כיצד למידה מכונה ואי הופכים את מערכת ניהול שרשרת האספקה

בתוך המהפכה התעשייתית הרביעית, התכנסות הטכנולוגיה עם תהליכי ייצור שונים, כולל שרשרת אספקה ​​ולוגיסטיקה, הפכה לחלק הכרחי בעשיית עסקים כיום. עסקים מביעים את הצורך בכלים לשיפור נראות ומעקב אחר שרשרת האספקה, ומגדירים דרך חדשה להגביר את הרווחים בעידן המידע. כתוצאה מכך, השינוי הדיגיטלי של מערכת ניהול שרשרת האספקה ​​מתגלה כאחת המגמות האחרונות בעולם הביז.

בשנים האחרונות, ההשקעות בטכנולוגיות העדכניות ביותר לחיזוק השינוי הדיגיטלי של ניהול שרשרת האספקה ​​הגיעו לשיאים חדשים. עם שילוב טכנולוגיות הדור הבא כגון ניתוח קוגניטיבי, בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) עם מערכות ניהול שרשרת האספקה, הצליחו היצרנים להשיג רמות יעילות גבוהות בסגירת הפער בין היצע וביקוש.

אימוץ AI ו- ML לצמיחה עצומה במיטוב שרשרת האספקה

סקר פורסם לאחרונה על ידי JDA Software, Inc. - חברת תוכנה אמריקאית - ו- KPMG LLP - חברת ייעוץ רב לאומית - מצא כי יותר משלושה-רבעים מהנשאלים ראו את הנראות והעקיבות של שרשרת האספקה ​​כתחומי ההשקעה הגבוהים ביותר באספקה. מנהלי רשת.

הסקר מצא גם כי כמעט 80% מהנשאלים ראו AI ו- ML כטכנולוגיות המשפיעות ביותר בנוף זה, בשל תחולתן לטיפול בסוגיות המורכבות במערכות שרשרת האספקה ​​ושרשרת הערך. עם הנראות החזיתית מקצה לקצה שהופכת לאחד ההיבטים החשובים ביותר בדרכים המודרניות לאופטימיזציה של שרשראות האספקה, בכל מקום שכלי ה- AI וה- ML יגדל באופן דרמטי במערכות ניהול שרשרת האספקה ​​באזורי תעשייה מגוונים.

כאשר AI ו- ML מתגלות כחלק מהטכנולוגיות המשפיעות ביותר בפעילות שרשרת האספקה ​​של כל עסק, ההשקעה בטכנולוגיות אלה תישאר במגמת עלייה. עם זאת, ישנה חשיבות עצומה להבין את ההשפעה המדויקת של AI ו- ML, יחד, על ניהול שרשרת האספקה ​​כדי להבטיח לנצל את הטכנולוגיות הללו במלוא הפוטנציאל שלהן. בינה מלאכותית בניהול שרשרת האספקה ​​לא רק הופכת את התהליך לאוטומטי אלא גם מקבלת החלטות לגבי רכש, ניהול מלאי, לוגיסטיקה של אספקה ​​וכו 'ללא כל התערבות אנושית.

יישום AI / ML בניהול VUCA כאסטרטגיית שרשרת אספקה

בעוד שהמגמה של תעשיה 4.0 עוברת שינויים כמותיים כמו גם איכותיים בתעשיות כדי להגביר את השיפורים הארגוניים, הדיגיטציה של פעולות תעשייתיות שונות עוררה גם גורמי סיכון רבים כגון תנודתיות, אי וודאות, מורכבות ואי-בהירות (VUCA). VUCA הם המחסומים העיקריים לתקינה של תהליכי ניהול שרשרת האספקה, ועסקים מצאו דרך להתמודד עם בעיות אלה עם הופעת הטכנולוגיות המתקדמות כגון AI ו- ML.

היא צוברת פופולריות כדרך יעילה לניהול VUCA על ידי שילוב של בינה מלאכותית ולמידת מכונות במערכות ניהול שרשרת האספקה ​​ולוגיסטיקה, אשר לא רק יכול לזהות אלא גם להגדיר את המקרים בתהליכים שונים. עם אימוץ הכלים מבוססי ה- AI וה- ML בניהול שרשרת האספקה, היצרנים הצליחו לנהל עמימות, מורכבויות ואתגרי VUCA אחרים הקשורים למוצרי היי-טק, בעוד המגמה של תעשיה 4.0 ממשיכה להישאר במגמת עלייה.

