Πώς η μηχανική εκμάθηση και το ai μετασχηματίζουν το σύστημα διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας

Εν μέσω της Τέταρτης Βιομηχανικής Επανάστασης, η σύγκλιση της τεχνολογίας με διάφορες διαδικασίες παραγωγής, συμπεριλαμβανομένης της αλυσίδας εφοδιασμού και της εφοδιαστικής, έχει γίνει απαραίτητο μέρος της επιχειρηματικής δραστηριότητας σήμερα. Οι επιχειρήσεις εκφράζουν την ανάγκη για εργαλεία για την περαιτέρω ενίσχυση της ορατότητας και της ιχνηλασιμότητας της αλυσίδας εφοδιασμού, ορίζοντας έναν νέο τρόπο ενίσχυσης των κερδών στην εποχή της πληροφορίας. Κατά συνέπεια, ο ψηφιακός μετασχηματισμός του συστήματος διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας αναδύεται ως μία από τις τελευταίες τάσεις στον κόσμο του biz.

Τα τελευταία χρόνια, οι επενδύσεις στις τελευταίες τεχνολογίες για την ενίσχυση του ψηφιακού μετασχηματισμού της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας έχουν φτάσει σε νέα ύψη. Με την ενσωμάτωση τεχνολογιών επόμενης γενιάς όπως η γνωστική ανάλυση, η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και η Μηχανική Μάθηση (ML) με τα συστήματα διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας, οι κατασκευαστές μπόρεσαν να επιτύχουν υψηλά επίπεδα αποτελεσματικότητας στο κλείσιμο του χάσματος μεταξύ προσφοράς και ζήτησης.

Υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης και της ML για να αναπτυχθούν άφθονα στη βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας

Μια έρευνα δημοσιεύθηκε πρόσφατα από την JDA Software, Inc. - μια αμερικανική εταιρεία λογισμικού - και την KPMG LLP - μια πολυεθνική εταιρεία συμβούλων - διαπίστωσε ότι περισσότεροι από τα τρία τέταρτα των ερωτηθέντων θεώρησαν την ορατότητα και την ιχνηλασιμότητα της αλυσίδας εφοδιασμού ως τις υψηλότερες επενδυτικές περιοχές για τον εφοδιασμό στελέχη αλυσίδας.

Η έρευνα διαπίστωσε επίσης ότι σχεδόν το 80% των ερωτηθέντων θεωρούσαν την τεχνητή νοημοσύνη και την ML ως τις πιο σημαντικές τεχνολογίες σε αυτό το τοπίο λόγω της δυνατότητάς τους να αντιμετωπίσουν τα περίπλοκα ζητήματα στα συστήματα αλυσίδας εφοδιασμού και αλυσίδας αξίας. Με την προγνωστική ορατότητα από άκρο σε άκρο να αποτελεί μία από τις πιο σημαντικές πτυχές με τους σύγχρονους τρόπους βελτιστοποίησης των αλυσίδων εφοδιασμού, η παρουσία του εργαλείου AI και ML θα αυξηθεί δραματικά στα συστήματα διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας σε διάφορες βιομηχανικές περιοχές.

Καθώς η AI και η ML εμφανίζονται ως μερικές από τις πιο σημαντικές τεχνολογίες στη λειτουργία της αλυσίδας εφοδιασμού οποιασδήποτε επιχείρησης, οι επενδύσεις σε αυτές τις τεχνολογίες θα παραμείνουν σε ανοδική πορεία. Ωστόσο, είναι τεράστιας σημασίας να κατανοήσουμε τον ακριβή αντίκτυπο των AI και ML, μαζί, στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού, προκειμένου να διασφαλίσουμε την αξιοποίηση αυτών των τεχνολογιών στο μέγιστο των δυνατοτήτων τους. Η τεχνητή νοημοσύνη στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας όχι μόνο αυτοματοποιεί τη διαδικασία αλλά και λαμβάνει αποφάσεις σχετικά με τις προμήθειες, τη διαχείριση αποθεμάτων, την εφοδιαστική κ.λπ. χωρίς καμία ανθρώπινη παρέμβαση.

