ความมหัศจรรย์ของ AI ในห่วงโซ่อุปทาน: กระแสเกินจริง VS. ความเป็นจริง

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

AI ในห่วงโซ่อุปทานเป็นทั้งความเป็นจริงและเป็นเรื่องของการพัฒนาและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง สิ่งสำคัญคือต้องแยกแยะระหว่างการโฆษณาเกินจริงที่เกี่ยวข้องกับ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน และประโยชน์ที่จับต้องได้ซึ่ง AI ได้นำมาแล้วและยังคงนำมาสู่อุตสาหกรรมต่อไป:

ความจริง: ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้ในด้านต่างๆ ของห่วงโซ่อุปทานแล้ว เช่น การคาดการณ์ความต้องการ การจัดการสินค้าคงคลัง การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง และระบบอัตโนมัติของคลังสินค้า บริษัทต่างๆ กำลังใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และปรับปรุงประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานโดยรวม ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อให้คาดการณ์ความต้องการได้แม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยให้บริษัทต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลังและลดความเสี่ยงในการเกิดสต็อกเกินหรือขาดสต็อก
hype: มีกระแสฮือฮาเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ใน SCM โดยมีบริษัทและผู้จำหน่ายบางรายดูแลความสามารถของเทคโนโลยี AI จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องปรับใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานด้วยความคาดหวังที่สมจริงและความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับความท้าทายเฉพาะที่ AI สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ

[เนื้อหาฝัง]

ต่อไปนี้คือประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณา:

คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ในห่วงโซ่อุปทานอาศัยข้อมูลเป็นอย่างมาก หากบริษัทไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพหรือประสบปัญหาในการบูรณาการข้อมูล ผลประโยชน์ที่สัญญาไว้ของปัญญาประดิษฐ์อาจไม่เกิดขึ้นจริงอย่างเต็มที่
ความซับซ้อนของการดำเนินการ: การใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานอาจมีความซับซ้อน ต้องใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่มีทักษะเพื่อพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ROI และผลประโยชน์ระยะยาว: การวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของปัญญาประดิษฐ์ในห่วงโซ่อุปทานอาจต้องใช้เวลา ประโยชน์บางอย่างอาจไม่ปรากฏให้เห็นในทันที และอาจต้องมีการปรับเปลี่ยนและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มมูลค่าให้สูงสุด
การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร: แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้งานและกระบวนการต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญต่อการตัดสินใจ การแก้ปัญหา และการจัดการการหยุดชะงักที่ไม่คาดคิดในห่วงโซ่อุปทาน
ข้อพิจารณาด้านกฎระเบียบและจริยธรรม: เนื่องจาก AI มีบทบาทสำคัญในการดำเนินงานห่วงโซ่อุปทาน บริษัทต่างๆ จึงต้องพิจารณาการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการพิจารณาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

โดยสรุป AI ในห่วงโซ่อุปทานไม่ได้เป็นเพียงการโฆษณาเกินจริงเท่านั้น เป็นความจริงที่ได้มอบผลประโยชน์ที่สำคัญให้กับหลายองค์กรแล้ว อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญสำหรับบริษัทต่างๆ ในการใช้ AI อย่างรอบคอบ จัดการกับคุณภาพของข้อมูล ความซับซ้อน และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร เพื่อให้บรรลุการปรับปรุงที่ยั่งยืนและมีความหมายในการดำเนินงานห่วงโซ่อุปทานของตน กุญแจสำคัญคือการสร้างสมดุลระหว่างศักยภาพของ AI และการพิจารณาเชิงปฏิบัติในบริบทของห่วงโซ่อุปทาน

คำคม SCM

“คุณต้องไม่พยายามทำเงินทั้งหมดที่อยู่ในข้อตกลง ให้อีกฝ่ายทำเงินได้เช่นกัน เพราะถ้าคุณมีชื่อเสียงในการทำเงินได้ทั้งหมด คุณจะมีข้อตกลงไม่มากนัก” ~J. Paul Getty
“Supply Chain ก็เหมือนธรรมชาติ อยู่รอบตัวเรา” ~เดฟวอเตอร์
“อย่ากลัวที่จะล้มเหลว ออกไปทดลองและเรียนรู้ความล้มเหลวและรับอัตราตามประสบการณ์ที่คุณมี ลงมือทำ และเมื่อคุณลงมือทำ คุณจะได้เรียนรู้ว่าคุณมีความสามารถอะไร ศักยภาพคืออะไร โอกาสอยู่ที่ไหน แต่คุณอย่ากลัวที่จะล้มเหลว เพราะนั่นคือเวลาที่คุณเรียนรู้” ~ไมเคิล เดลล์ ผู้ก่อตั้ง เดลล์ คอมพิวเตอร์
“ทำไมไม่ทำให้งานง่ายขึ้นและน่าสนใจมากขึ้นเพื่อให้คนไม่ต้องเหนื่อยล่ะ? สไตล์โตโยต้าไม่ใช่การสร้างผลลัพธ์ด้วยการทำงานหนัก เป็นระบบที่บอกว่าความคิดสร้างสรรค์ของผู้คนไม่มีขีดจำกัด ผู้คนไม่ได้ไปโตโยต้าเพื่อ 'ทำงาน' แต่ไปที่นั่นเพื่อ 'คิด'” ~ไทอิจิโอโนะ
“ถ้าไม่มีโลจิสติกส์ โลกก็หยุดนิ่ง” ~เดฟวอเตอร์
“สำหรับประวัติศาสตร์ของ Toyota ส่วนใหญ่ เราได้รับรองคุณภาพและความน่าเชื่อถือของรถยนต์ของเราโดยการวางอุปกรณ์ที่เรียกว่า andon cord ในทุกสายการผลิต – และให้อำนาจสมาชิกในทีมหยุดการผลิตหากมีปัญหาในการประกอบ เฉพาะเมื่อปัญหาได้รับการแก้ไขแล้วเส้นจะเริ่มเคลื่อนไหวอีกครั้ง” ~อากิโอะโทโยดะ

#wpdevar_comment_1 span,#wpdevar_comment_1 iframe{width:100% !important;} #wpdevar_comment_1 iframe{ความสูงสูงสุด: 100% !important;}