תפקיד הבינה המלאכותית בניהול שרשרת האספקה

מכיוון שאוטומציה של תהליכים רובוטיים הופכת לחלק בלתי נמנע ברוב הפעולות התעשייתיות, כמו גם בציוד, מערכות ניהול שרשרת האספקה ​​עוברות גם מהפך דיגיטלי. בכך טכנולוגיות כמו AI ו- ML הן החלק לא רק בציוד ייצור, אלא גם באספקת, שרשראות ערך וניהול מחסנים המשגשגים בעיקר בקבלת החלטות מהירה אך מדויקת.

הלחץ הבלתי פוסק של קבלת החלטות מתאימות מהר מתמיד גורם למפעלים להשתמש בטכניקות AI ו- ML כדי להפחית "לא להחליף" את ההתערבות האנושית בניהול שרשרת האספקה. רוב הכלים בעזרת AI ו- ML מיישמים טכניקות חשיבה אנושיות כמודל כאשר הם משולבים בתהליכי קבלת החלטות בניהול שרשרת האספקה, וזה משפר את המהירות והדיוק של התובנות לגבי המוצר, כמו גם מגמות שמושגות לבסוף באמצעות פרוטוקולים כאלה..

מאחר והחלטות מושהות עשויות להשפיע באופן משמעותי על רווחים, הכנסות, תזרים מזומנים ואף שביעות רצון לקוחות במקרים מסוימים. לפיכך, AI ו- ML מאפשרים ליצרנים להגביר את מהירות פרוטוקולי קבלת ההחלטות במערכות ניהול שרשרת אספקה ​​בהייטק. עם ההשפעה החיובית של כלים המופעלים על ידי AI ו- ML על תהליכי קבלת החלטות בשרשרת האספקה, סביר להניח שאימוצו ישפיע על צמיחה חיובית של עסקים העוברים טרנספורמציה דיגיטלית.

טכניקות AI ו- ML משפיעות על גישה מסונכרנת לתכנון אופטימיזציה של שרשרת האספקה

ניהול שרשרת האספקה ​​נחשב תמיד לחיבור הדדי של תהליכים מונעי נתונים אנליטיים שונים, וסנכרון של כמויות נתונים כה עצומות הופך להיות הכרחי בכדי להבטיח תכנון מדויק של שרשרת האספקה. יתר על כן, המורכבות הגוברת של שרשרת האספקה ​​המונעת על ידי טכנולוגיה הביאה לשינוי מהותי באופן בו מתבצע תהליך התכנון המסונכרן בכדי להבטיח אופטימיזציה של שרשרת האספקה.

כלים המופעלים על ידי AI ו- ML נכנסים לנוף התכנון של שרשרת האספקה, מה שמקל על המעבר מרצף סטטי לרצף דינמי של פעולות שרשרת אספקה ​​מרובות. כלים כאלה מונחים טכנולוגיה משולבים במערכות ניהול שרשרת האספקה ​​של ימינו, וזה מדגיש את היתרונות שלהם בסנכרון תכנון שרשרת האספקה ​​מקצה לקצה. כלים אלה יכולים לשמש גם לאוטומציה של הליכים להתאמת ביקוש והיצע וכן לתהליכי קבלת החלטות בזמן אמת, שבסופו של דבר מסנכרנים את המערכת האקולוגית התכנונית בנוף שרשרת האספקה.

אתגרים באימוץ בינה מלאכותית ולמידת מכונה בניהול שרשרת אספקה

אף כי הנוף התעשייתי העולמי עובר לקראת אימוץ טכנולוגיות הדור הבא כדי לחזק את השינוי הדיגיטלי, אימוץ הטכנולוגיות הללו באזורים נישתיים כמו ניהול שרשרת האספקה ​​נותר נמוך משמעותית. הפער בין ההייפ של טכנולוגיות כמו AI ו- ML לבין הערך הטכנולוגי בפועל מיוחס בעיקר למגבלות באימוץ של כלים מונעי טכנולוגיה בניהול שרשרת האספקה.

מרבית המנהלים והמנהלים העסקיים אינם מצליחים להבין ולדמיין את היתרונות וההשפעות המדויקות של AI ו- ML בניהול שרשרת האספקה ​​בצמיחת העסק. יתר על כן, כלי ה- AI וה- ML דורשים תחזוקה תקופתית על מנת להבטיח עבודה ללא רבב בפרמטרים הצפויים של מערכות ניהול שרשרת האספקה, מה שתורגם לעלות נוספת. אתגרים כאלה הקשו מאוד על חדירת הטכנולוגיות הללו לכל האזורים הגיאוגרפיים בעולם. עם זאת, מכיוון שהמודעות לגבי ההשפעה החיובית הדרמטית של AI ו- ML בניהול שרשרת האספקה ​​הולכת וגדלה במהירות, האימוץ שלה יהפוך לבלתי נמנע בשנים הקרובות, למרות האתגרים הללו.