ChatGPT и революция прогнозирования на основе искусственного интеллекта

В мире, характеризующемся волатильностью и непредсказуемостью рынка, предприятия постоянно сталкиваются с перебоями в цепочках поставок, неустойчивой структурой спроса и неожиданными рисками. Хотя традиционные методы прогнозирования сослужили нам хорошую службу, они часто не справляются с меняющимися проблемами сегодняшнего динамичного бизнес-ландшафта.

Введите искусственный интеллект (ИИ) — модное словечко, которое, как говорится в опросе Accenture, представляет собой нечто большее, чем просто рекламу. 86% руководителей активно вкладывают в это деньги. В этом огромном мире искусственного интеллекта модели генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, совершают революцию в освоении пользователями и переопределяют возможности.

Что произойдет, если мы объединим генеративный искусственный интеллект с машинное обучение в планировании цепочек поставок? Мы получаем преобразующий сдвиг, который позволяет компаниям планировать спрос и запасы в соответствии со скоростью рынка. В этой статье мы рассмотрим сочетание прогнозирования на основе искусственного интеллекта с традиционными моделями и его огромную ценность для цепочки поставок.

Исследование возможностей генеративного искусственного интеллекта в цепочке поставок

Генеративный ИИ выделяется своей способностью создавать что-то совершенно новое, выходя за рамки структурированных данных и углубляясь в огромные пространства неструктурированных данных, генерируемых каждый момент в нашем цифровом мире. Это особенно ценно для специалистов по планированию цепочек поставок, поскольку позволяет им получить комплексную информацию по всей организации и демократизировать доступ к важной информации.

В планировании цепочки поставок это приводит к преобразующему сдвигу. Компании теперь имеют возможность планировать спрос и запасы с беспрецедентной скоростью, более точно согласовывая свои стратегии с потребностями рынка в реальном времени. Генеративный искусственный интеллект и машинное обучение объединяются, чтобы предложить сочетание старого и нового, интегрируя прогнозирование на основе искусственного интеллекта с традиционными моделями, чтобы открыть огромную ценность для цепочки поставок.

Традиционный и генеративный ИИ

В то время как ИИ в целом относится к машинам, имитирующим человеческий интеллект, а машинное обучение — это специальность ИИ, включающая системы, способные учиться на данных, генеративный ИИ — это уникальное подмножество, ориентированное на создание нового контента, начиная от текста и музыки и заканчивая визуальным искусством. Для профессионалов цепочки поставок это различие имеет жизненно важное значение. Он открывает возможности использования неструктурированных данных, предлагая более глубокое понимание и позволяя принимать более обоснованные решения.

ИИ в действии: современное планирование цепочек поставок

Дальновидные компании уже начали использовать потенциал ИИ при планировании своих цепочек поставок.

Например, глобальное судоходное предприятие использовала возможности искусственного интеллекта для точной настройки своей всемирной системы грузовых перевозок. Учитывая такие элементы, как объемы перевозок, вместимость судов и ограничения портов, усовершенствованная модель машинного обучения определяет оптимальные маршруты доставки, сокращая продолжительность транзита на 20 % и снижая расход топлива на 15 %.

Переход к прогнозированию на основе искусственного интеллекта

Отходя от реактивного характера традиционных статистических прогнозирование спроса моделей прогнозирование с использованием ИИ предлагает более активный и целостный подход. Он учитывает не только исторические данные, но и данные в реальном времени, динамику рынка и настроения клиентов, в результате чего прогнозы становятся гибкими, точными и соответствуют текущим рыночным условиям. Такой подход гарантирует, что компании не просто реагируют на изменения, но активно предвидят их и разрабатывают стратегию.

Информация с нашего вебинара подчеркивая преимущества использования ChatGPT и прогнозирования на основе искусственного интеллекта, раскрывая тенденцию к внедрению искусственного интеллекта; 33% участников уже изучают конкретные приложения ИИ, а 77% находятся в процессе изучения потенциала генеративного ИИ. Это сигнализирует о надвигающихся изменениях в отрасли: все большее число организаций переходят от образовательной фазы к активному внедрению решений, ориентированных на искусственный интеллект.

ИИ для совершенствования цепочки поставок

ИИ здесь не для того, чтобы заменить человеческие роли; он здесь, чтобы дополнить их. Предоставляя более подробную информацию и позволяя более точно формулировать стратегию, инструменты на базе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, позволяют руководителям и специалистам по планированию цепочек поставок принимать более быстрые и обоснованные решения, повышая эффективность и прибыльность. Интеграция ИИ в экосистему цепочки поставок способствует созданию связанной и интеллектуальной среды, гарантируя, что предприятия будут хорошо подготовлены к реагированию на потребности различных заинтересованных сторон в режиме реального времени.

• Для руководителя: Генеративный ИИ служит точкой взаимодействия для понимания целостного состояния бизнеса без необходимости полагаться на кого-то другого для выполнения запросов к данным. Например:
• CSCO: Какие бренды были самыми продаваемыми в январе прошлого года?
• Поколение AI: «Бренд A с объемом продаж 122,345 112,230 единиц, бренд B с объемом продаж XNUMX XNUMX единиц…»
• Для планировщика: ИИ может давать рекомендации по оптимальным уровням обслуживания, гарантируя эффективное распределение ресурсов.
• По продажам и обслуживанию клиентов: Искусственный интеллект может предоставлять обновленную информацию о статусах заказов в режиме реального времени, обеспечивая быстрый и точный ответ на запросы клиентов.

Сила генеративного искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок

Генеративный ИИ трансформирует управление цепочками поставок, предоставляя не только описательную аналитику, но также прогнозную и предписывающую информацию. Например, когда директор по цепочке поставок задается вопросом о производственных проблемах, Generative AI быстро выявляет нехватку компонентов у конкретного поставщика, подробно описывая ее влияние на запасы и удовлетворенность клиентов.

Когда возникает нехватка компонентов, ИИ-помощник не просто выявляет проблему; он также рекомендует решения, такие как альтернативные поставщики, и предоставляет информацию о сроках выполнения заказов, затратах на ускоренные заказы и общем влиянии на цепочку поставок. Эта возможность гарантирует, что все участники цепочки поставок, от руководителей до наземных операторов, будут иметь необходимые инструменты и знания для оптимальное принятие решений, гибкость и повышение удовлетворенности клиентов.

Взгляд в будущее

Для приобретение Гарвиса и последующее создание DemandAI+, компания Logility активно меняет будущее планирования цепочек поставок.

DemandAI+ отвечает на вызовы и сложности сегодняшней динамики рынка, превращая их в точные прогнозы и практические идеи. К внедрение генеративного ИИ, передовых алгоритмов на основе ИИи машинное обучение в нашей платформе цифровой цепочки поставок Logility®, мы предлагаем целостный подход с использованием искусственного интеллекта к прогнозированию спроса.

СпросAI+ продемонстрировал свои надежные возможности в 70 внедрениях, что привело к сокращению еженедельного времени планирования на 70% и снижению ошибки прогнозирования на 15–30%. Клиенты эффективно справляются со сложностями рынка, обеспечивая точное управление запасами и оперативное принятие решений даже для самых сложных категорий продуктов.

Logility устанавливает новые отраслевые стандарты, гарантируя, что предприятия будут хорошо подготовлены к процветанию в сегодняшней динамичной рыночной среде с помощью прогнозирования на основе искусственного интеллекта. Свяжитесь сегодня, чтобы узнать, как Логичность может поднять планирование цепочки поставок на новую высоту с помощью ИИ.