Piegādes ķēde un ģeneratīvais mākslīgais intelekts

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta uzplaukums un ietekme

Ģeneratīvais AI kopš tā izrāviena 2022. gada beigās ir piesaistījis uzņēmējdarbības vadītāju iztēli visā pasaulē. Tā kā ģeneratīvais AI piedāvā iespējas, kas sniedzas daudz tālāk par tradicionālo mašīnmācīšanos, Accenture ikgadējā pārmaiņu indeksa Pulse of Change indeksā ģeneratīvais AI ir atzīts par galveno traucētāju 2023. gadā. Apbrīnojamie 95 procenti vadītāju atzīst, ka ģeneratīvais AI izraisīs modernizācijas vilni viņu organizācijās. Šajā nodaļā ir aplūkoti dati, kas ir šīs paradigmas maiņas pamatā, uzsverot augstāko vadītāju vienprātību par ģeneratīvā AI milzīgo potenciālu pārveidot veselas nozares, jo īpaši piegādes ķēdes nozari.

Iespējas piegādes ķēdē

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta integrācija piegādes ķēdes procesos paver neskaitāmas inovāciju un uzlabojumu iespējas. Sākot no iepirkšanās un plānošanas un beidzot ar ražošanu un izpildi - ikviens piegādes ķēdes aspekts var gūt labumu no šīs tehnoloģijas. Šajā nodaļā sniegts padziļināts pētījums par to, kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts var uzlabot dažādas piegādes ķēdes jomas, kas pamatots ar skaitļiem un faktiem, kuri izceļ tā pārveidošanas potenciālu:

• Piegāde un plānošana:

Uz mākslīgo intelektu balstītas atziņas var revolucionizēt iepirkumu stratēģijas un krājumu pārvaldību, nodrošinot efektīvāku resursu sadali. Saskaņā ar Accenture veikto analīzi ģeneratīvais AI varētu ietekmēt līdz pat 43 % no visām darba stundām piegādes ķēdes funkcijās, 29 % darbību automatizējot un 14 % būtiski palielinot. Tas norāda uz ievērojamu iespēju racionalizēt iepirkumu un plānošanas darbu, uzlabojot kopējo efektivitāti un lēmumu pieņemšanu.

• Ražošana:

Automatizējot procesus un uzlabojot kvalitātes kontroli, ģeneratīvais AI var samazināt izmaksas un uzlabot produktu uzticamību. Pētījumi liecina, ka prognozējamā apkope, ko nodrošina mākslīgais intelekts, var samazināt tehniskās apkopes izmaksas par 10-40 % un palielināt iekārtu darbspējas laiku par 10-20 %. Tas liecina par AI potenciālu veicināt darbības izcilību ražošanas vidē, koncentrējoties uz nemainīgu kvalitāti un minimālu dīkstāvi.

• Izpilde:

Ģeneratīvais AI var optimizēt loģistiku, nodrošinot savlaicīgas piegādes un uzlabojot klientu apmierinātību. Saskaņā ar pētījumiem uzņēmumi, kas izmanto mākslīgo intelektu loģistikā, var panākt transporta izmaksu samazinājumu par 8-15 % un prognozēšanas precizitātes uzlabošanos par 20-50 %. Šie uzlabojumi ir ļoti svarīgi mūsdienu tirgū, kur klientu prasības pēc ātras un uzticamas piegādes turpina pieaugt.

Papildus šīm specifiskajām jomām ģeneratīvais AI veicina arī starpfunkcionālus ieguvumus:

• Lielāka ilgtspējība:

Ģeneratīvais AI palīdz uzņēmumiem sasniegt ilgtspējības mērķus, analizējot un interpretējot plašas datu kopas, kas saistītas ar emisijām un piegādes ķēdes ietekmi. Piemēram, ar AI balstītas ilgtspējas iniciatīvas var palīdzēt samazināt emisijas līdz pat 15%, palīdzot organizācijām nodrošināt atbilstību korporatīvās atbildības saistībām un regulatīvajām prasībām.

