Virksomheder skal overveje deres supply chain managements fremtid og de muligheder, som kunstig intelligens giver på denne arena. De har også ansvaret for at inkorporere innovation i produktdesign, skabelse og levere det samme til kunderne, effektivt, ved at integrere kunstig intelligens i deres supply chain management system.
Kunstig intelligens hjælper virksomheder ved at automatisere, udvide og forbedre kundeoplevelsen og beslutningsprocesser. Forbedring af produktiviteten i forsyningskædens ledelsesrum og skaber dermed et bedre produkt af højere værdi for virksomheder at operere.
Supply Chain Management (SCM) omfatter logistik, lagerstyring og opbevaring. Disse er de synlige elementer i SCM, da de involverer transport af materialer samt oplagring af dem til fremtidig brug. Supply chain management giver virksomheder og divisioner mulighed for at koordinere deres langsigtede planer, kontrollere det daglige flow af leverandørers materialer op og ned i forsyningskæden.
Kunstig intelligens giver maskiner mulighed for at lære og udføre handlinger baseret på erfaring eller data indsat i deres system i stedet for at være procesorienteret som for mennesker.
Som introduceret og klassificeret af Gartner-analytiker, Noha Tahomy, er kunstig intelligens kategoriseret som følger:
Anvendelsen af kunstig intelligens i Supply Chain Management-relaterede opgaver rummer et stort potentiale for at booste både top- og bundlinjeværdien af en organisation.
Kunstig intelligens ændrer forsyningskædestyringsindustriens ansigt ved at identificere og eliminere dybt rodfæstede ineffektiviteter og usikkerheder. Det skaber synlighed i alle aspekter af forsyningskæden med metoder, som mennesker ikke er i stand til at efterligne i stor skala.
AI transformerer komplekse supply chain management processer for virksomheder, hvilket gør dem mere effektive, hvilket frigør tid brugt på hverdagslige opgaver, så de kan engagere sig i strategiske handlinger.
Zap Inventory er en SaaS-baseret løsning, der bringer ordre-, forsendelses- og lagerstyringsfunktioner ind i én automatiseret platform. Det letter opfyldelse af ordrer på flere kanaler og alle back-end-processer, mens det samtidig sporer dit lager i realtid. Zap Inventory tilbyder også problemfri integration med førende markedspladser. Book en demo i dag for at lære mere.
Her er seks måder, hvorpå kunstig intelligens kan hjælpe forskellige Supply Chain Management-funktioner i en virksomhed:
Strømlining af indkøbsrelaterede opgaver gennem automatisering og forøgelse af Chabots kapacitet kræver adgang til robuste, intelligente datasæt, der vil være tilgængelige som en ramme eller referencepunkt for robotter. En chatbot kan også bruges til daglige opgaver, såsom:
Supply chain planlægning har været en afgørende aktivitet i erhvervslivet, men den er endnu vigtigere i dag, fordi virksomheder har brug for konkrete planer for at forblive konkurrencedygtige. Med kraftfulde arbejdsværktøjer og intelligent teknologi til at bygge disse planer kan du være sikker på, at din virksomhed vil have en fordel i forhold til andre virksomheder. Maskinlæringsalgoritmen kan revolutionere, hvordan vi planlægger lagerkrav med dens evne til at forudsige fremtidige behov, før de sker, eller hvilke typer varer der kan sælge godt baseret på kundernes præferencer. Maskinlæring kan revolutionere smidighed og optimering af forsyningskædeplanlægning.
Supply Chain Management-professionelle har magten til at skabe optimerede scenarier for optimal levering af varer baseret på store datasæt. Med maskinlæringsteknologi kan de indstille parametre for at sikre succes, hvilket reducerer menneskelig input eller intervention.
Succesen for enhver virksomheds forsyningskæde afhænger af, hvor godt de administrerer deres beholdning. Efterhånden som efterspørgslen efter varer fortsætter med at stige, øges betydningen af forsyningskædeplanlægning også. Det er vigtigt at sikre, at der til enhver tid er nok produkter og lager til rådighed. En prognosemaskine med maskinlæring bliver ved med at se fremad ved hjælp af forskellige algoritmer, afhængigt af om du ønsker mere detaljeret information om daglige salgstendenser, og dermed optimere lagerstyringssystemet.
Machine Learning har revolutioneret måden, virksomheder opbevarer deres lager på. Med selvtilpassende prognoser kan varehuse planlægge fremtidige behov og være på forkant med de stadigt skiftende markedstendenser, hvilket giver en endeløs loop, der konstant opdaterer og opgraderer sig selv med smartere information hver dag.
Opdag en bedre måde at administrere din lagerbeholdning med Zap Inventory. Administrer alt på ét sted, eller brug det på tværs af flere steder og organiser på farten. Start din gratis prøveperiode i dag!
Fremkomsten af kunstig intelligens inden for logistik og shipping er ingen hemmelighed. Det er blevet et omdrejningspunkt for opmærksomhed inden for supply chain management, da det hjælper med at reducere gennemløbstider med hurtigere transport, der reducerer omkostningerne, samtidig med at det er miljøvenlige bestræbelser på at gøre disse operationer mere effektive, hvilket påvirker både arbejdskraftsatser blandt andet; hvis autonome køretøjer blev udviklet med deres potentiale, som visse forretningsanalytikere har antaget, ville indvirkningen på logistikoptimering være astronomisk.
Natural Language Processing (NLP) er en kunstig intelligens og maskinlæringsteknologi, der bygger bro mellem sprogbarrieren mellem landene. NPL kan bruges til at bygge store datasæt om leverandører med få oplysninger på grund af deres manglende læsefærdigheder. De potentielle fordele ved denne udvikling omfatter strømlining af revisionsprocedurer på grund af øget tilgængelighed gennem let dechifrerbare datasæt; også, det kan endda give virksomheder adgang til uophørligt vedvarende energikilder.
Med flere og flere virksomheder, der bliver tvunget til at overveje forsyningskædens bæredygtighed, CSR eller endda bare grundlæggende etik, når de driver deres forretning; leverandørvalg er blevet et kritisk aspekt. Risikostyring er nøglen til at sikre, at du ikke laver dyre fejl. Men hvad nu hvis der altid var nogen ved hånden, som vidste, hvordan du bedst kunne beskytte dig selv under hver interaktion med disse leverandører?
Fremtiden for leverandørvalg er nu mere intelligent end nogensinde. Indsamling af leverandørdata er blevet et værktøj til succes med Machine Learning og forståelige algoritmer til at skabe en aktiv proces, der vil hjælpe virksomheden med at træffe informerede beslutninger om, hvem de arbejder tæt sammen med fra dag ét – alt imens den er let tilgængelig for mennesker.
Når det kommer til anvendelse af kunstig intelligens i supply chain management, er spørgsmålet ikke længere 'hvorfor?' men snarere 'hvornår' og 'hvordan'. Efterhånden som teknologien forbedres, antallet af datapunkter stiger, og virksomhedens behov ændrer sig, er der ingen til at sige, hvad virksomheder kan udrette med dette spændende nye værktøj.