Hoe machine learning en AI het supply chain management-systeem transformeren

Tijdens de vierde industriële revolutie is de convergentie van technologie met verschillende productieprocessen, waaronder supply chain en logistiek, tegenwoordig een onmisbaar onderdeel geworden van het zakendoen. Bedrijven geven aan dat er tools nodig zijn om de zichtbaarheid en traceerbaarheid van de toeleveringsketen verder te verbeteren en een nieuwe manier te definiëren om de winst in het informatietijdperk te vergroten. Bijgevolg is de digitale transformatie van het supply chain-managementsysteem in opkomst als een van de nieuwste trends in de biz-wereld.

In de afgelopen jaren hebben investeringen in de nieuwste technologieën om de digitale transformatie van supply chain management te ondersteunen nieuwe hoogten bereikt. Met de integratie van technologieën van de volgende generatie, zoals cognitieve analyse, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) met de supply chain-beheersystemen, zijn fabrikanten in staat geweest om een ​​hoge mate van efficiëntie te bereiken door de kloof tussen vraag en aanbod te dichten.

Overname van AI en ML om enorm te groeien in supply chain-optimalisatie

Een enquête werd onlangs gepubliceerd door JDA Software, Inc. - een Amerikaans softwarebedrijf - en KPMG LLP - een multinationaal adviesbureau - wees uit dat meer dan driekwart van de respondenten zichtbaarheid en traceerbaarheid van de toeleveringsketen beschouwde als de belangrijkste investeringsgebieden voor toelevering. keten executives.

Uit het onderzoek bleek ook dat bijna 80% van de respondenten AI en ML beschouwde als de meest impactvolle technologieën in dit landschap vanwege hun toepasbaarheid bij het omgaan met de complexe problemen in supply chain en waardeketensystemen. Nu voorspellende end-to-end-zichtbaarheid een van de belangrijkste aspecten wordt in de moderne manieren om supply chains te optimaliseren, zal de alomtegenwoordigheid van AI- en ML-tools dramatisch toenemen in de supply chain-beheersystemen in diverse industriële gebieden.

Nu AI en ML in opkomst zijn als enkele van de meest impactvolle technologieën in de supply chain-activiteiten van welk bedrijf dan ook, zullen investeringen in deze technologieën blijven stijgen. Het is echter van het grootste belang om de exacte impact van AI en ML op het beheer van de toeleveringsketen te begrijpen om ervoor te zorgen dat u optimaal kunt profiteren van deze technologieën. Kunstmatige intelligentie in het beheer van de toeleveringsketen automatiseert niet alleen het proces, maar neemt ook beslissingen over inkoop, voorraadbeheer, toeleveringslogistiek enz. Zonder menselijke tussenkomst.

AI / ML implementeren in het beheer van VUCA als een supply chain-strategie

Terwijl de trend van Industrie 4.0 zowel kwantitatieve als kwalitatieve veranderingen in industrieën met zich meebrengt om organisatorische verbeteringen te stimuleren, heeft de digitalisering van verschillende industriële activiteiten ook veel risicofactoren veroorzaakt, zoals volatiliteit, onzekerheid, complexiteit en ambiguïteit (VUCA). VUCA zijn de belangrijkste obstakels voor het standaardiseren van supply chain-beheerprocessen, en bedrijven hebben een manier gevonden om deze problemen aan te pakken met de komst van geavanceerde technologieën zoals AI en ML.

Het wint aan populariteit als een effectieve manier om VUCA te beheren door kunstmatige intelligentie en machine learning te integreren in supply chain-managementsystemen en logistiek, die niet alleen de onvoorziene gebeurtenissen in verschillende processen kunnen identificeren, maar ook definiëren. Met de adoptie van AI- en ML-gebaseerde tools in supply chain management, zijn fabrikanten in staat geweest om onduidelijkheden, complexiteiten en andere VUCA-uitdagingen in verband met hightechproducten te beheren, terwijl de trend van Industry 4.0 blijft stijgen.