• Lielāka noturība:

Mākslīgais intelekts stiprina piegādes ķēdes noturību, sniedzot ieskatu par iespējamiem riskiem un neaizsargātību. Identificējot traucējumus pirms to rašanās, uzņēmumi var mazināt riskus un līdz minimumam samazināt ietekmi uz darbību. Saskaņā ar nesen veiktajiem novērtējumiem uzņēmumi, kas izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu redzamību un noturību, ir ziņojuši, ka ar piegādes ķēdi saistīto ieņēmumu zaudējumu apjoms ir samazinājies par 50 %.

• Labāka talantu pārvaldība un lielāka orientācija uz klientiem:

Ģeneratīvais AI palīdz pārveidot talantu pārvaldības stratēģijas, ļaujot organizācijām paaugstināt darbinieku kvalifikāciju un pielāgoties jaunām lomām. Turklāt AI spēja analizēt klientu datus mērogā nodrošina personalizētākas un atsaucīgākas piegādes ķēdes darbības. Uzņēmumi, kas izmanto mākslīgo intelektu klientu stratēģijās, ir novērojuši klientu apmierinātības rādītāju pieaugumu līdz pat 30 %.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta pārveidojošie lietojumi piegādes ķēdē

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta pielietojums paplašinās uz praktiskām jomām piegādes ķēdē, piedāvājot pārveidojošus risinājumus:

• Dizains un inženierija: Izmantojot vēsturiskos datus, AI var veicināt ātru prototipu un modeļu izstrādi, paātrinot produktu izstrādes ciklus. Biofarmācijas nozarē, piemēram, AI tiek izmantots, lai izstrādātu jaunas molekulas, parādot tā potenciālu revolucionizēt zāļu atklāšanas procesus.
• Plānošana: Ar mākslīgā intelekta rīkiem tiek vienkāršota sarežģītība, kas raksturīga piegādes ķēdes plānošanai. Ļaujot darbiniekiem mijiedarboties ar sarežģītiem datiem ikdienas valodā, ģeneratīvais AI demokratizē piekļuvi kritiski svarīgām atziņām, dodot iespēju darbiniekiem visos līmeņos.
• Piegāde un iepirkums: Iepirkuma procesos ikdienišķu uzdevumu automatizācija liecina par taustāmiem efektivitātes uzlabojumiem, kas iespējami, integrējot mākslīgo intelektu. Novēršot informācijas nepilnības un uzlabojot piekļuvi datiem, ģeneratīvais AI sevi pozicionē kā hiperautomatizācijas katalizatoru, uzlabojot vispārējo darbības efektivitāti.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta loma ražošanā un izpildē

Piegādes ķēdes ražošanas un izpildes segmenti ir gatavi transformācijai, izmantojot ģeneratīvo AI. Integrējot ģeneratīvo AI ar esošajām sistēmām, uzņēmumi var sasniegt jaunu darbības izcilības līmeni. Šajā nodaļā sniegta analīze par to, kā AI var veicināt efektivitāti un inovācijas šajās kritiskajās jomās, kas pamatota ar attiecīgiem datiem un statistiku:

Ražošana:

• Ģeneratīvais AI palīdz uzturēt konsekventu kvalitāti visos ražošanas procesos. Sniedzot prognozējošas atziņas un demokratizējot ekspertu zināšanas, tas nodrošina darbības efektivitāti un uzlabo darbaspēka kompetenci. Pētījumi liecina, ka ar mākslīgā intelekta balstīta prognozējamā apkope var samazināt neplānotas dīkstāves laiku līdz pat 30 % un pagarināt novecojošo iekārtu kalpošanas laiku par 20-40 %. Turklāt mākslīgā intelekta lietojumi kvalitātes kontrolē var samazināt defektu skaitu par 50 %, nodrošinot lielāku produktu uzticamību un klientu apmierinātību.
• Uzlabotas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas racionalizē tehniskās apkopes plānošanu un kvalitātes kontroli, izpētot diagnostiku un cēloņu analīzi. Piemēram, ar AI darbināmi diagnostikas rīki var paātrināt ražošanas problēmu identificēšanu, samazinot problēmu novēršanai nepieciešamo laiku par 40-60 %. Tas ne tikai uzlabo ražošanas efektivitāti, bet arī uzlabo vispārējos kvalitātes nodrošināšanas procesus.

