- AI un ML pieņemšana, lai ievērojami pieaugtu piegādes ķēdes optimizācijā
- AI / ML ieviešana VUCA kā piegādes ķēdes stratēģijas pārvaldībā
- Mākslīgā intelekta loma piegādes ķēdes pārvaldībā
- AI un ML paņēmieni ietekmē sinhronizētu pieeju piegādes ķēdes plānošanai un optimizācijai
- Izaicinājumi mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās ieviešanā piegādes ķēdes pārvaldībā
Ceturtās industriālās revolūcijas laikā tehnoloģiju konverģence ar dažādiem ražošanas procesiem, ieskaitot piegādes ķēdi un loģistiku, šodien ir kļuvusi par neaizstājamu uzņēmējdarbības daļu. Uzņēmumi pauž nepieciešamību pēc rīkiem, lai vēl vairāk uzlabotu piegādes ķēdes redzamību un izsekojamību, nosakot jaunu veidu, kā palielināt peļņu informācijas laikmetā. Līdz ar to piegādes ķēdes vadības sistēmas digitālā pārveidošana kļūst par vienu no jaunākajām tendencēm biz pasaulē.
Pēdējo gadu laikā investīcijas jaunākajās tehnoloģijās, lai veicinātu piegādes ķēdes vadības digitālo pārveidošanu, ir sasniegušas jaunas virsotnes. Integrējot nākamās paaudzes tehnoloģijas, piemēram, kognitīvo analīzi, mākslīgo intelektu (AI) un mašīnmācīšanos (ML) ar piegādes ķēdes vadības sistēmām, ražotāji ir spējuši sasniegt augstu efektivitātes līmeni, novēršot plaisu starp piedāvājumu un pieprasījumu.
AI un ML pieņemšana, lai ievērojami pieaugtu piegādes ķēdes optimizācijā
Nesen aptauju publicēja amerikāņu programmatūras uzņēmums JDA Software, Inc. un daudznacionāls konsultāciju uzņēmums KPMG LLP atklāja, ka vairāk nekā trīs ceturtdaļas respondentu piegādes ķēdes redzamību un izsekojamību uzskata par visaugstākajām ieguldījumu jomām piegādē ķēdes vadītāji.
Aptaujā arī atklājās, ka gandrīz 80% respondentu AI un ML uzskatīja par visietekmīgākajām tehnoloģijām šajā ainavā, ņemot vērā to pielietojamību sarežģīto problēmu risināšanā piegādes ķēdes un vērtību ķēdes sistēmās. Tā kā prognozējama gala līdz galam redzamība kļūst par vienu no svarīgākajiem aspektiem mūsdienu piegādes ķēžu optimizācijas veidos, AI un ML rīka visuresamība krasi palielināsies piegādes ķēdes vadības sistēmās dažādās rūpniecības jomās.
Tā kā AI un ML kļūst par vienu no visietekmīgākajām tehnoloģijām jebkura uzņēmuma piegādes ķēdes darbībās, investīcijas šajās tehnoloģijās joprojām būs augšupejošas. Tomēr ir ārkārtīgi svarīgi saprast AI un ML precīzu ietekmi uz piegādes ķēdes pārvaldību, lai nodrošinātu, ka šīs tehnoloģijas tiek izmantotas pēc iespējas pilnīgāk. Mākslīgais intelekts piegādes ķēdes pārvaldībā ne tikai automatizē procesu, bet arī bez cilvēka iejaukšanās pieņem lēmumus par iepirkumiem, krājumu pārvaldību, piegādes loģistiku utt.
AI / ML ieviešana VUCA kā piegādes ķēdes stratēģijas pārvaldībā
Kaut arī Rūpniecības 4.0 tendencē notiek gan kvantitatīvas, gan kvalitatīvas izmaiņas nozarēs, lai veicinātu organizatoriskos uzlabojumus, dažādu rūpniecisko darbību digitalizācija ir izraisījusi arī daudzus riska faktorus, piemēram, svārstīgumu, nenoteiktību, sarežģītību un neskaidrību (VUCA). VUCA ir galvenie šķēršļi piegādes ķēdes pārvaldības procesu standartizēšanai, un uzņēmumi, kā atrast veidu, kā risināt šos jautājumus, parādoties progresīvām tehnoloģijām, piemēram, AI un ML.
Tas kļūst arvien populārāks kā efektīvs veids, kā pārvaldīt VUCA, integrējot mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos piegādes ķēdes pārvaldības sistēmās un loģistikā, kas var ne tikai identificēt, bet arī noteikt iespējamos gadījumus dažādos procesos. Piegādes ķēdes pārvaldībā, pieņemot AI un ML balstītus rīkus, ražotāji ir spējuši pārvaldīt neskaidrības, sarežģītību un citas VUCA problēmas, kas saistītas ar augsto tehnoloģiju produktiem, savukārt Industry 4.0 tendence turpina pieaugt.
