Kako strojno učenje in ai spreminjata sistem upravljanja oskrbovalne verige

V četrti industrijski revoluciji je zbliževanje tehnologije z različnimi proizvodnimi procesi, vključno z dobavno verigo in logistiko, postalo nepogrešljiv del današnjega poslovanja. Podjetja izražajo potrebo po orodjih za nadaljnjo povečanje prepoznavnosti in sledljivosti dobavne verige, ki opredeljujejo nov način za povečanje dobička v informacijski dobi. Posledično se digitalna preobrazba sistema upravljanja dobavne verige pojavlja kot eden najnovejših trendov v poslovnem svetu.

V zadnjih nekaj letih so naložbe v najnovejše tehnologije za spodbujanje digitalne preobrazbe upravljanja dobavne verige dosegle nove višine. Z integracijo tehnologij naslednje generacije, kot so kognitivna analiza, umetna inteligenca (AI) in strojno učenje (ML) s sistemi za upravljanje dobavne verige, so proizvajalci lahko dosegli visoko stopnjo učinkovitosti pri zapolnitvi vrzeli med ponudbo in povpraševanjem.

Sprejetje AI in ML za ogromno rast pri optimizaciji dobavne verige

Anketa, ki sta jo nedavno objavili ameriško podjetje za programsko opremo JDA Software, Inc. in KPMG LLP, multinacionalno svetovalno podjetje, je pokazala, da več kot tri četrtine vprašanih meni, da sta vidnost in sledljivost dobavne verige najvišji naložbeni področji za oskrbo. vodje verig.

Raziskava je tudi pokazala, da je skoraj 80% anketirancev videlo, da sta umetna inteligenca in ML najbolj vplivni tehnologiji v tej pokrajini zaradi njihove uporabnosti pri reševanju zapletenih vprašanj v dobavni verigi in sistemih verige vrednosti. Ko bo napovedna prepoznavnost od konca do konca postala eden najpomembnejših vidikov sodobnih načinov za optimizacijo dobavnih verig, se bo razširjenost orodja AI in ML dramatično povečala v sistemih upravljanja dobavne verige na različnih industrijskih območjih.

Ker se umetna inteligenca in ML pojavljata kot najbolj učinkoviti tehnologiji v operacijah dobavne verige katerega koli podjetja, bodo naložbe v te tehnologije še naprej naraščale. Vendar je izjemnega pomena razumeti natančen vpliv umetne inteligence in ML na upravljanje dobavne verige, da se te tehnologije izkoristijo v največji možni meri. Umetna inteligenca pri upravljanju dobavne verige ne avtomatizira postopka, temveč tudi sprejema odločitve o javnih naročilih, upravljanju zalog, dobavni logistiki itd.

Izvajanje AI / ML pri upravljanju sistema VUCA kot strategije oskrbovalne verige

Medtem ko trend Industrije 4.0 povzroča tako kvantitativne kot kvalitativne spremembe v panogah, da bi spodbudil organizacijske izboljšave, je digitalizacija različnih industrijskih operacij sprožila tudi veliko dejavnikov tveganja, kot so nestanovitnost, negotovost, zapletenost in dvoumnost (VUCA). VUCA so glavne ovire za standardizacijo procesov upravljanja oskrbovalne verige, podjetja pa so našla način za reševanje teh težav s pojavom naprednih tehnologij, kot sta AI in ML.

Priljublja se kot učinkovit način upravljanja sistema VUCA z vključevanjem umetne inteligence in strojnega učenja v sisteme upravljanja dobavnih verig in logistiko, ki lahko ne le prepoznajo, temveč tudi opredelijo nepredvidene dogodke v različnih procesih. S sprejetjem orodij, ki temeljijo na umetni inteligenci in ML, pri upravljanju dobavne verige lahko proizvajalci obvladujejo dvoumnosti, zapletenosti in druge izzive VUCA, povezane z visokotehnološkimi izdelki, medtem ko trend industrije 4.0 še naprej narašča.

