Ο Ρόλος του Γεννητικού AI στις Αλυσίδες Εφοδιασμού

Όπως οι διαταραχές της αλυσίδας εφοδιασμού έγιναν το συχνό αντικείμενο συζητήσεων σε διοικητικά συμβούλια το 2020, το Γεννητικό AI γρήγορα έγινε το热 θέμα του 2023. Μετά από όλα, το ChatGPT της OpenAI έφτασε σε 100 εκατομμύρια χρήστες μέσα σε δύο μήνες, καθιστώντας το τη ταχύτερα εξελισσόμενη εφαρμογή καταναλωτή στην ιστορία.

Οι αλυσίδες εφοδιασμού είναι, σε κάποιο βαθμό, καλά προσαρμοσμένες για τις εφαρμογές του γεννητικού AI, δεδομένου ότι λειτουργούν και παράγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Η ποικιλία και το όγκο των δεδομένων και οι διάφορες μορφές δεδομένων προσθέτουν πρόσθετη πολυπλοκότητα σε ένα εξαιρετικά πολύπλοκο πραγματικό πρόβλημα: πώς να βελτιστοποιήσετε την απόδοση της αλυσίδας εφοδιασμού. Και ενώ οι περιπτώσεις χρήσης του γεννητικού AI στις αλυσίδες εφοδιασμού είναι εκτενείς – συμπεριλαμβανομένης της αυξημένης αυτοματοποίησης, της προβλέψεως της ζήτησης, της επεξεργασίας και παρακολούθησης των παραγγελιών, της προληπτικής συντήρησης των μηχανημάτων, της διαχείρισης του κινδύνου, της διαχείρισης των προμηθευτών και πολλά άλλα – πολλές από αυτές εφαρμόζονται επίσης στο προβλεπτικό AI και έχουν ήδη υιοθετηθεί και αναπτυχθεί σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτό το κομμάτι περιγράφει μερικές περιπτώσεις χρήσης που είναι ιδιαίτερα κατάλληλες για το γεννητικό AI στις αλυσίδες εφοδιασμού και προσφέρει ορισμένες προειδοποιήσεις που οι ηγέτες της αλυσίδας εφοδιασμού πρέπει να λάβουν υπόψη πριν από μια επένδυση.

Βοηθούμενη Λήψη Αποφάσεων

Ο κύριος σκοπός του AI και του ML στις αλυσίδες εφοδιασμού είναι να διευκολύνουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, προσφέροντας την υπόσχεση της αυξημένης ταχύτητας και ποιότητας. Το προβλεπτικό AI το κάνει αυτό παρέχοντας προβλέψεις και προγνώσεις που είναι πιο ακριβείς, ανακαλύπτοντας νέους μοτίβους που δεν έχουν ακόμη αναγνωριστεί και χρησιμοποιώντας πολύ μεγάλες ποσότητες σχετικών δεδομένων. Το γεννητικό AI μπορεί να το πάρει ένα βήμα παραπέρα υποστηρίζοντας διάφορες λειτουργικές περιοχές της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού. Για παράδειγμα, οι διαχειριστές της αλυσίδας εφοδιασμού μπορούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα γεννητικού AI για να ζητήσουν διευκρινιστικές ερωτήσεις, να ζητήσουν πρόσθετα δεδομένα, να κατανοήσουν καλύτερα τους επηρεάζοντες παράγοντες και να δουν την ιστορική απόδοση των αποφάσεων σε παρόμοιες περιπτώσεις. Με λίγα λόγια, το γεννητικό AI κάνει τη διαδικασία της due diligence που προηγείται της λήψης αποφάσεων σημαντικά ταχύτερη και ευκολότερη για τον χρήστη.

Επιπλέον, με βάση τα υποκείμενα δεδομένα και τα μοντέλα, το γεννητικό AI μπορεί να αναλύσει μεγάλες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, να γεννήσει αυτόματα διάφορες σενάρια και να παρέχει συστάσεις με βάση τις παρουσιαζόμενες επιλογές. Αυτό μειώνει σημαντικά το μη προστιθέμενο έργο που οι διαχειριστές της αλυσίδας εφοδιασμού κάνουν τώρα και τους ενδυναμώνει να περάσουν περισσότερο χρόνο στη λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα και να ανταποκριθούν στις μεταβολές της αγοράς γρηγορότερα.

