डेटा के लिए भूख: आपूर्ति श्रृंखला एआई अपने परिवर्तन बिंदु तक कैसे पहुंच सकता है

आपूर्ति श्रृंखला में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक चिकन-या-अंडा चीज है। कुछ लोग आपूर्ति श्रृंखला ऑपरेशन में अधिक दृश्यता पैदा करने की क्षमता के लिए एआई की प्रशंसा करते हैं। दूसरे शब्दों में, एआई पहले, दृश्यता दूसरे।

जो पहले सच हो सकता था जब व्यापक, वास्तविक समय आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता अन्यथा प्राप्त नहीं की जा सकती थी। लेकिन परिवर्तनकारी आपूर्ति श्रृंखला एआई – जिसमें विशाल शक्तिशाली उत्पादक एआई शामिल है, जो विशाल डेटासेट से ताज़ा अंतर्दृष्टि, परिणाम, प्रक्रियाएं और दक्षता बनाता है – हमें समीकरण को अपने सिर पर पलटने की आवश्यकता है। दृश्यता पहले, उसके बाद आपूर्ति श्रृंखला में जेनएआई-चालित नवाचार।

एक क्षेत्रीय खुदरा प्रबंधक, वितरक, निर्माता, या खरीद अधिकारी की कल्पना करें जो सोमवार को जागता है, एक परिचित एआई चैटबॉट (शायद आवाज सक्रिय) लॉन्च करता है, और प्राकृतिक भाषा में पूछता है कि उनकी आपूर्ति श्रृंखला सप्ताह के लिए अनुकूलित है या नहीं। और अगर यह नहीं है, तो पूछें कि आपूर्ति श्रृंखला को उनके लक्ष्यों को पूरा करने के लिए कैसे समायोजित किया जा सकता है। जेनएआई आपूर्ति श्रृंखला प्रणालियों के साथ इस बातचीत को सक्षम बनाता है।

लेकिन जेनएआई-आधारित आपूर्ति श्रृंखला समाधान केवल तभी स्वचालित रूप से ऐसे उत्तर दे सकता है जब यह जानता है कि आपूर्ति श्रृंखला में हर उत्पाद, बॉक्स, केस, पैलेट, आदि की स्थिति, स्थान, स्थिति, आंदोलन, आदि क्या है। और यह केवल तभी जानता है जब उत्पाद स्वयं मानव हस्तक्षेप के बिना स्वचालित रूप से जानकारी का संचार कर सकते हैं। आज, वे कर सकते हैं, एक व्यापक दृश्यता प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से जिसे एम्बिएंट इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (आईओटी) कहा जाता है।

आपूर्ति श्रृंखला में जेनएआई

वैश्विक परामर्श अर्न्स्ट एंड यंग का अनुमान है कि 40 प्रतिशत आपूर्ति श्रृंखला कंपनियां जेनएआई में निवेश कर रही हैं। उन्होंने जेनएआई का उपयोग जटिल आपूर्ति नेटवर्क को मैप करने, “क्या होगा” परिदृश्यों को चलाने, आगामी और नीचे की ओर आपूर्ति की भविष्यवाणी करने, साझेदारों के लिए चैटबॉट विकसित करने और यहां तक कि मौजूदा समझौतों के आधार पर नए अनुबंध उत्पन्न करने के लिए किया है।

ऐसे मामलों में, कंपनियां अपने स्वयं के ऐतिहासिक डेटा और साझेदारों से जो कुछ भी प्राप्त कर सकती हैं पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित कर रही हैं। फिर वे जेनएआई से दक्षता में सुधार के तरीके खोजने के लिए कह रहे हैं। लेकिन जैसा कि ईवाई विश्लेषकों ने कहा, “जेनएआई टूल्स अपने इनपुट डेटा के रूप में शक्तिशाली हैं, इसलिए वे आपूर्ति श्रृंखला भागीदारों से डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता से सीमित हैं।”

