Како машинско учење и аи трансформишу систем управљања ланцем снабдевања

Усред Четврте индустријске револуције, приближавање технологије различитим производним процесима, укључујући ланац снабдевања и логистику, постало је неизоставни део данашњег пословања. Предузећа изражавају потребу за алатима за даље побољшање видљивости и следљивости ланца снабдевања, дефинишући нови начин за увећавање профита у информатичком добу. Због тога се дигитална трансформација система управљања ланцем снабдевања појављује као један од најновијих трендова у пословном свету.

У последњих неколико година улагања у најновије технологије за јачање дигиталне трансформације управљања ланцем снабдевања достигла су нове висине. Интеграцијом технологија следеће генерације, попут когнитивне анализе, вештачке интелигенције (АИ) и машинског учења (МЛ) са системима за управљање ланцем снабдевања, произвођачи су успели да постигну висок ниво ефикасности у смањивању јаза између понуде и потражње.

Усвајање АИ и МЛ за снажан раст у оптимизацији ланца снабдевања

Анкета коју су недавно објавили ЈДА Софтваре, Инц. - америчка софтверска компанија - и КПМГ ЛЛП - мултинационална консултантска компанија - открила је да више од три четвртине испитаника сматра видљивост и следљивост ланца снабдевања највишим областима улагања за снабдевање руководиоци ланца.

Истраживање је такође открило да је скоро 80% испитаника сматрало да су АИ и МЛ најутицајније технологије у овом пределу због њихове применљивости у решавању сложених питања у ланцу снабдевања и системима ланца вредности. Како ће предиктивна видљивост од краја до краја постати један од најважнијих аспеката модерних начина за оптимизацију ланаца снабдевања, свеприсутност АИ и МЛ алата ће се драматично повећати у системима управљања ланцем снабдевања у различитим индустријским областима.

Како се АИ и МЛ појављују као неке од најутицајнијих технологија у пословању ланца снабдевања било ког предузећа, улагања у ове технологије остаће у порасту. Међутим, од огромне је важности разумети тачан утицај АИ и МЛ, заједно, на управљање ланцем снабдевања како би се осигурало да се ове технологије максимално искористе. Вештачка интелигенција у управљању ланцем снабдевања не само да аутоматизује процес већ и доноси одлуке о набавкама, управљању залихама, логистици снабдевања итд. Без икакве људске интервенције.

Примена АИ / МЛ у управљању ВУЦА као стратегијом ланца снабдевања

Иако тренд Индустрије 4.0 наноси и квантитативне и квалитативне промене у индустријама како би подстакао организациона побољшања, дигитализација различитих индустријских операција такође је покренула пуно фактора ризика као што су нестабилност, несигурност, сложеност и двосмисленост (ВУЦА). ВУЦА су главне препреке за стандардизацију процеса управљања ланцем снабдевања, а предузећа су пронашла начин да се реше овим проблемима појавом напредних технологија као што су АИ и МЛ.

Популарност стиче као ефикасан начин управљања ВУЦА интегрисањем вештачке интелигенције и машинског учења у системе управљања и логистику ланца снабдевања, који могу не само да идентификују, већ и да дефинишу непредвиђене случајеве током различитих процеса. Усвајањем алата заснованих на АИ и МЛ у управљању ланцем снабдевања, произвођачи су успели да решавају нејасноће, сложености и друге ВУЦА изазове повезане са високотехнолошким производима, док тренд Индустрије 4.0 наставља да расте.

Улога вештачке интелигенције у управљању ланцем снабдевања

Како аутоматизација роботских процеса постаје неизбежни део већине индустријских операција, као и опреме, системи за управљање ланцем снабдевања такође пролазе кроз дигиталну трансформацију. Стога су технологије попут АИ и МЛ део не само производне опреме, већ и снабдевања, ланаца вредности и управљања складиштима који углавном успевају у брзом, али тачном доношењу одлука.

Неумољиви притисак доношења одговарајућих одлука брже него икад покреће произвођаче да користе АИ и МЛ технике како би смањили, а не заменили, мешање људи у управљање ланцем снабдевања. Већина алата уз помоћ АИ и МЛ имплементирају технике људског расуђивања као модел када су интегрисане са процесима доношења одлука у управљању ланцем снабдевања, а то побољшава брзину и тачност увида у производ, као и трендове који се коначно постижу таквим протоколима..

Како одложене одлуке у неким случајевима могу имати значајан утицај на добит, приход, новчани ток, па чак и на задовољство купаца. На тај начин, АИ и МЛ омогућавају произвођачима да повећају брзину протокола доношења одлука у високотехнолошким системима управљања ланцем снабдевања. Уз позитиван утицај АИ и алата покренутих МЛ на процесе доношења одлука у ланцу снабдевања, његово усвајање ће вероватно утицати на позитиван раст предузећа која пролазе кроз дигиталну трансформацију.

АИ и МЛ технике утичу на синхронизовани приступ планирању и оптимизацији ланца снабдевања

Управљање ланцем снабдевања увек се сматра међусобним повезивањем различитих података и аналитичких процеса, а синхронизација таквих огромних количина података постаје императив како би се осигурало тачно планирање ланца снабдевања. Даље, све већа сложеност технолошки вођеног ланца снабдевања доводи до фундаменталне промене у начину на који се спроводи процес синхронизованог планирања како би се осигурала оптимизација ланца снабдевања.

Алати на основу АИ и МЛ улазе у предео планирања ланца снабдевања, олакшавајући прелазак са статичког на динамички низ вишеструких операција ланца снабдевања. Такви технолошки покретани алати уграђени су у данашње системе управљања ланцем снабдевања и ово наглашава њихове предности у синхронизацији планирања ланца снабдевања од краја до краја. Ови алати се такође могу користити за аутоматизацију поступака који се подударају са потражњом и понудом, као и за процесе доношења одлука у реалном времену, који на крају синхронизују екосистем планирања у пределу ланца снабдевања.

Изазови у усвајању вештачке интелигенције и машинског учења у управљању ланцем снабдевања

Иако се глобални индустријски пејзаж креће ка усвајању технологија следеће генерације ради јачања дигиталне трансформације, усвајање ових технологија у нишним областима као што је управљање ланцем снабдевања и даље је значајно ниско. Јаз између хипе технологија као што су АИ и МЛ и стварне технолошке вредности углавном се приписује ограничењима у усвајању технолошки оријентисаних алата у управљању ланцем снабдевања.

Већина менаџера и руководилаца предузећа не разумеју и не визуализују тачне користи и утицаје АИ и МЛ у управљању ланцима снабдевања у расту пословања. Даље, АИ и МЛ алати захтевају периодично одржавање како би се обезбедио беспрекоран рад у оквиру очекиваних параметара система управљања ланцем снабдевања, што је преведено у додатни трошак. Такви изазови увелико ометају продор ових технологија у све географске регионе у свету. Међутим, како свест о драматично позитивном утицају АИ и МЛ у управљању ланцем снабдевања брзо расте, његово усвајање постаће неизбежно у наредним годинама, упркос овим изазовима.