- Přijetí AI a ML k výraznému růstu v optimalizaci dodavatelského řetězce
- Implementace AI / ML do řízení VUCA jako strategie dodavatelského řetězce
- Role umělé inteligence ve správě dodavatelského řetězce
- Techniky AI a ML ovlivňují synchronizovaný přístup k plánování a optimalizaci dodavatelského řetězce
- Výzvy v přijímání umělé inteligence a strojového učení ve správě dodavatelského řetězce
Uprostřed čtvrté průmyslové revoluce se sbližování technologie s různými výrobními procesy, včetně dodavatelského řetězce a logistiky, stalo nepostradatelnou součástí dnešního podnikání. Podniky vyjadřují potřebu nástrojů k dalšímu zviditelnění a sledovatelnosti dodavatelského řetězce a definují nový způsob, jak zesílit zisky v informačním věku. V důsledku toho se digitální transformace systému řízení dodavatelského řetězce objevuje jako jeden z nejnovějších trendů v biz světě.
V posledních několika letech dosáhly investice do nejnovějších technologií k posílení digitální transformace řízení dodavatelského řetězce nových výšin. Díky integraci technologií nové generace, jako je kognitivní analýza, umělá inteligence (AI) a strojové učení (ML), se systémy řízení dodavatelského řetězce se výrobcům podařilo dosáhnout vysoké úrovně efektivity při překonávání rozdílu mezi nabídkou a poptávkou.
Přijetí AI a ML k výraznému růstu v optimalizaci dodavatelského řetězce
Nedávno zveřejnil průzkum americká softwarová společnost JDA Software, Inc. a KPMG LLP - nadnárodní poradenská společnost - zjistila, že více než tři čtvrtiny respondentů považují viditelnost a sledovatelnost dodavatelského řetězce za nejvyšší investiční oblasti pro dodávky vedoucí řetězce.
Průzkum také zjistil, že téměř 80% respondentů považovalo AI a ML za nejúčinnější technologie v tomto prostředí vzhledem k jejich použitelnosti při řešení složitých problémů v systémech dodavatelského řetězce a hodnotového řetězce. Díky tomu, že se prediktivní end-to-end viditelnost stává jedním z nejdůležitějších aspektů moderních způsobů optimalizace dodavatelských řetězců, dramaticky vzroste všudypřítomnost nástroje AI a ML v systémech řízení dodavatelského řetězce v různých průmyslových oblastech.
Jelikož se AI a ML objevují jako jedny z nejúčinnějších technologií v operacích dodavatelského řetězce v jakémkoli podniku, investice do těchto technologií zůstanou na vzestupu. Je však nesmírně důležité pochopit přesný dopad AI a ML společně na řízení dodavatelského řetězce, aby bylo zajištěno, že tyto technologie využijete naplno. Umělá inteligence ve správě dodavatelského řetězce nejen automatizuje proces, ale také přijímá rozhodnutí o nákupu, řízení zásob, logistice zásobování atd. Bez jakéhokoli lidského zásahu.
Implementace AI / ML do řízení VUCA jako strategie dodavatelského řetězce
Zatímco v trendu Průmyslu 4.0 dochází k jak kvantitativním, tak kvalitativním změnám v průmyslových odvětvích s cílem podpořit organizační zlepšení, digitalizace různých průmyslových operací také spustila mnoho rizikových faktorů, jako je volatilita, nejistota, složitost a nejednoznačnost (VUCA). VUCA jsou hlavními překážkami pro standardizaci procesů řízení dodavatelského řetězce a podniky hledají způsob, jak tyto problémy řešit s příchodem pokročilých technologií, jako jsou AI a ML.
Získává popularitu jako efektivní způsob řízení VUCA integrací umělé inteligence a strojového učení do systémů řízení dodavatelského řetězce a logistiky, které mohou nejen identifikovat, ale také definovat nepředvídané události v různých procesech. S přijetím nástrojů pro správu dodavatelského řetězce založených na umělé inteligenci a ML se výrobcům podařilo zvládnout nejasnosti, složitosti a další výzvy VUCA spojené s technologicky vyspělými produkty, zatímco trend Průmyslu 4.0 nadále zůstává na vzestupu.
