- Prijatie AI a ML pre výrazný rast v optimalizácii dodávateľského reťazca
- Implementácia AI / ML do riadenia VUCA ako stratégie dodávateľského reťazca
- Úloha umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca
- Techniky AI a ML ovplyvňujú synchronizovaný prístup k plánovaniu a optimalizácii dodávateľského reťazca
- Výzvy pri prijímaní umelej inteligencie a strojového učenia v riadení dodávateľského reťazca
Uprostred štvrtej priemyselnej revolúcie sa konvergencia technológií s rôznymi výrobnými procesmi vrátane dodávateľského reťazca a logistiky stala neoddeliteľnou súčasťou dnešného podnikania. Podniky poukazujú na potrebu nástrojov na ďalšie zvýšenie viditeľnosti a sledovateľnosti dodávateľského reťazca a definovanie nového spôsobu, ako zvýšiť zisk v informačnom veku. V dôsledku toho sa digitálna transformácia systému riadenia dodávateľského reťazca ukazuje ako jeden z najnovších trendov v biznom svete.
Za posledných pár rokov dosiahli investície do najnovších technológií na posilnenie digitálnej transformácie riadenia dodávateľského reťazca nové výšky. Vďaka integrácii technológií novej generácie, ako sú kognitívna analýza, umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML), so systémami riadenia dodávateľského reťazca, sa výrobcom podarilo dosiahnuť vysokú úroveň efektívnosti pri prekonávaní rozdielov medzi ponukou a dopytom.
Prijatie AI a ML pre výrazný rast v optimalizácii dodávateľského reťazca
Nedávno zverejnil prieskum americká softvérová spoločnosť JDA Software, Inc. a KPMG LLP - nadnárodná poradenská spoločnosť - zistila, že viac ako tri štvrtiny respondentov považovali viditeľnosť a vysledovateľnosť dodávateľského reťazca za oblasti najvyšších investícií pre dodávky reťazcoví riaditelia.
Prieskum tiež zistil, že takmer 80% respondentov považovalo AI a ML za najefektívnejšie technológie v tejto krajine z dôvodu ich použiteľnosti pri riešení zložitých problémov v dodávateľskom reťazci a systémoch hodnotového reťazca. Pretože prediktívna viditeľnosť end-to-end sa stáva jedným z najdôležitejších aspektov moderných spôsobov optimalizácie dodávateľských reťazcov, všadeprítomnosť nástrojov AI a ML sa dramaticky zvýši v systémoch riadenia dodávateľského reťazca v rôznych priemyselných oblastiach.
Pretože sa AI a ML ukazujú ako jedny z najefektívnejších technológií v operáciách dodávateľského reťazca v akomkoľvek podnikaní, investície do týchto technológií zostanú na prudkom vzostupe. Je však nesmierne dôležité pochopiť presný dopad AI a ML na riadenie dodávateľského reťazca, aby sa zabezpečilo čo najlepšie využitie týchto technológií. Umelá inteligencia v riadení dodávateľského reťazca nielen automatizuje proces, ale aj prijíma rozhodnutia o obstarávaní, správe zásob, logistike dodávok atď. Bez akýchkoľvek ľudských zásahov.
Implementácia AI / ML do riadenia VUCA ako stratégie dodávateľského reťazca
Zatiaľ čo v trende Priemyslu 4.0 dochádza k kvantitatívnym aj kvalitatívnym zmenám v priemyselných odvetviach s cieľom podporiť organizačné zlepšenia, digitalizácia rôznych priemyselných prevádzok tiež spustila množstvo rizikových faktorov, ako sú volatilita, neistota, zložitosť a nejednoznačnosť (VUCA). VUCA sú hlavnými prekážkami štandardizácie procesov riadenia dodávateľského reťazca a podniky hľadajú spôsob, ako tieto problémy vyriešiť s príchodom pokrokových technológií, ako sú AI a ML.
Získava popularitu ako efektívny spôsob riadenia VUCA integráciou umelej inteligencie a strojového učenia do systémov riadenia a logistiky dodávateľského reťazca, ktoré dokážu nielen identifikovať, ale aj definovať nepredvídané udalosti v rámci rôznych procesov. Vďaka prijatiu nástrojov na riadenie dodávateľského reťazca na báze AI a ML boli výrobcovia schopní zvládnuť nejasnosti, zložitosti a ďalšie výzvy VUCA spojené s high-tech produktmi, zatiaľ čo trend Industry 4.0 naďalej zostáva na vzostupe.
