ChatGPT і революція AI-First Forecasting

У світі, який характеризується мінливістю та непередбачуваністю ринку, компанії постійно стикаються зі збоями в ланцюжках поставок, непостійними моделями попиту та неочікуваними ризиками. Незважаючи на те, що традиційні методи прогнозування нам добре послужили, вони часто виявляються неефективними при вирішенні викликів, що розвиваються в сучасному динамічному бізнес-ландшафті.

Введіть штучний інтелект (AI) — модне слово, яке більше, ніж просто реклама, як сказано в опитуванні Accenture, 86% керівників активно в це інвестують. У цьому величезному світі штучного інтелекту такі моделі генеративного штучного інтелекту, як ChatGPT, революціонізують сприйняття користувачами та переосмислюють можливості.

Що відбувається, коли ми поєднуємо Generative AI з машинне навчання в плануванні ланцюга поставок? Ми отримуємо трансформаційний зсув, який дозволяє компаніям планувати попит і запаси з величезною швидкістю ринку. У цій статті ми досліджуємо поєднання прогнозування на основі ШІ з традиційними моделями та його величезну цінність для ланцюжка поставок.

AI-First планування попиту

Як співпраця людини і машини може скоротити витрати, помилки та час впровадження? Дізнайтеся в цій електронній книзі

Отримайте безкоштовну електронну книгу

Вивчення потужності генеративного ШІ в ланцюзі поставок

Generative AI виділяється своєю здатністю створювати щось абсолютно нове, виходячи за межі структурованих даних і заглиблюючись у величезний простір неструктурованих даних, які щомиті генеруються в нашому цифровому світі. Це особливо цінно для планувальників ланцюгів постачання, що дозволяє їм отримувати всебічну інформацію про всю організацію та демократизувати доступ до важливої інформації.

У плануванні ланцюга постачання це означає трансформаційний зсув. Тепер компанії мають змогу планувати попит і запаси з неперевершеною швидкістю, узгоджуючи свої стратегії з вимогами ринку в реальному часі. Генеративний штучний інтелект і машинне навчання об’єднуються, щоб запропонувати поєднання старого й нового, інтегруючи прогнозування на основі штучного інтелекту з традиційними моделями, щоб отримати величезну цінність для ланцюжка поставок.

Традиційний проти генеративного ШІ

Хоча штучний інтелект загалом відноситься до машин, що імітують людський інтелект, а машинне навчання є спеціалізацією штучного інтелекту, яка включає системи, які можуть навчатися на даних, генеративний штучний інтелект є унікальною підмножиною, зосередженою на створенні нового вмісту, починаючи від тексту та музики до візуального мистецтва. Для професіоналів ланцюга поставок це розрізнення є життєво важливим. Він розкриває можливості для роботи з неструктурованими даними, пропонуючи більш детальну інформацію та дозволяючи приймати більш обґрунтовані рішення.

ШІ в дії: сучасне планування ланцюга поставок

Далекоглядні компанії вже почали використовувати потенціал штучного інтелекту в плануванні свого ланцюжка поставок.

Na przykład,,en глобальне судноплавне підприємство використала потужність штучного інтелекту для точного налаштування своєї всесвітньої системи вантажних перевезень. Враховуючи такі елементи, як обсяги доставки, місткість суден і портові обмеження, передова модель машинного навчання створює найкращі маршрути доставки, скорочуючи тривалість транзиту на 20% і зменшуючи споживання палива на 15%.

Перехід до прогнозування на основі ШІ

Відхід від реактивної природи традиційної статистики прогнозування попиту моделі, прогнозування на основі ШІ пропонує більш проактивний і цілісний підхід. Він враховує не лише історичні дані, але й вхідні дані в реальному часі, ринкову динаміку та настрої клієнтів, у результаті чого прогнози є гнучкими, точними та узгодженими з поточними ринковими умовами. Цей підхід гарантує, що компанії не просто реагують на зміни, а й активно їх передбачають і розробляють стратегію.

