سپلائی چین AI: 5 مراحل میں شروع کرنا

سپلائی چین AI نے پچھلے ایک سال میں کافی جوش، صدمے اور خوف کو جنم دیا ہے۔ جیسے جنریٹو AI بدعات سے چیٹ کریںجی پی ٹی صنعتی واقعات، تجزیہ کاروں اور ذرائع ابلاغ کی کہانیوں تک، ہر کاروباری رہنما کا تجربہ کیا جا رہا ہے - ٹیکنالوجی پر ان کے وژن اور اعتماد سے لے کر اندرونی تیاریوں اور سپلائی چین آپریشنز میں مصنوعی ذہانت کے انضمام تک۔

جذبات کی اس حد تک کی بنیادی وجہ یہ نہ جاننا ہے کہ AI ترقی کو کیسے اپنانا ہے۔ ہمارے حالیہ ویبنرز میں سے ایک میں، a پول شوd 76 حاضرین میں سے 100% اپنی کمپنیوں میں جنریٹو اے آئی کو اپنانے کے تعلیمی مرحلے میں تھے۔ اس کے علاوہ، ایک اور سروے، صرف ایک ماہ بعد ظاہر ہوا کہ 31% شرکاء کا حوالہ دیا گیا کہ وہ یا تو شروع کرنے کے لیے تجاویز تیار کر رہے ہیں یا فی الحال ان پائلٹوں کی جانچ کر رہے ہیں جو اپنی کمپنیوں میں AI کو شامل کرتے ہیں۔

اس بات پر غور کرتے ہوئے کہ زیادہ تر کمپنیاں اپنے سپلائی چین AI کے سفر میں کہاں ہیں، جوش اور اندیشے کا امتزاج کوئی تعجب کی بات نہیں ہے۔ اس مرحلے میں اکثر سوالات کی ایک حد ہوتی ہے جن کا جواب دینا مشکل ہوتا ہے، بشمول:

• ہم جنریٹیو AI تیار کردہ معلومات پر کیسے بھروسہ اور توثیق کر سکتے ہیں؟
• ہماری تنظیم موجودہ اور مستقبل کی AI صلاحیتوں کے لیے بہترین تیاری کیسے کر سکتی ہے؟
• جب اندرونی وسائل محدود ہوں تو ہم کیسے آگے بڑھ سکتے ہیں - منصوبہ سازوں سے ڈیٹا سائنسدانوں تک؟

اپنانے کی اس عام رکاوٹ پر حقیقی معنوں میں قابو پانے کے لیے، کاروباری رہنماؤں کو جنریٹو AI اور مشین لرننگ کے درمیان فرق کو سمجھنا چاہیے اور یہ جاننا چاہیے کہ کون سے کیسز کے استعمال سے سب سے زیادہ ممکنہ اثرات مرتب ہوتے ہیں۔

جنریٹو اے آئی اور مشین لرننگ کے درمیان فرق

جنریٹو AI اور مشین لرننگ کا مصنوعی ذہانت کے وسیع دائرے میں گہرا تعلق ہے۔ تاہم، دونوں کے درمیان اہم اختلافات ہیں: ان کے بنیادی مقاصد اور نتائج۔ مشین لرننگ کے برعکس، جو بنیادی طور پر کام پر مبنی ہے، جنریٹو AI اصل مواد بنانے کے بارے میں زیادہ ہے جو ضروری نہیں کہ براہ راست مخصوص ان پٹ ڈیٹا سے متعلق ہو بلکہ اس کے بجائے نئے، ملتے جلتے نتائج پیدا کرنے کے لیے بنیادی ڈھانچہ سیکھتا ہے۔

مشین لرننگ ایک شاخ ہے جس میں الگورتھم اور شماریاتی ماڈل شامل ہوتے ہیں جو کمپیوٹرز کو تجربے یا ڈیٹا کے ذریعے کسی کام پر اپنی کارکردگی کو بہتر بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی لیبل والے یا غیر ساختہ ڈیٹا سے سیکھنے کے لیے مختلف تکنیکوں کو گھیرے ہوئے ہے تاکہ دیے گئے ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئی یا درجہ بندی کی جا سکے، فیصلے کرنے یا تخمینہ لگانے، اور ماڈلز کو کام انجام دینے کی تربیت دی جائے۔ اس کے بعد نظام پیٹرن سیکھتا ہے اور فراہم کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں یا فیصلے کرتا ہے، بنیادی طور پر مخصوص کاموں جیسے درجہ بندی، رجعت، یا کلسٹرنگ پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

