• Сегодня 20 июля 2024
  • USD ЦБ 88.02 руб
  • EUR ЦБ 96.04 руб
Двенадцатая конференция «Внутренний контроль и внутренний аудит как инструменты повышения эффективности бизнеса»

3 способа изменить цепочку поставок с помощью искусственного интеллекта (ИИ)

19.08.2019

Недавно JDA Software и KPMG LLP опубликовали масштабное исследование, которое касалось технологии цепи поставок, и пришли к выводу, что приоритетной задачей остается сквозная видимость. Оно также показало, что критически важным фактором будет использование искусственного интеллекта, машинного обучения и когнитивной аналитики, чтобы это стало реальностью.

Однако осуществить это непросто и рискованно. Какой выход? Доктор Майкл Файнд, физик по образованию, сконцентрировался на развитии технологии ИИ с помощью своих знаний в математике. Во время работы в научно-исследовательском центре ЦЕРН он создал алгоритм NeuroBayes, а в 2008 году основал компанию Blue Yonder для практического применения своей теории в управлении цепями поставок. Впоследствии компания набрала популярность, поскольку стала ежедневно принимать 600 миллионов решений с помощью ИИ и автоматизации. В 2018 году JDA Software выкупила компанию Blue Yonder.

Когда дело доходит до применения ИИ в цепи поставок, к мнению Майкла стоит прислушаться. Он говорит, что самообучающаяся цепь поставок – следующий шаг к эволюции данной системы. В мире будущего системы цепи поставок благодаря ИИ и машинному обучению смогут анализировать существующие стратегии и данные, чтобы узнать о потенциальных причинах сбоя. Из-за недавних достижений в развитии технологий автономная цепь поставок уже не считается уникальной.

Таким образом, Майкл выдвинул несколько рекомендаций по развитию цепи поставок:

1. Система должна считывать сигналы и управлять миллиардами единиц информации. Необходимо обрабатывать максимальное количество сигналов для полноты картины погодных явлений, общественных тенденций и так далее. Например, с помощью новых технологий можно предсказать, как погода и перегруженность порта повлияют на движение грузовых судов, а также на задержку доставки грузов. Без подобного анализа данных капитан может даже не догадываться, почему это происходит.

Другой пример: снежная буря перекрывает автомобильное движение на магистрали I-75 в Огайо. Используя сигналы ИИ, можно выяснить все доступные объездные маршруты, сколько на них потребуется дополнительного времени и средств, а также ускорить доставку некоторых грузов в общей цепи поставок.

2. Система должна концентрироваться на будущем. Основанные на правилах подходы в работе систем слишком непостоянны, чтобы давать точные прогнозы. Они больше мешают, чем помогают.

Майкл Файнд говорит, что предприятиям стоит использовать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Это поможет сделать правильные выводы из полученных данных. Такие технологии созданы для понимания возможных последствий происходящего и предсказания, как будут выглядеть спрос и предложение. Эти стратегии могут усовершенствоваться со временем.

Майкл обращает внимание, что если компания планирует ассортимент для своего розничного бизнеса традиционным способом, ей необходимо спрогнозировать продажи, основываясь на их предыдущей истории и тенденциях. По мнению Файнда, ритейлер может отправить одну модель спортивной обуви на Средний Запад, потому что там была хорошая история продаж. Однако сегодня благодаря ИИ и машинному обучению существует возможность объединять внешние и внутренние данные для прогнозирования спроса и выбора регионов для развития. Так, ритейлер сможет определить зону наибольшей концентрации покупателей и понять, куда отправлять модель спортивной обуви, чтобы увеличить продажи.

3. Технологии должны преодолеть человеческую природу. Пока данные и методы их анализа верны, технология ИИ продолжит функционировать с гарантией порядка в заказах и установленной цене. Это способствуют эффективной работе компании.

Однако Файнд предупреждает об инстинкте человека самостоятельно все исправлять, особенно если это область, за которую он в ответе. Автоматическая цепочка поставок требует отказаться от гордости, эгоизма, предубеждений и доверять технологиям. По мере увеличения веры в ИИ он сможет принимать все больше решений без вмешательства человека. Это позволит специалистам сконцентрироваться на проблемах, которые могут решить только они.

Материал подготовлен на основе статьи 3 Ways To Transform The Supply Chain With AI (Artificial Intelligence Тома Таулли, автора книги Artificial Intelligence Basics: A Non-Technical Introduction.

Елизавета Гета


Комментарии

Защита от автоматических сообщений