Предприятиям необходимо учитывать будущее управления цепочками поставок и возможности, которые предоставляет искусственный интеллект в этой области. Они также несут ответственность за внедрение инноваций в дизайн, создание и доставку продуктов клиентам, эффективно интегрируя искусственный интеллект в свою систему управления цепочками поставок.
Искусственный интеллект помогает предприятиям, автоматизируя, дополняя и улучшая качество обслуживания клиентов и процессы принятия решений. Таким образом, повышение производительности в пространстве управления цепочками поставок создает лучший продукт с более высокой ценностью для работы компаний.
Управление цепочками поставок (SCM) включает в себя логистику, управление запасами и хранение. Это видимые элементы SCM, поскольку они включают транспортировку материалов, а также их складирование для будущего использования. Управление цепочками поставок позволяет компаниям и подразделениям координировать свои долгосрочные планы, контролировать ежедневный поток материалов поставщиков вверх и вниз по цепочке поставок.
Искусственный интеллект позволяет машинам обучаться и выполнять действия на основе опыта или данных, введенных в их систему, а не ориентироваться на процесс, как это делают люди.
Как представила и классифицировала аналитик Gartner Ноха Тахоми, искусственный интеллект подразделяется на следующие категории:
Применение искусственного интеллекта в задачах, связанных с управлением цепочками поставок, имеет большой потенциал для повышения как общей, так и итоговой стоимости организации.
Искусственный интеллект меняет лицо отрасли управления цепочками поставок, выявляя и устраняя глубоко укоренившиеся факторы неэффективности и неопределенности. Он обеспечивает прозрачность всех аспектов цепочки поставок с помощью методологий, которые люди не в состоянии воспроизвести в больших масштабах.
ИИ преобразует сложные процессы управления цепочками поставок для компаний, делая их более эффективными, высвобождая время, затрачиваемое на рутинные задачи, чтобы они могли участвовать в стратегических действиях.
Zap Inventory — это решение на основе SaaS, объединяющее функции управления заказами, доставкой и запасами на одной автоматизированной платформе. Это облегчает многоканальное выполнение заказов и всех внутренних процессов, одновременно отслеживая ваши запасы в режиме реального времени. Zap Inventory также предлагает бесшовную интеграцию с ведущими торговыми площадками. Закажите демонстрацию сегодня, чтобы узнать больше.
Вот шесть способов, которыми искусственный интеллект может помочь различным функциям управления цепочками поставок компании:
Оптимизация задач, связанных с закупками, за счет автоматизации и расширения возможностей Chabot требует доступа к надежным интеллектуальным наборам данных, которые будут доступны в качестве основы или точки отсчета для роботов. Чат-бота можно использовать и для повседневных задач, например:
Планирование цепочки поставок было важнейшей деятельностью в мире бизнеса, но сегодня оно еще более важно, потому что компаниям нужны конкретные планы, чтобы оставаться конкурентоспособными. Благодаря мощным рабочим инструментам и интеллектуальным технологиям для построения этих планов вы можете быть уверены, что ваша компания будет иметь преимущество перед другими предприятиями. Алгоритм машинного обучения может революционизировать то, как мы планируем потребности в запасах, благодаря своей способности предсказывать будущие потребности до того, как они возникнут, или какие типы товаров могут хорошо продаваться на основе предпочтений клиентов. Машинное обучение может кардинально изменить гибкость и оптимизацию планирования цепочки поставок.
Специалисты по управлению цепочками поставок могут создавать оптимизированные сценарии для оптимальной доставки товаров на основе больших наборов данных. С помощью технологии машинного обучения они могут задавать параметры, чтобы обеспечить успех, сократив количество действий или вмешательства человека.
Успех цепочки поставок любой компании зависит от того, насколько хорошо они управляют своими запасами. Поскольку спрос на товары продолжает расти, возрастает и важность планирования цепочки поставок. Важно обеспечить наличие достаточного количества продуктов и инвентаря в любое время. Механизм прогнозирования с машинным обучением просто смотрит вперед, используя различные алгоритмы в зависимости от того, нужна ли вам более подробная информация о ежедневных тенденциях продаж, тем самым оптимизируя систему управления складом.
Машинное обучение произвело революцию в том, как компании хранят свои запасы. Благодаря самоадаптирующемуся прогнозированию склады могут планировать будущие потребности и опережать постоянно меняющиеся рыночные тенденции, обеспечивая бесконечный цикл, который постоянно обновляется и обновляется с помощью более точной информации каждый день.
Откройте для себя лучший способ управления складскими запасами с помощью Zap Inventory. Управляйте всем в одном месте или используйте его в нескольких местах и организуйте на ходу. Начните бесплатную пробную версию сегодня!
Рост использования искусственного интеллекта в логистике и судоходстве не является секретом. Он стал центром внимания в рамках управления цепочками поставок, поскольку помогает сократить время выполнения заказа за счет более быстрой транспортировки, что снижает затраты, а также является экологически безопасным усилием, направленным на повышение эффективности этих операций, что, среди прочего, влияет как на ставки заработной платы; если бы автономные транспортные средства были разработаны с учетом их потенциала, о котором выдвигают гипотезы некоторые бизнес-аналитики, влияние на оптимизацию логистики было бы астрономическим.
Обработка естественного языка (NLP) — это технология искусственного интеллекта и машинного обучения, которая преодолевает языковой барьер между странами. NPL можно использовать для создания больших наборов данных о поставщиках с небольшим количеством информации из-за их низкого уровня грамотности. Потенциальные выгоды от этой разработки включают в себя оптимизацию процедур аудита за счет повышения доступности за счет легко поддающихся расшифровке наборов данных; кроме того, это может даже позволить компаниям постоянно получать доступ к возобновляемым источникам энергии.
Поскольку все больше и больше компаний вынуждены учитывать устойчивость цепочки поставок, КСО или даже просто базовую этику при ведении своего бизнеса; выбор поставщика стал критическим аспектом. Управление рисками является ключом к тому, чтобы вы не совершали дорогостоящих ошибок. Но что, если бы под рукой всегда был кто-то, кто знал, как лучше защитить себя при каждом взаимодействии с этими поставщиками?
Будущее выбора поставщиков теперь более разумно, чем когда-либо. Сбор данных о поставщиках стал инструментом для достижения успеха, с машинным обучением и понятными алгоритмами для создания активного процесса, который поможет компании принимать обоснованные решения о том, с кем они тесно сотрудничают с первого дня, и при этом он легко доступен для людей.
Когда дело доходит до внедрения искусственного интеллекта в управление цепочками поставок, возникает вопрос не «почему?», а «когда» и «как». По мере совершенствования технологий, увеличения числа точек данных и изменения потребностей бизнеса невозможно сказать, чего компании могут добиться с помощью этого нового замечательного инструмента.