Vandag blyk dit dat kunsmatige intelligensie (KI) alles in ons lewens aandryf, van die manier waarop ons inkopies doen met chatbots wat blykbaar ons gedagtes lees, tot ons pendel, waar outonome motors hulself bestuur.
Dit is geen wonder dat besighede van alle soorte regoor die wêreld vinnig KI in hul bedryfstelsels integreer nie. A onlangse opname deur McKinsey & Company het 'n indrukwekkende KI-aannemingskoers onthul, wat vandag 2.5 keer hoër is as wat dit in 2017 was.
KI se vermoë om herhalende take te outomatiseer en groot volumes data vinnig te ontleed stel besighede in staat om hul prosesse te stroomlyn, wat hulle meer produktief en doeltreffend maak. Om hierdie redes is die gebruik van KI in voorsieningskettingbedrywighede nie meer 'n opsionele ekstra nie - dit is die enjin wat werkverrigting en brandstofdoeltreffendheid dryf.
Met KI-algoritmes kan maatskappye vertragings voorspel, potensiële ontwrigtings in hul voorsieningskettings identifiseer, en selfs pakhuisbedrywighede optimaliseer, van die sorteer en verpakking van goedere tot die bestuur van voorraadvlakke.
Klink interessant? Lees verder terwyl ons verduidelik waaroor KI gaan en hoe dit voorsieningskettings op ses innoverende maniere kan rewolusie!
INHOUDSOPGAWE
Die ABC's van KI: 'n uiteensetting van sy basiese beginsels en huidige toestand
Hoe word KI in voorsieningskettings gebruik?
Op pad na 'n KI-geoptimaliseerde voorsieningsketting: finale gedagtes
Die ABC's van KI: 'n uiteensetting van sy basiese beginsels en huidige toestand
Kunsmatige intelligensie (KI) is 'n tak van rekenaarwetenskap wat daarop gemik is om masjiene en sagteware te skep wat menslike intelligensie kan naboots. Klink dit te kompleks of tegnies? Dit hoef nie te wees nie - kom ons ondersoek saam wat KI werklik is voordat ons in die gebruike daarvan in voorsieningskettingbestuur delf.
Wat is kunsmatige intelligensie (KI)?
Kunsmatige intelligensie, of KI kortweg, is soos om 'n rekenaar 'n brein te gee wat kan dink, leer en probleme kan oplos, ietwat soos mense doen. Dit is nie 'n brein wat van selle en neurone gemaak is nie, maar een wat van programmeringskode gemaak is wat data en ervarings gebruik om beter met take te word.
Hierdie take kan enigiets wees van om gesproke woorde te verstaan (soos Siri of Alexa doen), foto's te herken (soos Facebook wat jou vriende op foto's identifiseer), aanbeveel watter video om volgende te kyk (soos Netflix doen), of selfs motors bestuur. KI kan in twee groot tipes verdeel word op grond van wat dit doen met die inligting wat dit kry:
- Diskriminerende KI: Hierdie subset van KI gaan alles oor identifikasie. Byvoorbeeld, as jy dit 'n klomp foto's wys, kan dit uitvind watter katte in hulle het en watter nie. Dit is soos 'n speurder wat na leidrade (data) kyk om uit te vind "whodunit" (dinge identifiseer).
- Generatiewe KI: In plaas daarvan om net goed te identifiseer, kan generatiewe KI eintlik nuwe dinge maak. Dit weet nie net hoe 'n kat lyk nie; dit kan 'n kat voorstel wat nie eens bestaan nie en dan van nuuts af 'n foto of 'n verhaal daaroor genereer.
Wat is die huidige KI-tegnologie?
Huidige generatiewe KI-instrumente het al hoe meer in staat geword om verskeie take en rolle uit te voer, van klerklike take en inhoudskepping tot ontwerp en vervaardiging. Ons kan die huidige KI-tegnologie in twee kategorieë kategoriseer: dié wat met teks en klank verband hou, en dié wat met beeld en video verband hou.
Teks- en stemgenerering
Generatiewe KI verander die manier waarop ons teks en klank skep, wat dit makliker maak om alles van geskrewe inhoud tot musiek te produseer. Gespreksinstrumente soos Klets GPT en Tweeling word opgelei oor groot inhoud van die internet. Hulle kan gesprekke voer, e-posse opstel, opstelle skryf, vrae beantwoord en selfs geskrewe inhoud van nuuts af skep.