Izpilde:

• Piegādes ķēdes traucējumu laikmetā spēja precīzi prognozēt un efektīvi pārvaldīt loģistiku ir ļoti svarīga. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts uzlabo izpildes operācijas, automatizējot dokumentu ģenerēšanu un optimizējot transporta pārvaldību. Saskaņā ar nozares ziņojumiem ar mākslīgā intelekta palīdzību īstenotās loģistikas operācijas var panākt pasūtījumu apstrādes laika samazinājumu par 25-40 % un uzlabot piegādes precizitāti par 20-50 %.
• Ņemot vērā dažādus nestrukturētus datus, AI uzlabo pieprasījuma prognozēšanu, veicinot gan efektivitāti, gan klientu apmierinātību. Pētījumi liecina, ka uz AI balstīta pieprasījuma prognozēšana var uzlabot prognozēšanas precizitāti līdz pat 85 %, kas ir ļoti svarīgi, lai saglabātu krājumu līmeni un apmierinātu klientu vēlmes.
• Iedomājieties loģistikas vidi, kurā importa/eksporta procesi tiek revolucionizēti, izmantojot AI - nosūtīšanas dokumenti tiek automātiski precīzi aizpildīti, samazinot kļūdu skaitu un ietaupot vērtīgu laiku. Šāda veida automatizācija var samazināt dokumentu apstrādes izmaksas līdz pat 70 %, uzsverot ievērojamo izmaksu ietaupījumu un darbības efektivitāti, ko mākslīgais intelekts var nodrošināt izpildes operācijās.

Apkalpošana un atbalsts

Strauji attīstoties tirgum, uzņēmumi pārorientējas no produktu piegādes uz visaptverošu pakalpojumu piedāvāšanu. Šajā jomā ģeneratīvais mākslīgais intelekts izrādās spēles mainītājs, jo īpaši uzlabojot mijiedarbību ar klientiem un atbalstu.

Pakalpojumu tīkli:

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts atbalsta proaktīvu koordināciju, kas nepieciešama pakalpojumu tīklos, skenējot plašas datu kopas, lai iegūtu ieskatus, kas sniedz informāciju par klientu apkalpošanas stratēģijām. Analizējot dažādus datu punktus, tostarp ģeogrāfiskos un dzīvesveida faktorus, AI ļauj nodrošināt personalizētu, globāla mēroga apkalpošanas pieredzi. Piemēram, autobūves uzņēmums, kas izmanto AI, lai uzlabotu klientu apkalpošanu, var ātri atrisināt incidentus, izmantojot kontekstualizētu informāciju, tādējādi uzlabojot klientu apmierinātību un lojalitāti.

Starpfunkcionālā vērtība

Ģeneratīvā AI integrācija piegādes ķēdē paplašina ieguvumus ārpus atsevišķām funkcijām, piedāvājot būtiskas priekšrocības starpfunkcionālā līmenī.

