Kako strojno učenje i ai transformiraju sustav upravljanja lancem opskrbe

Usred Četvrte industrijske revolucije, konvergencija tehnologije s različitim proizvodnim procesima, uključujući lanac opskrbe i logistiku, postala je nezamjenjiv dio današnjeg poslovanja. Tvrtke izražavaju potrebu za alatima za daljnje poboljšanje vidljivosti i sljedivosti lanca opskrbe, definirajući novi način povećanja dobiti u informacijsko doba. Slijedom toga, digitalna transformacija sustava upravljanja lancem opskrbe pojavljuje se kao jedan od najnovijih trendova u poslovnom svijetu.

U posljednjih nekoliko godina ulaganja u najnovije tehnologije za poticanje digitalne transformacije upravljanja lancem opskrbe dosegla su nove visine. Integracijom tehnologija sljedeće generacije poput kognitivne analize, umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML) sa sustavima upravljanja lancem opskrbe, proizvođači su uspjeli postići visoku razinu učinkovitosti u smanjivanju jaza između ponude i potražnje.

Usvajanje AI i ML za snažan rast u optimizaciji lanca opskrbe

Istraživanje koje su nedavno objavile JDA Software, Inc. - američka softverska tvrtka - i KPMG LLP - multinacionalna konzultantska tvrtka - pokazalo je da više od tri četvrtine ispitanika smatra vidljivost i sljedivost opskrbnog lanca najvećim područjima ulaganja za opskrbu. rukovoditelji lanca.

Istraživanje je također otkrilo da gotovo 80% ispitanika smatra AI i ML najutjecajnijim tehnologijama u ovom krajoliku zahvaljujući njihovoj primjenjivosti u rješavanju složenih problema u lancu opskrbe i sustavima lanca vrijednosti. Budući da prediktivna vidljivost s kraja na kraj postaje jedan od najvažnijih aspekata na modernim načinima optimizacije opskrbnih lanaca, sveprisutnost AI i ML alata dramatično će se povećati u sustavima upravljanja opskrbnim lancem u različitim industrijskim područjima.

Kako se AI i ML pojavljuju kao neke od najučinkovitijih tehnologija u poslovanju lanca opskrbe bilo kojeg poduzeća, ulaganja u ove tehnologije i dalje će se povećavati. Međutim, od neizmjerne je važnosti razumjeti točan utjecaj AI i ML, zajedno, na upravljanje lancem opskrbe kako bi se osiguralo da se ove tehnologije maksimalno iskoriste. Umjetna inteligencija u upravljanju opskrbnim lancem ne samo da automatizira postupak već i donosi odluke o nabavi, upravljanju zalihama, logistici opskrbe itd. Bez ikakve ljudske intervencije.

Primjena AI / ML u upravljanju VUCA-om kao strategijom lanca opskrbe

Iako trend Industrije 4.0 podrazumijeva i kvantitativne i kvalitativne promjene u industrijama kako bi se potaknulo organizacijska poboljšanja, digitalizacija različitih industrijskih operacija pokrenula je i puno čimbenika rizika poput volatilnosti, nesigurnosti, složenosti i dvosmislenosti (VUCA). VUCA su glavne prepreke za standardizaciju procesa upravljanja lancem opskrbe, a tvrtke su pronašle način za rješavanje ovih problema pojavom naprednih tehnologija poput AI i ML.

Stječe popularnost kao učinkovit način upravljanja VUCA-om integriranjem umjetne inteligencije i strojnog učenja u sustave upravljanja i logistiku opskrbnog lanca, koji ne samo da mogu identificirati već i definirati nepredviđene slučajeve kroz različite procese. Usvajanjem alata utemeljenih na AI i ML u upravljanju opskrbnim lancem, proizvođači su uspjeli upravljati nejasnoćama, složenostima i drugim VUCA izazovima povezanim s visokotehnološkim proizvodima, dok trend Industrije 4.0 i dalje ostaje u porastu.

