- Vedtagelse af AI og ML for at vokse voldsomt i optimering af forsyningskæden
- Implementering af AI / ML i styringen af VUCA som en supply chain-strategi
- Rollen for kunstig intelligens inden for supply chain management
- AI og ML-teknikker påvirker en synkroniseret tilgang til planlægning og optimering af forsyningskæden
- Udfordringer i vedtagelsen af kunstig intelligens og maskinindlæring i supply chain management
Midt i den fjerde industrielle revolution er konvergensen af teknologi med forskellige produktionsprocesser, herunder forsyningskæde og logistik, blevet en uundværlig del af at drive forretning i dag. Virksomheder giver udtryk for behovet for værktøjer til yderligere at forbedre forsyningskædens synlighed og sporbarhed og definerer en ny måde at forstærke overskuddet i informationsalderen på. Derfor fremstår den digitale transformation af supply chain management-systemet som en af de nyeste tendenser i biz-verdenen.
I de sidste par år har investeringer i de nyeste teknologier til at styrke digital transformation af supply chain management nået nye højder. Med integrationen af næste generations teknologier som kognitiv analyse, kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring (ML) med styringssystemerne i forsyningskæden har producenterne været i stand til at opnå høje effektivitetsniveauer ved at lukke kløften mellem udbud og efterspørgsel.
Vedtagelse af AI og ML for at vokse voldsomt i optimering af forsyningskæden
En undersøgelse blev for nylig offentliggjort af JDA Software, Inc. - et amerikansk softwarevirksomhed - og KPMG LLP - et multinationalt konsulentfirma - viste, at mere end tre fjerdedele af respondenterne betragtede forsyningskædens synlighed og sporbarhed som de højeste investeringsområder for forsyning kædeledere.
Undersøgelsen viste også, at næsten 80% af respondenterne betragtede AI og ML som de mest effektive teknologier i dette landskab på grund af deres anvendelighed til at håndtere de komplekse problemer i forsyningskæde- og værdikædesystemer. Da forudsigelig ende-til-slut-synlighed bliver et af de vigtigste aspekter på de moderne måder til at optimere forsyningskæderne, vil AI og ML-værktøjets allestedsniveau stige dramatisk i supply chain management-systemer i forskellige industrielle områder.
Da AI og ML viser sig at være nogle af de mest effektive teknologier i enhver virksomheds forsyningskædedrift, vil investering i disse teknologier fortsat være i opadgående sving. Det er imidlertid af den enorme betydning at forstå den nøjagtige virkning af AI og ML sammen på supply chain management for at sikre udnyttelse af disse teknologier til deres fulde potentiale. Kunstig intelligens i supply chain management automatiserer ikke kun processen, men tager også beslutninger om indkøb, lagerstyring, supply logistik osv. Uden menneskelig indgriben.
Implementering af AI / ML i styringen af VUCA som en supply chain-strategi
Mens tendensen i Industri 4.0 medfører både kvantitative såvel som kvalitative ændringer i industrier for at øge organisatoriske forbedringer, har digitalisering af forskellige industrielle operationer også udløst mange risikofaktorer som volatilitet, usikkerhed, kompleksitet og tvetydighed (VUCA). VUCA er de største blokeringer for standardisering af forsyningskædestyringsprocesser, og virksomheder har fundet en måde at tackle disse problemer med fremkomsten af avancerede teknologier som AI og ML.
Det vinder popularitet som en effektiv måde at styre VUCA på ved at integrere kunstig intelligens og maskinindlæring i supply chain management-systemer og logistik, som ikke kun kan identificere, men også definere situationen i forskellige processer. Med vedtagelsen af AI- og ML-baserede værktøjer inden for supply chain management har producenterne været i stand til at håndtere uklarheder, kompleksiteter og andre VUCA-udfordringer forbundet med højteknologiske produkter, mens trenden i Industry 4.0 fortsat er stigende.