Εφαρμογή AI / ML στη διαχείριση της VUCA ως στρατηγικής εφοδιαστικής αλυσίδας

Ενώ η τάση του Industry 4.0 προκαλεί τόσο ποσοτικές όσο και ποιοτικές αλλαγές στις βιομηχανίες για την ενίσχυση των οργανωτικών βελτιώσεων, η ψηφιοποίηση διαφόρων βιομηχανικών δραστηριοτήτων έχει επίσης προκαλέσει πολλούς παράγοντες κινδύνου όπως η μεταβλητότητα, η αβεβαιότητα, η πολυπλοκότητα και η ασάφεια (VUCA). Το VUCA είναι τα κύρια εμπόδια για την τυποποίηση των διαδικασιών διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας και οι επιχειρήσεις πώς βρήκαν έναν τρόπο να αντιμετωπίσουν αυτά τα ζητήματα με την έλευση των προηγμένων τεχνολογιών όπως η AI και η ML.

Κερδίζει δημοτικότητα ως ένας αποτελεσματικός τρόπος για τη διαχείριση του VUCA ενσωματώνοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Μάθηση σε συστήματα διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας και logistics, τα οποία όχι μόνο μπορούν να προσδιορίσουν αλλά και να καθορίσουν τα ενδεχόμενα σε διάφορες διαδικασίες. Με την υιοθέτηση εργαλείων που βασίζονται σε AI και ML στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, οι κατασκευαστές μπόρεσαν να διαχειριστούν αμφισημίες, πολυπλοκότητες και άλλες προκλήσεις VUCA που σχετίζονται με προϊόντα υψηλής τεχνολογίας, ενώ η τάση του Industry 4.0 συνεχίζει να παραμένει σε άνοδο.

Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας

Καθώς η αυτοματοποίηση των ρομποτικών διαδικασιών γίνεται αναπόφευκτο μέρος των περισσότερων βιομηχανικών δραστηριοτήτων καθώς και εξοπλισμού, τα συστήματα διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας υφίστανται επίσης ψηφιακό μετασχηματισμό. Με αυτόν τον τρόπο, τεχνολογίες όπως η AI και η ML αποτελούν μέρος όχι μόνο της κατασκευής εξοπλισμού, αλλά και της προσφοράς, των αλυσίδων αξίας και της διαχείρισης αποθήκης που ευδοκιμούν κυρίως στη γρήγορη αλλά ακριβή λήψη αποφάσεων.

Η αδιάκοπη πίεση της λήψης κατάλληλων αποφάσεων γρηγορότερα από ποτέ προκαλεί τους κατασκευαστές να χρησιμοποιούν τεχνικές AI και ML για να μειώσουν - όχι να αντικαταστήσουν τις ανθρώπινες παρεμβολές στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας. Τα περισσότερα εργαλεία που υποστηρίζονται από AI και ML εφαρμόζουν τεχνικές ανθρώπινης συλλογιστικής ως μοντέλο όταν ενσωματώνονται σε διαδικασίες λήψης αποφάσεων στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας και αυτό βελτιώνει την ταχύτητα και την ακρίβεια των πληροφοριών σχετικά με το προϊόν καθώς και τις τάσεις που επιτυγχάνονται τελικά από τέτοια πρωτόκολλα..

Καθώς οι καθυστερημένες αποφάσεις μπορούν να έχουν σημαντικό αντίκτυπο στα κέρδη, στα έσοδα, στις ταμειακές ροές, ακόμη και στην ικανοποίηση των πελατών σε ορισμένες περιπτώσεις. Με αυτόν τον τρόπο, η AI και η ML επιτρέπουν στους κατασκευαστές να αυξήσουν την ταχύτητα των πρωτοκόλλων λήψης αποφάσεων σε συστήματα διαχείρισης αλυσίδας εφοδιασμού υψηλής τεχνολογίας. Με τον θετικό αντίκτυπο των εργαλείων AI και ML στις διαδικασίες λήψης αποφάσεων στην αλυσίδα εφοδιασμού, η υιοθέτησή του είναι πιθανό να επηρεάσει τη θετική ανάπτυξη των επιχειρήσεων που υποβάλλονται σε ψηφιακό μετασχηματισμό.

