Az ellátási lánc és a logisztikai menedzsment még nem áll készen az AI-ra. AI-nak kell lenniük?

Az ellátási lánc és a logisztikai menedzsment még nem áll készen az AI-ra. AI-nak kell lenniük?

 

Jósló emberek vagyunk. Kétségbeesetten szeretnénk tudni, mi következik, és minden erőforrást felhasználunk, hogy megértsük, mi vár ránk.

Egy időben az időjárás-előrejelzés az állatok viselkedésének és a felhőalakoknak a megfigyelésén alapult. A baseball felderítők, akiknek az volt a feladata, hogy azonosítsák a következő jelenséget a marginális játékosok halmazából, az intuícióra és a 80-20 szabályra hagyatkoztak, hogy megjósolják a legjobb játékosokat. A fogyasztói mintákat pedig – ki mit vesz, mikor és milyen áron – fókuszcsoportok és felmérések határozták meg.

A múltban az ellátási lánc tervezése a történtekre való visszatekintésen alapult, hogy jobban megtervezzék a jövőt, és abban a hitben, hogy a történelem megismétli önmagát.

 

Ma, a mesterséges intelligencia megjelenésével, előrejelző képességeink a szemünk láttára alakulnak át, és olyan előremutató betekintést generálnak, mint korábban soha. Ennek eredményeként az, ami a múltban sikeressé tette az ellátási lánc stratégiáit, nem lesz sikeres a továbbjutásban.

Az biztos, hogy az emberekbe, folyamatokba és technológiába történt hatalmas befektetések ellenére az ellátási lánc eredményei továbbra is következetlenek és bizonytalanok. Az okok sokrétűek, beleértve az SKU elterjedését, az új fogyasztói csatornákat, a digitalizációt, a (de)globalizációt, a szabályozást, az örökölt rendszereket, a szétválasztott folyamatokat, az összetett hálózatokat és az elromlott kulcsfontosságú teljesítménymutatókat.

 

Az ellátási lánc és a logisztikai entitások tele vannak olyan adatokkal, amelyek segíthetik őket ezeknek a kihívásoknak a kezelésében. De gyakran küzdenek az információ hasznosításával, hogy valóban analitikailag tájékozottá és adatközpontúvá váljanak.

 

AHarvard Üzlet Áttekintésbeszámol arról, hogy a szervezetek kevesebb mint negyede mondja azt, hogy sikeresen adatvezérelt. Ugyanakkor a vezetők több mint 90%-a azt állítja, hogy az adatmennyiség szárnyalása miatt a szervezetükkevesebbhatékony döntéshozók.

Az AI-alapú technológiák jobb módot kínálnak az ellátási lánc állandó kihívásainak kezelésére.

 

A Gartner 2024. februári elemzése megállapította, hogy a legjobb ellátási láncban működő szervezetek több mint kétszer gyakrabban használnak mesterséges intelligenciát folyamataik optimalizálására, mint gyengébb teljesítményű társaik. Egyszerűen fogalmazva: minél proaktívabb egy szervezet az AI megvalósításában, annál felkészültebb az AI képességeinek kihasználására.

A most cselekvő szervezeteknek lehetőségük van arra, hogy megállják a helyüket a versenyben azáltal, hogy látják és kihasználják azt, amit mások hiányolnak. A mesterséges intelligencia ezt gyorsan eléri, és az információkat percek alatt mindenki számára elérhetővé teszi, nem pedig napok, hónapok vagy évek alatt.

A legújabb mesterségesintelligencia-technológiákban óriási lehetőség rejlik az ellátási lánc eredményeinek előrejelzésében. A márkák megkülönböztetése azonban nem az AI-technológiák puszta elfogadásában keresendő. A kulcs az elhelyezésükben rejlik.

 

Az alábbiakban három bevált gyakorlatot mutatunk be a mesterséges intelligencia bevetésére az ellátási lánc kezelésében a hatékonyság és az innováció fokozása érdekében. és versenyelőny.

