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人工智能可以成为成功供应链的关键吗?

发布日期:2021-05-06 19:54:25浏览量:50

造成当今供应链复杂性的因素有很多,包括数据分析中成熟度的变化,运输中断,通信问题,组织孤岛以及重复的流程和控制。有关全球贸易协定的政治紧张局势也严重影响了材料和产品的供应。

这是人工智能(AI)和机器学习(ML)可以提供帮助的地方。人工智能和数据分析提供了机会,可以更准确地预测挑战并计划有效的快速响应,同时最大限度地减少未来的中断。

AI可能指的是许多技术实现,但是ML是当今AI最突出的实现。它使用算法和应用程序来自动化数据分析并创建知识模型。机器学习解决方案可用于执行预测分析,例如回归分析和分类,这对于预测与供应链有关的业务问题特别有用。

满足当今需求的创新解决方案
运输问题通常是供应链中断的重要组成部分。人工智能解决方案可以通过自动收集路线中各个点的数据,然后使用预期的运输来满足消费者的需求(有时甚至在报告需求之前)来帮助解决这些挑战。

提高运输效率的另一种方法可以是根据最新的交通和天气状况重新安排交货时间和修改运输路线。将这些数据包括在预测模型中可以使这些预测更相关,并且过程更有效。

其他有用的用途包括预测库存中断。例如,在最终分发COVID-19疫苗时,至关重要的是不仅要预测疫苗本身的库存量,而且要预测外围用品(例如注射器,稀释剂和冷藏用品)的库存量。甚至与患者护理相关的预测,例如人员配备需求和每位患者进行免疫的预约时间,也可能变得很重要。

机器学习:一切都在数据中
尽管供应链的每个结点涉及许多复杂性,但组织可以通过逐步致力于数据分析的成熟度来获得可观的价值,而不必采用强大的机器学习解决方案。面对不确定性,人工智能功能和改进数据分析的价值最终以更好的决策形式体现。组织的数据可能包含风险和获得新价值的机会的指标。大多数组织可以通过采用更好的流程,释放其数据的真正潜力来开始改善其数据治理。

用于建模的数据可能来自许多来源,包括过去和当前的供需模式,实时交通和天气更新,库存数据,市场预测等。与任何输入输出过程一样,更准确的数据输入会产生更准确的预测。围绕数据管理改进版本控制和变更管理实践可以帮助保护数据质量。此外,从这些数据中收集并纳入预测模型的假设需要充分记录在案,以解释其原理并允许对模型性能和调整进行持续监控。

除了用于建立模型的数据之外,用于更新和调整模型的数据也很关键。通过供应链回馈可靠数据的速度越快,其他各方的响应速度就越快。在COVID-19免疫示例中,应尽可能高效,准确地共享来自免疫站点(例如医院和诊所)的数据,以使制造商和物流公司能够做出相应的响应。

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