Jak uczenie maszynowe i AI zmieniają system zarządzania łańcuchem dostaw

W dobie czwartej rewolucji przemysłowej konwergencja technologii z różnymi procesami produkcyjnymi, w tym łańcuchem dostaw i logistyką, stała się nieodzowną częścią dzisiejszej działalności. Firmy wyrażają zapotrzebowanie na narzędzia, które jeszcze bardziej poprawią widoczność i identyfikowalność łańcucha dostaw, definiując nowy sposób zwiększania zysków w erze informacyjnej. W konsekwencji cyfrowa transformacja systemu zarządzania łańcuchem dostaw jawi się jako jeden z najnowszych trendów w świecie biznesu.

W ciągu ostatnich kilku lat inwestycje w najnowsze technologie wspomagające cyfrową transformację zarządzania łańcuchem dostaw osiągnęły nowy poziom. Dzięki integracji technologii nowej generacji, takich jak analiza poznawcza, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), z systemami zarządzania łańcuchem dostaw, producenci byli w stanie osiągnąć wysoki poziom wydajności, wypełniając lukę między podażą a popytem.

Przyjęcie AI i ML w celu znacznego wzrostu w optymalizacji łańcucha dostaw

Ankieta została niedawno opublikowana przez JDA Software, Inc. - amerykańską firmę programistyczną - i KPMG LLP - międzynarodową firmę konsultingową - wykazała, że ​​ponad trzy czwarte respondentów uznało widoczność i identyfikowalność łańcucha dostaw za najwyższe obszary inwestycyjne w zakresie dostaw. kierownictwo sieci.

Badanie wykazało również, że prawie 80% respondentów postrzegało sztuczną inteligencję i ML jako najbardziej wpływowe technologie w tym krajobrazie ze względu na ich zastosowanie w rozwiązywaniu złożonych problemów w łańcuchach dostaw i systemach łańcucha wartości. Ponieważ predykcyjna widoczność od końca do końca staje się jednym z najważniejszych aspektów w nowoczesnych sposobach optymalizacji łańcuchów dostaw, wszechobecność narzędzi AI i ML dramatycznie wzrośnie w systemach zarządzania łańcuchem dostaw w różnych obszarach przemysłowych.

Ponieważ sztuczna inteligencja i ML stają się jednymi z najbardziej wpływowych technologii w operacjach łańcucha dostaw każdej firmy, inwestycje w te technologie będą nadal rosły. Jednak niezwykle ważne jest, aby zrozumieć dokładny wpływ sztucznej inteligencji i ML, łącznie, na zarządzanie łańcuchem dostaw, aby zapewnić pełne wykorzystanie ich potencjału. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu łańcuchem dostaw nie tylko automatyzuje proces, ale także podejmuje decyzje dotyczące zakupów, zarządzania zapasami, logistyki dostaw itp. Bez udziału człowieka.

Wdrażanie AI / ML w zarządzaniu VUCA jako strategii łańcucha dostaw

Podczas gdy trend Przemysłu 4.0 pociąga za sobą zarówno ilościowe, jak i jakościowe zmiany w branżach w celu zwiększenia usprawnień organizacyjnych, cyfryzacja różnych operacji przemysłowych wyzwoliła również wiele czynników ryzyka, takich jak zmienność, niepewność, złożoność i niejednoznaczność (VUCA). VUCA to główne przeszkody w standaryzacji procesów zarządzania łańcuchem dostaw, a firmy znalazły sposób na rozwiązanie tych problemów wraz z pojawieniem się zaawansowanych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i ML.

Zyskuje na popularności jako skuteczny sposób zarządzania VUCA poprzez integrację sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w systemach zarządzania łańcuchem dostaw i logistyce, które mogą nie tylko identyfikować, ale także definiować zdarzenia awaryjne w różnych procesach. Wraz z przyjęciem narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i ML w zarządzaniu łańcuchem dostaw, producenci byli w stanie poradzić sobie z niejasnościami, złożonością i innymi wyzwaniami VUCA związanymi z produktami high-tech, podczas gdy trend Przemysłu 4.0 wciąż rośnie.