Kezdje okosan.Az ellátási lánc menedzsmentjének és logisztikai egységeinek nincs szükségük tökéletes ütemtervre ahhoz, hogy az AI fontos legyen. Ezenkívül nem kell egyszerre újragondolniuk a teljes működési keretüket. Ehelyett folyamatosan és stratégiailag telepítse az AI-t, fokozatosan, ismétlődő változtatásokkal az általános teljesítmény javítása érdekében.

 

A kezdéshez azonosítsa az igényt, és vizsgálja meg, hogy az AI miként segíthet a probléma megoldásában gyorsabb munkafolyamat, jobb adatelemzés vagy jobb döntéshozatali hatékonyság révén. Kezdje a legsürgetőbb problémákkal, majd bővítse ki az AI-integrációt, ahogy kényelme és képességei bővülnek.

 

Készítse fel az embereket a részvételre.Az AI biztonságos és hatékony integrálása az ellátási láncba és a logisztikai munkafolyamatokba többet igényel, mint a plug-and-play megközelítést. Szándékos képzést és felkészülést igényel.

Az alkalmazottak tudják ezt. Egy Ernst and Young felmérés szerint az alkalmazottak 80%-a több képzést és továbbképzést szeretne, hogy kényelmesebben érezhesse magát a mesterséges intelligencia integrációjában a munkahelyén, és 73%-uk aggódik amiatt, hogy vállalataik nem tesznek eleget azért, hogy felkészítsék őket az AI alkalmazására.

 

Vonja be az alkalmazottakat a mesterséges intelligencia utazásába. Tanítsd meg őket a technológia használatára átfogó képzési programok és készség-átadási kezdeményezések segítségével. Ugyanakkor hozzon létre csatornákat a visszacsatoláshoz, tükrözve a holisztikus növekedési gondolkodásmódot, amely készen áll a technológia biztonságos és hatékony alkalmazására.

Tanulj, működj együtt és cselekedj.Az AI egy kisegítő technológia. Ez az oka annak, hogy a legjelentősebb AI-termékek közül sok másodpilóta.

 

A logisztikai és ellátási lánc entitásai számára ez azt jelenti, hogy az egyszerű, természetes nyelvű felszólítások értékes betekintést nyerhetnek, ésszerűsíthetik az összetett folyamatokat és javíthatják a döntéshozatali képességeket.

Az IBM által az ellátási lánc szektorban végzett mesterséges intelligencia elemzése megállapította, hogy a technológia kiváló abban, hogy "segítséget nyújt az előrejelzésben, például a kereslet tervezésében, vagy képes előre jelezni a termelési és raktári kapacitást a vevői igények alapján". A mesterséges intelligencia hozzáférhetővé teszi az információkat azáltal, hogy a vezetőktől és a magas szintű döntéshozóktól kezdve a laikusokig és a kezdő felhasználókig mindenki számára lehetővé teszi, hogy kiterjedt adathalmazokban keressen társalgási párbeszédben.

 

Végső soron a cél az emberi döntéshozatal felemelése, ezért a használható ismereteket helyezze előtérbe a flash és az újdonság helyett. Összpontosítson az AI-eszközök megvalósítására, amelyek valódi értéket biztosítanak és növelik csapata képességeit, nem pedig azokra, amelyek egyszerűen lenyűgöző, de felületes szolgáltatásokat kínálnak.

Nem lesz könnyű megváltoztatni azt, ahogyan a dolgok mindig is történtek. Ebben az esetben ez azt jelenti, hogy többet kell tennünk, mint a munkamódszerünk adaptálását; ez azt jelenti, hogy újradefiniáljuk, kik vagyunk. A múlt ellátási lánc szakértői átadják a helyüket a digitalistáknak, akik az AI-alapú technológiára támaszkodnak a döntéshozatal javítása érdekében.

Megéri a munkát.