Kuinka koneoppiminen ja ai muuttavat toimitusketjun hallintajärjestelmää

Neljännen teollisen vallankumouksen keskellä tekniikan lähentymisestä erilaisiin tuotantoprosesseihin, mukaan lukien toimitusketju ja logistiikka, on tullut välttämätön osa liiketoimintaa tänään. Yritykset korostavat tarvetta työkaluille toimitusketjun näkyvyyden ja jäljitettävyyden parantamiseksi edelleen ja määrittelevät uuden tavan kasvattaa voittoja tietokaudella. Tämän seurauksena toimitusketjun hallintajärjestelmän digitaalinen muutos on nousemassa yhtenä uusimmista trendeistä biz-maailmassa.

Viime vuosina investoinnit uusimpaan tekniikkaan toimitusketjun hallinnan digitaalisen muutoksen tukemiseksi ovat nousseet uusille korkeuksille. Yhdistämällä seuraavan sukupolven tekniikat, kuten kognitiivinen analyysi, tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML) toimitusketjun hallintajärjestelmiin, valmistajat ovat onnistuneet saavuttamaan korkean tehokkuuden sulkemalla kuilun kysynnän ja tarjonnan välillä.

Tekoälyn ja ML: n käyttöönotto kasvaa valtavasti toimitusketjun optimoinnissa

Amerikkalainen ohjelmistoyritys JDA Software, Inc. ja monikansallinen konsulttiyritys KPMG LLP julkaisivat äskettäin tutkimuksen, jonka mukaan yli kolme neljäsosaa vastaajista piti toimitusketjun näkyvyyttä ja jäljitettävyyttä korkeimpana toimitusalueena ketjun johtajat.

Tutkimuksessa todettiin myös, että lähes 80% vastaajista piti tekoälyä ja ML: tä kaikkein vaikuttavimpina tekniikoina tällä maisemalla, koska niitä voidaan soveltaa toimitusketjun ja arvoketjujärjestelmien monimutkaisten kysymysten käsittelyyn. Kun ennakoivasta päästä päähän -näkyvyydestä on tullut yksi tärkeimmistä näkökohdista toimitusketjujen optimoinnin nykyaikaisilla tavoilla, tekoälyn ja ML-työkalujen yleisyys lisääntyy dramaattisesti toimitusketjun hallintajärjestelmissä eri teollisuusalueilla.

Koska tekoäly ja ML ovat nousemassa yhtenä kaikkein vaikuttavimmista tekniikoista minkä tahansa yrityksen toimitusketjun toiminnassa, investoinnit näihin tekniikoihin pysyvät nousussa. On kuitenkin äärimmäisen tärkeää ymmärtää tekoälyn ja ML: n tarkka vaikutus yhdessä toimitusketjun hallintaan, jotta varmistetaan näiden tekniikoiden hyödyntäminen täysimittaisesti. Toimitusketjun hallinnan tekoäly paitsi automatisoi prosessin, myös tekee päätöksiä hankinnoista, varastojen hallinnasta, toimituslogistiikasta jne.

AI / ML: n toteuttaminen VUCA: n hallinnassa toimitusketjustrategiana

Teollisuus 4.0: n trendi aiheuttaa sekä määrällisiä että laadullisia muutoksia toimialoilla organisaation parantamiseksi, mutta erilaisten teollisten toimintojen digitalisointi on myös aiheuttanut paljon riskitekijöitä, kuten volatiliteetti, epävarmuus, monimutkaisuus ja epäselvyys (VUCA). VUCA ovat tärkeimmät esteet toimitusketjun hallintaprosessien standardoinnissa, ja yritykset löysivät keinon ratkaista nämä ongelmat kehittyneiden tekniikoiden, kuten tekoälyn ja ML: n, myötä.

Se on saamassa suosiota tehokkaana tapana hallita VUCA: ta integroimalla tekoäly ja koneoppiminen toimitusketjun hallintajärjestelmiin ja logistiikkaan, jotka voivat paitsi tunnistaa myös määritellä mahdolliset mahdollisuudet eri prosesseissa. Kun tekoäly- ja ML-pohjaiset työkalut otetaan käyttöön toimitusketjun hallinnassa, valmistajat ovat pystyneet hallitsemaan epäselvyyksiä, monimutkaisuutta ja muita korkean teknologian tuotteisiin liittyviä VUCA-haasteita, kun taas Industry 4.0: n trendi on edelleen nousussa.