Wat stem en klank betref, is die vordering ewe indrukwekkend. Byvoorbeeld, gereedskap soos OpenAI se MuseNet en Jukebox kan musikale komposisies in 'n verskeidenheid genres genereer, of hulle kan lirieke en 'n musiekstyl kry en 'n oorspronklike stuk uit daardie insette genereer.
Beeld en video generasie
Die natuurlike taalverwerking van KI verander ook die spel in die wêreld van beelde en video's. Stel jou voor dat jy 'n eenvoudige beskrywing van 'n toneel tik en 'n gedetailleerde, oorspronklike prent kry wat by jou woorde pas. Dit is presies wat gereedskap hou BLAAT doen. Jy kan vir DALL-E sê: "Teken vir my 'n pienk olifant wat in die lug vlieg," en voila, jy sal net so 'n beeld kry.
As dit by video kom, is die vooruitgang selfs meer opwindend. OpenAI het onlangs bekendgestel Sora, 'n teks-na-video AI-instrument wat video's kan skep wat ryk, gedetailleerd en realisties is. So, iemand kan Sora sê om 'n video te maak oor 'n draak en 'n ridder wat 'n dans-off het, en Sora kan daardie video genereer, wat dit soos 'n regte fliektoneel laat lyk.
Hoe word KI in voorsieningskettings gebruik?
Noudat ons weet waaroor kunsmatige intelligensie gaan, insluitend die jongste deurbrake daarvan, wonder jy dalk wat presies die rol van KI in Voorsieningskettingbestuur is. Hou aan om te lees terwyl ons ses praktiese toepassings van KI in globale voorsieningskettings ondersoek.
1. Vraagvoorspelling
As daar iets kragtigs aan KI is, kan dit beslis groot data verwerk en ontleed - groot hoeveelhede inligting wat ons menslike verstand nie kan assimileer nie - intyds. Eerstens ondersoek KI hierdie groot datastelle wat die volume van vorige aankope, heersende weerstoestande, huidige sosiale media-neigings en enige groot komende gebeurtenisse kan insluit wat verbruikersaankope kan verander.
Dan, deur gebruik te maak van 'n tegniek genoem machine learning, KI leer uit al hierdie data om die hoeveelheid benodig vir 'n spesifieke produk te voorspel en wanneer kliënte dit waarskynlik sal wil koop. Deur klantvraag te voorspel meer akkuraat, maatskappye kan hul voorraadvlakke beter in lyn bring met verwagte vraag, wat houkoste verminder en die risiko van onverkoopte voorraad verminder.
Amazon is 'n uitstekende voorbeeld van 'n maatskappy wat AI-algoritmes gebruik om 'n rewolusie in vraagvoorspelling te maak. Deur Amazon Forecast te gebruik, 'n diens wat op masjienleer gebaseer is, kan Amazon die toekomstige vraag na miljoene produkte wêreldwyd binne sekondes voorspel.
Amazon se virtuele rakke is gevul met net genoeg items omdat die KI voorspel hoeveel verkoop sal word. En aangesien hulle 'n beter idee het van wat nodig sal wees en waarheen, kan Amazon items nader aan waar kliënte woon skuif voordat hulle eers 'klik'koop'
2. Pakhuisoptimering
Pakhuise is 'n noodsaaklike deel van voorsieningskettingbestuur, wat dien as die ruggraat wat besighede in staat stel om hul produkte veilig gestoor, georganiseer en geredelik beskikbaar te hou vir versending aan kliënte. Pakhuise is egter deurspek met logistieke uitdagings, soos om die regte hoeveelheid voorraad te voorspel om aan te hou, om die beste manier uit te vind om items vir vinnige toegang te organiseer, en selfs die fisiese taak te hanteer om goedere in die pakhuis te verskuif.
KI-algoritmes kan historiese data oor produkbeweging en vraagpatrone ontleed om optimale pakhuisuitlegte te ontwerp of voor te stel. Dit sluit in die identifisering van die beste liggings vir goedere gebaseer op hul grootte, gewig en frekwensie van toegang, om sodoende 'n logiese plasing te verseker wat ruimtebenutting maksimeer en pluktye verminder.
