- Adoptarea AI și ML pentru a crește foarte mult în optimizarea lanțului de aprovizionare
- Implementarea AI / ML în managementul VUCA ca strategie pentru lanțul de aprovizionare
- Rolul inteligenței artificiale în gestionarea lanțului de aprovizionare
- Tehnicile AI și ML influențează o abordare sincronizată a planificării și optimizării lanțului de aprovizionare
- Provocări în adoptarea inteligenței artificiale și a învățării automate în managementul lanțului de aprovizionare
Pe fondul celei de-a Patra Revoluții Industriale, convergența tehnologiei cu diferite procese de producție, inclusiv lanțul de aprovizionare și logistica, a devenit o parte indispensabilă a activității de azi. Întreprinderile își exprimă nevoia de instrumente care să îmbunătățească în continuare vizibilitatea și trasabilitatea lanțului de aprovizionare, definind o nouă modalitate de a amplifica profiturile în era informației. În consecință, transformarea digitală a sistemului de management al lanțului de aprovizionare apare ca una dintre cele mai recente tendințe din lumea biz.
În ultimii ani, investițiile în cele mai noi tehnologii pentru a susține transformarea digitală a managementului lanțului de aprovizionare au atins noi culmi. Odată cu integrarea tehnologiilor de nouă generație, cum ar fi analiza cognitivă, inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) cu sistemele de gestionare a lanțului de aprovizionare, producătorii au reușit să atingă niveluri ridicate de eficiență la reducerea decalajului dintre cerere și ofertă.
Adoptarea AI și ML pentru a crește foarte mult în optimizarea lanțului de aprovizionare
Un sondaj a fost publicat recent de JDA Software, Inc. - o companie americană de software - și KPMG LLP - o companie multinațională de consultanță - a constatat că mai mult de trei pătrimi dintre respondenți au considerat vizibilitatea și trasabilitatea lanțului de aprovizionare drept cele mai mari zone de investiții pentru aprovizionare directori de lanț.
Sondajul a constatat, de asemenea, că aproape 80% dintre respondenți considerau AI și ML ca fiind cele mai de impact tehnologii din acest peisaj datorită aplicabilității lor în abordarea problemelor complexe din lanțul de aprovizionare și sistemele lanțului valoric. Odată cu vizibilitatea predictivă end-to-end devenind unul dintre cele mai importante aspecte în modurile moderne de optimizare a lanțurilor de aprovizionare, omniprezenta instrumentului AI și ML va crește dramatic în sistemele de gestionare a lanțului de aprovizionare în diverse zone industriale.
Pe măsură ce AI și ML apar ca unele dintre cele mai de impact tehnologii în operațiunile lanțului de aprovizionare ale oricărei afaceri, investițiile în aceste tehnologii vor rămâne în creștere. Cu toate acestea, este de o importanță imensă să înțelegem impactul exact al IA și ML, împreună, asupra managementului lanțului de aprovizionare, pentru a ne asigura că valorificăm aceste tehnologii la maximum de potențial. Inteligența artificială în gestionarea lanțului de aprovizionare nu numai că automatizează procesul, ci și ia decizii cu privire la achiziții, gestionarea stocurilor, logistica aprovizionării etc. fără intervenția umană.
Implementarea AI / ML în managementul VUCA ca strategie pentru lanțul de aprovizionare
În timp ce tendința industriei 4.0 suferă modificări atât cantitative, cât și calitative în industrii pentru a stimula îmbunătățirile organizaționale, digitalizarea diverselor operațiuni industriale a declanșat, de asemenea, o mulțime de factori de risc, cum ar fi volatilitatea, incertitudinea, complexitatea și ambiguitatea (VUCA). VUCA reprezintă principalele obstacole pentru standardizarea proceselor de gestionare a lanțului de aprovizionare, iar întreprinderile au găsit o modalitate de a aborda aceste probleme odată cu apariția tehnologiilor avansate, cum ar fi AI și ML.
Câștigă popularitate ca o modalitate eficientă de a gestiona VUCA prin integrarea inteligenței artificiale și a învățării automate în sistemele și logistica de gestionare a lanțului de aprovizionare, care nu numai că pot identifica, ci și defini contingențele pe parcursul diferitelor procese. Odată cu adoptarea instrumentelor bazate pe AI și ML în gestionarea lanțului de aprovizionare, producătorii au reușit să gestioneze ambiguități, complexități și alte provocări VUCA asociate cu produsele de înaltă tehnologie, în timp ce tendința Industriei 4.0 continuă să crească.