Статті з нашого вебінару підкреслюючи переваги використання ChatGPT і прогнозування на основі ШІ, виявляючи тенденцію до впровадження ШІ; 33% відвідувачів уже вивчають конкретні програми штучного інтелекту, а значні 77% перебувають у процесі вивчення потенціалу Generative AI. Це сигналізує про назріваючі зміни в галузі, коли все більше організацій переходять від освітньої фази до активного впровадження рішень на основі ШІ.

Усвідомлення цінності за допомогою ChatGPT і AI-First Forecasting

Подивіться, як компанії використовують штучний інтелект для зниження конкретних витрат, мінімізації відходів і підвищення загальної стійкості ланцюга поставок у другій частині цієї серії з двох частин.

Дивіться на вимогу

AI для досконалості ланцюга постачання

ШІ тут не для того, щоб замінити людські ролі; воно тут, щоб збільшити їх. Надаючи більш детальну інформацію та дозволяючи точніше формулювати стратегію, такі інструменти, як ШІ, такі як ChatGPT, дають змогу керівникам і планувальникам ланцюгів постачання приймати швидші й обґрунтованіші рішення, підвищуючи ефективність і прибутковість. Інтеграція штучного інтелекту в екосистему ланцюга постачання сприяє створенню зв’язаного та інтелектуального середовища, гарантуючи, що підприємства добре оснащені для реагування на потреби різних зацікавлених сторін у режимі реального часу.

Для виконавчої влади: Generative AI служить точкою дотику для розуміння цілісного стану бізнесу без необхідності покладатися на когось іншого для виконання запитів щодо даних. Наприклад:
CSCO: Які бренди були найбільш продаваними минулого січня?
Покоління AI: «Бренд А з обсягом продажів 122,345 112,230 одиниць, Бренд B з показником продажів XNUMX XNUMX одиниць…»
Для планувальника: AI може надавати рекомендації щодо оптимальних рівнів обслуговування, забезпечуючи ефективний розподіл ресурсів.
Відділ продажів і обслуговування клієнтів: Штучний інтелект може оновлювати статуси замовлень у режимі реального часу, забезпечуючи оперативні та точні відповіді на запити клієнтів.

Сила генеративного штучного інтелекту в управлінні ланцюгом поставок

Генеративний ШІ трансформує управління ланцюгом постачання, забезпечуючи не лише описову аналітику, але й прогнозну та директивну інформацію. Наприклад, коли керівник ланцюга постачання запитує про проблеми з виробництвом, Generative AI швидко визначає дефіцит компонентів у певного постачальника, детально описуючи його вплив на запаси та задоволеність клієнтів.

Коли виникає нестача компонентів, помічник ШІ не просто визначає проблему; він також рекомендує рішення, такі як альтернативні постачальники, і надає інформацію про терміни виконання, витрати на прискорене замовлення та загальний вплив на ланцюжок поставок. Ця можливість гарантує, що кожен у ланцюжку постачання, від керівників до наземних операцій, має необхідні інструменти та інформацію для прийняття оптимальних рішень, гнучкість і підвищення задоволеності клієнтів.

Погляд у майбутнє

З придбання Garvis і подальше створення DemandAI+, Logility активно змінює майбутнє планування ланцюга поставок.

DemandAI+ відповідає на виклики та складнощі сучасної ринкової динаміки, перетворюючи їх на точні прогнози та практичні висновки. за вбудовування Generative AI, вдосконалених алгоритмів, керованих AI, а також машинне навчання в нашу цифрову платформу ланцюга поставок Logility®, ми пропонуємо цілісний підхід до прогнозування попиту на основі ШІ.

DemandAI+ продемонструвала свої надійні можливості в 70 впровадженнях, забезпечивши 70% скорочення часу на щотижневе планування та 15-30% зменшення помилки прогнозу. Клієнти ефективно орієнтуються на складності ринку, забезпечуючи точне управління запасами та оперативне прийняття рішень навіть для найскладніших категорій продуктів.

Logility встановлює нові галузеві стандарти, гарантуючи, що підприємства добре оснащені для процвітання в сучасному динамічному ринковому ландшафті завдяки прогнозуванню на основі штучного інтелекту. Зверніться сьогодні, щоб дізнатися, як це зробити Логільність може вивести ваше планування ланцюжка поставок на нову висоту за допомогою ШІ.