Tedarik Zinciri Yapay Zekası: 5 Adımda Başlamak

Tedarik Zinciri Yapay Zekası geçtiğimiz yıl önemli ölçüde heyecana, şoka ve korkuya yol açtı. gibi Üretken Yapay Zeka yeniliklerinden sohbetGPT Sektör etkinliklerine, analistlere ve kitlesel medya hikayelerine kadar her iş lideri, vizyonları ve teknolojiye olan güvenlerinden şirket içi hazırlıklara ve yapay zekanın tedarik zinciri operasyonlarına entegrasyonuna kadar test ediliyor.

Bu kadar çeşitli duyguların temel nedeni, yapay zeka gelişmelerinin nasıl benimseneceğini bilmemekten kaynaklanıyor. Son web seminerlerimizden birinde, a anket gösterisid 76 katılımcının %100'sı, şirketlerinde Üretken Yapay Zekayı benimseme konusunda eğitim aşamasındaydı. Buna ek olarak, sadece bir ay sonra yapılan başka bir anket, katılımcıların %31'inin ya başlamak için teklifler geliştirdiklerini ya da şu anda şirketlerine yapay zekayı dahil eden pilot uygulamaları test ettiklerini söylediklerini gösterdi.

Çoğu şirketin Tedarik Zinciri Yapay Zeka yolculuğunda nerede olduğu göz önüne alındığında, heyecan ve endişe karışımı hiç de şaşırtıcı değil. Bu aşama genellikle aşağıdakiler de dahil olmak üzere cevaplanması zor olan bir dizi soruyla karakterize edilir:

• Üretken yapay zekanın ürettiği bilgilere nasıl güvenebilir ve bunları doğrulayabiliriz?
• Kuruluşumuz mevcut ve gelecekteki yapay zeka yeteneklerine en iyi şekilde nasıl hazırlanabilir?
• Planlamacılardan veri bilimcilere kadar iç kaynaklar sınırlı olduğunda nasıl ilerleyebiliriz?

Benimseme önündeki bu yaygın engelin gerçekten üstesinden gelmek için iş liderlerinin, Üretken Yapay Zeka ile makine öğrenimi arasındaki farkı anlamaları ve hangi kullanım örneklerinin mümkün olan en büyük etkiyi sağladığını bilmeleri gerekir.

Üretken yapay zeka ile makine öğrenimi arasındaki farklar

Üretken yapay zeka ve makine öğrenimi, yapay zekanın daha geniş alanıyla yakından ilişkilidir. Ancak ikisi arasında kritik farklılıklar vardır: birincil hedefleri ve çıktıları. Çoğunlukla görev odaklı olan makine öğreniminin aksine, Üretken Yapay Zeka daha çok belirli girdi verileriyle doğrudan ilgili olmayan, bunun yerine yeni, benzer sonuçlar üretmek için temeldeki yapıyı öğrenen orijinal içerik oluşturmayla ilgilidir.

Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyim veya veriler yoluyla bir görevdeki performanslarını artırmalarını sağlayan algoritmaları ve istatistiksel modelleri içeren bir daldır. Teknoloji, etiketli veya yapılandırılmamış verilerden öğrenme, belirli verilere dayalı olarak tahmin etme veya sınıflandırma, kararlar veya çıkarımlar yapma ve görevleri gerçekleştirmek için modelleri eğitme amacıyla çeşitli teknikleri kapsar. Sistem daha sonra kalıpları öğrenir ve sağlanan verilere dayanarak esasen sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi belirli görevlere odaklanan tahminler veya kararlar alır.

üretken yapay zekaÖte yandan , hem etiketli hem de etiketsiz verilere dayalı olarak yeni içerik veya verilerin oluşturulmasıyla ilgilenen derin öğrenmenin bir alt kümesidir. Bu alan öncelikle, girdi verilerinden öğrenilen ve yeniden oluşturulan kalıplara ve bilgilere dayalı olarak orijinal veri kümesinin parçası olmayabilecek resimler, metin, ses veya videolar dahil olmak üzere yeni içerik oluşturmaya odaklanır.

İki teknoloji arasındaki bu farkları bilmek, yapay zekayı etkili bir şekilde kullanmayı amaçlayan işletmeler için çok önemlidir. Ancak ikisi arasındaki tamamlayıcı ilişkinin de kabul edilmesi gerekir; özellikle birindeki ilerlemeler sonuçta diğerine fayda sağladığından ve karmaşık uygulamaların daha geniş bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunduğundan.

Yolculuğunuza Başlamanın Beş Yolu

Sorunsuz bir geçiş için Tedarik Zinciri Yapay Zeka yolculuğuna başlamak için yapılandırılmış bir yaklaşım şarttır. Şirketlerin hedefleri tanımlaması, doğru araç ve teknolojiyi edinmesi, veri altyapısını hazırlaması, yapay zeka modellerini uygulaması ve sistemi sürekli iyileştirmesi gerekiyor.

Yapay zekanın benimsenmesine yönelik aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilebilecek beş önemli kullanım örneği: Talep AI+ ve EnvanterAI+ çözümler. Bu senaryolar yalnızca potansiyel etkiyi göstermekle kalmıyor Yapay zeka öncelikli tedarik zinciri planlaması aynı zamanda çeşitli iş yönlerinde çok yönlü ve geniş kapsamlı uygulamaları da gösterir.

