CSCMP EDGE سپلائی چین کانفرنس 2023 میں دیکھا اور سنا

Arkieva متعدد کانفرنسوں اور تجارتی شوز میں شرکت کرتی ہے، جسے ہم نے صنعت کے ماہرین اور صارفین کے متنوع سامعین کے ساتھ مشغول ہونے کا ایک مؤثر طریقہ پایا ہے۔ ان تعاملات کے ذریعے، ہم حاضرین کے مروجہ خیالات اور خدشات کا مشاہدہ اور رپورٹ کرتے ہیں۔ یہ کبھی کبھی ہماری پروڈکٹ ڈویلپمنٹ ٹیم کے لیے خیالات کو متاثر کرتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، یہ آسانی سے اس بات کی تصدیق کرتا ہے جو ہم پہلے سے جانتے ہیں، جیسے کہ جنریٹیو AI کے ارد گرد بڑھتی ہوئی پریشانیاں، اقتصادی رکاوٹیں، اور ماہانہ اہداف کو پورا کرنا، چاہے وہ کچھ بھی ہوں۔ ظاہر ہے، ہر کوئی ان کانفرنسوں میں شرکت نہیں کر سکتا، اس لیے یہاں حالیہ EDGE شو کے چند قابل ذکر مشاہدات ہیں۔

ہدف کا کسٹمر پر مبنی نقطہ نظر

آئیے ٹارگٹ سے Gretchen McCarthy اور FMI سے مارک بوم کے درمیان ایک پرکشش گفتگو کے ساتھ آغاز کریں جہاں انہوں نے ایک عالمی سپلائی چین کی تعمیر کی پیچیدگیوں کا تجزیہ کیا جو صارفین کے اطمینان کو ترجیح دیتی ہے۔ ان کی بحث کا ایک بڑا حصہ ٹارگٹ کے گاہک پر مبنی نقطہ نظر اور وہ اپنے اسٹورز کو مرکزی مرکز کے طور پر کیسے سمجھتے ہیں جو ان کے کلائنٹس کی ہمیشہ بدلتی ہوئی توقعات کو پورا کرتے ہیں۔ ان کا مقصد اپنے فزیکل اور ڈیجیٹل سٹورز کے درمیان ایک ہموار کنکشن بنانا ہے گویا سابقہ ​​بعد کی عکاسی کرتا ہے۔ اسے حاصل کرنے کے لیے، ہدف نے افرادی قوت اور آٹومیشن دونوں میں خاطر خواہ سرمایہ کاری کی ہے۔ یہ بات قابل غور ہے کہ ٹارگٹ کا اپنے فزیکل اسٹورز کو بڑھانے کا فیصلہ خوردہ صنعت میں مروجہ رجحان کے خلاف ہے۔ تاہم، یہ حکمت عملی ان کے لیے کام کرتی ہے کیونکہ اسٹورز محض ایک منزل ہونے کے بجائے ان کے کاروبار کے تمام پہلوؤں کے لیے ریڑھ کی ہڈی کا کام کرتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت

AI اور آٹومیشن واضح طور پر بہت سے سیشنز کا ایک اہم مرکز تھے۔ جیسا کہ آپ توقع کر سکتے ہیں، موضوعات میں AI کی جانب سے نوکریوں کی چوری کے خدشات سے لے کر اس بات پر بحث تک کہ AI ہمارے کام کو کس طرح آسان بنا سکتا ہے، اور پھر ملازمتوں میں کمی کے بارے میں پریشانیوں تک۔ مسی کمنگز، ایک سابق فائٹر پائلٹ، کالج کی پروفیسر، اور بائیڈن انتظامیہ کی ٹرانسپورٹیشن ایڈوائزر، ان خدشات کو یہ بتاتے ہوئے حل کرتی ہیں کہ ایلون مسک کی خواہشات کے برعکس خود سے چلنے والی گاڑیاں جلد ہی ہماری سڑکوں پر حاوی کیوں نہیں ہوں گی اور لاکھوں کی نوکریوں سے محروم ہو جائیں گی۔