• Ilgtspēja: Uzņēmumi ir pakļauti spēcīgam spiedienam sasniegt ilgtspējības mērķus, vienlaikus saglabājot efektivitāti. Ģeneratīvais AI palīdz apkopot un analizēt atšķirīgus ilgtspējības datus, ļaujot ātri pieņemt lēmumus par dekarbonizācijas centieniem un uzlabojot emisiju ziņojumu precizitāti. Ar mākslīgā intelekta palīdzību uzņēmumi var ātri novērtēt un pārsniegt korporatīvās atbildības mērķus, nodrošinot stratēģiskas priekšrocības tirgū.
• Izturība: Globālo piegādes tīklu vētrainā ainava prasa elastīgu stratēģiju. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts uzlabo noturību, sniedzot padziļinātu ieskatu piegādes ķēdes neaizsargātībās un palīdzot prognozēt un mazināt traucējumu riskus. Integrējot šo tehnoloģiju, uzņēmumi var labāk kartēt savus piegādātāju tīklus un efektīvi reaģēt uz iespējamiem apdraudējumiem.
• Orientēšanās uz klientu: Paātrinot atgriezeniskās saites ciklu starp patērētājiem un produktu izstrādi, ģeneratīvais mākslīgais intelekts uzlabo uz klientu orientētu darbību. Tas uzlabo produktu izstrādi, ātri analizējot klientu atsauksmes, savukārt ar mākslīgo intelektu darbināmi tērzēšanas roboti pārveido klientu apkalpošanas pieredzi, sniedzot kontekstuālu palīdzību reāllaikā. Šī personalizācija veicina ciešākas attiecības ar klientiem un veicina zīmola lojalitāti.

Gatavošanās ģeneratīvā mākslīgā intelekta ieviešanai

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta sekmīgai ieviešanai piegādes ķēdes darbībās nepieciešama rūpīga sagatavošanās un stratēģiska plānošana. Lai maksimāli izmantotu šīs pārveidojošās tehnoloģijas potenciālu, uzņēmumiem jāpievērš uzmanība vairākiem galvenajiem elementiem.

• Datu stratēģija un digitālā briedums:

Lai ieviestu ģeneratīvo mākslīgo intelektu, ļoti svarīga ir stabila uzņēmuma datu stratēģija. Piegādes ķēdes vadītājiem ir jāpārvalda lieli gan strukturētu, gan nestrukturētu datu apjomi, nodrošinot, ka datu plūsmas ir pietiekami nobriedušas, lai atbalstītu AI iniciatīvas. Tas ietver datu dzīves cikla pārvaldības iespēju paplašināšanu un dažādu datu formātu, sākot no dokumentiem līdz multivides ievades datiem, izmantošanas optimizēšanu. Turklāt, ņemot vērā piegādes ķēdes informācijas sensitīvo raksturu, ļoti svarīgi ir risināt datu konfidencialitātes un drošības jautājumus.

• Atbildīga mākslīgā intelekta ieviešana:

Tāpat kā jebkura jaudīga tehnoloģija, arī ģeneratīvais mākslīgais intelekts rada jaunus uzņēmējdarbības riskus, tostarp iespējamu neobjektivitāti, privātuma problēmas un datu neaizsargātību. Uzņēmumiem jau no paša sākuma jāpieņem atbildīga pieeja, nodrošinot, ka AI risinājumi ir godīgi, droši un uzticami. Visaptveroša sistēma, kas balstīta uz pārvaldību, politikas īstenošanu un darbinieku apmācību, ir būtiska, lai veidotu ieinteresēto personu uzticību un nodrošinātu ētisku AI ieviešanu.

• Darbaspēka kvalifikācijas celšana un pārveidošana:

Ģeneratīvais AI izmainīs darba ainavu, tādēļ būs nepieciešama visaptveroša stratēģija darbaspēka pielāgošanai. Organizācijām ir jānosaka, kurus uzdevumus var automatizēt vai papildināt, un jāpievērš uzmanība darbinieku kvalifikācijas celšanai, lai efektīvi izmantotu šo tehnoloģiju. Šajā nodaļā ir uzsvērts, cik svarīgi ir ne tikai nodrošināt tehnisko prasmju apmācību, bet arī veicināt tādas mīkstās prasmes kā kritiskā domāšana un emocionālā inteliģence, kas ir ļoti svarīgas veiksmīgai sadarbībai ar AI.

Stratēģiskās partnerības un ekosistēmas iesaiste

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir tehnoloģiju lēciens, kas prasa sadarbību ar plašāku tehnoloģiju ekosistēmu. Sadarbība ar partneriem, tehnoloģiju piegādātājiem un nozares kolēģiem ir ļoti svarīga, lai orientētos šajā sarežģītajā ainavā.