Μια (Δυνατή) Λύση στην Ελλειπή Διαχείριση της Αλυσίδας Εφοδιασμού

Τους τελευταίους quelques χρόνια, οι επιχειρήσεις έχουν υποφέρει από έλλειψη ταλέντου στην αλυσίδα εφοδιασμού λόγω της καύσης των σχεδιαστών, της αποχώρησης και της απότομης καμπύλης μάθησης για τους νέους εργαζόμενους λόγω της σύνθετης φύσης της εργασίας. Τα μοντέλα γεννητικού AI μπορούν να ρυθμιστούν στις τυποποιημένες διαδικασίες λειτουργίας των επιχειρήσεων, τις επιχειρηματικές διαδικασίες, τις ροές εργασίας και την τεκμηρίωση του λογισμικού και στη συνέχεια μπορούν να απαντήσουν στις ερωτήσεις του χρήστη με контекστοποιημένες και σχετικές πληροφορίες. Η διαδραστική διεπαφή χρήστη που συνήθως συνδέεται με το γεννητικό AI κάνει σημαντικά ευκολότερη την αλληλεπίδραση με ένα σύστημα υποστήριξης και παρέχει τη δυνατότητα να βελτιώσει την ερώτηση, επιταχύνοντας ακόμη περισσότερο τον χρόνο που χρειάζεται για να βρεθεί η σωστή πληροφορία.

Η συνδυασμένη χρήση ενός συστήματος εκπαίδευσης και ανάπτυξης με βάση το γεννητικό AI με τη βοήθεια του γεννητικού AI μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση της επίλυσης διάφορων προβλημάτων διαχείρισης αλλαγών. Μπορεί επίσης να επιταχύνει την έναρξη νέων εργαζομένων μειώνοντας τον χρόνο εκπαίδευσης και τις απαιτήσεις εργασιακής εμπειρίας. Περισσότερο σημαντικά, το γεννητικό AI μπορεί να ενδυναμώσει άτομα με αναπηρίες βελτιώνοντας την επικοινωνία, τη γνωστική ικανότητα, την ανάγνωση και γραφή, την προσωπική οργάνωση και την υποστήριξη της συνεχούς μάθησης και ανάπτυξης.

Ενώ ορισμένοι φοβούνται ότι το γεννητικό AI θα οδηγήσει σε απώλεια εργασίας τα επόμενα χρόνια, άλλοι πιστεύουν ότι θα αυξήσει το επίπεδο της εργασίας αφαιρώντας τις επαναλαμβανόμενες εργασίες και ανοίγοντας χώρο για πιο στρατηγικές. Εν τω μεταξύ, προβλέπεται ότι θα λύσει την χρονική έλλειψη ταλέντου στην αλυσίδα εφοδιασμού και ψηφιακής τεχνολογίας. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η μάθηση του πώς να συνεργαστεί με την τεχνολογία είναι σημαντική.

Κατασκευή του Ψηφιακού Μοντέλου της Αλυσίδας Εφοδιασμού

Οι αλυσίδες εφοδιασμού χρειάζονται να είναι ανθεκτικές και ευέλικτες, το οποίο απαιτεί διαπανεπιστημιακή ορατότητα. Η αλυσίδα εφοδιασμού πρέπει να “γνωρίζει” ολόκληρο το δίκτυο για ορατότητα. Ωστόσο, η κατασκευή του ψηφιακού μοντέλου του ολόκληρου δικτύου της αλυσίδας εφοδιασμού n-βαθμίδων είναι συχνά δαπανηρή. Οι μεγάλες επιχειρήσεις έχουν δεδομένα που διασκορπίζονται σε δεκάδες ή εκατοντάδες συστήματα, με περισσότερες από 500 εφαρμογές που διαχειρίζονται ταυτόχρονα σε ERPs, CRMs, PLMs, Προμήθεια & Πηγή, Σχεδιασμός, WMS, TMS και πολλά άλλα. Με όλη αυτή τη πολυπλοκότητα και κατακερματισμό, είναι εξαιρετικά δύσκολο να φέρουμε μαζί λογικά αυτά τα διάσπαρτα δεδομένα. Αυτό επιδεινώνεται όταν οι οργανισμοί κοιτάζουν πέρα από τους πρώτους ή δεύτερους προμηθευτές όπου η συλλογή δεδομένων σε δομημένη μορφή είναι απίθανη.