Vloga umetne inteligence pri upravljanju dobavne verige

Ker avtomatizacija robotskih procesov postaja neizogiben del večine industrijskih operacij in opreme, se tudi sistemi za upravljanje dobavnih verig digitalno preobražajo. S tem tehnologije, kot sta AI in ML, niso del samo proizvodne opreme, temveč tudi oskrbe, verig vrednosti in upravljanja skladišč, ki uspevajo predvsem pri hitrem, a natančnem odločanju.

Neusmiljeni pritisk sprejemanja ustreznih odločitev hitreje kot kdaj koli prej spodbuja proizvajalce, da s pomočjo tehnik umetne inteligence in ML zmanjšajo in ne nadomestijo človekovega vmešavanja v upravljanje dobavne verige. Večina orodij, ki jim pomagajo umetna inteligenca in ML, izvaja tehnike človeškega sklepanja kot model, ko so integrirane s procesi odločanja pri upravljanju dobavne verige, kar izboljša hitrost in natančnost vpogleda v izdelek ter trende, ki jih taki protokoli končno dosežejo..

Ker lahko odložene odločitve v nekaterih primerih pomembno vplivajo na dobiček, prihodek, denarni tok in celo zadovoljstvo strank. S tem AI in ML proizvajalcem omogočata, da povečajo hitrost protokolov odločanja v visokotehnoloških sistemih upravljanja dobavne verige. S pozitivnim vplivom orodij, ki jih poganja umetna inteligenca in ML, na procese odločanja v dobavni verigi bo verjetno njihovo sprejetje vplivalo na pozitivno rast podjetij, ki se digitalno preobražajo.

AI in ML tehnike vplivajo na sinhroniziran pristop k načrtovanju in optimizaciji dobavne verige

Upravljanje dobavne verige vedno velja za medsebojno povezovanje različnih podatkovnih in analitičnih procesov, sinhronizacija tako velikih količin podatkov pa je nujna za zagotovitev natančnega načrtovanja dobavne verige. Poleg tega vse večja zapletenost tehnološko vodene dobavne verige prinaša temeljni premik v načinu izvajanja procesa sinhroniziranega načrtovanja, da se zagotovi optimizacija dobavne verige.

Orodja z umetno inteligenco in ML vstopajo v kraj načrtovanja dobavne verige, kar olajša prehod iz statičnega v dinamično zaporedje več operacij dobavne verige. Takšna tehnološko usmerjena orodja so vključena v današnje sisteme upravljanja dobaviteljske verige in to poudarja njihove prednosti pri sinhronizaciji načrtovanja dobavnih verig. Ta orodja se lahko uporabljajo tudi za avtomatizacijo postopkov, ki ustrezajo povpraševanju in ponudbi, pa tudi procese odločanja v realnem času, ki na koncu sinhronizirajo ekosistem načrtovanja v krajini dobavne verige.

Izzivi pri sprejemanju umetne inteligence in strojnega učenja pri upravljanju dobavne verige

Čeprav se svetovna industrijska krajina premika k sprejetju tehnologij naslednje generacije za spodbujanje digitalne preobrazbe, je uporaba teh tehnologij na nišnih področjih, kot je upravljanje dobavne verige, še vedno precej nizka. Razkorak med hiopom tehnologij, kot sta umetna inteligenca in ML, in dejansko tehnološko vrednostjo pripisujemo predvsem omejitvam pri sprejemanju tehnično usmerjenih orodij pri upravljanju dobavne verige.

Večina menedžerjev in poslovodnih delavcev ne razume in si ne predstavlja natančnih prednosti in učinkov umetne inteligence in upravljanja pravic na področju dobavne verige pri rasti poslovanja. Poleg tega orodja AI in ML zahtevajo redno vzdrževanje, da se zagotovi brezhibno delo v okviru pričakovanih parametrov sistemov za upravljanje dobavne verige, kar pomeni dodatne stroške. Takšni izzivi močno ovirajo prodor teh tehnologij v vse geografske regije na svetu. Ker pa zavest o dramatično pozitivnem vplivu umetne inteligence in ML na upravljanje dobavnih verig hitro narašča, bo kljub tem izzivom v prihodnjih letih njeno sprejetje postalo neizogibno.