Üretken AI’nin Tedarik Zincirlerinde Rolü

Tıpkı tedarik zinciri kesintilerinin 2020’de yönetim kurulu odalarında sıkça tartışılan bir konu haline gelmesi gibi, Üretken AI de 2023’ün sıcak konusu haline geldi. Nitekim OpenAI’nin ChatGPT’si, ilk iki ayda 100 milyon kullanıcıya ulaşarak, tarihte en hızlı büyüyen tüketici uygulaması benimsenmesini gerçekleştirdi.

Tedarik zincirleri, belirli bir ölçüde, üretken AI uygulamalarına uygun görünüyor, çünkü onlar büyük miktarda veri üzerinde çalışıyor ve üretiyorlar. Veri çeşitliliği ve hacmi ile farklı veri türleri, tedarik zinciri performansını optimize etme gibi son derece karmaşık bir gerçek dünya sorununa ekstra karmaşıklık ekliyor. Üretken AI’nin tedarik zincirlerinde kullanım örnekleri – dahil olmak üzere artan otomasyon, talep tahmini, sipariş işleme ve takip, makinelerin öngörülü bakımı, risk yönetimi, tedarikçi yönetimi ve daha fazlası – geniş olsa da, birçokları da öngörülü AI için geçerli ve zaten büyük ölçekte benimsenmiş ve dağıtılmıştır.

Bu parça, tedarik zincirlerinde üretken AI için özellikle uygun olan birkaç kullanım örneğini açıklamakta ve tedarik zinciri liderlerinin bir yatırım yapmadan önce dikkate alması gereken bazı uyarılar sunmaktadır.

Destekli Karar Verme

Tedarik zincirlerinde AI ve ML’nin temel amacı, karar verme sürecini kolaylaştırmak, artan hız ve kalite vaat etmektedir. Öngörülü AI, daha doğru tahminler ve öngörüler sunarak, henüz tanımlanmamış yeni kalıpları keşfederek ve çok büyük miktarda ilgili veriyi kullanarak bunu gerçekleştirir. Üretken AI, bu süreci bir adım öteye taşıyarak tedarik zinciri yönetiminin çeşitli işlevsel alanlarını destekleyebilir. Örneğin, tedarik zinciri yöneticileri, üretken AI modellerini kullanarak açıklamalı sorular sormak, ek veri talep etmek, etkileyen faktörleri daha iyi anlamak ve benzer senaryolardaki kararların histórik performansını görmek için kullanabilir. Kısacası, üretken AI, karar vermeden önce gelen dikkatli çalışma sürecini önemli ölçüde hızlandırır ve kullanıcının işini kolaylaştırır.

Dahası, temel veri ve modellere dayanarak, üretken AI büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi analiz edebilir, çeşitli senaryoları otomatik olarak oluşturabilir ve sunulan seçeneklere dayalı önerilerde bulunabilir. Bu, tedarik zinciri yöneticilerinin şu anda yaptığı ekstra olmayan işleri önemli ölçüde azaltır ve onları veri temelli kararlar vermeye ve pazar değişikliklerine daha hızlı tepki vermeye güçlendirir.

Tedarik Zinciri Yönetimi yetenek Eksikliğine (Mümkün) Çözüm

Son birkaç yıldır, işletmeler, planlayıcı yanması, ayrılma ve yeni işe alımların karmaşık doğası nedeniyle steep öğrenme eğrisi nedeniyle tedarik zinciri yetenek eksikliği çekmiştir. Üretken AI modelleri, işletmelerin standart işletme prosedürlerine, iş süreçlerine, iş akışlarına ve yazılım belgelerine uyarlanabilir ve ardından kullanıcı sorgularına bağlamsal ve ilgili bilgilerle yanıt verebilir. Üretken AI ile thường olarak ilişkilendirilen konuşma arayüzü, bir destek sistemi ile etkileşim kurmayı önemli ölçüde kolaylaştırır ve sorguyu daha da hızlandırarak doğru bilgiyi bulma süresini hızlandırır.

Üretken AI tabanlı bir öğrenme ve gelişim sistemi ile üretken AI destekli karar vermeyi birleştirmek, çeşitli değişiklik yönetimi sorunlarının çözülmesini hızlandırabilir. Ayrıca yeni çalışanların eğitim süresini ve iş tecrübesi gereksinimlerini azaltarak yeni çalışanların hızlanmasını da hızlandırabilir. Daha da önemlisi, üretken AI, engelli insanları iletişimi geliştirerek, bilişimi iyileştirerek, okuma ve yazma yardımı sağlayarak, kişisel organizasyonu destekleyerek ve sürekli öğrenme ve gelişimi destekleyerek güçlendirebilir.

Üretken AI’nin gelecekte iş kayıplarına neden olacağından endişe edenler varken, diğerleri bunun tekrarlayan görevleri kaldırarak daha stratejik olanlara yer açacağını düşünüyor. Bu arada, bugün kronik tedarik zinciri ve dijital yetenek eksikliğini çözeceği öngörülüyor. Bu nedenle, teknoloji ile nasıl çalışacağını öğrenmek önemlidir.