Οι τεχνικές AI και ML επηρεάζουν μια συγχρονισμένη προσέγγιση για τον σχεδιασμό και τη βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού

Η διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας θεωρείται πάντοτε διασύνδεση διαφόρων διαδικασιών βάσει δεδομένων και αναλυτικών διαδικασιών και ο συγχρονισμός τέτοιων τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων καθίσταται επιτακτική για την εξασφάλιση ακριβούς σχεδιασμού της αλυσίδας εφοδιασμού. Επιπλέον, η αυξανόμενη πολυπλοκότητα της τεχνολογικής αλυσίδας εφοδιασμού έχει φέρει μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο πραγματοποιείται η διαδικασία συγχρονισμένου σχεδιασμού για να εξασφαλιστεί η βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού.

Τα εργαλεία που λειτουργούν με AI και ML εισέρχονται στο τοπίο σχεδιασμού της αλυσίδας εφοδιασμού, διευκολύνοντας τη μετάβαση από μια στατική σε μια δυναμική ακολουθία πολλαπλών λειτουργιών αλυσίδας εφοδιασμού. Τέτοια τεχνολογικά εργαλεία ενσωματώνονται στα σημερινά συστήματα διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας, και αυτό τονίζει τα οφέλη τους στο συγχρονισμό του σχεδιασμού της αλυσίδας εφοδιασμού από άκρο σε άκρο. Αυτά τα εργαλεία μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την αυτοματοποίηση των διαδικασιών για την αντιστοίχιση της ζήτησης και της προσφοράς, καθώς και των διαδικασιών λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο, οι οποίες τελικά συγχρονίζουν το οικοσύστημα σχεδιασμού στο τοπίο της αλυσίδας εφοδιασμού.

Προκλήσεις στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας

Αν και το παγκόσμιο βιομηχανικό τοπίο κινείται προς την υιοθέτηση τεχνολογιών επόμενης γενιάς για την ενίσχυση του ψηφιακού μετασχηματισμού, η υιοθέτηση αυτών των τεχνολογιών σε εξειδικευμένους τομείς όπως η διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας παραμένει σημαντικά χαμηλή. Το χάσμα μεταξύ της διαφημιστικής τεχνολογίας όπως η AI και η ML και η πραγματική τεχνολογική αξία οφείλονται κυρίως στους περιορισμούς στην υιοθέτηση τεχνολογικών εργαλείων στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Οι περισσότεροι διευθυντές και στελέχη επιχειρήσεων δεν καταλαβαίνουν και δεν απεικονίζουν τα ακριβή οφέλη και τις επιπτώσεις της AI και ML στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού στην ανάπτυξη της επιχείρησης. Επιπλέον, τα εργαλεία AI και ML απαιτούν περιοδική συντήρηση για να διασφαλιστεί η άψογη λειτουργία εντός των αναμενόμενων παραμέτρων των συστημάτων διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας, τα οποία μεταφράζονται σε επιπλέον κόστος. Τέτοιες προκλήσεις παρεμποδίζουν σε μεγάλο βαθμό τη διείσδυση αυτών των τεχνολογιών σε όλες τις γεωγραφικές περιοχές του κόσμου. Ωστόσο, καθώς η συνειδητοποίηση σχετικά με τη δραματικά θετική επίδραση της AI και ML στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας αυξάνεται ραγδαία, η υιοθέτησή της θα γίνει αναπόφευκτη τα επόμενα χρόνια, παρά αυτές τις προκλήσεις.