Rollen for kunstig intelligens inden for supply chain management
Da robotprocessautomatisering er ved at blive en uundgåelig del af de fleste industrielle operationer såvel som udstyr, gennemgår supply chain management-systemer også en digital transformation. Dermed er teknologier som AI og ML den del af ikke kun produktionsudstyr, men også forsyning, værdikæder og lagerstyring, der primært trives med hurtig, men nøjagtig beslutningstagning.
Det ubarmhjertige pres med at træffe passende beslutninger hurtigere end nogensinde får fabrikanter til at bruge AI- og ML-teknikker til at reducere - ikke erstatte - menneskelig indblanding i supply chain management. De fleste AI- og ML-støttede værktøjer implementerer menneskelige ræsonnementsteknikker som en model, når de er integreret med beslutningsprocesser i styring af forsyningskæden, og dette forbedrer hastigheden og nøjagtigheden af indsigt i produkt såvel som tendenser, der endelig opnås ved sådanne protokoller..
Da forsinkede beslutninger i nogle tilfælde kan have en betydelig indflydelse på overskud, indtægter, pengestrøm og endda kundetilfredshed. Dermed gør AI og ML det muligt for producenterne at øge hastigheden af beslutningsprocedurer i højteknologiske supply chain management-systemer. Med den positive indvirkning af AI- og ML-drevne værktøjer på beslutningsprocesser i forsyningskæden vil dens vedtagelse sandsynligvis påvirke positiv vækst hos virksomheder, der gennemgår digital transformation.
AI og ML-teknikker påvirker en synkroniseret tilgang til planlægning og optimering af forsyningskæden
Supply chain management betragtes altid som en sammenkobling af forskellige datadrevne og analytiske processer, og synkronisering af så store datamængder bliver bydende nødvendigt for at sikre nøjagtig planlægning af supply chain. Desuden har den stigende kompleksitet i den teknologidrevne forsyningskæde medført et grundlæggende skift i den måde, processen med synkroniseret planlægning udføres for at sikre optimering af forsyningskæden.
AI- og ML-drevne værktøjer kommer ind i forsyningskædeplanlægningens landskab, hvilket letter overgangen fra en statisk til en dynamisk sekvens af flere forsyningskædeoperationer. Sådanne teknologidrevne værktøjer integreres i nutidens supply chain management-systemer, og dette fremhæver deres fordele ved synkronisering af end-to-end planlægning af supply chain. Disse værktøjer kan også bruges til at automatisere procedurer til at matche efterspørgsel og udbud samt beslutningsprocesser i realtid, som i sidste ende synkroniserer planlægningsøkosystemet i forsyningskædelandskabet.
Udfordringer i vedtagelsen af kunstig intelligens og maskinindlæring i supply chain management
Skønt det globale industrielle landskab bevæger sig i retning af vedtagelse af næste generations teknologier for at styrke digital transformation, er vedtagelsen af disse teknologier i nicheområder som forsyningskædestyring fortsat betydeligt lav. Kløften mellem hype af teknologier som AI og ML og den faktiske teknologiske værdi tilskrives hovedsageligt begrænsningerne i vedtagelsen af teknologidrevne værktøjer i supply chain management.
De fleste ledere og forretningsledere undlader at forstå og visualisere de nøjagtige fordele og virkninger af AI og ML i supply chain management i væksten af forretningen. Desuden kræver AI- og ML-værktøjer periodisk vedligeholdelse for at sikre fejlfri arbejde inden for de forventede parametre for supply chain management-systemer, hvilket oversættes til en ekstra omkostning. Sådanne udfordringer har hårdt hæmmet penetrationen af disse teknologier i alle geografiske regioner i verden. Da bevidstheden om AI og ML's dramatisk positive indflydelse på supply chain management vokser hurtigt, vil dens vedtagelse dog blive uundgåelig i de kommende år på trods af disse udfordringer.