Генеративный ИИ: перемены в цепочках поставок в 2024 году
Традиционные подходы пытались решить проблемы цепочки поставок путем развертывания различных специализированных автономных систем, которые обозначаются аббревиатурами из трех букв. Например, такими как PLM (управление жизненным циклом продукции), WMS (система управления складом), TMS (система управления перевозками), OMS (система управления заказами). Этих традиционных автономных систем уже становится недостаточно. Они были эффективны для ликвидации конкретных проблем цепочки поставок, но не могли обеспечить комплексное, сквозное решение или эффективно адаптироваться к основным вызовам, связанным с изменением климата, геополитической динамикой, макроэкономическими проблемами и изменениями поведения клиентов. За последние пять лет эти факторы позволили сформировать две важные тенденции в управлении цепочками поставок.
Во-первых, организации переходят на стратегию, ориентированную на данные, которая решает межфункциональные и системные проблемы. Этот подход, способный адаптироваться к перебоям в работе цепочки поставок, нацелен на повышение прозрачности инвентаризации, сокращение расхождений в данных по всей цепочке поставок и укрепление доверия потребителей,
Во-вторых, организации все больше стремятся к простоте в управлении цепочками поставок, заменяя традиционно ручные методы внедрения данных на объединение информации на основе машинного обучения (ML). Вторая тенденция представляет собой значительный сдвиг от изолированного решения проблем к единому, технологически продвинутому подходу, позволяющему решать сложные задачи современной глобальной цепочки поставок.
Обе эти тенденции являются определяющими и они продолжат влиять на управление цепочками поставок в 2024 году.
1. Генеративный ИИ облегчает принятие качественных и быстрых решений.
Генеративный искусственный интеллект вызывает сильный интерес, но в то же время в нем много неясностей, которые касаются эффективного внедрения, использования, безопасности и этики — особенно в управлении цепочками поставок. В 2024 году мы узнаем более подробно о том, как генеративный ИИ позволяет руководителям цепочек поставок получить более глубокие знания и помогает им найти компромиссы между различными сложными решениями в цепочках поставок. Управление цепочками поставок постепенно внедряет такие технологии, как машинное обучение, для помощи в вычислениях и анализе тенденций. Но мы наблюдаем потребность в более умных, эффективных и ориентированных на клиента решениях.
Анализ огромного массива данных для автоматизации трудоемких задач, ускоряющих принятие решений — идеальный вариант использования генеративного ИИ. Руководители цепочек поставок смогут в разговорной форме задавать вопросы «Что?», «Почему?» и «Что, если…?», чтобы рассмотреть сложные сценарии, компромиссы и потенциальные результаты. Генеративный ИИ также упростит такие бизнес-функции, как аудит, оценка, выбор и замена поставщиков, автоматизируя анализ операционных сведений, показателей устойчивости и финансового состояния.
2. Данные наконец-то будут объединены и откроют инновационные возможности управления цепочками поставок
Ценные данные о цепочке поставок все еще разбросаны в хранилищах, что затрудняет их эффективное использование. Ранее технологии для создания истинной видимости цепочки поставок были дорогостоящими, но внедрение и преобразование данных на основе больших языковых моделей снизило ценовой барьер. В 2024 году организации будут мотивированы на результат и смогут с большей легкостью преобразовывать разрозненные данные из множества систем в единую модель. У них наконец-то появится практичный, масштабируемый и экономически эффективный подход к унификации данных о цепочке поставок для улучшения процесса принятия решений. Благодаря большему объему данных организации получат более полную информацию и видимость.
Собрав данные в одном месте, компании смогут наконец развернуть эффективную стратегию и обеспечить оптимальную производительность моделей генеративного ИИ.
3. Цифровые цепи поставок повысят гибкость в условиях неопределенного мира
Цифровые цепи поставок с генеративным искусственным интеллектом позволят моделировать сценарии цепочек поставок, иллюстрирующие последствия различных решений. Как показали недавние экологические, экономические и геополитические проблемы, нестабильность может возникнуть в любое время и в любом месте. Организации, использующие цифровые цепочки поставок, с большей вероятностью смогут повысить свою устойчивость к таким сбоям, независимо от того, когда они происходят.
Цифровые цепи поставок помогут организациям повысить маневренность и гибкость их физических цепей поставок. Генеративный ИИ прогонит сотни тысяч сценариев с различными переменными, чтобы предсказать результат и дать более точные рекомендации. После этого организации могут действовать так, чтобы максимально повысить эффективность, результативность и быстроту реагирования в рамках всей цепочки поставок. При таком подходе организации могут использовать цифровую цепочку поставок для принятия правильного решения, а затем реализовывать задуманное в рамках физической цепочки поставок.