Uloga umjetne inteligencije u upravljanju lancem opskrbe

Kako automatizacija robotiziranih procesa postaje neizbježni dio većine industrijskih operacija, kao i opreme, sustavi upravljanja lancem opskrbe također prolaze kroz digitalnu transformaciju. Stoga su tehnologije poput AI i ML dio ne samo proizvodne opreme, već i opskrbe, lanaca vrijednosti i upravljanja skladištima koji uglavnom uspijevaju u brzom, ali preciznom donošenju odluka.

Neumoljivi pritisak bržeg donošenja odgovarajućih odluka pokreće proizvođače da koriste AI i ML tehnike kako bi smanjili, a ne zamijenili ljudsko uplitanje u upravljanje lancem opskrbe. Većina alata uz pomoć AI i ML implementiraju tehnike ljudskog rasuđivanja kao model kada su integrirane s procesima donošenja odluka u upravljanju lancem opskrbe, a to poboljšava brzinu i točnost uvida o proizvodu, kao i trendove koji se konačno postižu takvim protokolima..

Budući da odgođene odluke u nekim slučajevima mogu imati značajan utjecaj na dobit, prihod, novčani tijek, pa čak i na zadovoljstvo kupaca. Stoga AI i ML omogućuju proizvođačima da povećaju brzinu protokola donošenja odluka u visokotehnološkim sustavima upravljanja lancem opskrbe. Uz pozitivan utjecaj alata s umjetnom inteligencijom i ML-om na procese donošenja odluka u opskrbnom lancu, njegovo usvajanje vjerojatno će utjecati na pozitivan rast poduzeća koja prolaze kroz digitalnu transformaciju.

AI i ML tehnike utječu na sinkronizirani pristup planiranju i optimizaciji lanca opskrbe

Upravljanje lancem opskrbe uvijek se smatra međusobnim povezivanjem različitih podataka i analitičkih procesa, a sinkronizacija takvih ogromnih količina podataka postaje imperativ kako bi se osiguralo točno planiranje lanca opskrbe. Nadalje, sve veća složenost tehnološkog lanca opskrbe donosi temeljni pomak u načinu na koji se provodi postupak sinkroniziranog planiranja kako bi se osigurala optimizacija opskrbnog lanca.

Alati na bazi AI i ML ulaze u krajolik planiranja opskrbnog lanca, olakšavajući prijelaz sa statičkog na dinamički slijed višestrukih operacija u opskrbnom lancu. Takvi tehnološki pokretani alati ugrađeni su u današnje sustave upravljanja lancem opskrbe, a to naglašava njihove prednosti u sinkronizaciji planiranja lanca opskrbe. Ovi se alati također mogu koristiti za automatizaciju postupaka koji se podudaraju s potražnjom i ponudom, kao i za procese donošenja odluka u stvarnom vremenu, koji u konačnici sinkroniziraju ekosustav planiranja u krajoliku opskrbnog lanca.

Izazovi u usvajanju umjetne inteligencije i strojnog učenja u upravljanju lancem opskrbe

Iako globalni industrijski krajolik kreće prema usvajanju tehnologija sljedeće generacije radi jačanja digitalne transformacije, usvajanje tih tehnologija u nišnim područjima poput upravljanja lancem opskrbe i dalje je značajno nisko. Jaz između hipe tehnologija kao što su AI i ML i stvarne tehnološke vrijednosti uglavnom se pripisuje ograničenjima u usvajanju tehnološki orijentiranih alata u upravljanju opskrbnim lancem.

Većina menadžera i rukovoditelji poduzeća ne razumiju i vizualiziraju točne koristi i učinke AI i ML u upravljanju lancem opskrbe u rastu poslovanja. Nadalje, AI i ML alati zahtijevaju povremeno održavanje kako bi osigurali besprijekoran rad unutar očekivanih parametara sustava upravljanja lancem opskrbe, što se pretvorilo u dodatni trošak. Takvi izazovi uvelike koče prodor ovih tehnologija u sve zemljopisne regije u svijetu. Međutim, kako svijest o dramatično pozitivnom utjecaju AI i ML u upravljanju opskrbnim lancem brzo raste, njegovo usvajanje postat će neizbježno u narednim godinama, unatoč tim izazovima.