor cu IA pentru lanțul de aprovizionare, amestecul de entuziasm și teamă nu este o surpriză. Această fază este adesea caracterizată de o serie de întrebări la care este dificil să se răspundă, inclusiv:

• Cum putem avea încredere și să validăm informațiile pe care le produce AI generativ?
• Cum se poate pregăti organizația noastră pentru capabilitățile actuale și viitoare de AI?
• Cum putem avansa atunci când resursele interne sunt limitate – de la planificatori la oamenii de știință de date?

Pentru a depăși cu adevărat acest obstacol comun în calea adoptării, liderii de afaceri trebuie să înțeleagă diferența dintre IA generativă și învățarea automată și să știe care cazuri de utilizare oferă cel mai mare impact posibil.

Diferențele dintre IA generativă și învățarea automată

Inteligența artificială generativă și învățarea automată sunt strâns legate în domeniul mai larg al inteligenței artificiale. Cu toate acestea, există diferențe critice între cele două: obiectivele lor principale și rezultatele. Spre deosebire de învățarea automată, care este orientată în principal pe sarcini, IA generativă se referă mai mult la crearea de conținut original care nu are neapărat legătură directă cu date de intrare specifice, ci învață structura de bază pentru a produce rezultate noi, similare.

Învățarea automată este o ramură care implică algoritmi și modele statistice care permit computerelor să își îmbunătățească performanța la o sarcină prin experiență sau date. Tehnologia cuprinde diverse tehnici de învățare din date etichetate sau nestructurate pentru a prezice sau clasifica pe baza datelor date, pentru a lua decizii sau deduceri și pentru a antrena modele pentru a îndeplini sarcini. Apoi, sistemul învață tipare și face predicții sau decizii pe baza datelor furnizate, concentrate în esență pe sarcini specifice, cum ar fi clasificarea, regresia sau gruparea.

AI generativă, pe de altă parte, este un subset de învățare profundă care se ocupă cu crearea de conținut sau date noi bazate atât pe date etichetate, cât și pe cele neetichetate. Acest câmp se concentrează în primul rând pe crearea de conținut nou – inclusiv imagini, text, audio sau videoclipuri – care este posibil să nu fi făcut parte din setul de date original pe baza modelelor și informațiilor învățate și recreate din datele de intrare.

Cunoașterea acestor diferențe între cele două tehnologii este esențială pentru companiile care își propun să folosească inteligența artificială în mod eficient. Dar relația complementară dintre cele două trebuie, de asemenea, recunoscută, mai ales că progresele într-unul îl beneficiază în cele din urmă pe celălalt și contribuie la dezvoltarea mai largă a aplicațiilor sofisticate.

Cinci moduri de a-ți începe călătoria

O abordare structurată pentru lansarea unei călătorii cu IA pentru lanțul de aprovizionare este esențială pentru o tranziție fără probleme. Companiile trebuie să definească obiective, să dobândească instrumentele și tehnologia potrivite, să pregătească infrastructura de date, să implementeze modele AI și să îmbunătățească continuu sistemul.

Iată cinci cazuri de utilizare esențiale pentru adoptarea AI cu care se poate realiza CerereAI+ și InventarAI+ solutii. Aceste scenarii nu doar prezintă impactul potențial al Planificarea lanțului de aprovizionare în primul rând AI dar, de asemenea, să demonstreze aplicații versatile și de anvergură în diverse aspecte de afaceri.

1. Sentirea cererii

Vizibilitatea în timp real și informațiile despre cererea pe termen mai scurt permit niveluri îmbunătățite de servicii și o precizie mai mare a prognozelor. Această capacitate traduce informațiile despre cerere bazate pe piață pentru a permite organizațiilor lanțului de aprovizionare să detecteze modele de cumpărare pe termen scurt. Noile tehnici matematice și semnalele de cerere aproape în timp real pot fi apoi valorificate pentru a îmbunătăți răspunsul la lanțul de aprovizionare modificări neplanificate ale cererii – o oportunitate de transformare pentru orice companie.