Dijital Tedarik Zinciri Modelinin Oluşturulması

Tedarik zincirlerinin esnek ve çevik olması gerekir, bu da işletme çapında görünürlüğü gerektirir. Tedarik zincirinin “bilmek” zorunda olduğu tüm ağı için görünürlük gerekir. Ancak, tüm n-katmanlı tedarik zinciri ağı için dijital modeli oluşturmak genellikle maliyetli olabilir. Büyük işletmeler, ERP’ler, CRM’ler, PLM’ler, Tedarik ve Kaynak, Planlama, WMS, TMS ve daha fazlası boyunca dozens veya hundreds sistemler boyunca veri yönetiyorlar; çoğu büyük işletme aynı anda 500’den fazla uygulamayı yönetiyor. Tüm bu karmaşıklık ve parçalanma ile bu farklı verilerin mantıksal olarak bir araya getirilmesi非常 zor. Bu, organizasyonlar ilk veya ikinci seviye tedarikçiler ötesine baktığında, yapılandırılmış bir formatta veri toplamanın muhtemel olmadığı durumlarda daha da zorlaşıyor.

Üretken AI modelleri, büyük miktarda veriyi, yapılandırılmış (ana veri, işlem verileri, EDI’ler) ve yapılandırılmamış veri (sözleşmeler, faturalar, görüntü taramaları) işleyerek, sınırlı veri ön işleme ile desenleri ve bağlamı tanımlayabilir. Üretken AI modelleri, desenlerden öğrenerek ve bazı insan müdahalesi ile sonraki mantıksal çıktıyı tahmin etmek için olasılık hesaplamaları kullanarak, n-katmanlı tedarik ağı için daha doğru bir dijital model oluşturabilir – hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde – ve şirket içi ve şirketler arası işbirliği ve görünürlüğü optimize edebilir. Bu n-katmanlı model, çevre duyarlı kaynakların kullanımı veya alanları, ürünlerin ve süreçlerin karbon emisyonlarını hesaplamak gibi ESG girişimlerini desteklemek için daha da zenginleştirilebilir.

Üretken AI, tedarik zinciri liderlerine yenilikçi olma ve stratejik bir avantaj yaratma fırsatı sunuyor olsa da, bazı endişeler ve riskler dikkate alınmalıdır.

Tedarik Zinciriniz Benzersizdir

Üretken AI’nin genel kullanımları, seperti ChatGPT veya Dall-E, şu anda daha geniş doğadaki görevleri ele almak için başarılılar, çünkü modeller büyük miktarda halka açık verilere eğitiliyor. İşletme tedarik zinciri için üretken AI’nin yeteneklerini gerçekten kullanmak için, bu modeller işletme verilerine ve organizasyonunuzun bağlamına özgü olarak ayarlanmalıdır. Başka bir deyişle, genel olarak eğitilmiş bir modeli kullanamazsınız. Veri yönetimindeki zorluklar, veri kalitesi, entegrasyonu ve performansı gibi current dönüşüm projelerini engelleyen aynı zorluklar, üretken AI yatırımlarını da etkileyerek, doğru veri yönetim çözümünün önceden kurulmamış olması durumunda zaman alıcı ve maliyetli bir egzersize neden olabilir.

Üretken AI, eğitim verisi içindeki desenleri anlamaya bağlıdır ve tedarik zinciri profesyonelleri son üç yılda öğrendikleri gibi, tedarik zincirlerinin yeni risklerle ve withoutönceden görülmemiş fırsatlarla karşılaşmaya devam edeceği gerçeğidir.

Güvenlik ve Düzenlemeler

Üretken AI modellerinin temel gereksinimi, desenleri ve bağlamı anlamak için büyük miktarda eğitim verisine erişmektir. Üretken AI uygulamalarının insan benzeri arayüzü, kullanıcı taklit etme, phishing ve diğer güvenlik endişelerine neden olabilir. Model eğitimine sınırlı erişim, AI’nin performansını azaltabilirken, tedarik zinciri verilerine sınırsız erişim, kritik ve hassas bilgilerin yetkisiz kullanıcılar tarafından erişilebilir hale gelmesi ile ilgili güvenlik olaylarına neden olabilir.

Üretken AI’nin gelecekte nasıl düzenleneceği belirsizdir, çünkü benimsenme devam ediyor ve yeni üretken AI uygulamaları keşfediliyor. Birkaç AI uzmanı, AI tarafından oluşturulan risk hakkında endişe dile getirdi ve teknoloji liderleri ve politika yapıcıların güvenliği sağlamak için kurallar ve düzenlemeler oluşturmadan önce dev AI deneylerini durdurması için hükümetlere çağrıda bulundu.

Üretken AI, bu teknolojiye bağlanan ve insan zekası, yaratıcılık ve karar verme için bir güç çarpanı oluşturan organizasyonlar için tedarik zincirlerinde cải thiện fırsatları sunuyor. Ancak, tedarik zinciri kullanım örnekleri için özellikle eğitilmiş ve tasarlanmış modeller olmadıkça, üretken AI yatırımlarına dengeli bir yaklaşım en iyi ilerleme yoludur.

Proper guardrails kurulması, AI’nin iş süreçlerine ve hedeflerine uygun bir dizi optimize edilmiş planı kullanıcıya sunmasını sağlamak için akıllıca olacaktır. İş “iş defterleri” ile üretken AI’yi birleştiren işletmeler, ekiplerin planlama, karar verme ve uygulama kapasitesini artırırken aynı zamanda istenilen iş sonuçlarını optimize etmeyi en iyi şekilde başarabilecektir. İşletmelerin ayrıca, güçlü bir iş durumu, veri ve kullanıcı güvenliği ve ölçülebilir iş hedefleri dikkate alması trước new üretken AI teknolojisi yatırımı yapmalıdır.