Ланац снабдевања и управљање логистиком нису спремни за вештачку интелигенцију. Они треба да буду АИ?

Ланац снабдевања и управљање логистиком нису спремни за вештачку интелигенцију. Они треба да буду АИ?

 

Ми смо предиктивни људи. Очајнички желимо да знамо шта је следеће и користићемо све ресурсе које имамо да разумемо шта је пред нама.

Некада се временска прогноза заснивала на нашем посматрању понашања животиња и облика облака. Бејзбол скаути, који су имали задатак да идентификују следећи феномен из гомиле маргиналних играча, ослањали су се на интуицију и правило 80-20 да предвиде најбоље играче. А обрасце потрошача – ко ће шта купити, када и по којој цени – утврдиле су фокус групе и анкете.

У прошлости, планирање ланца снабдевања се заснивало на осврту на оно што се догодило у циљу бољег планирања будућности, уз веровање да ће се историја поновити.

 

Данас, са појавом вештачке интелигенције, наше предиктивне способности се трансформишу пред нашим очима, стварајући напредне увиде као никада раније. Као резултат тога, оно што је стратегије ланца снабдевања чинило успешним у прошлости неће их учинити успешним у напредовању.

Наравно, упркос огромним улагањима у људе, процесе и технологију, резултати ланца снабдевања остају недоследни и неизвесни. Узроци су вишеструки, укључујући пролиферацију СКУ-а, нове канале потрошача, дигитализацију, (де)глобализацију, регулацију, старе системе, неповезане процесе, сложене мреже и неусклађене кључне индикаторе учинка.

 

Ланац снабдевања и логистички субјекти су преплављени подацима који би им могли помоћи да се изборе са овим изазовима. Али они се често боре да искористе информације како би постали истински информисани о аналитици и вођени подацима.

 

ТхеХарвард Бусинесс Ревиевизвештава да мање од четвртине организација каже да су успешно вођене подацима. Истовремено, више од 90% руководилаца каже да растући обим података чини њихове организацијемањеефективни доносиоци одлука.

Технологије засноване на вештачкој интелигенцији нуде бољи начин за решавање вишегодишњих изазова у ланцу снабдевања.

 

Гартнерова анализа из фебруара 2024. показала је да водеће организације у ланцу снабдевања користе вештачку интелигенцију за оптимизацију својих процеса више него двоструко чешће од својих колега са слабијим учинком. Једноставно речено, што је организација проактивнија у потрази за имплементацијом АИ, то је спремнија да искористи предности АИ способности.

Организације које сада делују имају прилику да успоставе конкурентско упориште тако што виде и искористе оно што други пропуштају. АИ то постиже брзо, чинећи информације доступним свима за неколико минута, а не за дане, месеце или године.

Најновије АИ технологије имају огроман потенцијал за предвиђање исхода ланца снабдевања. Ипак, диференцијација бренда се не може наћи у пуком усвајању АИ технологија. Кључ лежи у томе како су распоређени.

 

Следе три најбоље праксе за примену вештачке интелигенције у управљању ланцем снабдевања за подстицање ефикасности и иновација. и конкурентску предност.

Почни паметно.Субјектима за управљање ланцем снабдевања и логистиком није потребна савршена мапа пута да би вештачка интелигенција била важна. Они такође не морају да поново замишљају цео свој оперативни оквир одједном. Уместо тога, примените АИ стабилно и стратешки, правећи инкременталне, итеративне промене да бисте побољшали укупне перформансе.

 

Да бисте започели, идентификујте потребу и истражите како вештачка интелигенција може да помогне у решавању тог проблема тако што ће обезбедити бржи ток посла, побољшану аналитику података или бољу ефикасност доношења одлука. Почните са најхитнијим проблемима, а затим проширите своју АИ интеграцију како се ваша удобност и могућности шире.

 

Припремите људе да учествују.Сигурна и ефикасна интеграција вештачке интелигенције у ланац снабдевања и логистичке токове захтева више од плуг-анд-плаи приступа. Захтева намерну обуку и припрему.

Запослени то знају. Једно истраживање Ернст анд Иоунг-а показало је да 80% запослених жели више обуке и усавршавања како би се осећали угодније интегришући АИ на посао, а 73% је забринуто да њихове компаније не чине довољно да их припреме за усвајање АИ.

 

Укључите запослене у АИ путовање. Научите их да користе технологију кроз свеобухватне програме обуке и иницијативе за пренос вештина које су одговорне. У исто време, креирајте канале за повратне информације, који одражавају холистички начин размишљања о расту који је спреман да безбедно и ефикасно усвоји технологију.

Учите, сарађујте и делујте.АИ је помоћна технологија. Зато су многи од најистакнутијих АИ производа означени као копилоти.

 

За субјекте логистике и ланца снабдевања, то значи да једноставна упутства на природном језику могу довести до вредних увида, поједноставити сложене процесе и побољшати способности доношења одлука.

ИБМ-ова анализа вештачке интелигенције у сектору ланца снабдевања показала је да се технологија истиче у пружању „помоћи у предвиђању, као што је планирање потражње или могућност предвиђања капацитета производње и складишта на основу потражње купаца“. АИ чини информације доступним омогућавајући свима, од руководилаца и доносилаца одлука на високом нивоу до лаика и почетника, да претражују опсежне скупове података у разговору.

 

На крају, циљ је да се унапреди људско доношење одлука, па дајте предност корисним увидима у односу на блиц и новине. Фокусирајте се на примену АИ алата који пружају стварну вредност и побољшавају могућности вашег тима, а не на оне који једноставно нуде импресивне, али површне карактеристике.

Промена начина на који су се ствари увек радиле неће бити лака. У овом случају, то значи учинити више од прилагођавања начина на који радимо; то значи редефинисање ко смо. Стручњаци за ланац снабдевања из прошлости ће уступити место дигиталистима који се ослањају на технологију засновану на вештачкој интелигенцији да би унапредили доношење одлука.

Вреди труда.