आपूर्ति श्रृंखला एआई का पवित्र ग्रेल, हालांकि, वास्तविक समय के डेटा के आधार पर नए मार्ग, प्रक्रियाएं, उत्पाद डिज़ाइन और आपूर्तिकर्ता सूची उत्पन्न करना है – और इसे मानवीय रूप से संभव से अधिक तेजी से करना है। या जैसा कि एक कार्यकारी ने हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू को बताया, “जब आपूर्ति श्रृंखला संकट होता है, तो प्रतिस्पर्धी होने की कुंजी हर किसी की तुलना में वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं को खोजने में तेजी लाना है, क्योंकि हर कोई同ी चीज़ कर रहा है।”

इसके लिए आपूर्ति श्रृंखला ऑपरेशन के बारे में जेनएआई समाधानों को विशाल रूप से अधिक – और अधिक वर्तमान – डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है। एम्बिएंट आईओटी दर्ज करें।

आपूर्ति श्रृंखला की भाषा: एम्बिएंट आईओटी

एम्बिएंट आईओटी के साथ, उत्पाद, पैकेजिंग और स्थान डिजिटल हस्ताक्षर ले जाते हैं, जो आपूर्ति श्रृंखला की वास्तविक समय दृश्यता भाषा है, जो अंततः जेनएआई के आधार के रूप में कार्य करने वाले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में खिलाती है। ये हस्ताक्षर आईओटी पिक्सेल के माध्यम से ले जाए जाते हैं, जो स्व-शक्ति वाले हैं, स्टाम्प-आकार के इलेक्ट्रॉनिक टैग हैं जो आपूर्ति श्रृंखला में किसी भी चीज़ से जुड़े होते हैं जिसे ट्रेसिंग और निगरानी की आवश्यकता होती है। आईओटी पिक्सेल में अपनी कंप्यूटिंग शक्ति, सेंसर और ब्लूटूथ संचार शामिल हैं, जो उत्पादों और पैकेजिंग को आपूर्ति श्रृंखला में अपनी यात्रा का वर्णन करने की अनुमति देते हैं जो एलएलएम द्वारा उपभोग किए जा सकते हैं। अंततः, वे भौतिक और डिजिटल दुनिया के बीच एक पुल का प्रतिनिधित्व करते हैं, आपूर्ति श्रृंखला डेटा को पहली बार उपलब्ध कराते हैं जो वास्तव में संचालन को दिखा सकता है, भविष्यवाणी कर सकता है और अनुकूलित कर सकता है।

एम्बिएंट आईओटी पिक्सेल डेटा को स्थापित वायरलेस डिवाइसों के मेश के माध्यम से संचारित करते हैं, जैसे कि स्मार्टफोन और वायरलेस एक्सेस पॉइंट, या आसानी से तैनात, मानकीकृत पुल और गेटवे जो स्टोर, गोदामों, डिलीवरी ट्रकों और अधिक में स्थापित किए जाते हैं। वास्तव में, उपयुक्त अनुमतियों और गोपनीयता सुरक्षा के साथ, एम्बिएंट आईओटी पिक्सेल आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता को उपभोक्ता तक बढ़ा सकते हैं, उत्पाद उपयोग, पुनः उपयोग और रीसाइक्लिंग के बारे में डेटा संचारित कर सकते हैं, अधिक उन्नत जेनएआई मॉडल के लिए आधार प्रदान करते हैं।

और वे निरंतर डेटा भेजते हैं। आज उपयोग किए जाने वाले आपूर्ति श्रृंखला रिकॉर्ड के विपरीत, एम्बिएंट आईओटी डेटा आपूर्ति श्रृंखला का वर्णन करता है अब। इस दृश्यता के साथ, जेनएआई को लागू करने के लिए हमें बस यह पूछना होगा, “मैं अपनी आपूर्ति श्रृंखला में क्या देख रहा हूं, अब?”

वास्तविक समय दृश्यता और एम्बिएंट आईओटी डेटा पीढ़ी आपूर्ति श्रृंखला में जेनएआई की एक चुनौती को भी हल करने में मदद कर सकती है: डेटा में अनजाने में डेटा पूर्वाग्रह जो अक्सर कंपनियों के विभिन्न ईआरपी प्रणालियों से उत्पन्न होते हैं।

