- PG ir ML priėmimas, kad galėtų augti tiekimo grandinės optimizavimas
- PG / ML įgyvendinimas valdant VUCA kaip tiekimo grandinės strategiją
- Dirbtinio intelekto vaidmuo valdant tiekimo grandinę
- AI ir ML metodai daro įtaką sinchronizuotam požiūriui į tiekimo grandinės planavimą ir optimizavimą
- Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pritaikymo tiekimo grandinėje iššūkiai
Ketvirtosios pramonės revoliucijos metu technologijų suartėjimas su įvairiais gamybos procesais, įskaitant tiekimo grandinę ir logistiką, šiandien tapo nepakeičiama verslo dalimi. Verslas reiškia, kad reikia priemonių, kuriomis būtų galima dar labiau padidinti tiekimo grandinės matomumą ir atsekamumą, apibrėžiant naują būdą, kaip padidinti pelną informaciniame amžiuje. Todėl skaitmeninė tiekimo grandinės valdymo sistemos transformacija tampa viena iš naujausių tendencijų bizo pasaulyje.
Per pastaruosius kelerius metus investicijos į naujausias technologijas, siekiant sustiprinti skaitmeninę tiekimo grandinės valdymo transformaciją, pasiekė naujų aukštumų. Integruodami naujos kartos technologijas, tokias kaip kognityvinė analizė, dirbtinis intelektas (AI) ir mašininis mokymasis (ML), su tiekimo grandinės valdymo sistemomis, gamintojai sugebėjo pasiekti aukštą efektyvumo lygį, panaikindami pasiūlos ir paklausos atotrūkį.
PG ir ML priėmimas, kad galėtų augti tiekimo grandinės optimizavimas
Neseniai amerikiečių programinės įrangos įmonė „JDA Software, Inc.“ ir daugiašalė konsultacijų bendrovė „KPMG LLP“ paskelbė apklausą, kurioje nustatyta, kad daugiau nei trys ketvirtadaliai respondentų tiekimo grandinės matomumą ir atsekamumą laikė didžiausia investicijų sritimi tiekiant grandinės vadovai.
Apklausa taip pat parodė, kad beveik 80% respondentų AI ir ML laikė įtakingiausiomis technologijomis šioje srityje dėl jų pritaikymo sprendžiant sudėtingus tiekimo grandinės ir vertės grandinės sistemų klausimus. Prognozuojamas „nuo galo iki galo“ matomumas tampa vienu iš svarbiausių šiuolaikinių būdų optimizuoti tiekimo grandines, AI ir ML įrankio visuotinumas labai padidės tiekimo grandinės valdymo sistemose įvairiose pramonės srityse.
Kadangi AI ir ML tampa viena iš įtakingiausių technologijų bet kurio verslo tiekimo grandinės veikloje, investicijos į šias technologijas išliks aukštyn. Tačiau nepaprastai svarbu suprasti tikslų AI ir ML poveikį tiekimo grandinės valdymui, kad būtų galima kuo geriau panaudoti šias technologijas. Dirbtinis intelektas valdant tiekimo grandinę ne tik automatizuoja procesą, bet ir be žmogaus įsikišimo priima sprendimus dėl pirkimų, atsargų valdymo, tiekimo logistikos ir kt.
PG / ML įgyvendinimas valdant VUCA kaip tiekimo grandinės strategiją
Nors „Industry 4.0“ tendencija vykdo tiek kiekybinius, tiek kokybinius pramonės pokyčius, kad paskatintų organizacinius patobulinimus, įvairių pramonės operacijų skaitmeninimas taip pat sukėlė daugybę rizikos veiksnių, tokių kaip nepastovumas, neapibrėžtumas, sudėtingumas ir neaiškumas (VUCA). VUCA yra pagrindinės kliūtys standartizuoti tiekimo grandinės valdymo procesus, o įmonės gali rasti būdą, kaip išspręsti šias problemas, atsiradus pažangioms technologijoms, tokioms kaip AI ir ML.
Tai populiarėja kaip veiksmingas būdas valdyti VUCA integruojant dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi į tiekimo grandinės valdymo sistemas ir logistiką, kurios gali ne tik nustatyti, bet ir apibrėžti nenumatytus atvejus įvairiuose procesuose. Tiekimo grandinės valdyme priėmus AI ir ML pagrįstus įrankius, gamintojai sugebėjo suvaldyti neaiškumus, sudėtingumą ir kitus VUCA iššūkius, susijusius su aukštųjų technologijų produktais, o „Industry 4.0“ tendencija ir toliau didėja.