پیداواری AI۔دوسری طرف، گہری سیکھنے کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو لیبل لگے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا دونوں پر مبنی نئے مواد یا ڈیٹا کی تخلیق سے متعلق ہے۔ یہ فیلڈ بنیادی طور پر نیا مواد تخلیق کرنے پر مرکوز ہے - بشمول تصاویر، متن، آڈیو، یا ویڈیوز - جو کہ پیٹرن اور معلومات کی بنیاد پر اصل ڈیٹاسیٹ کا حصہ نہ ہو اور ان پٹ ڈیٹا سے سیکھے اور دوبارہ بنائے۔

دونوں ٹیکنالوجیز کے درمیان ان اختلافات کو جاننا ان کاروباروں کے لیے اہم ہے جن کا مقصد مصنوعی ذہانت کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنا ہے۔ لیکن دونوں کے درمیان تکمیلی تعلقات کو بھی تسلیم کیا جانا چاہیے، خاص طور پر چونکہ ایک میں پیشرفت بالآخر دوسرے کو فائدہ پہنچاتی ہے اور نفیس ایپلی کیشنز کی وسیع تر ترقی میں حصہ ڈالتی ہے۔

اپنے سفر کو شروع کرنے کے پانچ طریقے

ہموار منتقلی کے لیے سپلائی چین AI کے سفر کو شروع کرنے کے لیے ایک منظم نقطہ نظر ضروری ہے۔ کمپنیوں کو مقاصد کی وضاحت، صحیح ٹولز اور ٹیکنالوجی حاصل کرنے، ڈیٹا انفراسٹرکچر تیار کرنے، AI ماڈلز کو لاگو کرنے اور سسٹم کو مسلسل بہتر کرنے کی ضرورت ہے۔

یہاں AI کو اپنانے کے لیے استعمال کے پانچ اہم معاملات ہیں جن کے ساتھ حاصل کیا جا سکتا ہے۔ ڈیمانڈ اے آئی+ اور انوینٹری AI+ حل. یہ منظرنامے نہ صرف کے ممکنہ اثرات کو ظاہر کرتے ہیں۔ اے آئی فرسٹ سپلائی چین پلاننگ بلکہ مختلف کاروباری پہلوؤں میں ورسٹائل اور دور رس ایپلی کیشنز کا بھی مظاہرہ کرتے ہیں۔

1. ڈیمانڈ سینسنگ

حقیقی وقت کی مرئیت اور مختصر مدت کی طلب میں بصیرت بہتر خدمات کی سطح اور اعلی پیشن گوئی کی درستگی کو قابل بناتی ہے۔ یہ صلاحیت مارکیٹ کی بنیاد پر طلب کی معلومات کا ترجمہ کرتی ہے تاکہ سپلائی چین تنظیموں کو مختصر مدت کے خریداری کے نمونوں کا پتہ لگا سکے۔ نئی ریاضیاتی تکنیکوں اور قریب قریب حقیقی وقت کی طلب کے سگنلز کو سپلائی چین کے ردعمل کو بہتر بنانے کے لیے فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ غیر منصوبہ بند مطالبہ تبدیلیاں - کسی بھی کمپنی کے لیے تبدیلی کا موقع۔

2. وجہ کی پیشن گوئی

بلٹ آن کازل پیشن گوئی مارکیٹ "شور" سے حقیقی مانگ کے سگنل کو الگ کرتی ہے۔ مشین لرننگ کو جنریٹو AI تکنیکوں کے ساتھ ملا کر، یہ پیچیدہ نمونوں کو کھول سکتا ہے جو اکثر چھوٹ جاتے ہیں، جس سے سپلائی چین کے پیشہ ور افراد کو ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد ملتی ہے جو ان کے کاروبار، صارفین اور مجموعی ترقی کے لیے سب سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔

3. نئی مصنوعات کا تعارف

فروخت کی تاریخ کے بغیر نئے پروڈکٹ کے تعارف کی پیشن گوئی کرنا مشکل ہو سکتا ہے، لیکن مصنوعی ذہانت ان پیشین گوئیوں کو مزید درست بنانے میں مدد کرنے کے لیے ایک قابل قدر ٹول ہو سکتی ہے۔ سپلائی چین سسٹم حقیقی وقت میں بڑھتی ہوئی طلب سے سیکھ سکتے ہیں تاکہ نمایاں طور پر کم محنت کے ساتھ زیادہ درست پیشن گوئی کی جا سکے۔ پھر، وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ، بہاو سپلائی چین کے منصوبے مزید مخصوص ہو جاتے ہیں – جس کی وجہ سے زیادہ منافع، زیادہ مطمئن صارفین، اور سپلائی چین کے شراکت داروں میں بہتر ہم آہنگی پیدا ہوتی ہے۔

4. انوینٹری کی اصلاح

انوینٹری مینجمنٹ پر مصنوعی ذہانت کا اطلاق پلان کے خلاف انوینٹری کی کارکردگی میں فوری بصیرت فراہم کرتا ہے۔ ذہین تجزیات کی یہ شکل زیادہ منافع بخش انوینٹری پوزیشنز کے دروازے کھولتی ہے جبکہ سپلائی چین پلانرز کو ریئل ٹائم الرٹس اور فوری مرئیت کو مستثنیات اور مجوزہ مسائل کے حل میں فراہم کرتی ہے۔

