Piegādes ķēdes un loģistikas vadība nav gatava AI. Viņiem ir jābūt AI?
Piegādes ķēdes un loģistikas vadība nav gatava AI. Viņiem ir jābūt AI?
Mēs esam prognozējoši cilvēki. Mēs ļoti vēlamies zināt, kas notiks tālāk, un izmantosim visus pieejamos resursus, lai saprastu, kas ir priekšā.
Vienā reizē laika prognozes balstījās uz mūsu novērojumiem par dzīvnieku uzvedību un mākoņu formām. Beisbola skauti, kuru uzdevums bija identificēt nākamo parādību no marginālo spēlētāju bara, paļāvās uz intuīciju un 80-20 noteikumu, lai prognozētu labākos spēlētājus. Un patērētāju modeļus — kurš ko pirks, kad un par kādu cenu — noteica fokusa grupas un aptaujas.
Agrāk piegādes ķēdes plānošana bija balstīta uz atskatu uz notikušo, lai labāk plānotu nākotni, ar pārliecību, ka vēsture atkārtosies.
Mūsdienās, līdz ar mākslīgā intelekta parādīšanos, mūsu prognozēšanas spējas mainās mūsu acu priekšā, radot tālredzīgu ieskatu kā nekad agrāk. Rezultātā tas, kas piegādes ķēdes stratēģijas padarīja veiksmīgas pagātnē, nepadarīs tām veiksmīgu virzību uz priekšu.
Protams, neskatoties uz milzīgajiem ieguldījumiem cilvēkos, procesos un tehnoloģijās, piegādes ķēdes rezultāti joprojām ir nekonsekventi un neskaidri. Iemesli ir daudzpusīgi, tostarp SKU izplatība, jauni patērētāju kanāli, digitalizācija, (de)globalizācija, regulējums, mantotās sistēmas, atvienoti procesi, sarežģīti tīkli un nepareizi saskaņoti galvenie darbības rādītāji.
Piegādes ķēdes un loģistikas struktūrām ir daudz datu, kas varētu palīdzēt tām risināt šīs problēmas. Taču viņiem bieži ir grūti izmantot informāciju, lai kļūtu par patiesi analītisko informāciju un datiem.
TheHārvardas biznesa apskatsziņo, ka mazāk nekā ceturtā daļa organizāciju apgalvo, ka tās ir veiksmīgi balstītas uz datiem. Tajā pašā laikā vairāk nekā 90% vadītāju apgalvo, ka strauji augošais datu apjoms liek viņu organizācijāmmazākefektīvi lēmumu pieņēmēji.
Ar AI darbināmas tehnoloģijas piedāvā labāku veidu, kā risināt pastāvīgās piegādes ķēdes problēmas.
2024. gada februāra Gartner analīzē tika atklāts, ka augstākās piegādes ķēdes organizācijas izmanto AI, lai optimizētu savus procesus vairāk nekā divas reizes biežāk nekā organizācijas ar zemāku veiktspēju. Vienkārši sakot, jo aktīvāka organizācija cenšas ieviest AI, jo gatavāka tā ir izmantot AI iespējas.
Organizācijām, kas darbojas tagad, ir iespēja nostiprināt konkurētspēju, redzot un gūstot labumu no tā, kas citiem garām. AI to panāk ātri, padarot informāciju ikvienam pieejamu minūtēs, nevis dienās, mēnešos vai gados.
Jaunākajām AI tehnoloģijām ir milzīgs potenciāls prognozēt piegādes ķēdes rezultātus. Tomēr zīmolu atšķirības nav meklējamas tikai AI tehnoloģiju ieviešanā. Galvenais ir tas, kā tie tiek izvietoti.
Tālāk ir norādītas trīs labākās prakses AI ieviešanai piegādes ķēdes pārvaldībā, lai veicinātu efektivitāti un inovācijas. un konkurences priekšrocības.