Byvoorbeeld, Ocado, 'n pionier in kruideniersware-tegnologie, gebruik KI om sy pakhuisbedrywighede te outomatiseer. Terwyl tradisionele pakhuisontwerpe aansienlike vloerspasie aan gange toewy vir menslike werkers om items te kies, is Ocado se pakhuise hoogs geoutomatiseerd, waarin elke vierkante meter vir produkberging bedoel is, en outonome mobiele robotte (AMR's) haal en vervoer items soos benodig.
Hierdie robotte beweeg op 'n driedimensionele stoorrooster, met die bynaam 'n 'korf', wat alle potensiële stoorspasie optimaal benut. Die ontwerp van die rooster laat robotte toe om toegang tot enige gestoorde produk van bo af te kry, wat 'n skerp verskuiwing van tradisionele pakhuise is. Hierdie ontwerp help Ocado om meer goedere in 'n beperkte area te stoor en vinnig bestellings uit te voer aangesien robotte vinnig na enige plek in die rooster kan reis.
3. Logistiek en roetebeplanning
Tyd is van die essensie in logistiek. Die vermoë van KI om historiese verkeerspatrone, huidige padtoestande, weervoorspellings en meer te ontleed, stel dit in staat om die doeltreffendste roetes vir vervoer te voorspel en te bepaal. Minder tyd op die pad en meer direkte roetes beteken voertuie gebruik minder brandstof, wat nie net koste verminder nie, maar ook die omgewingsimpak van vervoerbedrywighede verminder.
Een van die belangrikste voordele van KI in vervoerroetering is die vermoë om aan te pas by veranderinge soos dit gebeur. Sou daar 'n vertraging wees as gevolg van verkeersknope of padsluitings, is die KI in staat om verskepings intyds te herlei deur die nodige aanpassings aan skedules en roetes te maak. Dit is veral nuttig wanneer daar gekoördineer word tussen verskillende vervoermodusse soos vragmotors, skepe en treine soos gebruik in intermodale versending or oorlaai.
Byvoorbeeld, United Parcel Service (UPS), een van die grootste pakketafleweringsmaatskappye wêreldwyd, gebruik die On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION), 'n KI-gebaseerde stelsel, om afleweringsroetes dinamies te optimaliseer. ORION herbereken individuele pakketafleweringsroetes deur die dag soos verkeerstoestande, afhaalverpligtinge en afleweringsbestellings verander.
Deur roetes dinamies te optimaliseer, bespaar ORION aansienlik tyd en verminder brandstofverbruik. Die stelsel slaag volgens berigte daarin om elke dag 2-4 myl per bestuurder te bespaar, sodat meer aflewerings in 'n korter tydraamwerk voltooi kan word.
4. Verskaffersevaluering en -keuring
In voorsieningskettingbestuur vertaal 'n goeie verskaffer kwaliteit produkte, verlaagde koste, betydse aflewerings en uiteindelik tevrede kliënte. Uitvoerende verskaffer evaluerings behels die sifting van honderde potensiële verskaffers om diegene te identifiseer wat aan voorafbepaalde kriteria voldoen (bv. koste, kwaliteit, afleweringstye). Dit vorm 'n aansienlike en foutgevoelige handwerklading.
Gelukkig kan KI-algoritmes data uit verskeie bronne onttrek en ontleed, insluitend verskafferswebwerwe, prestasierekords, bedryfsverslae en aanlynhandelsforums, wat 'n meer ingeligte keuringsproses moontlik maak. Nadat al die data verwerk is, kan KI dan outomaties gedetailleerde dinamiese profiele vir elke verskaffer skep en opdateer, met faktore soos:
- Kwaliteit prestasie: Historiese kwaliteit maatstawwe, opbrengskoerse, voldoening aan kwaliteitstandaarde (ISO-sertifisering), ens.
- Finansiële stabiliteit: Krediettellings, winsgewendheidstendense, ontleding van finansiële verhoudings, ens.
- Afleweringsprestasie: Betydse afleweringstariewe, afleweringstye, betroubaarheid om afleweringskedules na te kom, ens.
