Искусственный интеллект: будущее производства и цепочек поставок
По мере расширения возможностей искусственного интеллекта, инновации распространяются на производство и цепочки поставок. Новые решения используются для анализа данных и информации в области логистики, производственных операций и направлены на повышение эффективности работы, ускорения рабочих процессов.
В то время как различные организации рассматривают способы интеграции и внедрения искусственного интеллекта в работу цепочек поставок, важно понять, чего ожидать от автоматизации бизнес-операций в будущем. Сегодня мы поговорим о трех моментах, которые необходимо учесть.
Интеграция нового решения — инвестиция в будущее
Поймите, что интеграция — это инвестиция, направленная на создание большей ценности, а не быстрый способ сократить затраты.
Несмотря на распространенное заблуждение, внедрение искусственного интеллекта не всегда позволяет быстро решить проблемы с персоналом. Организации, которые уже испытывают трудности с поиском и удержанием талантливых сотрудников или стремятся автоматизировать отдельные части своего бизнеса, могут не сразу получить выгоду от внедрения решений на основе искусственного интеллекта. Однако при правильном планировании искусственный интеллект даст возможность значительность повысить эффективность работы.
Преимущества, получаемые от использования решений на основе искусственного интеллекта, требуют значительных инвестиций и наличия команды, которая поможет успешно внедрить и интегрировать технологии. От сотрудников во многом зависит то, как будут использованы возможности ИИ. Таким образом, поддержка инвестиций в искусственный интеллект должна исходить от руководителей всех уровней бизнеса. Хотя на это потребуется время, успешная интеграция позволит компаниям переложить на искусственный интеллект большую часть своих операций. Это даст сотрудникам возможность сосредоточить свое время на других задачах бизнеса.
Используйте ИИ для прогнозирования спроса на товары
Благодаря огромному количеству доступной информации о товарах, потребители имеют возможность принимать более взвешенные решения о покупках. И зачастую они не ориентируются на конкретного продавца. Времена импульсивных покупок на онлайн-маркетплейсах или в обычных магазинах практически прошли. Решение о покупке зачастую связано с вопросом о том, ГДЕ купить конкретный товар, а не КАКОЙ товар купить. Ритейлеры, которые завоевывают покупателей — это те продавцы, у которых есть необходимый товар на складе и которые могут уложиться в установленные клиентом сроки его получения. Согласно отчету международной консалтинговой компании McKinsey за 2021 год, более 90% потребителей считают доставку в течение двух-трех дней — базовым показателем, а 30% ожидают, что продукт будет привезен в тот же день.
Внедрение искусственного интеллекта позволит ритейлерам, их поставщикам и производителям получить преимущество в сфере обеспечения рынка необходимыми товарами. Анализируя данные об истории покупок, информацию о клиентах и движении цепочки поставок, ИИ позволяет ритейлерам прогнозировать спрос и заблаговременно обеспечивать запасы. Эти же данные могут использоваться для автоматизации закупок сырья и определения приоритетных работ на производственных предприятиях. Все это даст возможность ускорить выпуск продукции.
Использование искусственного интеллекта для оптимизации производства
Новаторам, занимающимся разработкой новых технологий, потребовалось почти 50 лет, чтобы уменьшить устройства для хранения данных до тех размеров, которые позволяют носить их в кармане. Есть программы, которые способны написать полноценное приложение на выбранном вами языке и развернуть его в облаке за считанные минуты. Более быстрые сети с высокой пропускной способностью дают возможность подключать большее количество устройств. Больше подключенных устройств означает больший массив данных и более высокие требования к его хранению.
Огромные объемы информации служат основой для Индустрии 4.0 — четвертой промышленной революции, которая подразумевает скорость, автоматизацию предприятий по всему миру, быстрое принятие решений на основе имеющихся данных.
Промышленный сектор продолжает внедрять в работу искусственный интеллект, компьютерное зрение и машинное обучение, и эти данные используются для более эффективного производства высококачественных товаров и снижения эксплуатационных расходов. Теперь ИИ доверяют решение таких задач, как обнаружение дефектов и прогнозирование потребностей в техническом обслуживании на заводах. Поскольку опыт разработки ИИ в промышленном секторе продолжает расти, следующий этап, вероятно, принесет новые приложения и опции для улучшения производственных операций и автоматизации сложных задач, таких как проектирование продуктов и выявление неэффективных производственных процессов.
По мере того как решения на основе искусственного интеллекта продолжат расширять сферу производства, увеличение скорости разработки, тестирования, производства, продажи, приобретения и использования продуктов станет лишь малой частью тех изменений, которые произойдут. Успешная и продуманная интеграция нововведений на основе искусственного интеллекта поможет решить важнейшие инфраструктурные задачи, использовать растущие объемы данных и обеспечивать безопасность цепочки поставок в будущем.