Τα μοντέλα γεννητικού AI μπορούν να επεξεργαστούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων δομημένων (δεδομένων master, δεδομένων συναλλαγών, EDIs) και μη δομημένων δεδομένων (συμβάσεων, τιμολογίων, σκανών εικόνων), για να ανακαλύψουν μοτίβους και контекστοποίηση με περιορισμένη προεπεξεργασία των δεδομένων. Επειδή τα μοντέλα γεννητικού AI μαθαίνουν από μοτίβους και χρησιμοποιούν υπολογισμούς πιθανοτήτων (με κάποια ανθρώπινη παρέμβαση) για να προβλέψουν την επόμενη λογική έξοδο, μπορούν να δημιουργήσουν ένα πιο πραγματικό ψηφιακό μοντέλο του δικτύου της αλυσίδας εφοδιασμού n-βαθμίδων – γρηγορότερα και σε μεγάλη κλίμακα – και να βελτιστοποιήσουν την συνεργασία και την ορατότητα μεταξύ και εντός των εταιρειών. Αυτό το μοντέλο n-βαθμίδων μπορεί να εμπλουτιστεί περαιτέρω για να υποστηρίξει πρωτοβουλίες ESG, συμπεριλαμβανομένων αλλά όχι περιορισμένων στην αναγνώριση των μετάλλων σύρραξης, τη χρήση περιβαλλοντικά ευαίσθητων πόρων ή περιοχών, τον υπολογισμό των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου των προϊόντων και των διαδικασιών και πολλά άλλα.

Αν και το γεννητικό AI προσφέρει μια σημαντική ευκαιρία για τους ηγέτες της αλυσίδας εφοδιασμού να είναι καινοτόμοι και να δημιουργήσουν einen στρατηγικό πλεονέκτημα, υπάρχουν ορισμένα προβλήματα και κίνδυνοι που πρέπει να ληφθούν υπόψη.

Η Αλυσίδα Εφοδιασμού σας είναι Μοναδική

Οι γενικές χρήσεις του γεννητικού AI, όπως το ChatGPT ή το Dall-E, είναι目前 επιτυχημένες στην αντιμετώπιση εργασιών που είναι ευρύτερες στη φύση τους επειδή τα μοντέλα έχουν εκπαιδευτεί σε τεράστιες ποσότητες δημόσια διαθέσιμων δεδομένων. Για να εκμεταλλευτείτε πραγματικά τις ικανότητες του γεννητικού AI για την εταιρική αλυσίδα εφοδιασμού, αυτά τα μοντέλα πρέπει να ρυθμιστούν στις αντίστοιχες εταιρικές δεδομένα και τον контекστο που είναι συγκεκριμένος για την οργάνωση σας. Με άλλα λόγια, δεν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ένα γενικά εκπαιδευμένο μοντέλο. Οι προκλήσεις διαχείρισης δεδομένων όπως η ποιότητα των δεδομένων, η ενοποίηση και η απόδοση που εμποδίζουν τα τρέχοντα έργα μετασχηματισμού μπορούν επίσης να επηρεάσουν τις επενδύσεις στο γεννητικό AI, οδηγώντας σε μια χρονοβόρα και δαπανηρή άσκηση χωρίς τη σωστή λύση διαχείρισης δεδομένων που ήδη υπάρχει.