• Sadarbības ekosistēmu veidošana:

Mākslīgā intelekta integrācijai ir nepieciešams elastīgs un elastīgs digitālais kodols, kur partnerība ar mākoņu hiperskalētājiem un platformu pārdevējiem nodrošina konkurences priekšrocības. Uzņēmumi var izmantot šīs partnerības, lai piekļūtu gataviem ģeneratīviem AI rīkiem, racionalizētu ieviešanu un pielāgotu risinājumus savām specifiskajām vajadzībām.

• Pielāgošana un specifiski risinājumi:

Lai gan daudzi rīki piedāvā jau gatavas iespējas, dažām piegādes ķēdes funkcijām, piemēram, aktīvu pārvaldībai un projektu izstrādei, var būt nepieciešami specifiskāki risinājumi. Šajā nodaļā ir uzsvērta iekšējās pielāgošanas nozīme, lai risinātu unikālas darbības problēmas un uzlabotu konkrētai jomai specifiskus rezultātus.

• Pārvaldīto pakalpojumu un nozares ekspertīzes izmantošana:

Tā kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par standarta rīku pārvaldīto pakalpojumu jomā, piegādes ķēdes vadītājiem ir jāapsver tā ietekme uz partneru attiecībām un ārpakalpojumu funkcijām. No iepirkuma līdz loģistikai - no iepirkuma līdz loģistikai - ar mākslīgo intelektu darbināmi pakalpojumi uzlabo produktivitāti un lietotāju pieredzi, radot nepieciešamību pārvērtēt piegādes ķēdes partnerības.

Tehnoloģiskās revolūcijas priekšplānā esošais ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par katalizatoru, kas ir gatavs no jauna definēt piegādes ķēžu tīklus. Tā potenciāls racionalizēt darbības, uzlabot lēmumu pieņemšanu un atklāt vēl nebijušu efektivitāti ir nepārspīlēts. Tomēr, lai pilnībā izmantotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta sniegtās iespējas, ir nepieciešama ne tikai tehnoloģiskā gatavība, bet arī stratēģisks redzējums, kas integrē datus, cilvēkus un partnerības.

Nobeigumā jāsecina, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts nav tikai instruments, bet gan pārveidojošs spēks, kas, stratēģiski īstenots, var virzīt piegādes ķēdes nākotnē, ko raksturo lielāka veiktspēja un ilgtspējīga izaugsme. Piegādes ķēžu vadītājiem, kas vēlas pieņemt šīs pārmaiņas, ir iespēja vadīt, izmantojot tālredzību un inovācijas. Tagad ir pienācis laiks rīkoties, lai izmantotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta milzīgās cerības un veidotu novatoriskus piegādes ķēžu tīklus, kas no jauna noteiks rītdienas veiktspējas robežas.

Tā kā mēs atrodamies tehnoloģiskās revolūcijas priekšplānā, ģeneratīvais mākslīgais intelekts kļūst par katalizatoru, kas ir gatavs no jauna definēt piegādes ķēdes tīklus. Tā potenciāls racionalizēt darbību, uzlabot lēmumu pieņemšanu un nodrošināt vēl nebijušu efektivitāti ir nepārvērtējams. Tomēr, lai pilnībā izmantotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta sniegtās iespējas, ir nepieciešama ne tikai tehnoloģiskā gatavība, bet arī stratēģisks redzējums, kas integrē datus, cilvēkus un partnerības.

Nobeigumā jāsecina, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts nav tikai instruments, bet gan pārveidojošs spēks, kas, stratēģiski īstenots, var virzīt piegādes ķēdes nākotnē, ko raksturo lielāka veiktspēja un ilgtspējīga izaugsme. Piegādes ķēžu vadītājiem, kas vēlas pieņemt šīs pārmaiņas, ir iespēja vadīt, izmantojot tālredzību un inovācijas. Tagad ir pienācis laiks rīkoties, lai izmantotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta milzīgās cerības un veidotu novatoriskus piegādes ķēžu tīklus, kas no jauna noteiks rītdienas veiktspējas robežas.