Úloha umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca
Pretože sa robotická automatizácia procesov stáva nevyhnutnou súčasťou väčšiny priemyselných prevádzok a zariadení, prechádzajú digitálnou transformáciou aj systémy riadenia dodávateľského reťazca. Technológie ako AI a ML tak nie sú súčasťou iba výrobného zariadenia, ale aj dodávok, hodnotových reťazcov a riadenia skladov, ktoré sa darí hlavne rýchlemu, ale presnému rozhodovaniu.
Neúnavný tlak na rýchlejšie prijímanie vhodných rozhodnutí vedie výrobcov k tomu, aby používali techniky AI a ML na zníženie „nenahradenia“ ľudského zásahu do riadenia dodávateľského reťazca. Väčšina nástrojov podporovaných umelou inteligenciou a ML implementuje techniky ľudského uvažovania ako model, keď sú integrované do rozhodovacích procesov v riadení dodávateľského reťazca, čo zvyšuje rýchlosť a presnosť poznatkov o produkte, ako aj trendy, ktoré tieto protokoly nakoniec dosiahnu..
Pretože oneskorené rozhodnutia môžu mať v niektorých prípadoch významný vplyv na zisky, výnosy, hotovostné toky a dokonca aj na spokojnosť zákazníkov. AI a ML tak umožňujú výrobcom zvýšiť rýchlosť rozhodovacích protokolov v špičkových systémoch riadenia dodávateľského reťazca. Vďaka pozitívnemu vplyvu nástrojov využívajúcich umelú inteligenciu a ML na rozhodovacie procesy v dodávateľskom reťazci bude mať jeho prijatie pravdepodobne vplyv na pozitívny rast podnikov prechádzajúcich digitálnou transformáciou.
Techniky AI a ML ovplyvňujú synchronizovaný prístup k plánovaniu a optimalizácii dodávateľského reťazca
Riadenie dodávateľského reťazca sa vždy považuje za vzájomné prepojenie rôznych dátových a analytických procesov a synchronizácia takého veľkého množstva údajov je nevyhnutná na zabezpečenie presného plánovania dodávateľského reťazca. Zvyšujúca sa zložitosť dodávateľského reťazca zameraného na technológie navyše priniesla zásadný posun v spôsobe vykonávania procesu synchronizovaného plánovania s cieľom zabezpečiť optimalizáciu dodávateľského reťazca.
Nástroje založené na AI a ML vstupujú do prostredia plánovania dodávateľského reťazca a uľahčujú prechod zo statického na dynamický sled viacerých operácií dodávateľského reťazca. Takéto technologicky zamerané nástroje sa začleňujú do dnešných systémov riadenia dodávateľského reťazca, čo zdôrazňuje ich výhody pri synchronizácii komplexného plánovania dodávateľského reťazca. Tieto nástroje možno tiež použiť na automatizáciu postupov na zosúladenie dopytu a ponuky, ako aj na rozhodovacie procesy v reálnom čase, ktoré v konečnom dôsledku synchronizujú ekosystém plánovania v prostredí dodávateľského reťazca.
Výzvy pri prijímaní umelej inteligencie a strojového učenia v riadení dodávateľského reťazca
Aj keď globálne priemyselné prostredie napreduje smerom k prijatiu technológií novej generácie na podporu digitálnej transformácie, prijatie týchto technológií v špecializovaných oblastiach, ako je napríklad riadenie dodávateľského reťazca, zostáva výrazne nízka. Rozdiel medzi rozletom technológií ako AI a ML a skutočnou technologickou hodnotou sa pripisuje hlavne obmedzeniam pri prijímaní technologicky zameraných nástrojov v riadení dodávateľského reťazca.
Väčšina manažérov a vedúcich pracovníkov nedokáže pochopiť a vizualizovať presné výhody a dopady AI a ML v riadení dodávateľského reťazca na rast podnikania. Nástroje AI a ML navyše vyžadujú pravidelnú údržbu, aby sa zabezpečila bezchybná práca v rámci očakávaných parametrov systémov riadenia dodávateľského reťazca, čo sa prejavilo v dodatočných nákladoch. Takéto výzvy výrazne bránia prieniku týchto technológií do všetkých geografických oblastí sveta. Pretože však povedomie o dramaticky pozitívnom vplyve AI a ML na riadenie dodávateľského reťazca rýchlo rastie, bude jeho prijatie napriek týmto výzvam v nadchádzajúcich rokoch nevyhnutné.