Rola sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Ponieważ zrobotyzowana automatyzacja procesów staje się nieuniknioną częścią większości operacji przemysłowych, a także sprzętu, systemy zarządzania łańcuchem dostaw również przechodzą transformację cyfrową. Tym samym technologie takie jak AI i ML są częścią nie tylko sprzętu produkcyjnego, ale także dostaw, łańcuchów wartości i zarządzania magazynem, które rozwijają się głównie dzięki szybkiemu, ale dokładnemu podejmowaniu decyzji.

Nieustanna presja podejmowania odpowiednich decyzji szybciej niż kiedykolwiek skłania producentów do stosowania technik sztucznej inteligencji i ML w celu zmniejszenia, a nie zastąpienia, ingerencji człowieka w zarządzanie łańcuchem dostaw. Większość narzędzi wspomaganych sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym wdraża techniki ludzkiego rozumowania jako model, gdy są one zintegrowane z procesami decyzyjnymi w zarządzaniu łańcuchem dostaw, co poprawia szybkość i dokładność wglądu w produkt, a także trendy, które są ostatecznie osiągane przez takie protokoły.

Ponieważ opóźnione decyzje mogą mieć znaczący wpływ na zyski, przychody, przepływy pieniężne, a nawet w niektórych przypadkach satysfakcję klientów. W ten sposób AI i ML umożliwiają producentom przyspieszenie protokołów podejmowania decyzji w zaawansowanych technologicznie systemach zarządzania łańcuchem dostaw. Przy pozytywnym wpływie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji i ML na procesy decyzyjne w łańcuchu dostaw, jego przyjęcie może wpłynąć na pozytywny wzrost firm przechodzących transformację cyfrową.

Techniki AI i ML wpływają na zsynchronizowane podejście do planowania i optymalizacji łańcucha dostaw

Zarządzanie łańcuchem dostaw jest zawsze uważane za połączenie różnych procesów analitycznych i opartych na danych, a synchronizacja tak ogromnych ilości danych staje się niezbędna, aby zapewnić dokładne planowanie łańcucha dostaw. Ponadto rosnąca złożoność łańcucha dostaw opartego na technologii spowodowała fundamentalną zmianę w sposobie przeprowadzania procesu zsynchronizowanego planowania w celu zapewnienia optymalizacji łańcucha dostaw.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji i ML wchodzą do krajobrazu planowania łańcucha dostaw, ułatwiając przejście od statycznej do dynamicznej sekwencji wielu operacji w łańcuchu dostaw. Takie narzędzia napędzane technologią są włączane do dzisiejszych systemów zarządzania łańcuchem dostaw, co podkreśla ich zalety w synchronizacji planowania całego łańcucha dostaw. Narzędzia te można również wykorzystać do automatyzacji procedur dopasowywania popytu i podaży, a także procesów decyzyjnych w czasie rzeczywistym, które ostatecznie synchronizują ekosystem planowania w krajobrazie łańcucha dostaw.

Wyzwania związane z przyjęciem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Chociaż globalny krajobraz przemysłowy zmierza w kierunku przyjęcia technologii nowej generacji w celu wzmocnienia transformacji cyfrowej, stopień wykorzystania tych technologii w niszowych obszarach, takich jak zarządzanie łańcuchem dostaw, pozostaje na znacznym niskim poziomie. Przepaść między szumem technologii, takich jak sztuczna inteligencja i ML, a rzeczywistą wartością technologiczną przypisuje się głównie ograniczeniom w stosowaniu narzędzi opartych na technologii w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Większość menedżerów i kadry kierowniczej nie rozumie i nie wizualizuje dokładnych korzyści i wpływu sztucznej inteligencji i ML w zarządzaniu łańcuchem dostaw w rozwoju firmy. Ponadto narzędzia AI i ML wymagają okresowej konserwacji, aby zapewnić bezbłędną pracę w ramach oczekiwanych parametrów systemów zarządzania łańcuchem dostaw, co przełożyło się na dodatkowy koszt. Takie wyzwania w dużym stopniu utrudniają penetrację tych technologii we wszystkich regionach geograficznych świata. Ponieważ jednak świadomość o dramatycznie pozytywnym wpływie sztucznej inteligencji i ML w zarządzaniu łańcuchem dostaw szybko rośnie, jej przyjęcie stanie się nieuniknione w nadchodzących latach, pomimo tych wyzwań.