Napříč odvětvími probíhá masivní posun ve využívání nových technologií umělé inteligence (AI) ke zlepšení procesů i systémů, zejména v řízení dodavatelského řetězce, aby se zlepšila podpora rozhodování a zvýšila produktivita. Umělá inteligence je proces učení se z existujících dat a zároveň doplňování lidské práce k dosažení požadovaných cílů rychleji, efektivněji a s nižšími náklady. Tato praxe je známá jako lidská augmentace – pomocí technologií AI ke zvýšení našich lidských kapacit a schopností.
Umělá inteligence dnes rozšiřuje mnoho lidských činností v celé řadě činností, včetně vývoje softwaru, cloudových služeb, datových center, výroby, řízení dodavatelského řetězce, distribuce, průmyslových robotů, automatické syntézy hlasu a dalších. Ve všech těchto oblastech se používají nové technologie pro podporu lidské práce a optimalizaci vývoje a dodávek produktů v řadě průmyslových odvětví.
HumanAugmentation Market
Všechna tato aktivita vede k rychle rostoucímu trhu pro technologie vyvinuté AI. Global Human AugmentationMarket by mohl do roku 2026 dosáhnout 17 miliard dolarů, podle zprávy z roku 2021, kterou vypracovali výzkumníci trhu Global Industry Analysts Inc.
Konkrétně v oblasti řízení dodavatelského řetězce ubere lidské rozšiřování významnou část této sumy, protože se očekává, že v příštích několika letech vzroste na 1,3 miliardy dolarů. Shodují se na tom přední odborníci na umělou inteligenci. Vedoucí oddělení aplikované inteligence společnosti Accenture Sanjeev Voohra nedávno poznamenal, že zaznamenává masivní posun směrem ke společnostem, které využívají postupy analýzy, umělé inteligence a automatizace, aby společnostem pomohly provést digitální transformaci jejich podnikání.
Vzniká potenciálně masivní trh. Věřím, že digitální transformace probíhá a humanaugmentace pomocí AI je nedílnou součástí úspěchu dodavatelského řetězce. Moderní dodavatelské řetězce zahrnují komplexní síť lidí, společností, dat, dopravy a dalších zdrojů, které pomáhají přesunout zboží a služby od dodavatelů k zákazníkům. Použití umělé inteligence a lidské augmentace ve správě dodavatelského řetězce by mohlo transformovat stávající paradigma prostřednictvím kombinace replikace úloh nebo doplňování úloh.
Podívejme se na některé způsoby, jakými může lidská augmentace posunout tuto transformaci dodavatelského řetězce kupředu.
Know thePurpose
AI je často uváděna do dodavatelského řetězce za konkrétním účelem. Umělá inteligence však nefunguje sama o sobě. Musí mít prvky humanaugmentace, aby model AI mohl efektivně fungovat. V rámci procesu AI a digitalizace je nezbytné, aby lidští odborníci důsledně komunikovali během procesu učení, aby vylepšili a dále utvářeli model AI a poté splnili jedinečné potřeby podniku. Lidé a systém umělé inteligence společně pracují na dosažení vysoce specifických a požadovaných výsledků. Výsledkem je dlouhodobě vyšší návratnost, kterou organizace zjistí jako mnohem cennější.
V podnikání musíme převzít odpovědnost za využití modelů AI se správnými informacemi. Když znáte účel procesů a systémů a přesně poskytujete modely umělé inteligence, které pomohou vašemu řízení dodavatelského řetězce, můžete dosáhnout požadovaných výsledků.
Firemní týmy pracující s manipulací s materiálem a logistikou dodavatelského řetězce musí naučit model umělé inteligence správné informace – účel – pomocí strojového učení. Pokud tak učiníte, pomůžete chránit společnost před případnými nesprávnými čteními nebo chybami, které se v budoucnu objeví.
Přenos znalostí
Lidská interakce řídí organizační plánování a interakci. Přenos znalostí může pomoci naučit AI nejen správný proces, ale také poznatky z minulého chování. Dejte tyto dvě oblasti dohromady a uvidíte, jak může lidská augmentace doplnit model AI pro efektivnější a efektivnější dodavatelský řetězec.
Modely umělé inteligence jsou méně flexibilní, pokud jde o úpravy, které zahrnují předchozí znalosti a zkušenosti. Pokud je umělá inteligence vyučována nesprávně, může to vést k nesprávným rozhodnutím a potenciálně negativním výsledkům. To může nepříznivě ovlivnit organizaci a její dodavatelský řetězec.
Je povinností firemních týmů využívat svou znalostní základnu, aby umělá inteligence fungovala správně. Když se to udělá správně, tyto zkušenosti zajistí, že model AI je na správné cestě.
Top-LevelExecution
Vaše vyšší vedení a týmy oddělení musí pracovat správně. Vaše organizace může mít skvělý nový systém umělé inteligence, který vám pomůže zefektivnit dodavatelský řetězec, ale musí existovat podpora v rámci celé organizace a vnitřní porozumění vašim modelům umělé inteligence.
Aby dobře promazaný dodavatelský řetězec umělé inteligence fungoval, je na totálních dělnících, aby vytvořili a udržovali velké, standardizované datové sady, odstranili existující datová sila a poskytli dobrou komunikaci obchodním partnerům, včetně dodavatelů, přepravců a zákazníků. Zaměstnanci by měli hodnotit cloudová řešení AI, aby zajistili podporu rozhodování v dodavatelském řetězci.
Pokud realizace v kterémkoli bodě zakolísá, příslib umělé inteligence, která zvýší efektivitu dodavatelského řetězce, také nemusí být splněn. Společnosti mohou zjistit, že neexistuje žádný čistý pozitivní dopad. Přechod na umělou inteligenci musí využívat ty nejlepší dostupné informace, aby bylo zajištěno splnění nejvyšších cílů. Umělá inteligence funguje tak, aby lépe podporovala obchodní strategie, jako je snižování zásob nebo škálování podnikání tak, aby rychleji uspokojovalo konkrétní oblasti poptávky. Umělá inteligence může využívat data a přeměnit je na účelné reakční body, které ovlivňují oblasti včetně logistiky, provozu a financí.
Když dokážete naplnit svůj dodavatelský řetězec těmito superschopnostmi umělé inteligence, bude vaše společnost těžit mnoha způsoby:
• Snižte náklady dodavatelského řetězce a zároveň zlepšujte úroveň služeb.
• Dostaňte správný produkt na požadované místo ve správný čas.
• Snižte provozní riziko díky důvěryhodnějšímu a udržitelnějšímu řízení materiálů a dodávek.
• Optimalizujte úroveň údržby, oprav a provozních zásob.
• Budujte důvěru ve svá data a harmonizujte své datové soubory novými způsoby.
• Poskytujte robustní podporu rozhodování pro zvýšení efektivity a efektivity zaměstnanců.
Podniky, které se od začátku roku 2020 potýkají s problémy s dodavatelským řetězcem, musí počítat s tím, že budou využívat pokročilejší digitální možnosti svých podniků. Musí používat modely umělé inteligence s dobrými daty, aby podněcovaly rozhodování a nacházely nové způsoby, jak umělá inteligence rozšířit dodavatelský řetězec. Jen tak posílíme odolnost a agilitu dodavatelského řetězce v následujících letech.
Paul J. Noble je zakladatelem a generálním ředitelem společnosti Verusen, poskytovatele dat dodavatelského řetězce, zásob a technologií zásobování.