مسی نے وضاحت کی کہ جب بات خود چلانے والی گاڑیوں اور تخلیقی AI کی ہو تو، نیورو نیٹ ورک حتمی جواب کے بجائے صرف "بہترین جواب" پیش کر سکتے ہیں۔ تصور امکانی پیشن گوئی کی طرح ہے، جہاں امکانات کی ایک حد پیش کی جاتی ہے، اور اسے صارف پر چھوڑ دیا جاتا ہے کہ وہ اسٹاک اور سروس کے درمیان بہترین توازن کا تعین کرے۔ خود سے چلنے والی گاڑیوں کے معاملے میں، بہترین جواب ہمیشہ درست نہیں ہو سکتا۔ مسی نے ایک حادثے کی مثال دی جہاں ایک کار رکی ہوئی بس کے پیچھے سے ٹکرا گئی جب کار تیز رفتاری سے جا رہی تھی۔ اے آئی سسٹم نے بس کی موجودگی کا پتہ لگایا لیکن اس کی لمبائی کا درست اندازہ لگانے میں ناکام رہا، غلطی سے یہ فرض کر لیا کہ اس میں 20 فٹ اضافی جگہ ہے۔

ان گاڑیوں کی جانچ کے دوران یہ واقعہ عام رہا ہے اور فی الحال اس کا کوئی فوری حل نہیں ہے۔ ایک اور مثال نے ہائی وے پر ہائی وے کی رفتار سے سفر کرتے ہوئے ایک ٹرک کو خود مختار موڈ میں منتقل ہونے کا مظاہرہ کیا اور پچھلی ڈرائیو کے برقرار رکھے گئے ڈیٹا کی وجہ سے فوری طور پر ٹریفک کی تین لین میں تیز دائیں موڑ لینے کی کوشش کی۔ یہ ایک خوفناک صورتحال تھی۔

لوگ اب بھی اہم ہیں۔

بدلتے ہوئے کاروباری ماڈلز (جیسے ٹارگٹ) اور تکنیکی تبدیلیاں (جیسے کہ جنریٹو AI) بالآخر "سڑک پر پاؤں" تک گر جاتی ہیں۔ یہ ہمیں لوگوں پر پڑنے والے اثرات اور ان کی مہارتوں کے بارے میں اپنے حتمی مشاہدے تک لے جاتا ہے – یا جن کو بڑھنے کی ضرورت ہے۔ یہ وہ چیز تھی جسے ہم نے بہت ساری پریزنٹیشنز اور نمائش کے پورے علاقے میں واضح طور پر دیکھا۔ صنعت، جس پر پہلے مردوں کا غلبہ تھا، اب بہت زیادہ جامع ہو گیا ہے۔ اس بڑھتی ہوئی شمولیت نے ایک مضبوط اور وسیع افرادی قوت کو بنایا ہے۔ اگرچہ تنوع کو فروغ دینے میں پیش رفت ہوئی ہے، لیکن ہنر میں اب بھی نمایاں فرق موجود ہے۔ ڈیجیٹل ٹکنالوجی اور آٹومیشن کی تیز رفتار ترقی ملازمت کی ذمہ داریوں اور لوگوں کو بدل رہی ہے، چاہے ان کی جنس کچھ بھی ہو۔ یہ مینیجرز اور ایگزیکٹوز کے لیے چیلنجز پیش کرتا ہے کیونکہ وہ بیرونی حریفوں اور آمدنی اور منافع پر اندرونی دباؤ کے ساتھ رفتار برقرار رکھنے کی کوشش کرتے ہیں۔

آرکیوا سمجھتی ہیں کہ جو لوگ سپلائی چین کی منصوبہ بندی کے لیے اسپریڈ شیٹس اور دستی عمل پر انحصار کرتے ہیں وہ دوسروں سے پیچھے ہیں جو تبدیلی کو قبول کر رہے ہیں۔ یہاں تک کہ ایک بنیادی پیشن گوئی اب اتنی سیدھی نہیں رہی جتنی پہلے تھی۔ اوپر سے نیچے کا نقطہ نظر اختیار کرنے سے بہت سے مواقع تلاش کیے بغیر رہ جاتے ہیں۔ ایک ممکنہ نقطہ نظر بہت سے امکانات پیش کرتا ہے اور منصوبہ ساز کو گاہک کی ضروریات اور نقد رقم کو آزاد کرنے کے مقصد کے درمیان صحیح توازن تلاش کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ استثنیٰ کے بعد استثناء پر دستی طور پر مداخلت کرنے کے بجائے۔ اگر آپ "سادہ" پیشین گوئی سے آگے بڑھنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو ہم آپ کو ہمارے ویبنار میں شامل ہونے کی ترغیب دیتے ہیں سپلائی اور ڈیمانڈ کو متوازن کرنے کے لیے What-If منظر نامے کی منصوبہ بندی کا استعمال کیسے کریں۔. یہ 25 اکتوبر ہے۔^th اور ہم آپ کو وہاں دیکھنے کی امید کرتے ہیں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://blog.arkieva.com/seen-and-heard-2023-cscmp-edge-supply-chain-conference/