بہتر ابھی تک، ذہین اسکورنگ کے ساتھ، ذہین منظر نامے میں سب سے اہم مواقع پر زیادہ توجہ مرکوز کرنے کے لیے اقتصادی ترجیحات کا اطلاق ہوتا ہے - بالآخر سروس کی سطح میں اضافہ کرتے ہوئے اور خسارے سے بچنے کے لیے پھولی ہوئی انوینٹریوں کو کم کرنا۔ مزید برآں، انوینٹری کی منصوبہ بندی کی صلاحیتیں تازہ ترین معلومات کی بنیاد پر ہر ذخیرہ کرنے والے مقام پر ہر SKU کے لیے بہترین انوینٹری پالیسی کی شناخت کو خودکار کر سکتی ہیں۔ اس طرح کے ڈیٹا میں طلب، طلب میں تغیر، سپلائی کی تبدیلی، سہولیات کے درمیان لیڈ ٹائم، ذخیرہ کرنے کے متبادل مقامات پر رکھی گئی انوینٹری، اور ہر سہولت پر اسٹاک کی اقسام شامل ہیں۔

سپلائی چین پلانرز AI-خودکار انوینٹری پالیسیوں کی خصوصیت کا بھی فائدہ اٹھا سکتے ہیں تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ کون سی مصنوعات چھٹپٹ یا "گڑھے" کی طلب کا سامنا کر رہی ہیں، جیسے وسیع سائز کی حدود، اسپیئر پارٹس، یا صنعتی سامان۔ یہ نقطہ نظر سپلائی چینز کو اسٹاکسٹک دوبارہ بھرنے کی منصوبہ بندی کی حکمت عملی کو لاگو کرنے کی اجازت دیتا ہے جس کا نتیجہ نکل سکتا ہے۔ سروس کی سطح میں 9% اور 27% کے درمیان بہتری انوینٹری کی سطح اور لاجسٹکس کے اخراجات کو کم کرتے ہوئے.

5. نیٹ ورک کی اصلاح

آج کے سپلائی چین نیٹ ورک کے بہاؤ میں پیچیدگیاں نہ صرف سامان کی نقل و حرکت کی مؤثر نگرانی اور انتظام کو روکتی ہیں بلکہ قدرتی آفات اور جغرافیائی سیاسی تناؤ کے لیے سپلائی چین کی کمزوری کو بھی بڑھاتی ہیں جو کہ ترسیل میں مزید رکاوٹیں پیدا کر سکتی ہیں۔

نیٹ ورک کی اصلاح کے لیے ایک جدید طریقہ سپلائی چین کے ڈیجیٹل جڑواں کو تیزی سے بنا کر اس عام مسئلے کو حل کر سکتا ہے۔ مستقبل کے ممکنہ منظرناموں کو تلاش کرنے کے لیے جنریٹو اے آئی کو استعمال کرتے ہوئے، یہ حکمت عملی سپلائی چین کے منصوبہ سازوں کو مختلف کنفیگریشنز کا تجزیہ اور جائزہ لینے کے قابل بناتی ہے جو لاگت کو مؤثر طریقے سے منظم کر سکتے ہیں، سروس کو بہتر بنا سکتے ہیں اور اخراج میں کمی کے مقاصد کے ساتھ ہم آہنگ ہو سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، منصوبہ ساز متنوع منظرناموں کی تقلید اور ان کا جائزہ لے سکتے ہیں، جس سے فعال فیصلہ سازی اور جدید سپلائی چین لینڈ اسکیپ کی پیچیدگیوں کو نیویگیٹ کرنے کے لیے اسٹریٹجک منصوبہ بندی کی اجازت ملتی ہے۔

حقیقی AI-پہلی کاروباری تبدیلی کا ایک ہموار راستہ

مشین لرننگ اور جنریٹو AI کے درمیان منفرد اور تکمیلی تعلق کو تسلیم کرتے ہوئے، سپلائی چین تنظیموں کے پاس اپنی کمپنیوں کو ڈیٹا انٹیلی جنس کے ایک نئے دور میں داخل کرنے کا ایک منفرد موقع ہے۔ وہ نہ صرف جدید سپلائی چین کی پیچیدگیوں کو نیویگیٹ کر سکتے ہیں بلکہ استعداد کار کو بہتر بنا سکتے ہیں، اخراجات کا انتظام کر سکتے ہیں، سروس کی سطح کو بڑھا سکتے ہیں، اور اپنے سپلائی چین اور مجموعی کاروبار کے لیے ایک زیادہ پائیدار مستقبل بنا سکتے ہیں۔