Tekoälyn rooli toimitusketjun hallinnassa

Koska robottiprosessiautomaatiosta on tulossa väistämätön osa useimpia teollisia toimintoja ja laitteita, myös toimitusketjun hallintajärjestelmät ovat digitaalisesti muuttamassa. Siksi tekoälyn ja ML: n kaltaiset tekniikat ovat osa laitteiden valmistusta, mutta myös toimitus-, arvoketjuja ja varastohallintaa, jotka menestyvät pääasiassa nopeassa mutta tarkassa päätöksenteossa.

Huolimaton paine tehdä asianmukaisia ​​päätöksiä nopeammin kuin koskaan, saa valmistajat käyttämään tekoäly- ja ML-tekniikoita vähentämään ihmisten korvaamatonta häirintää toimitusketjun hallinnassa. Suurin osa tekoäly- ja ML-apuvälineistä toteuttaa inhimilliset päättelymenetelmät mallina, kun ne on integroitu toimitusketjun hallinnan päätöksentekoprosesseihin, mikä parantaa tuotteiden oivallusten nopeutta ja tarkkuutta sekä trendejä, jotka tällaiset protokollat ​​lopulta saavuttavat.

Koska viivästyneillä päätöksillä voi olla merkittävä vaikutus voittoihin, tuloihin, kassavirtaan ja jopa asiakastyytyväisyyteen joissakin tapauksissa. Siksi tekoäly ja ML mahdollistavat valmistajien nopeuttaa päätöksenteon nopeutta huipputekniikan toimitusketjun hallintajärjestelmissä. Tekoäly- ja ML-työkaluilla on myönteinen vaikutus toimitusketjun päätöksentekoprosesseihin, ja sen käyttöönotto todennäköisesti vaikuttaa digitaalisen muutoksen kohteena olevien yritysten positiiviseen kasvuun.

Tekoäly- ja ML-tekniikat vaikuttavat synkronoituun lähestymistapaan toimitusketjun suunnittelussa ja optimoinnissa

Toimitusketjun hallintaa pidetään aina erilaisten dataohjattujen ja analyyttisten prosessien yhteenliittämisenä, ja tällaisten valtavien tietomäärien synkronointi on välttämätöntä toimitusketjun tarkan suunnittelun varmistamiseksi. Lisäksi teknologiavetoisen toimitusketjun lisääntyvä monimutkaisuus on tuonut perusteellisen muutoksen synkronoidun suunnittelun prosessissa toimitusketjun optimoinnin varmistamiseksi.

Tekoäly- ja ML-työkalut ovat siirtymässä toimitusketjun suunnitteluympäristöön helpottaen siirtymistä staattisesta dynaamiseen useiden toimitusketjun operaatioiden sarjaan. Tällaisia ​​teknologiavetoisia työkaluja sisällytetään nykypäivän toimitusketjun hallintajärjestelmiin, ja tämä korostaa niiden etuja toimitusketjun suunnittelun synkronoinnissa. Näitä työkaluja voidaan käyttää myös automatisoimaan menettelyjä kysynnän ja tarjonnan vastaamiseksi sekä päätöksentekoprosesseja reaaliajassa, jotka viime kädessä synkronoivat suunnitteluekosysteemin toimitusketjumaisemassa.

Keinotekoisen älykkyyden ja koneoppimisen käyttöönoton haasteet toimitusketjun hallinnassa

Vaikka maailmanlaajuinen teollisuusympäristö on siirtymässä kohti uuden sukupolven teknologioiden käyttöönottoa digitaalisen muutoksen tukemiseksi, näiden tekniikoiden käyttöönotto kapealla alueella, kuten toimitusketjun hallinta, on edelleen huomattavan vähäistä. Tekoälyn ja ML: n kaltaisten tekniikoiden hyppyjen ja todellisen teknologisen arvon välinen ero johtuu pääasiassa rajoituksista, jotka koskevat toimitusketjun hallintaan liittyvien teknologiavetoisten työkalujen käyttöönottoa.

Useimmat johtajat ja yritysjohtajat eivät ymmärrä ja visualisoi tekoälyn ja ML: n tarkkoja etuja ja vaikutuksia toimitusketjun hallinnassa liiketoiminnan kasvussa. Lisäksi tekoäly- ja ML-työkalut edellyttävät säännöllistä huoltoa, jotta varmistetaan virheetön toiminta toimitusketjun hallintajärjestelmien odotettujen parametrien puitteissa, mikä johtaa lisäkustannuksiin. Tällaiset haasteet ovat haitanneet voimakkaasti näiden tekniikoiden leviämistä kaikilla maailman maantieteellisillä alueilla. Kuitenkin kun tietoisuus tekoälyn ja ML: n dramaattisesti myönteisestä vaikutuksesta toimitusketjun hallinnassa kasvaa nopeasti, sen käyttöönotto tulee väistämättömäksi tulevina vuosina näistä haasteista huolimatta.