Hur maskininlärning och AI omvandlar system för hantering av supply chain

Mitt i den fjärde industriella revolutionen har konvergensen av teknik med olika produktionsprocesser, inklusive försörjningskedjan och logistik, blivit en oumbärlig del av att göra affärer idag. Företag uttrycker behovet av verktyg för att ytterligare förbättra synligheten och spårbarheten i försörjningskedjan, vilket definierar ett nytt sätt att förstärka vinsten i informationsåldern. Följaktligen växer den digitala omvandlingen av supply chain management-systemet fram som en av de senaste trenderna i biz-världen.

Under de senaste åren har investeringar i den senaste tekniken för att stärka den digitala omvandlingen av supply chain management nått nya höjder. Med integrationen av nästa generations tekniker som kognitiv analys, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) med hanteringssystemen för försörjningskedjor har tillverkare kunnat uppnå höga effektivitetsnivåer för att minska klyftan mellan utbud och efterfrågan.

Antagande av AI och ML för att växa kraftigt i optimering av supply chain

En undersökning publicerades nyligen av JDA Software, Inc. - ett amerikanskt mjukvaruföretag - och KPMG LLP - ett multinationellt konsultföretag - fann att mer än tre fjärdedelar av de svarande ansåg försörjningskedjans synlighet och spårbarhet som de högsta investeringsområdena för leverans kedjeledare.

Undersökningen visade också att nästan 80% av de tillfrågade betraktade AI och ML som de mest effektiva teknikerna i detta landskap på grund av deras användbarhet för att hantera de komplexa frågorna i försörjningskedjan och värdekedjessystemen. Med förutsägbar end-to-end-synlighet blir en av de viktigaste aspekterna på de moderna sätten att optimera försörjningskedjor, kommer allvaret av AI- och ML-verktyget att öka dramatiskt i hanteringssystemen för försörjningskedjor i olika industriområden.

Eftersom AI och ML framträder som några av de mest slagkraftiga teknikerna i leverantörskedjans verksamhet för alla företag, kommer investeringarna i dessa tekniker att fortsätta att växa uppåt. Det är dock av oerhört stor vikt att förstå den exakta inverkan av AI och ML tillsammans på hantering av försörjningskedjan för att säkerställa att utnyttja dessa tekniker till sin fulla potential. Artificiell intelligens i hantering av försörjningskedjan automatiserar inte bara processen utan tar också beslut om upphandling, lagerhantering, leveranslogistik etc. utan mänskligt ingripande.

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

Medan trenden med Industry 4.0 medför både kvantitativa och kvalitativa förändringar i branscher för att öka organisatoriska förbättringar, har digitalisering av olika industriella verksamheter också utlöst många riskfaktorer som volatilitet, osäkerhet, komplexitet och tvetydighet (VUCA). VUCA är de viktigaste spärrarna för att standardisera hanteringsprocesser i försörjningskedjan, och företag har hittat ett sätt att hantera dessa problem med tillkomsten av avancerad teknik som AI och ML.

Det blir populär som ett effektivt sätt att hantera VUCA genom att integrera artificiell intelligens och maskininlärning i system för hantering av försörjningskedjor och logistik, som inte bara kan identifiera utan också definiera eventualiteter genom olika processer. Med antagandet av AI- och ML-baserade verktyg för hantering av försörjningskedjor har tillverkare kunnat hantera oklarheter, komplexitet och andra VUCA-utmaningar i samband med högteknologiska produkter, medan trenden för Industry 4.0 fortsätter att öka.

Rollen för artificiell intelligens i hantering av försörjningskedjor

Eftersom robotprocessautomatisering blir en oundviklig del av de flesta industriella verksamheter såväl som utrustning, genomgår även hanteringssystem för supply chain en digital omvandling. Därigenom är teknik som AI och ML en del av inte bara tillverkningsutrustning utan också leverans, värdekedjor och lagerhantering som främst trivs på snabb men ändå exakt beslutsfattande.

Det obevekliga trycket att fatta lämpliga beslut snabbare än någonsin får tillverkarna att använda AI- och ML-tekniker för att minska ⸺ inte ersätta ⸺ mänsklig störning i hantering av försörjningskedjan. De flesta AI- och ML-stödda verktygen implementerar mänskliga resonemangstekniker som en modell när de integreras med beslutsprocesser i hantering av försörjningskedjan, och detta förbättrar hastigheten och noggrannheten i insikter om produkten samt trender som äntligen uppnås genom sådana protokoll..

Eftersom försenade beslut i vissa fall kan ha en betydande inverkan på vinster, intäkter, kassaflöde och till och med kundnöjdhet. Därigenom gör AI och ML det möjligt för tillverkare att öka hastigheten på beslutsfattande protokoll i högteknologiska hanteringssystem för försörjningskedjor. Med den positiva effekten av AI- och ML-drivna verktyg på beslutsprocesser i försörjningskedjan kommer antagandet av detta sannolikt att påverka positiv tillväxt hos företag som genomgår digital transformation.

AI- och ML-tekniker påverkar en synkroniserad strategi för planering och optimering av försörjningskedjan

Supply chain management anses alltid vara en sammankoppling av olika datadrivna och analytiska processer, och synkronisering av så stora datamängder blir absolut nödvändigt för att säkerställa en korrekt planering av supply chain. Dessutom har den ökande komplexiteten i teknologidriven försörjningskedja medfört en grundläggande förändring i hur processen för synkroniserad planering genomförs för att säkerställa optimering av försörjningskedjan.

AI- och ML-drivna verktyg går in i planeringslandskapet för försörjningskedjan, vilket underlättar övergången från en statisk till en dynamisk sekvens av flera leverantörskedjor. Sådana teknologidrivna verktyg införlivas i dagens system för hantering av försörjningskedjan, och detta lyfter fram deras fördelar med att synkronisera planeringen av leverantörskedjan. Dessa verktyg kan också användas för att automatisera procedurer för att matcha efterfrågan och utbudet samt beslutsprocesser i realtid, vilket i slutändan synkroniserar planeringsekosystemet i försörjningskedjelandskapet.

Utmaningar i antagandet av artificiell intelligens och maskininlärning i supply chain management

Även om det globala industrilandskapet gör ett steg mot antagandet av nästa generations teknik för att stärka den digitala omvandlingen, är antagandet av dessa tekniker inom nischområden, såsom hantering av försörjningskedjan, fortfarande betydligt låg. Klyftan mellan hype av teknik som AI och ML och det faktiska tekniska värdet tillskrivs främst begränsningarna i införandet av tekniskt drivna verktyg för hantering av försörjningskedjan.

De flesta chefer och företagsledare misslyckas med att förstå och visualisera de exakta fördelarna och effekterna av AI och ML i hanteringen av försörjningskedjan i företagets tillväxt. Dessutom kräver AI- och ML-verktyg periodiskt underhåll för att säkerställa felfritt arbete inom de förväntade parametrarna för hanteringssystem för försörjningskedjor, vilket innebär en extra kostnad. Sådana utmaningar har kraftigt hämmat penetrationen av dessa tekniker i alla geografiska regioner i världen. Eftersom medvetenheten om det dramatiskt positiva inflytandet av AI och ML i supply chain management växer snabbt kommer dess antagande att bli oundvikligt under de kommande åren, trots dessa utmaningar.