- Koste-effektiwiteit: Pryse mededingendheid, kostestruktuurontleding, totale koste van eienaarskap, ens.
- Tegnologiese vermoë: Aanneming van gevorderde vervaardigingstegnologieë, intellektuele eiendomsbesit, ens.
- Risiko bestuur: Blootstelling aan geopolitieke risiko's, voorsieningskettingveerkragtigheid, geskiedenis van hantering van ontwrigtings, ens.
- Geografiese oorwegings: Nabyheid aan sleutelmarkte of vervaardigingspersele, impak van logistiek en vervoerkoste, ens.
Na seleksie kan KI voortgaan om verskafferprestasies te monitor. Dit kan byvoorbeeld sentimentanalise gebruik om verskaffers se finansiële gesondheid te bepaal of vroeë tekens van onstabiliteit of ontwrigting op te spoor.
Byvoorbeeld, IBM's Emptoris Verskaffer Lewensiklusbestuur toepassing beskik oor 'n Prestasie-evalueringsmodule wat ontwerp is om kruisfunksionele verskaffergraderings te skep, te bestuur en te evalueer.
Hierdie prestasie-evalueringsproses beoordeel 'n verskaffer se prestasie oor 'n aangewese tydperk, met inagneming van beide kwantitatiewe (harde feite) en kwalitatiewe (bv. innovasie) maatstawwe. Benewens prestasie-evaluering, IBM's Verskaffersrisiko module help met vroeë risiko-identifikasie deur intydse risikoberekeninge uit te voer en waarskuwings dienooreenkomstig te aktiveer.
5. Verpakkingsoptimering
Verpakking is 'n kragtige hulpmiddel vir handelsmerk en bemarking; nog belangriker, dit het 'n direkte impak op die doeltreffendheid en kostedoeltreffendheid van produkverspreiding. Geoptimaliseerde verpakking verminder nie net materiaalkoste nie, maar verlaag ook versendingskoste as gevolg van geoptimaliseerde gewig en spasiebenutting.
Deur faktore soos produkvorm, broosheid, gewig en die eienskappe van verskillende materiale te ontleed, kan KI ontwerpe identifiseer wat 'n minimale hoeveelheid materiaal gebruik terwyl dit steeds produkveiligheid tydens vervoer verseker. Boonop kan KI-aangedrewe gereedskap verpakkingsgroottes en -vorms simuleer en optimaliseer om meer produkte in elke besending in te pas, en sodoende die aantal reise wat benodig word, verminder.
'n Goeie werklike voorbeeld is hoe Pakgrootte, 'n leier in op-aanvraag-verpakkingsoplossings, maak staat op 'n KI-aangedrewe stelsel om die afmetings van elke item wat verpak moet word te ontleed en persoonlike-grootte verpakking vir elke bestelling te skep. Die KI neem verskeie faktore in ag, insluitend:
- Die afmetings van die item(s)
- Vereiste beskermende spasie of vulling
- Die beste oriëntasie van die item binne die boks
- Materiële beperkings en doeltreffendheid
Die resultaat is 'n optimale verpakkingsgrootte wat die hoogste vlak van beskerming verseker, die verpakkingsmateriaal wat gebruik word tot die minimum beperk en die spasie wat elke pakket tydens vervoer sal inneem, verminder.
Boonop, Packsize's op-aanvraag verpakking masjiene, soos die Box On Demand-stelsel, gebruik die KI-aanbevole ontwerpspesifikasies om die sinkkarton outomaties in 'n pasgemaakte boks te sny, te vou en vas te plak. Die masjinerie vertaal die KI se ontwerp in 'n fisiese pakket wat perfek is vir die produk.
6. Intelligente globale verkryging
Wêreldwye verkryging op B2B-aanlynplatforms soos Chovm.com word toenemend 'n strategiese element van voorsieningskettingbestuur. Globale verkryging bied egter 'n verskeidenheid van potensiële foute en uitdagings, veral vir beginner besigheidkopers.
Kopers kan byvoorbeeld probleme ondervind om die regte produk te vind tussen miljoene produkte wat beskikbaar is. Boonop lei die skakeling met verskaffers van verskillende lande potensiële misverstande as gevolg van taalhindernisse.
