Wie maschinelles Lernen und ai das Supply-Chain-Management-System verändern

Inmitten der vierten industriellen Revolution ist die Konvergenz von Technologie mit verschiedenen Produktionsprozessen, einschließlich Lieferkette und Logistik, heute ein unverzichtbarer Bestandteil der Geschäftstätigkeit geworden. Unternehmen äußern den Bedarf an Tools zur weiteren Verbesserung der Transparenz und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette und definieren einen neuen Weg, um die Gewinne im Informationszeitalter zu steigern. Infolgedessen entwickelt sich die digitale Transformation des Supply-Chain-Management-Systems zu einem der neuesten Trends in der Geschäftswelt.

In den letzten Jahren haben Investitionen in die neuesten Technologien zur Unterstützung der digitalen Transformation des Lieferkettenmanagements neue Höhen erreicht. Durch die Integration von Technologien der nächsten Generation wie kognitive Analyse, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in die Lieferkettenmanagementsysteme konnten Hersteller ein hohes Maß an Effizienz erzielen, um die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage zu schließen.

Einführung von KI und ML, um bei der Optimierung der Lieferkette erheblich zu wachsen

Eine kürzlich von JDA Software, Inc. - einem amerikanischen Softwareunternehmen - und KPMG LLP - einem multinationalen Beratungsunternehmen - veröffentlichte Umfrage ergab, dass mehr als drei Viertel der Befragten die Sichtbarkeit und Rückverfolgbarkeit der Lieferkette als die höchsten Investitionsbereiche für die Lieferung betrachteten Führungskräfte der Kette.

Die Umfrage ergab auch, dass fast 80% der Befragten AI und ML aufgrund ihrer Anwendbarkeit bei der Bewältigung der komplexen Probleme in Lieferketten- und Wertschöpfungskettensystemen als die wirkungsvollsten Technologien in dieser Landschaft betrachteten. Da die vorausschauende End-to-End-Transparenz zu einem der wichtigsten Aspekte bei der modernen Optimierung von Lieferketten wird, wird die Allgegenwart von KI- und ML-Tools in den Lieferkettenmanagementsystemen in verschiedenen Industriebereichen dramatisch zunehmen.

Da sich AI und ML als einige der wirkungsvollsten Technologien in der Lieferkette eines Unternehmens herausstellen, werden die Investitionen in diese Technologien weiter steigen. Es ist jedoch von enormer Bedeutung, die genauen Auswirkungen von KI und ML zusammen auf das Lieferkettenmanagement zu verstehen, um sicherzustellen, dass diese Technologien optimal genutzt werden. Künstliche Intelligenz im Supply Chain Management automatisiert nicht nur den Prozess, sondern trifft auch Entscheidungen über Beschaffung, Bestandsmanagement, Lieferlogistik usw. ohne menschliches Eingreifen.

Implementierung von AI / ML im Management von VUCA als Supply-Chain-Strategie

Während der Trend von Industrie 4.0 sowohl quantitative als auch qualitative Veränderungen in den Branchen zur Förderung organisatorischer Verbesserungen mit sich bringt, hat die Digitalisierung verschiedener Industriebetriebe auch viele Risikofaktoren wie Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit (VUCA) ausgelöst. VUCA sind die wichtigsten Hindernisse für die Standardisierung von Supply-Chain-Management-Prozessen, und Unternehmen haben mit dem Aufkommen fortschrittlicher Technologien wie AI und ML einen Weg gefunden, diese Probleme anzugehen.

Es wird immer beliebter als effektive Methode zur Verwaltung von VUCA durch die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Supply-Chain-Management-Systeme und Logistik, die die Eventualitäten in verschiedenen Prozessen nicht nur identifizieren, sondern auch definieren können. Mit der Einführung von AI- und ML-basierten Tools im Supply Chain Management konnten Hersteller Unklarheiten, Komplexitäten und andere VUCA-Herausforderungen im Zusammenhang mit High-Tech-Produkten bewältigen, während der Trend von Industrie 4.0 weiter zunimmt.