Rol van kunstmatige intelligentie in supply chain management

Aangezien geautomatiseerde procesautomatisering een onvermijdelijk onderdeel wordt van de meeste industriële operaties en apparatuur, ondergaan supply chain-beheersystemen ook een digitale transformatie. Daarbij maken technologieën zoals AI en ML niet alleen deel uit van de productieapparatuur, maar ook van toelevering, waardeketens en magazijnbeheer, die vooral gedijen op snelle maar nauwkeurige besluitvorming.

De niet aflatende druk om sneller dan ooit de juiste beslissingen te nemen, zet fabrikanten ertoe aan om AI- en ML-technieken te gebruiken om de menselijke tussenkomst in supply chain management te verminderen en niet te vervangen. De meeste AI- en ML-ondersteunde tools implementeren menselijke redeneringstechnieken als een model wanneer ze worden geïntegreerd met besluitvormingsprocessen in supply chain management, en dit verbetert de snelheid en nauwkeurigheid van inzichten over het product, evenals trends die uiteindelijk worden bereikt door dergelijke protocollen..

Vertraagde beslissingen kunnen in sommige gevallen een aanzienlijke impact hebben op de winst, de omzet, de cashflow en zelfs de klanttevredenheid. Daardoor stellen AI en ML fabrikanten in staat om de snelheid van besluitvormingsprotocollen in hightech supply chain-beheersystemen te verhogen. Met de positieve impact van AI en ML-gestuurde tools op besluitvormingsprocessen in de toeleveringsketen, zal de acceptatie ervan waarschijnlijk de positieve groei beïnvloeden van bedrijven die een digitale transformatie ondergaan.

AI- en ML-technieken beïnvloeden een gesynchroniseerde benadering van supply chain planning en optimalisatie

Supply chain management wordt altijd beschouwd als een onderlinge verbinding van verschillende gegevensgestuurde en analytische processen, en synchronisatie van zulke enorme hoeveelheden gegevens wordt noodzakelijk om een ​​nauwkeurige supply chain-planning te garanderen. Bovendien heeft de toenemende complexiteit van de door technologie aangestuurde toeleveringsketen een fundamentele verschuiving teweeggebracht in de manier waarop het proces van gesynchroniseerde planning wordt uitgevoerd om de optimalisatie van de toeleveringsketen te waarborgen.

AI- en ML-aangedreven tools betreden het landschap van supply chain-planning en vergemakkelijken de overgang van een statische naar een dynamische reeks van meerdere supply chain-operaties. Dergelijke door technologie aangestuurde tools worden opgenomen in de huidige beheersystemen voor de toeleveringsketen, en dit benadrukt hun voordelen bij het synchroniseren van de end-to-end planning van de toeleveringsketen. Deze tools kunnen ook worden gebruikt om procedures te automatiseren om vraag en aanbod op elkaar af te stemmen, evenals besluitvormingsprocessen in realtime, die uiteindelijk het planningsecosysteem in het supply chain-landschap synchroniseren.

Uitdagingen bij de toepassing van kunstmatige intelligentie en machinaal leren in supply chain management

Hoewel het wereldwijde industriële landschap een beweging maakt in de richting van de acceptatie van technologieën van de volgende generatie om de digitale transformatie te ondersteunen, blijft de acceptatie van deze technologieën in nichegebieden zoals supply chain management aanzienlijk laag. De kloof tussen de hype van technologieën zoals AI en ML en de feitelijke technologische waarde wordt voornamelijk toegeschreven aan de beperkingen bij het gebruik van door technologie aangestuurde tools in supply chain management.

De meeste managers en bedrijfsleiders begrijpen en visualiseren de exacte voordelen en gevolgen van AI en ML niet in supply chain management bij de groei van het bedrijf. Bovendien vereisen AI- en ML-tools periodiek onderhoud om foutloos werken te garanderen binnen de verwachte parameters van supply chain management-systemen, wat zich vertaalde in extra kosten. Dergelijke uitdagingen hebben de penetratie van deze technologieën in alle geografische regio's in de wereld ernstig belemmerd. Omdat het bewustzijn van de dramatisch positieve invloed van AI en ML op supply chain management echter snel groeit, zal de acceptatie ervan de komende jaren onvermijdelijk worden, ondanks deze uitdagingen.