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Quando l’intelligenza artificiale (AI), che acuisce la nostra catene di approvvigionamento? Non sarà lunga. Una recente indagine, condotta da Forbes Insights, SAS, Intel e Accenture, trova il 36% delle aziende sono aggiunta AI funzionalità per la logistica e la supply chain con un altro 28% progettando di farlo.
Foto: Joe McKendrick
La sfida con catene di fornitura è stata la loro opacità. Dopo tutto, essi comportano un sacco di parti in movimento, ciascuno gestito da soggetti diversi, in diversi continenti con sistemi diversi. “Le catene di fornitura rimanere lontano dall’ideale di visibilità in tempo reale di tutta la supply chain, quindi, i dati guidato le decisioni accurate”, afferma Fred Laluyaux, CEO di Aera Tecnologia. Questo è il caso, nonostante anni di implementazioni di “un array di transazionali e di sistemi analitici per le operazioni di supply chain-non importa-Entrare nei locali o cloud.”
Questo perché, come con tutto il resto toccando le imprese, catene di fornitura “sono cresciuti molto più complesso in veloci di oggi ambienti digitali. Impennata dei volumi di dati e la diversità sono schiaccianti. Più partner, prodotti, aree geografiche complicare, la competizione globale e l’aumento delle aspettative del cliente complicare il dilemma.”
Aggiungere un elemento in più per le pressioni di alimentazione catene-Amazon effetto. Aziende realmente bisogno di stringere i loro processi per il punto in cui lo spostamento dei prodotti dalle fabbriche di produzione ai magazzini, ai distributori e ai clienti porta di casa è rapido, visibile e indolore.
Ancora, “anche molte catene di approvvigionamento eseguire su congetture decisioni basate su informazioni che spesso obsolete e contraddittoria,” Laluyaux avverte. “Le aziende corrono il rischio di ritardi, costi improduttivi, e la perdita di entrate continuando a fare affidamento su di status quo processi e decade-vecchio software.”
Invio AI. “AI si basa su algoritmi di machine learning per imparare e perfezionare in tempo reale come si esegue la scansione interna ed esterna set di dati,” continua. “Che potrebbe includere i dati di inventario, le prestazioni dei fornitori, le fluttuazioni della domanda, e anche il meteo o le condizioni della strada. AI combina questo disparate conoscenze, raccomandazioni o decisioni ottimali azioni. La penso quasi come un auto-guida di business basato sulla cognitivo automazione—capacità di apprendere, pensare, e agire di conseguenza.”
Laluyaux punti al available-to-promise la funzione, che risponde ad un ordine cliente richieste in base alla disponibilità delle risorse. Nel tradizionale software, disponibile-per-promessa “è fondamentalmente basato su regole di calcolo su base teorica tempi e le regole di allocazione, che sono molto variabili e volatile”, dice. “Utilizzo di tali dati punti in i calcoli possono causare date sbagliate.”
Al contrario, spiega, “intelligenza artificiale in grado di generare automaticamente una catena di fornitura mappa, mostrando tutto su un ordine, compresa la quantità allocata e la data di consegna prevista. Esso fornisce altamente accurate raccomandazioni e le previsioni basate sulla macchina di apprendimento e i dati di scienza, non di semplici regole di base di calcoli”.
Al di là available-to-promise, AI cognitivo di funzionalità di automazione può essere applicato a tutti i processi della catena di fornitura, Laluyaux continua, “da domanda e offerta di previsione per l’ottimizzazione delle scorte, performance di produzione, di approvvigionamento, di automazione e sicurezza delle forniture valutazioni.” Egli chiama questo un “self-driving supply chain”. Egli vede il viaggio per IA avanzata catena di approvvigionamento, passando attraverso cinque livelli di scoperta e di sviluppo:
- La comprensione. “Leva ai per comprendere appieno il vero operativa membri della vostra catena di fornitura.”
Le raccomandazioni. “Utilizzare il sistema di intelligenza artificiale per le raccomandazioni sui principali rischi e opportunità”.
Previsioni. “Acquisire conoscenze con i pronostici e le probabilità di base dell’IA in continua evoluzione della macchina di apprendimento.”
Aumentata decisioni. “AI suggerisce di ottimizzare le decisioni che richiedono umana, la revisione e l’approvazione.”
Decisioni autonome. “AI prende decisioni in autonomia, senza l’intervento umano.”
AI è un viaggio, ed è il valore più grande deriva dalla gestione della complessità. Nel mondo del business, nulla diventa più complesso di catene di fornitura, rendendo questo un mature zona di AI.
(Disclosure: ho fatto parte del team che ha prodotto il Forbes Insights-SAS-Intel-sondaggio di Accenture menzionati all’inizio di questo post.)
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