Sāciet gudri.Piegādes ķēdes pārvaldības un loģistikas vienībām nav nepieciešama perfekta ceļvedis, lai AI būtu nozīmīgs. Viņiem arī nav jāpārdomā visa sava darbības sistēma vienlaikus. Tā vietā izvietojiet mākslīgo intelektu vienmērīgi un stratēģiski, veicot pakāpeniskas, iteratīvas izmaiņas, lai uzlabotu vispārējo veiktspēju.
Lai sāktu, nosakiet vajadzību un izpētiet, kā AI var palīdzēt atrisināt šo problēmu, nodrošinot ātrāku darbplūsmu, uzlabotu datu analīzi vai labāku lēmumu pieņemšanas efektivitāti. Sāciet ar aktuālākajām problēmām, pēc tam paplašiniet savu AI integrāciju, paplašinoties komfortam un iespējām.
Sagatavojiet cilvēkus dalībai.Drošai un efektīvai mākslīgā intelekta integrācijai piegādes ķēdē un loģistikas darbplūsmās ir nepieciešams vairāk nekā tikai “plug and play” pieeja. Tas prasa apzinātu apmācību un sagatavošanos.
Darbinieki to zina. Vienā Ernst and Young aptaujā atklājās, ka 80% darbinieku vēlas vairāk apmācību un kvalifikācijas celšanas, lai justos ērtāk, integrējot AI darbā, un 73% ir noraizējušies, ka viņu uzņēmumi nedara pietiekami daudz, lai sagatavotu viņus AI ieviešanai.
Iesaistiet darbiniekus AI ceļojumā. Māciet viņiem izmantot tehnoloģiju, izmantojot visaptverošas apmācības programmas un atsaucīgas prasmju nodošanas iniciatīvas. Vienlaikus izveidojiet atgriezeniskās saites kanālus, atspoguļojot holistisku izaugsmes domāšanas veidu, kas ir gatavs droši un efektīvi izmantot tehnoloģiju.
Mācieties, sadarbojieties un rīkojieties.AI ir palīgtehnoloģija. Tāpēc daudzi no ievērojamākajiem AI produktiem tiek apzīmēti kā otrais pilots.
Loģistikas un piegādes ķēdes vienībām tas nozīmē, ka vienkāršas, dabiskas valodas uzvednes var sniegt vērtīgu ieskatu, racionalizēt sarežģītus procesus un uzlabot lēmumu pieņemšanas iespējas.
IBM veiktā mākslīgā intelekta analīze piegādes ķēdes sektorā atklāja, ka tehnoloģija ir izcila, piedāvājot "palīdzību prognozēšanā, piemēram, pieprasījuma plānošanā vai spēju prognozēt ražošanas un noliktavas jaudu, pamatojoties uz klientu pieprasījumu". AI padara informāciju pieejamu, ļaujot ikvienam, sākot no vadītājiem un augsta līmeņa lēmumu pieņēmējiem līdz neprofesionāļiem un lietotājiem iesācējiem, sarunvalodas dialogā meklēt plašās datu kopās.
Galu galā mērķis ir uzlabot cilvēku lēmumu pieņemšanas spējas, tāpēc dodiet priekšroku izmantojamām atziņām, nevis zibspuldzēm un jaunumiem. Koncentrējieties uz AI rīku ieviešanu, kas nodrošina reālu vērtību un uzlabo jūsu komandas iespējas, nevis uz tiem, kas vienkārši piedāvā iespaidīgas, bet virspusējas funkcijas.
Nebūs viegli mainīt veidu, kā vienmēr ir darīts. Šajā gadījumā tas nozīmē darīt vairāk, nekā pielāgot to, kā mēs strādājam; tas nozīmē no jauna definēt, kas mēs esam. Pagātnes piegādes ķēdes eksperti piekāpsies digitālistiem, kuri paļaujas uz AI darbināmu tehnoloģiju, lai uzlabotu lēmumu pieņemšanu.
Tas ir darba vērts.
