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建立一个弹性的供应链 与ai.

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了解如何使用AI优化供应链

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了解如何使用AI优化供应链
在我们今天生活和运营的正常世界中,每个人都假定加油站总是有气体,杂货店的面包过道将永远是充分的。

Covid-19时代的STARK实现都不是渗透全球的供应链的脆弱性。供应链是一个复杂的供应动脉网,以这样的方式互相喂食,即小的破坏可以产生涟漪效应。Covid-19成为终极猴子扳手,将自己扔进供应链机械,展示了弹性供应链的重要意义 - 以及供应链中断的陡峭成本。

供应链中断不仅仅是消费者的挫折感。2021年报告估计为组织的年平均成本为1.84亿美元,美国的228,000,000,000美元,根据麦肯锡,供应链中断可能在十年内占一年的普通组织45%的利润。在一个超竞争激烈的世界中,可以获得更大控制,恢复力和可预测性与供应物流的公司将实现对竞争对手的显着竞争优势。

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什么是供应链弹性?

供应链容易受到越来越多的应力点和加速业务速度。投入全球供应链的复杂性越来越复杂,您留下了速度较短的余量。作为回应,公司目前正在专注于通过实施供应链恢复力策略来创造更强大的物流系统。爱游戏网页入口Gartner.定义供应链弹性为:

“通过改变供应链策略,产品和技术来适应结构变化的能力,作为感知和响应需求或供应的意外变化,而不会牺牲成本或质量。”

供应链恢复力是提高公司熟练程度,为意外事件做好准备,并及时调整突然改变,可能会破坏/或负面影响供应链绩效。供应链弹性允许公司迅速修复有影响力的中断,以恢复正常运营。

供应链弹性的关键?供应链中的AI

可见性对于几乎任何操作都至关重要。完全可见的供应链涉及识别供应链网络中的每个链接的手段。这意味着整个供应频谱的完全透明度,包括跟踪原材料和组件,以及子组件和客户交付。

这不仅仅是识别风险,还要认识到那些无法识别的机会,转化为更高的效率。很遗憾,超过一半的公司缺乏供应链的最终可见性。这是因为随时随地涉及许多利益相关者的细长和密集地交换供应链的复杂性超出了传统物流管理工具的能力。可访问性意味着访问到产品中的每个组件的实时跟踪,并具有高度准确的库存计数。它需要以需求感应的形式凝视到不久的将来,其中决策者利用详细的短期需求数据,以使需求更准确地说。可见性意味着能够识别替代交付路线和处理进程以收缩送货窗口。通过识别可能导致可能导致可能扰乱行动和影响人类生活的事故的风险模式,可见性也转化为员工安全等方面。那么公司如何获得这种高度可扩展的可视性?答案是在供应链中使用人工智能。这种需求是由一个人证实的IDC报告显示42%的企业正在供应链中推动数字转型。公司认识到,AI供电链是生产当今所需必要的供应链弹性的唯一途径。

建立弹性供应链需要AI驱动的解决方案。潜入我们电子书中的关键应用程序。

AI供电链:它从数据和方案规划开始

迈克泰森曾经说过每个人都有一个计划,直到他们在嘴里打了一拳。Covid是嘴里的嘴,清楚地表明了拥有固定供应链计划的缺点。公司转向数字转型的主要原因是达到更大的敏捷性。要将更高的灵活性注入其供应链网络,后勤管理人员需要使用方案计划能够调整优化的基础计划,以实现必然不确定性。劳动力罢工,燃料价格或临时关闭的突发事件都是需要先进计划的所有情况。这种类型的自适应供应链只能通过认知AI驱动平台实现,可以分析给定场景以及其影响的匹配原因和效果,并提供抵消它的补救措施。

需要数字双胞胎

那么物流经理如何播放这些场景?为此需要数字娱乐您的供应链环境来模拟它。将这一数字化EcoSee作为专用的偏远,您可以用来了解供应链网络的行为。它通常被称为a数字双胞胎。

These digital chains are virtual replicas that include all of a supply chain’s assets, such as warehouses and inventories, allowing for the creation of situation models that incorporate live information feeds and dynamic snapshots of their real-time environment, all of which can be supplied by IoT systems. Not only can these digitally simulated models help in eliminating bottlenecks and improving risk mitigation, their use of AI-driven, forward-looking intelligence and machine learning can also improve supply inventory control, reduce costs, eliminate operational redundancies and decrease the response time to unforeseen demand.

数字双胞胎提供的富有洞察力智能正在证明是如此变革Gartner,已实施物联网的75%的组织要么已经使用数字双胞胎或计划在一年内使用它们。

AI如何与预测分析不同

不要将AI与使用预测智能管理供应链的传统实践混淆。预测智能涉及使用统计数据并依赖于人类交互来查询数据。它利用了基于对过去事件的人类理解的“如果”假设的“怎么办。

不幸的是,人类的理解有其局限性。AI完全自主,因为它可以直接从自动提供的感官数据获取其信息。虽然预测性分析方法可以使用算法分析,现代,AI驱动系统使用机器学习,其采用认知数据以便从中学习。爱游戏网页入口此学习过程允许它随时间修改所涉及的算法。

该学习的好处是,算法可以持续测试和重新评估数据以发现可能无法检测的底层模式。AI供电系统还可以以速度和爱游戏网页入口比例进行预测,否则是不可能的。

AI驱动的供应链解决方案已为行业领先的组织工作。他们也适合贵公司吗?立即下载Altaml电子书。

未来:AI供电链

使用AI在供应链规划中的使用是一个很快将很快渗透到行业的趋势。供应链行业已被迫在过去几年中适应很多。部分适应的部分涉及拥抱新技术,包括AI的无限学习潜力以及如何利用它来预测和准备不可预测的。如果您还没有注入AI进入供应链管理,就是现在。


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