Как машинное обучение и искусственный интеллект меняют систему управления цепочками поставок

В условиях четвертой промышленной революции конвергенция технологий с различными производственными процессами, включая цепочку поставок и логистику, стала неотъемлемой частью современного бизнеса. Компании заявляют о необходимости инструментов для дальнейшего повышения прозрачности и прослеживаемости цепочки поставок, определяя новый способ увеличения прибыли в век информации. Следовательно, цифровая трансформация системы управления цепочкой поставок становится одной из последних тенденций в мире бизнеса.

За последние несколько лет инвестиции в новейшие технологии для поддержки цифровой трансформации управления цепочками поставок достигли новых высот. Благодаря интеграции технологий следующего поколения, таких как когнитивный анализ, искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), с системами управления цепочками поставок, производители смогли достичь высокого уровня эффективности при сокращении разрыва между спросом и предложением.

Внедрение ИИ и машинного обучения для значительного роста в оптимизации цепочек поставок

Опрос, недавно опубликованный американской компанией JDA Software, Inc., занимающейся разработкой программного обеспечения, и KPMG LLP, многонациональной консалтинговой компанией, показал, что более трех четвертей респондентов считают прозрачность и отслеживаемость цепочки поставок наиболее важным направлением для инвестиций в поставку. руководители сети.

Опрос также показал, что почти 80% респондентов считают ИИ и машинное обучение наиболее эффективными технологиями в этой сфере из-за их применимости для решения сложных проблем в цепочке поставок и системах цепочки создания стоимости. Поскольку прогнозируемая сквозная видимость становится одним из наиболее важных аспектов современных способов оптимизации цепочек поставок, повсеместное распространение инструментов ИИ и машинного обучения резко возрастет в системах управления цепочками поставок в различных промышленных областях.

Поскольку ИИ и машинное обучение становятся одними из самых эффективных технологий в цепочке поставок любого бизнеса, инвестиции в эти технологии будут продолжать расти. Тем не менее, чрезвычайно важно понимать точное влияние ИИ и машинного обучения вместе на управление цепочкой поставок, чтобы максимально использовать потенциал этих технологий. Искусственный интеллект в управлении цепочкой поставок не только автоматизирует процесс, но и принимает решения по закупкам, управлению запасами, логистике и т. Д. Без какого-либо вмешательства человека.

Внедрение AI / ML в управление VUCA в качестве стратегии цепочки поставок

В то время как тенденция Индустрии 4.0 несет как количественные, так и качественные изменения в отраслях для ускорения организационных улучшений, оцифровка различных промышленных операций также вызвала множество факторов риска, таких как волатильность, неопределенность, сложность и двусмысленность (VUCA). VUCA - это главные препятствия на пути стандартизации процессов управления цепочкой поставок, и предприятия нашли способ решить эти проблемы с появлением передовых технологий, таких как AI и ML.

Он набирает популярность как эффективный способ управления VUCA путем интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в системы управления цепочками поставок и логистики, которые могут не только выявлять, но и определять непредвиденные обстоятельства в различных процессах. С внедрением инструментов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения в управление цепочкой поставок производители смогли справиться с неопределенностями, сложностями и другими проблемами VUCA, связанными с высокотехнологичными продуктами, в то время как тенденция Индустрии 4.0 продолжает расти.

Роль искусственного интеллекта в управлении цепочкой поставок

Поскольку роботизированная автоматизация процессов становится неотъемлемой частью большинства промышленных операций, а также оборудования, системы управления цепочками поставок также претерпевают цифровую трансформацию. Таким образом, такие технологии, как искусственный интеллект и машинное обучение, являются частью не только производственного оборудования, но и систем поставок, создания добавленной стоимости и управления складом, которые в основном основываются на быстром, но точном принятии решений.

Неустанное стремление принимать соответствующие решения быстрее, чем когда-либо, побуждает производителей использовать методы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы уменьшить, а не заменить человеческое вмешательство в управление цепочкой поставок. Большинство инструментов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения реализуют методы человеческого рассуждения в качестве модели, когда они интегрированы с процессами принятия решений в управлении цепочкой поставок, и это повышает скорость и точность понимания продукта, а также тенденций, которые, наконец, достигаются с помощью таких протоколов..

Поскольку отложенные решения могут иметь значительное влияние на прибыль, доход, денежный поток и даже в некоторых случаях удовлетворенность клиентов. Таким образом, искусственный интеллект и машинное обучение позволяют производителям повысить скорость протоколов принятия решений в высокотехнологичных системах управления цепочками поставок. Благодаря положительному влиянию инструментов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения на процессы принятия решений в цепочке поставок, их внедрение, вероятно, повлияет на положительный рост предприятий, подвергающихся цифровой трансформации.

Методы искусственного интеллекта и машинного обучения влияют на синхронизированный подход к планированию и оптимизации цепочки поставок

Управление цепочкой поставок всегда считается взаимосвязью различных управляемых данными и аналитических процессов, и синхронизация таких огромных объемов данных становится необходимой для обеспечения точного планирования цепочки поставок. Кроме того, возрастающая сложность технологической цепочки поставок вносит фундаментальный сдвиг в способ проведения процесса синхронизированного планирования для обеспечения оптимизации цепочки поставок.

Инструменты на базе искусственного интеллекта и машинного обучения входят в ландшафт планирования цепочки поставок, облегчая переход от статической к динамической последовательности нескольких операций цепочки поставок. Такие технологичные инструменты включаются в сегодняшние системы управления цепочками поставок, и это подчеркивает их преимущества в синхронизации планирования сквозной цепочки поставок. Эти инструменты также можно использовать для автоматизации процедур для согласования спроса и предложения, а также процессов принятия решений в режиме реального времени, что в конечном итоге синхронизирует экосистему планирования в ландшафте цепочки поставок.

Проблемы применения искусственного интеллекта и машинного обучения в управлении цепочками поставок

Хотя глобальный промышленный ландшафт движется к внедрению технологий следующего поколения для поддержки цифровой трансформации, внедрение этих технологий в нишевых областях, таких как управление цепочками поставок, остается значительно низким. Разрыв между ажиотажем в отношении таких технологий, как AI и ML, и реальной технологической ценностью в основном объясняется ограничениями в применении технологических инструментов в управлении цепочкой поставок.

Большинство менеджеров и руководителей бизнеса не в состоянии понять и представить себе точные преимущества и влияние ИИ и машинного обучения на управление цепочкой поставок при росте бизнеса. Кроме того, инструменты AI и ML требуют периодического обслуживания для обеспечения безупречной работы в рамках ожидаемых параметров систем управления цепочкой поставок, что приводит к дополнительным расходам. Такие проблемы серьезно затрудняют проникновение этих технологий во все географические регионы мира. Однако, поскольку осознание значительного положительного влияния ИИ и машинного обучения на управление цепочками поставок быстро растет, его внедрение станет неизбежным в ближайшие годы, несмотря на эти проблемы.