Met KI kan kopers 'n geoptimaliseerde verkrygingsproses ervaar. KI-algoritmes kan markneigings identifiseer en opspoor, die beste tye voorstel om spesifieke produkkategorieë te verkry, en selfs roetinetake in verkryging outomatiseer, soos die skep van aankoopbestellings, die verwerking van fakture en die dop van betalings.
'n Goeie werklike voorbeeld is hoe Chovm.com KI deur die Smart Assistant-instrument aangewend het om 24/7 kliëntediens aan kopers te verskaf en hulle te help om die verkrygingsproses so doeltreffend moontlik.
Smart Assistant is 'n KI-aangedrewe, intuïtiewe persoonlike gids tot verkryging wat besighede help om nuwe geleenthede te ontdek, op hoogte te bly van neigings, bestellings naatloos na te spoor, en meer, alles deur 'n enkele, doeltreffende raakpunt. Onder baie bystandsfunksies sluit drie sleutelkenmerke in om globale verkryging intelligent te maak:
- Opgradeerde beeldsoektog
- Slim versoek om voorstel (RFQ)
- Kitshulp
Die eerste twee kenmerke is in September 2023 bekendgestel en het sedertdien ondernemings gehelp om produkte doeltreffend en akkuraat te verkry. Die Opgradeerde beeldsoektog funksie laat gebruikers toe om na produkte te soek deur beelde te gebruik, eerder as teksgebaseerde navrae. Kopers kan 'n prent oplaai van die item wat hulle wil koop, op watter punt die Smart Assistant se KI die prentinhoud akkuraat interpreteer om visueel soortgelyke produkte te vind.
Omgekeerd gebruik die Smart RFQ KI om die proses te outomatiseer, wat dit vinniger maak vir kopers om te genereer RFQ's. Volgens Chovm.com het kopers wat die Smart RFQ-instrument gebruik het, gesien hoe 'n 29%-verhoging in kwotasies van verskaffers, terwyl verskaffers 'n styging van 21% in kopers se reaksies op kwotasies ervaar het in vergelyking met die tradisionele handmatige RFQ-proses.
Die derde kenmerk, Kitshulp, word beplan vir bekendstelling in 2024. Hierdie kenmerk gebruik 'n KI-kletsbot wat nie net op basiese navrae reageer nie, maar ook intydse industrie-insigte, noodsaaklike bedryfskennis en produkbesonderhede bied. Daarbenewens verskaf dit praktiese wenke wat bedoel is om kommunikasie tussen kopers en verskaffers te verbeter.
Op pad na 'n KI-geoptimaliseerde voorsieningsketting: finale gedagtes
As daar iets is wat ons van al die toepassings en voorbeelde kan wegneem, is dit dat KI die hele voorsieningskettingbedrywighede kan stroomlyn, van die bepaling van die vraag na produkte tot logistiek en verspreiding. Besighede moet egter 'n paar KI-verwante uitdagings in gedagte hou wat die toepassing daarvan in voorsieningskettings kan belemmer, soos:
- Kuberveiligheidsrisiko's: Hackers kan byvoorbeeld KI gebruik om skeepsroetes of -skedules te voorspel en te ontgin.
- Etiese en privaatheidskwessies: Byvoorbeeld, KI-toesigtegnologieë wat werkersproduktiwiteit monitor sonder toestemming.
- Hoë koste van implementering: Byvoorbeeld, vereiste opgraderings aan bestaande infrastruktuur om KI-integrasie te ondersteun.
- Integrasie met bestaande stelsels: Byvoorbeeld, KI-analise-instrumente wat nie met ouer ERP-sagteware versoenbaar is nie.
Stel jy belang om meer te wete te kom oor hoe KI voorsieningskettingbestuur kan rewolusie? Kyk uit hierdie blog plaas om te sien hoe generatiewe KI alle aspekte van die doeanemakelaarsproses bestuur, van die voltooiing van die nodige papierwerk tot die skatting van doeaneregte en belasting!
Op soek na 'n logistieke oplossing met mededingende pryse, volle sigbaarheid en geredelik toeganklike kliëntediens? Kyk na die Chovm.com Logistics Marketplace vandag.