एम्बिएंट आईओटी के साथ ट्रेस किए गए उत्पाद आपूर्ति श्रृंखला में वस्तुनिष्ठ सच्चाई बोलते हैं क्योंकि उत्पाद वास्तव में वहां हैं जहां एम्बिएंट आईओटी कहता है कि वे हैं, जब यह कहता है कि वे हैं। और चूंकि एम्बिएंट आईओटी को उत्पादों को ट्रैक करने के लिए आरएफआईडी स्कैनर वाले श्रमिकों की आवश्यकता नहीं है, मानव त्रुटि को कम किया जा सकता है।

एम्बिएंट आईओटी डेटा आपूर्ति श्रृंखला में उत्पादों द्वारा ली जाने वाली मार्ग और समय का वर्णन करता है। और उत्पादों में उनके डिजिटल उत्पाद पासपोर्ट में शामिल पक्षों और सुविधाओं के बारे में डेटा होता है जो उनके हैंडलिंग में शामिल होते हैं। यदि लागू हो, तो एम्बिएंट आईओटी पिक्सेल एलएलएम में प्रत्येक चरण में तापमान, आर्द्रता और कार्बन उत्सर्जन के बारे में जानकारी जोड़ सकते हैं।

ईवाई के अनुसार, आपूर्ति श्रृंखला कंपनियां जेनएआई का उपयोग करने के एक क्षेत्र में नियामक और ईएसजी रिपोर्टिंग है। जेनएआई से अनुपालन जानकारी प्राप्त करने के लिए विशाल डेटा इकट्ठा करने का सबसे अच्छा और सबसे लागत प्रभावी तरीका एम्बिएंट आईओटी के माध्यम से है।

चैटबॉट से स्वचालन तक

दिन-प्रतिदिन, एम्बिएंट आईओटी और जेनएआई का संयोजन आपूर्ति श्रृंखला को दो तरह से लाभान्वित कर सकता है। पहला, यह आपूर्ति श्रृंखला में अधिक लोगों को विकसित होती स्थितियों को समझने और आपूर्ति श्रृंखला ऑपरेशन को अनुकूलित या सही करने के लिए सक्रिय कदम उठाने की अनुमति देगा। आपको डेटा विश्लेषक या खरीद विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है ताकि आप जेनएआई चैटबॉट से शिपमेंट की स्थिति या वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं के बारे में पूछ सकें, हालांकि कंपनियों को अभी भी जेनएआई टूल और एलएलएम को विकसित करने के लिए डेटा विशेषज्ञों की आवश्यकता होगी ताकि वे उपयोगी परिणाम प्रदान करें। लेकिन आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण और पूछताछ का लोकतंत्रीकरण तेजी से निर्णय लेने की अनुमति दे सकता है जो प्रतिस्पर्धी होने के लिए आवश्यक है।

दूसरा, जेनएआई और अन्य एआई टूल आपूर्ति श्रृंखला स्वचालन की ओर एक पुल बनाने में मदद कर सकते हैं। मशीन लर्निंग के माध्यम से, विशेष रूप से नियंत्रण प्रणालियों में अक्सर पाया जाने वाला सुदृढ़ लर्निंग, सॉफ्टवेयर को बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए निर्णय लेने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। अंततः, वे आपूर्ति श्रृंखला व्यवधानों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किए जा सकते हैं और स्वचालित रूप से वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं या शिपरों को शामिल कर सकते हैं। या वे भविष्यवाणी रखरखाव शुरू कर सकते हैं जो यह निर्धारित करके कि क्या कुछ गोदाम या निर्माण प्रणाली या लाइनें विफल हो सकती हैं।

वे बड़े डेटासेट से सीखते हैं, जिसमें एम्बिएंट आईओटी-जनित आपूर्ति श्रृंखला डेटा शामिल है।

जैसा कि हमने हाल के वर्षों में सीखा है, जटिल आपूर्ति श्रृंखला एक रेज़र के किनारे पर मौजूद है। कुछ छोटे कारक उन्हें अराजकता में डाल सकते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य की अराजकता से बचने के लिए महत्वपूर्ण होगी। लेकिन वहां पहुंचने के लिए, आपूर्ति श्रृंखला को उन चीजों के लिए डेटा अनलॉक करने की आवश्यकता है जिन्हें वे वर्तमान में नहीं देख सकते हैं। एम्बिएंट आईओटी कल के जेनएआई नवाचारों पर निर्मित दृश्यता डेटा प्रदान करता है।