Dirbtinio intelekto vaidmuo valdant tiekimo grandinę
Kadangi robotizuota procesų automatika tampa neišvengiama daugumos pramoninių operacijų ir įrangos dalimi, tiekimo grandinės valdymo sistemos taip pat išgyvena skaitmeninę transformaciją. Taigi tokios technologijos kaip AI ir ML yra ne tik įrangos gamybos, bet ir tiekimo, vertės grandinių ir sandėlių valdymo dalis, kurios daugiausia klesti greitai, bet tiksliai priimant sprendimus.
Nenumaldomas spaudimas priimti tinkamus sprendimus greičiau nei bet kada anksčiau skatina gamintojus naudoti AI ir ML metodus, kad sumažintų žmogaus neprieštaravimą valdant tiekimo grandinę. Daugumoje dirbtinio intelekto ir ML palaikomų priemonių žmogaus samprotavimo metodikos yra pavyzdinės, kai jos yra integruotos su tiekimo grandinės valdymo sprendimų priėmimo procesais, ir tai pagerina įžvalgų apie produktą greitį ir tikslumą, taip pat tendencijas, kurias pagaliau pasiekia tokie protokolai..
Kadangi pavėluoti sprendimai kai kuriais atvejais gali turėti reikšmingos įtakos pelnui, pajamoms, pinigų srautams ir net klientų pasitenkinimui. Taigi dirbtinis intelektas ir ML suteikia gamintojams galimybę spartinti sprendimų priėmimo greitį aukštųjų technologijų tiekimo grandinės valdymo sistemose. Turėdamas teigiamą intelektinės nuosavybės ir intelektinės nuosavybės įrankių poveikį sprendimų priėmimo procesams tiekimo grandinėje, jo priėmimas greičiausiai turės įtakos teigiamam skaitmeninės transformacijos įmonių augimui.
AI ir ML metodai daro įtaką sinchronizuotam požiūriui į tiekimo grandinės planavimą ir optimizavimą
Tiekimo grandinės valdymas visada laikomas įvairių duomenimis pagrįstų ir analitinių procesų sujungimu, o norint užtikrinti tikslų tiekimo grandinės planavimą, būtina sinchronizuoti tokius didžiulius duomenų kiekius. Be to, didėjantis technologijomis grindžiamos tiekimo grandinės sudėtingumas iš esmės pakeitė sinchronizuoto planavimo procesą, siekiant užtikrinti tiekimo grandinės optimizavimą.
AI ir ML varomi įrankiai patenka į tiekimo grandinės planavimo aplinką, palengvindami perėjimą nuo statinės prie dinamiškos kelių tiekimo grandinės operacijų sekos. Tokie technologijomis pagrįsti įrankiai integruojami į šiandienines tiekimo grandinės valdymo sistemas, ir tai pabrėžia jų pranašumus sinchronizuojant tiekimo grandinės planavimą. Šios priemonės taip pat gali būti naudojamos automatizuoti procedūras, kad būtų suderinta paklausa ir pasiūla, taip pat sprendimų priėmimo procesai realiuoju laiku, kurie galiausiai sinchronizuoja planavimo ekosistemą tiekimo grandinės aplinkoje.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pritaikymo tiekimo grandinėje iššūkiai
Nors pasaulinis pramoninis kraštovaizdis žengia link naujos kartos technologijų, skatinančių skaitmeninę transformaciją, diegimo, šių technologijų diegimas tokiose nišose, kaip tiekimo grandinės valdymas, tebėra gerokai žemas. Atotrūkis tarp tokių technologijų kaip AI ir ML ažiotažo ir faktinės technologinės vertės daugiausia siejamas su apribojimais, susijusiais su technologijomis pagrįstų priemonių taikymu tiekimo grandinės valdyme.
Daugelis vadovų ir verslo vadovų nesupranta ir neįsivaizduoja tikslaus PG ir ML pranašumų ir poveikio tiekimo grandinės valdyme augant verslui. Be to, dirbtinio intelekto ir ML įrankius reikia periodiškai prižiūrėti, kad būtų užtikrintas nepriekaištingas darbas, atsižvelgiant į numatomus tiekimo grandinės valdymo sistemų parametrus, o tai reiškia papildomas išlaidas. Tokie iššūkiai labai apsunkino šių technologijų skverbimąsi visuose pasaulio geografiniuose regionuose. Tačiau, kadangi supratimas apie dramatiškai teigiamą PG ir ML įtaką tiekimo grandinės valdyme sparčiai auga, nepaisant šių iššūkių, jo priėmimas ateinančiais metais taps neišvengiamas.