Το γεννητικό AI εξαρτάται από την κατανόηση μοτίβων εντός των δεδομένων εκπαίδευσης και αν οι επαγγελματίες της αλυσίδας εφοδιασμού έχουν μάθει κάτι τα τελευταία三年, είναι ότι οι αλυσίδες εφοδιασμού θα συνεχίσουν να αντιμετωπίζουν νέους κινδύνους και ασυνήθιστες ευκαιρίες.

Ασφάλεια & Κανονισμοί

Η βασική απαιτούμενη των μοντέλων γεννητικού AI είναι η πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων εκπαίδευσης για να κατανοήσουν τους μοτίβους και τον контекστο. Αυτό όμως, η ανθρώπινη διεπαφή των εφαρμογών γεννητικού AI μπορεί να οδηγήσει σε απομίμηση χρήστη, phishing και άλλες ασφαλειές. Ενώ η περιορισμένη πρόσβαση στα δεδομένα εκπαίδευσης μπορεί να οδηγήσει σε υποεπίδοση από το AI, η χορήγηση απεριόριστης πρόσβασης στα δεδομένα της αλυσίδας εφοδιασμού μπορεί να οδηγήσει σε περιστατικά ασφάλειας της πληροφορίας όπου κρίσιμες και ευαίσθητες πληροφορίες γίνονται διαθέσιμες σε μη εξουσιοδοτημένους χρήστες.

Είναι επίσης ασαφές πώς οι διάφορες κυβερνήσεις θα επιλέξουν να ρυθμίσουν το γεννητικό AI στο μέλλον καθώς η υιοθέτηση συνεχίζει να αυξάνεται και νέες εφαρμογές του γεννητικού AI ανακαλύπτονται. Ορισμένοι εμπειρογνώμονες του AI έχουν εκφράσει ανησυχίες σχετικά με τον κίνδυνο που αντιπροσωπεύει το AI, ζητώντας από τις κυβερνήσεις να σταματήσουν τους γιγαντιαίους πειραματισμούς του AI μέχρι οι ηγέτες της τεχνολογίας και οι πολιτικοί να καθορίσουν κανόνες και κανονισμούς για να διασφαλίσουν την ασφάλεια.

Το γεννητικό AI προσφέρει πολλές ευκαιρίες για βελτίωση για τις οργανώσεις που μπορούν να εκμεταλλευτούν αυτή τη τεχνολογία και να δημιουργήσουν einen πολλαπλασιαστή για την ανθρώπινη ευρεσιτεχνία, τη δημιουργικότητα και τη λήψη αποφάσεων. Αυτό όμως, μέχρι να υπάρχουν μοντέλα εκπαιδευμένα και ρητά σχεδιασμένα για περιπτώσεις χρήσης της αλυσίδας εφοδιασμού, ο καλύτερος τρόπος για να προχωρήσετε είναι μια ισορροπημένη προσέγγιση στις επενδύσεις στο γεννητικό AI.

Η καθορισμός των σωστών φραγμών θα είναι προσεκτικός για να διασφαλιστεί ότι το AI προσφέρει ένα σύνολο βελτιστοποιημένων σχεδίων για κάθε χρήστη να αναθεωρήσει και να επιλέξει από αυτά που είναι συγχρονισμένα με τις επιχειρηματικές διαδικασίες και τους στόχους. Οι επιχειρήσεις που συνδυάζουν “επιχειρηματικά βιβλία” με το γεννητικό AI θα είναι οι καλύτεροι για να αυξήσουν την ικανότητα των ομάδων να σχεδιάζουν, να λαμβάνουν αποφάσεις και να εκτελούν ενώ ακόμη βελτιστοποιούν τους επιθυμητούς επιχειρηματικούς στόχους. Οι οργανισμοί πρέπει επίσης να λάβουν υπόψη einen ισχυρό επιχειρηματικό λόγο, την ασφάλεια των δεδομένων και των χρηστών και τους μετρήσιμους επιχειρηματικούς στόχους πριν από την επένδυση σε νέες τεχνολογίες γεννητικού AI.