Rolul inteligenței artificiale în gestionarea lanțului de aprovizionare
Deoarece automatizarea proceselor robotizate devine o parte inevitabilă a majorității operațiunilor industriale, precum și a echipamentelor, sistemele de gestionare a lanțului de aprovizionare sunt, de asemenea, în curs de transformare digitală. Astfel, tehnologii precum AI și ML fac parte nu doar din echipamentele de producție, ci și din aprovizionarea, lanțurile valorice și gestionarea depozitelor, care se dezvoltă în principal prin luarea unor decizii rapide, dar precise.
Presiunea neobosită de a lua decizii adecvate mai repede ca oricând îi determină pe producători să utilizeze tehnici AI și ML pentru a reduce „nu înlocui” interferența umană în gestionarea lanțului de aprovizionare. Majoritatea instrumentelor asistate de AI și ML implementează tehnici de raționament uman ca model atunci când sunt integrate cu procesele de luare a deciziilor în gestionarea lanțului de aprovizionare, iar acest lucru îmbunătățește viteza și acuratețea informațiilor despre produs, precum și tendințele care sunt în cele din urmă atinse de astfel de protocoale..
Deoarece deciziile întârziate pot avea un impact semnificativ asupra profiturilor, veniturilor, fluxului de numerar și chiar satisfacției clienților în unele cazuri. Astfel, AI și ML permit producătorilor să crească viteza protocoalelor de luare a deciziilor în sistemele de management al lanțului de aprovizionare de înaltă tehnologie. Cu impactul pozitiv al instrumentelor bazate pe AI și ML asupra proceselor de luare a deciziilor în lanțul de aprovizionare, adoptarea acestuia va influența probabil creșterea pozitivă a companiilor aflate în transformare digitală.
Tehnicile AI și ML influențează o abordare sincronizată a planificării și optimizării lanțului de aprovizionare
Gestionarea lanțului de aprovizionare este întotdeauna considerată o interconectare a diferitelor procese analitice și bazate pe date, iar sincronizarea unor astfel de cantități uriașe de date devine imperativă pentru a asigura o planificare corectă a lanțului de aprovizionare. Mai mult, complexitatea crescândă a lanțului de aprovizionare bazat pe tehnologie a adus o schimbare fundamentală în modul în care se desfășoară procesul de planificare sincronizată pentru a asigura optimizarea lanțului de aprovizionare.
Instrumentele alimentate de AI și ML intră în peisajul planificării lanțului de aprovizionare, facilitând tranziția de la o secvență statică la o secvență dinamică a mai multor operațiuni ale lanțului de aprovizionare. Astfel de instrumente bazate pe tehnologie sunt încorporate în sistemele actuale de gestionare a lanțului de aprovizionare și acest lucru evidențiază beneficiile lor în sincronizarea planificării lanțului de aprovizionare end-to-end. Aceste instrumente pot fi, de asemenea, utilizate pentru automatizarea procedurilor care să corespundă cererii și ofertei, precum și procesele de luare a deciziilor în timp real, care sincronizează în cele din urmă ecosistemul de planificare în peisajul lanțului de aprovizionare.
Provocări în adoptarea inteligenței artificiale și a învățării automate în managementul lanțului de aprovizionare
Deși peisajul industrial global face o mișcare către adoptarea tehnologiilor de generație următoare pentru a susține transformarea digitală, adoptarea acestor tehnologii în domenii de nișă, cum ar fi gestionarea lanțului de aprovizionare, rămâne semnificativ scăzută. Decalajul dintre hype-ul tehnologiilor precum AI și ML și valoarea tehnologică reală este atribuit în principal limitărilor în adoptarea instrumentelor bazate pe tehnologie în gestionarea lanțului de aprovizionare.
Majoritatea managerilor și directorilor de afaceri nu reușesc să înțeleagă și să vizualizeze beneficiile și impactul exact al AI și ML în managementul lanțului de aprovizionare în dezvoltarea afacerii. În plus, instrumentele AI și ML necesită întreținere periodică pentru a asigura o funcționare impecabilă în parametrii așteptați ai sistemelor de management al lanțului de aprovizionare, ceea ce s-a tradus într-un cost suplimentar. Astfel de provocări au împiedicat puternic pătrunderea acestor tehnologii în toate regiunile geografice ale lumii. Cu toate acestea, întrucât conștientizarea cu privire la influența dramatic pozitivă a AI și ML în gestionarea lanțului de aprovizionare crește rapid, adoptarea acestuia va deveni inevitabilă în anii următori, în ciuda acestor provocări.