Из точки A(I) в точку B: ИИ в цепочке поставок
Мы достигли точки в нашей истории, когда идеи, которые раньше были изолированы на страницах научной фантастики, теперь проникают в большинство аспектов нашей повседневной жизни. Одной из таких разработок является интеграция ИИ, особенно машинного обучения, в бизнес-сферу. То, что когда-то было антагонистом особенно популярной кинофраншизы, теперь находится в авангарде самых инновационных компаний мира.
Одним из применений ИИ в бизнесе является его интеграция в управление цепочками поставок. ИИ и, в частности, машинное обучение оказались особенно мощным инструментом в деятельности цепочки поставок. Машинное обучение, по определению, — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования.
Используя искусственный интеллект и машинное обучение, потребности данной цепочки поставок можно понять гораздо лучше, чем раньше. Обучение происходит, когда машина получает результат, наблюдает за его точностью и обновляет свою собственную модель, чтобы получать более качественные результаты, — говорит Адил Наджми, директор по продукту Symphony RetailAI. Любая машина, которая делает это, использует машинное обучение. В области, основанной на точно настроенных входных и выходных данных, машинное обучение играет чрезвычайно практическую роль. Используя обратную связь от текущих SCP (планирование цепочки поставок) в качестве входных данных, ИИ может создавать все более точные прогнозы и прогнозы, которые будут рассмотрены и впоследствии использованы данной компанией.
Кроме того, внедрение автономных транспортных средств в судоходную отрасль играет неотъемлемую роль в максимизации потенциальной эффективности. Поскольку автоматизированный грузовик берет на себя задачи цепочки поставок, он получает достаточно данных. Эти данные, собранные с помощью машинного обучения, затем передаются обратно и могут быть объединены для формулирования более эффективных операций цепочки поставок. Согласно рейтинговому сообществу Kodiak, более быстрая и точная доставка сокращает время выполнения заказа и транспортные расходы, добавляет элементы экологически безопасных операций, снижает затраты на рабочую силу и, что наиболее важно, увеличивает разрыв между конкурентами.
Самый важный вывод, который каждый может извлечь из растущей интеграции ИИ и машинного обучения в цепочку поставок, заключается в том, что они растут и становятся все более распространенными в отрасли. Оно не придет, скорее, оно уже здесь. На и без того высококонкурентном рынке закрывать глаза на эти нововведения и их внедрение — значит демонстрировать готовность остаться позади и страдать от их последствий. ИИ и машинное обучение — главные разрушители цепочек поставок, и выбор крупных компаний, избегающих их, явно глуп.
