Hvordan maskinlæring og AI transformerer styring av forsyningskjeden

Midt i den fjerde industrielle revolusjonen har konvergensen av teknologi med ulike produksjonsprosesser, inkludert forsyningskjede og logistikk, blitt en uunnværlig del av å gjøre forretninger i dag. Bedrifter gir uttrykk for behovet for verktøy som ytterligere forbedrer synligheten og sporbarheten i forsyningskjeden, og definerer en ny måte å forsterke fortjenesten i informasjonstiden. Følgelig vokser den digitale transformasjonen av supply chain management-systemet fram som en av de siste trendene i biz-verdenen.

I løpet av de siste årene har investeringer i den nyeste teknologien for å styrke digital transformasjon av supply chain management nådd nye høyder. Med integrasjonen av neste generasjons teknologier som kognitiv analyse, kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) med ledelsessystemene for forsyningskjeder, har produsenter vært i stand til å oppnå høye effektivitetsnivåer ved å lukke gapet mellom tilbud og etterspørsel.

Adopsjon av AI og ML for å vokse sterkt i optimalisering av forsyningskjeder

En undersøkelse ble nylig publisert av JDA Software, Inc. - et amerikansk programvareselskap - og KPMG LLP - et multinasjonalt konsulentselskap - fant at mer enn tre fjerdedeler av respondentene anså forsyningskjedens synlighet og sporbarhet som de høyeste investeringsområdene for forsyning kjedeledere.

Undersøkelsen fant også at nesten 80% av respondentene så på AI og ML som de mest effektive teknologiene i dette landskapet på grunn av deres anvendelighet i å håndtere de komplekse problemene i forsyningskjede- og verdikjedesystemer. Med prediktiv end-to-end-synlighet som en av de viktigste aspektene på moderne måter å optimalisere forsyningskjeder, vil allestedsnærheten til AI- og ML-verktøyet øke dramatisk i supply chain management-systemene i ulike industriområder.

Ettersom AI og ML fremstår som noen av de mest effektive teknologiene i enhver virksomhets forsyningskjededrift, vil investeringene i disse teknologiene fortsette å svinge oppover. Imidlertid er det av enorm betydning å forstå den nøyaktige innvirkningen av AI og ML sammen på supply chain management for å sikre at du utnytter disse teknologiene til sitt fulle potensiale. Kunstig intelligens i supply chain management automatiserer ikke bare prosessen, men tar også beslutninger om anskaffelse, lagerstyring, supply logistikk osv. Uten menneskelig inngripen.

Implementering av AI / ML i styringen av VUCA som en supply chain-strategi

Mens trenden med Industry 4.0 påløper både kvantitative og kvalitative endringer i bransjer for å øke organisatoriske forbedringer, har digitalisering av ulike industrielle operasjoner også utløst mange risikofaktorer som volatilitet, usikkerhet, kompleksitet og tvetydighet (VUCA). VUCA er de viktigste sperringene for standardisering av forsyningskjedeadministrasjonsprosesser, og bedrifter har funnet en måte å takle disse problemene på med avanserte teknologier som AI og ML.

Det vinner popularitet som en effektiv måte å administrere VUCA ved å integrere kunstig intelligens og maskinlæring i styringssystemer og logistikk for forsyningskjeder, som ikke bare kan identifisere, men også definere forutsetninger gjennom ulike prosesser. Med vedtakelsen av AI- og ML-baserte verktøy innen forsyningskjedeadministrasjon, har produsenter vært i stand til å håndtere uklarheter, kompleksiteter og andre VUCA-utfordringer knyttet til høyteknologiske produkter, mens trenden i Industry 4.0 fortsetter å øke.

Rollen av kunstig intelligens i supply chain management

Ettersom robotprosessautomatisering blir en uunngåelig del av de fleste industrielle operasjoner så vel som utstyr, gjennomgår styringssystemer for forsyningskjeder også en digital transformasjon. Dermed er teknologier som AI og ML den delen av ikke bare produksjonsutstyr, men også forsyning, verdikjeder og lagerstyring som hovedsakelig trives med rask, men likevel nøyaktig beslutningstaking.

Det ubarmhjertige presset med å ta passende beslutninger raskere enn noen gang, får produsenter til å bruke AI- og ML-teknikker for å redusere - ikke erstatte - menneskelig forstyrrelse i forsyningskjedestyring. De fleste AI- og ML-støttede verktøy implementerer menneskelige resonnementsteknikker som en modell når de er integrert med beslutningsprosesser i styring av forsyningskjeden, og dette forbedrer hastigheten og nøyaktigheten av innsikt i produkt så vel som trender som endelig oppnås med slike protokoller..

Siden forsinkede beslutninger i noen tilfeller kan ha betydelig innvirkning på fortjeneste, inntekter, kontantstrøm og til og med kundetilfredshet. Dermed gjør AI og ML produsenter i stand til å øke hastigheten på beslutningsprotokoller i høyteknologiske supply chain management-systemer. Med den positive innvirkningen av AI- og ML-drevne verktøy på beslutningsprosesser i forsyningskjeden, vil antagelsen sannsynligvis påvirke positiv vekst av bedrifter som gjennomgår digital transformasjon.

AI og ML-teknikker påvirker en synkronisert tilnærming til planlegging og optimalisering av forsyningskjeder

Supply chain management blir alltid ansett som en sammenkobling av ulike datadrevne og analytiske prosesser, og synkronisering av så store datamengder blir viktig for å sikre nøyaktig planlegging av forsyningskjeden. Videre har den økende kompleksiteten i teknologidrevet forsyningskjede ført til et grunnleggende skifte i måten prosessen med synkronisert planlegging utføres for å sikre optimalisering av forsyningskjeden.

AI- og ML-drevne verktøy går inn i planleggingslandskapet i forsyningskjeden, og letter overgangen fra en statisk til en dynamisk sekvens av flere forsyningskjededrift. Slike teknologidrevne verktøy blir innlemmet i dagens ledelsessystemer for forsyningskjeder, og dette fremhever fordelene ved å synkronisere planleggingen av forsyningskjeden. Disse verktøyene kan også brukes til å automatisere prosedyrer for å matche etterspørsel og tilbud, samt beslutningsprosesser i sanntid, som til slutt synkroniserer planleggingsøkosystemet i forsyningskjedelandskapet.

Utfordringer i adopsjonen av kunstig intelligens og maskinlæring i supply chain management

Selv om det globale industrilandskapet tar et skritt mot adopsjon av neste generasjons teknologier for å styrke digital transformasjon, er adopsjonen av disse teknologiene i nisjeområder som forsyningskjedeadministrasjon fortsatt betydelig lav. Gapet mellom sprøytenarkoman av teknologier som AI og ML og den faktiske teknologiske verdien tilskrives hovedsakelig begrensningene i adopsjon av teknologidrevne verktøy i styring av forsyningskjeder.

De fleste ledere og bedriftsledere klarer ikke å forstå og visualisere de nøyaktige fordelene og effektene av AI og ML i supply chain management i veksten av virksomheten. Videre krever AI- og ML-verktøy periodisk vedlikehold for å sikre feilfri arbeid innenfor de forventede parametrene for styringssystemer for forsyningskjeder, noe som oversettes til en ekstra kostnad. Slike utfordringer har sterkt hemmet penetrasjonen av disse teknologiene i alle geografiske regioner i verden. Ettersom bevisstheten om den dramatisk positive innflytelsen av AI og ML i supply chain management vokser raskt, vil imidlertid adopsjonen bli uunngåelig i de kommende årene, til tross for disse utfordringene.