1. Talep algılama

Kısa vadeli talebe ilişkin gerçek zamanlı görünürlük ve öngörüler, gelişmiş hizmet düzeylerine ve daha yüksek tahmin doğruluğuna olanak tanır. Bu yetenek, tedarik zinciri kuruluşlarının kısa vadeli satın alma modellerini tespit etmesine olanak sağlamak için pazara dayalı talep bilgilerini dönüştürür. Yeni matematiksel teknikler ve neredeyse gerçek zamanlı talep sinyallerinden, tedarik zincirinin taleplere verdiği tepkiyi iyileştirmek için yararlanılabilir. planlanmamış talep değişiklikleri – her şirket için bir dönüşüm fırsatı.

2. Nedensel tahmin

Yerleşik nedensel tahmin, gerçek talep sinyallerini piyasanın "gürültüsünden" yalıtır. Makine öğrenimini Üretken Yapay Zeka teknikleriyle birleştirerek sıklıkla gözden kaçırılan karmaşık kalıpları ortaya çıkarabilir ve tedarik zinciri profesyonellerinin işleri, müşterileri ve genel büyüme açısından en önemli verilere odaklanmasına yardımcı olabilir.

3. Yeni ürün tanıtımları

Satış geçmişi olmadan yeni ürün tanıtımlarını tahmin etmek zor olabilir ancak yapay zeka, bu tahminleri daha doğru hale getirmeye yardımcı olacak değerli bir araç olabilir. Tedarik zinciri sistemleri, önemli ölçüde daha az çabayla daha kesin tahminler üretmek için gerçek zamanlı olarak gelişen talepten öğrenebilir. Daha sonra zamanla, alt tedarik zinciri planları daha spesifik hale gelir; bu da daha yüksek kârlılığa, daha memnun müşterilere ve tedarik zinciri ortakları arasında daha iyi senkronizasyona yol açar.

4. Envanter optimizasyonu

Yapay zekanın envanter yönetimine uygulanması, plana göre envanter performansına ilişkin anında bilgi sağlar. Bu akıllı analiz biçimi, tedarik zinciri planlayıcılarına gerçek zamanlı uyarılar ve istisnalara ve sorunların önerilen çözümlerine ilişkin anında görünürlük sağlarken, daha kârlı envanter pozisyonlarının kapısını açar.

Daha da iyisi, akıllı puanlama ile akıllı senaryo, en önemli fırsatlara daha fazla odaklanmak için ekonomik önceliklendirmeyi uygular; sonuçta hizmet seviyelerini artırırken ve açıkları önlerken şişmiş stokları azaltır. Ayrıca, envanter planlama yetenekleri, en güncel bilgilere dayanarak her stok lokasyonunda her SKU için en iyi envanter politikasının belirlenmesini otomatik hale getirebilir. Bu tür veriler; talebi, talep değişkenliğini, arz değişkenliğini, tesisler arasındaki teslim süresini, alternatif stoklama yerlerinde tutulan envanteri ve her tesisteki stok türlerini içerir.

Tedarik zinciri planlayıcıları, geniş boyut aralıkları, yedek parçalar veya endüstriyel ekipmanlar gibi hangi ürünlerin düzensiz veya "yoğun" taleple karşılaştığını belirlemek için yapay zeka otomatik envanter politikaları özelliğinden de yararlanabilir. Bu yaklaşım, tedarik zincirlerinin stokastik bir yenileme planlama taktiği uygulamasına olanak tanır. %9 ila %27 arasında hizmet düzeyinde iyileştirmeler envanter seviyelerini ve lojistik maliyetlerini düşürürken.

5. Ağ optimizasyonu

Günümüzün tedarik zinciri ağındaki karmaşıklıklar, yalnızca mal hareketlerinin etkili bir şekilde izlenmesini ve yönetilmesini engellemekle kalmıyor, aynı zamanda tedarik zincirinin doğal afetlere ve teslimat kesintilerini daha da artırabilecek jeopolitik gerilimlere karşı savunmasızlığını da artırıyor.

Ağ optimizasyonuna yönelik yenilikçi bir yaklaşım, tedarik zincirinin dijital ikizini hızlı bir şekilde oluşturarak bu ortak sorunu çözebilir. Bu strateji, potansiyel gelecek senaryolarını keşfetmek için Üretken Yapay Zeka'yı kullanarak, tedarik zinciri planlayıcılarının maliyetleri etkili bir şekilde yönetebilecek, hizmeti iyileştirebilecek ve emisyon azaltma hedefleriyle uyumlu hale getirebilecek çeşitli yapılandırmaları analiz etmesine ve değerlendirmesine olanak tanır. Buna ek olarak planlamacılar, modern tedarik zinciri ortamının karmaşıklıklarını yönlendirmek için proaktif karar alma ve stratejik planlamaya olanak tanıyan çeşitli senaryoları simüle edebilir ve değerlendirebilir.

Gerçek yapay zeka öncelikli iş dönüşümüne giden sorunsuz bir yol

Tedarik zinciri kuruluşları, makine öğrenimi ile Üretken Yapay Zeka arasındaki benzersiz ve tamamlayıcı ilişkinin farkına vararak, şirketlerini yeni bir veri zekası çağına taşımak için benzersiz bir fırsata sahip oluyor. Yalnızca modern tedarik zincirlerinin karmaşıklıklarını yönetmekle kalmaz, aynı zamanda verimliliği artırabilir, maliyetleri yönetebilir, hizmet seviyelerini geliştirebilir ve tedarik zincirleri ve genel iş için daha sürdürülebilir bir gelecek yaratabilirler.