2. Prognoza cauzală

Prognoza cauzală încorporată izolează semnalele reale ale cererii de „zgomotul” pieței. Combinând învățarea automată cu tehnicile AI generative, poate descoperi modele complexe care sunt adesea omise, ajutând profesioniștii din lanțul de aprovizionare să se concentreze asupra datelor care contează cel mai mult pentru afacerea lor, clienții și creșterea generală.

3. Introduceri de produse noi

Prognoza introducerii de noi produse fără istoric de vânzări poate fi o provocare, dar inteligența artificială poate fi un instrument valoros pentru a face aceste predicții mai precise. Sistemele lanțului de aprovizionare pot învăța din evoluția cererii în timp real pentru a produce o prognoză mai precisă cu mult mai puțin efort. Apoi, de-a lungul timpului, planurile lanțului de aprovizionare din aval devin mai specifice – ducând la o profitabilitate mai mare, clienți mai mulțumiți și o mai bună sincronizare între partenerii lanțului de aprovizionare.

4. Optimizarea inventarului

Aplicarea inteligenței artificiale la gestionarea inventarului oferă informații imediate asupra performanței inventarului în raport cu planul. Această formă de analiză inteligentă deschide ușa către poziții de inventar mai profitabile, oferind în același timp planificatorilor lanțului de aprovizionare alerte în timp real și vizibilitate instantanee asupra excepțiilor și soluționării propuse a problemelor.

Mai bine, cu scorul inteligent, scenariul inteligent aplică prioritizarea economică pentru a se concentra mai mult pe cele mai importante oportunități – reducând în cele din urmă stocurile umflate, crescând în același timp nivelurile de servicii și evitând deficitele. În plus, capabilitățile de planificare a stocurilor pot automatiza identificarea celei mai bune politici de stocare pentru fiecare SKU la fiecare locație de stocare, pe baza celor mai actuale informații. Astfel de date includ cererea, variabilitatea cererii, variabilitatea ofertei, timpul de livrare între instalații, stocurile deținute în locații alternative de stocare și tipurile de stoc la fiecare unitate.

Planificatorii lanțului de aprovizionare pot, de asemenea, să folosească o funcție de politici de inventar automatizată prin inteligență artificială pentru a determina ce produse se confruntă cu o cerere sporadică sau „aglomerată”, cum ar fi game largi de dimensiuni, piese de schimb sau echipamente industriale. Această abordare permite lanțurilor de aprovizionare să aplice o tactică de planificare stocastică a reaprovizionarii care poate avea ca rezultat îmbunătățiri ale nivelului de servicii între 9% și 27% reducând în același timp nivelul stocurilor și costurile logistice.

5. Optimizarea rețelei

Complexitățile din fluxurile actuale ale rețelei de aprovizionare nu numai că împiedică monitorizarea și gestionarea eficientă a mișcărilor de mărfuri, ci și creșterea vulnerabilității lanțului de aprovizionare la dezastrele naturale și tensiunile geopolitice care pot agrava și mai mult întreruperile livrărilor.

O abordare inovatoare a optimizării rețelei poate aborda această problemă comună prin crearea rapidă a unui geamăn digital al lanțului de aprovizionare. Prin utilizarea AI generativă pentru a explora potențiale scenarii viitoare, această strategie le permite planificatorilor lanțului de aprovizionare să analizeze și să evalueze diverse configurații care pot gestiona eficient costurile, pot îmbunătăți serviciile și se pot alinia cu obiectivele de reducere a emisiilor. În plus, planificatorii pot simula și evalua diverse scenarii, permițând luarea deciziilor proactive și planificarea strategică pentru a naviga prin complexitățile peisajului modern al lanțului de aprovizionare.

O cale fără probleme către o adevărată transformare a afacerii bazată pe inteligența artificială

Recunoscând relația unică și complementară dintre învățarea automată și IA generativă, organizațiile lanțului de aprovizionare au o oportunitate unică de a-și introduce companiile într-o nouă eră a inteligenței datelor. Aceștia pot nu numai să navigheze prin complexitățile lanțurilor de aprovizionare moderne, ci și să îmbunătățească eficiența, să gestioneze costurile, să îmbunătățească nivelurile de servicii și să creeze un viitor mai durabil pentru lanțul lor de aprovizionare și pentru afacerea lor generală.