Rolle der künstlichen Intelligenz im Supply Chain Management

Da die Automatisierung von Roboterprozessen zu einem unvermeidlichen Bestandteil der meisten Industriebetriebe und Geräte wird, werden auch Supply-Chain-Management-Systeme digital transformiert. Dabei sind Technologien wie AI und ML nicht nur Teil der Fertigungsanlagen, sondern auch der Versorgung, der Wertschöpfungsketten und der Lagerverwaltung, die hauptsächlich von einer schnellen und dennoch präzisen Entscheidungsfindung abhängen.

Der unermüdliche Druck, geeignete Entscheidungen schneller als je zuvor zu treffen, veranlasst die Hersteller, KI- und ML-Techniken einzusetzen, um menschliche Eingriffe in das Lieferkettenmanagement zu reduzieren und nicht zu ersetzen. Die meisten AI- und ML-gestützten Tools implementieren menschliche Argumentationstechniken als Modell, wenn sie in Entscheidungsprozesse im Supply Chain Management integriert sind. Dies verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Erkenntnissen über Produkte sowie Trends, die letztendlich durch solche Protokolle erreicht werden.

Da verzögerte Entscheidungen in einigen Fällen erhebliche Auswirkungen auf Gewinn, Umsatz, Cashflow und sogar die Kundenzufriedenheit haben können. Dadurch ermöglichen AI und ML den Herstellern, die Geschwindigkeit von Entscheidungsprotokollen in High-Tech-Supply-Chain-Management-Systemen zu erhöhen. Angesichts der positiven Auswirkungen von AI- und ML-Tools auf Entscheidungsprozesse in der Lieferkette dürfte ihre Einführung das positive Wachstum von Unternehmen beeinflussen, die sich im digitalen Wandel befinden.

KI- und ML-Techniken beeinflussen einen synchronisierten Ansatz zur Planung und Optimierung der Lieferkette

Supply Chain Management wird immer als Verbindung verschiedener datengesteuerter und analytischer Prozesse betrachtet, und die Synchronisierung derart großer Datenmengen ist für eine genaue Planung der Supply Chain unerlässlich. Darüber hinaus hat die zunehmende Komplexität der technologiegetriebenen Lieferkette die Art und Weise, wie der Prozess der synchronisierten Planung durchgeführt wird, um die Optimierung der Lieferkette sicherzustellen, grundlegend verändert.

KI- und ML-gestützte Tools betreten die Planungslandschaft der Lieferkette und erleichtern den Übergang von einer statischen zu einer dynamischen Abfolge mehrerer Lieferkettenvorgänge. Solche technologiegetriebenen Tools werden in die heutigen Supply-Chain-Management-Systeme integriert. Dies unterstreicht ihre Vorteile bei der Synchronisierung der End-to-End-Supply-Chain-Planung. Diese Tools können auch zur Automatisierung von Verfahren zur Anpassung von Angebot und Nachfrage sowie von Entscheidungsprozessen in Echtzeit verwendet werden, um letztendlich das Planungsökosystem in der Lieferkettenlandschaft zu synchronisieren.

Herausforderungen bei der Einführung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Supply Chain Management

Obwohl die globale Industrielandschaft auf die Einführung von Technologien der nächsten Generation zur Unterstützung der digitalen Transformation zusteuert, bleibt die Einführung dieser Technologien in Nischenbereichen wie dem Lieferkettenmanagement nach wie vor erheblich gering. Die Kluft zwischen dem Hype um Technologien wie KI und ML und dem tatsächlichen technologischen Wert wird hauptsächlich auf die Einschränkungen bei der Einführung technologiegetriebener Tools im Lieferkettenmanagement zurückgeführt.

Die meisten Manager und Führungskräfte verstehen und visualisieren die genauen Vorteile und Auswirkungen von KI und ML im Supply Chain Management auf das Wachstum des Geschäfts nicht. Darüber hinaus müssen AI- und ML-Tools regelmäßig gewartet werden, um ein einwandfreies Arbeiten innerhalb der erwarteten Parameter von Supply-Chain-Management-Systemen zu gewährleisten, was zu zusätzlichen Kosten führt. Solche Herausforderungen haben die Verbreitung dieser Technologien in allen geografischen Regionen der Welt erheblich behindert. Da das Bewusstsein für den dramatisch positiven Einfluss von KI und ML auf das Lieferkettenmanagement jedoch schnell wächst, wird seine Übernahme trotz dieser Herausforderungen in den kommenden Jahren unvermeidlich sein.