Role umělé inteligence ve správě dodavatelského řetězce
Jelikož se robotická automatizace procesů stává nevyhnutelnou součástí většiny průmyslových provozů i zařízení, prochází systémy pro správu dodavatelského řetězce také digitální transformací. Díky tomu jsou technologie jako AI a ML součástí nejen výrobního zařízení, ale také zásobování, hodnotových řetězců a správy skladů, které se daří hlavně rychlým, ale přesným rozhodováním.
Neúnavný tlak na přijímání příslušných rozhodnutí rychleji než kdy jindy podněcuje výrobce k používání technik AI a ML ke snížení „nenahrazení“ lidských zásahů do řízení dodavatelského řetězce. Většina nástrojů podporovaných umělou inteligencí a ML implementuje techniky lidského uvažování jako model, pokud jsou integrovány do rozhodovacích procesů ve správě dodavatelského řetězce, což zlepšuje rychlost a přesnost poznatků o produktu i trendy, kterých se tyto protokoly nakonec dosáhnou..
Protože zpožděná rozhodnutí mohou mít v některých případech významný dopad na zisky, výnosy, peněžní toky a dokonce i na spokojenost zákazníků. AI a ML tak umožňují výrobcům zvýšit rychlost rozhodovacích protokolů v high-tech systémech řízení dodavatelského řetězce. S pozitivním dopadem nástrojů založených na umělé inteligenci a ML na rozhodovací procesy v dodavatelském řetězci bude mít jeho přijetí pravděpodobně vliv na pozitivní růst podniků procházejících digitální transformací.
Techniky AI a ML ovlivňují synchronizovaný přístup k plánování a optimalizaci dodavatelského řetězce
Řízení dodavatelského řetězce je vždy považováno za propojení různých datových a analytických procesů a synchronizace tak velkého množství dat je nezbytná k zajištění přesného plánování dodavatelského řetězce. Rostoucí složitost dodavatelského řetězce řízeného technologiemi navíc přináší zásadní posun ve způsobu, jakým probíhá proces synchronizovaného plánování, aby byla zajištěna optimalizace dodavatelského řetězce.
Nástroje pro umělou inteligenci a ML vstupují do prostředí plánování dodavatelského řetězce a usnadňují přechod ze statické na dynamickou sekvenci více operací dodavatelského řetězce. Tyto technologicky orientované nástroje jsou začleňovány do dnešních systémů řízení dodavatelského řetězce, což zdůrazňuje jejich výhody při synchronizaci komplexního plánování dodavatelského řetězce. Tyto nástroje lze také použít k automatizaci postupů pro sladění poptávky a nabídky, jakož i rozhodovacích procesů v reálném čase, které nakonec synchronizují ekosystém plánování v prostředí dodavatelského řetězce.
Výzvy v přijímání umělé inteligence a strojového učení ve správě dodavatelského řetězce
Ačkoli globální průmyslová scéna směřuje k přijetí technologií nové generace k posílení digitální transformace, přijetí těchto technologií ve specializovaných oblastech, jako je řízení dodavatelského řetězce, zůstává výrazně nízké. Rozdíl mezi hype technologií, jako jsou AI a ML, a skutečnou technologickou hodnotou se přičítá hlavně omezením při přijímání technologicky orientovaných nástrojů v řízení dodavatelského řetězce.
Většina manažerů a vedoucích pracovníků nedokáže pochopit a vizualizovat přesné výhody a dopady AI a ML ve správě dodavatelského řetězce na růst podnikání. Nástroje AI a ML navíc vyžadují pravidelnou údržbu, aby byla zajištěna bezchybná práce v rámci očekávaných parametrů systémů řízení dodavatelského řetězce, což se promítlo do dalších nákladů. Tyto výzvy výrazně brzdily pronikání těchto technologií do všech zeměpisných oblastí světa. Vzhledem k tomu, že povědomí o dramaticky pozitivním vlivu AI a ML na řízení dodavatelského řetězce však rychle roste, bude jeho přijetí navzdory těmto výzvám v nadcházejících letech nevyhnutelné.