Mākslīgā intelekta loma piegādes ķēdes pārvaldībā
Tā kā robotizētā procesu automatizācija kļūst par neizbēgamu lielākās daļas rūpniecisko darbību, kā arī aprīkojuma sastāvdaļu, piegādes ķēdes pārvaldības sistēmās notiek arī digitāla pārveidošana. Tādējādi tādas tehnoloģijas kā AI un ML ir ne tikai ražošanas aprīkojuma, bet arī piegādes, vērtību ķēžu un noliktavas vadības sastāvdaļa, kas galvenokārt balstās uz ātru, tomēr precīzu lēmumu pieņemšanu.
Nerimstošais spiediens pieņemt atbilstošus lēmumus ātrāk nekā jebkad agrāk liek ražotājiem izmantot AI un ML paņēmienus, lai samazinātu cilvēku iejaukšanos piegādes ķēdes pārvaldībā. Lielākā daļa AI un ML atbalstīto rīku cilvēka domāšanas paņēmienus izmanto kā modeli, kad tie tiek integrēti lēmumu pieņemšanas procesos piegādes ķēdes pārvaldībā, un tas uzlabo ieskatu ātrumu un precizitāti par produktu, kā arī tendences, kuras beidzot sasniedz šādi protokoli..
Tā kā novēloti lēmumi dažos gadījumos var būtiski ietekmēt peļņu, ieņēmumus, naudas plūsmu un pat klientu apmierinātību. Tādējādi AI un ML ļauj ražotājiem palielināt lēmumu pieņemšanas protokolu ātrumu augsto tehnoloģiju piegādes ķēdes vadības sistēmās. Tā kā ar AI un ML darbināmi rīki pozitīvi ietekmē lēmumu pieņemšanas procesus piegādes ķēdē, tā pieņemšana, visticamāk, ietekmēs to uzņēmumu pozitīvu izaugsmi, kuri piedzīvo digitālo pārveidi.
AI un ML paņēmieni ietekmē sinhronizētu pieeju piegādes ķēdes plānošanai un optimizācijai
Piegādes ķēdes pārvaldība vienmēr tiek uzskatīta par dažādu uz datiem balstītu un analītisku procesu savstarpēju savienojumu, un, lai nodrošinātu precīzu piegādes ķēdes plānošanu, ir obligāti nepieciešama šāda milzīga datu apjoma sinhronizācija. Turklāt tehnoloģiski virzītās piegādes ķēdes pieaugošā sarežģītība ir radījusi būtiskas izmaiņas sinhronizētas plānošanas procesā, lai nodrošinātu piegādes ķēdes optimizāciju.
Ar AI un ML darbināmi rīki nonāk piegādes ķēdes plānošanas ainavā, veicinot vairāku piegādes ķēdes darbību pāreju no statiskas uz dinamisku secību. Šādi uz tehnoloģiju virzīti rīki tiek iekļauti mūsdienu piegādes ķēdes pārvaldības sistēmās, un tas uzsver to priekšrocības, sinhronizējot piegādes ķēdes plānošanu no gala līdz galam. Šos rīkus var izmantot arī procedūru automatizēšanai, lai reālā laikā saskaņotu pieprasījumu un piedāvājumu, kā arī lēmumu pieņemšanas procesus, kas galu galā sinhronizē plānošanas ekosistēmu piegādes ķēdes ainavā.
Izaicinājumi mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās ieviešanā piegādes ķēdes pārvaldībā
Lai gan globālā rūpniecības vide virzās uz nākamās paaudzes tehnoloģiju ieviešanu, lai veicinātu digitālo pārveidi, šo tehnoloģiju ieviešana tādās nišas jomās kā piegādes ķēdes pārvaldība joprojām ir ievērojami zema. Plaisa starp tādu tehnoloģiju kā AI un ML satraukumu un faktisko tehnoloģisko vērtību galvenokārt ir saistīta ar ierobežojumiem, kas saistīti ar tehnoloģiju virzītu rīku ieviešanu piegādes ķēdes pārvaldībā.
Lielākā daļa vadītāju un uzņēmumu vadītāju nespēj izprast un vizualizēt AI un ML precīzos ieguvumus un ietekmi uz piegādes ķēdes pārvaldību uzņēmējdarbības izaugsmē. Turklāt AI un ML rīkiem ir nepieciešama periodiska apkope, lai nodrošinātu nevainojamu darbu paredzamo piegādes ķēdes vadības sistēmu parametru ietvaros, kas nozīmē papildu izmaksas. Šādas problēmas ir ļoti kavējušas šo tehnoloģiju izplatību visos pasaules ģeogrāfiskajos reģionos. Tomēr, tā kā strauji pieaug izpratne par AI un ML dramatiski pozitīvo ietekmi piegādes ķēdes pārvaldībā, neraugoties uz šiem izaicinājumiem, nākamajos gados tā pieņemšana kļūs neizbēgama.