विषय - सूची
- परिचय
– आपूर्ति श्रृंखला में एआई को परिभाषित करना
– सिद्धांत 1: एआई को मनुष्यों को बढ़ावा देना चाहिए, उनकी जगह नहीं लेनी चाहिए
– सिद्धांत 2: एआई, हेयुरिस्टिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन का विशेषज्ञ संयोजन महत्वपूर्ण है
– सिद्धांत 3: एआई द्वारा प्रवर्धित समवर्तीता आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एक सफलता है
– सिद्धांत 4: एआई की शक्ति का लोकतंत्रीकरण किया जाना चाहिए
– सिद्धांत 5: एआई को अपनाने के लिए व्याख्यात्मकता आवश्यक है
- निष्कर्ष

परिचय

2022 के अंत में ChatGPT के आगमन ने आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के इर्द-गिर्द डिजिटल कोहरे को और बढ़ा दिया है। जैसा कि सीईओ अपने बोर्ड से AI अपनाने में तेज़ी लाने के लिए बढ़ते दबाव का सामना कर रहे हैं, और निर्णयकर्ता प्रतिस्पर्धी बने रहने में इसकी आवश्यक भूमिका को पहचान रहे हैं, इस परिवर्तनकारी तकनीक को अपनाने की इच्छा प्रबल है। हालाँकि, AI की जटिल और तेज़ी से विकसित होने वाली प्रकृति, साथ ही इससे उत्पन्न होने वाली तीव्र भावनाएँ, सबसे अनुभवी आपूर्ति श्रृंखला पेशेवरों को भी अभिभूत और अनिश्चित महसूस करा सकती हैं कि आगे कैसे बढ़ना है। इस कोहरे को दूर करने और आपूर्ति श्रृंखला में AI की विशाल क्षमता को अनलॉक करने में मदद करने के लिए, हम सफलता के लिए पाँच मार्गदर्शक सिद्धांत प्रस्तुत करते हैं।

आपूर्ति श्रृंखला में एआई को परिभाषित करना

अपने मूल में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर द्वारा मानव बुद्धि की नकल करने का विज्ञान है। इस व्यापक क्षेत्र में कई तरह के विषय शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक डेटा की विशाल मात्रा में पैटर्न की पहचान करके निर्णय लेने में गति, सटीकता और लालित्य को बेहतर बनाने के व्यापक लक्ष्य में योगदान देता है। मशीन लर्निंग (डीप लर्निंग सहित) से लेकर ऑप्टिमाइज़ेशन, जेनेटिक एल्गोरिदम, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन, जनरेटिव AI और निर्णय प्रबंधन तक, AI छत्र के अंतर्गत आने वाले उपकरण और तकनीक विविध और शक्तिशाली हैं।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में लागू होने पर, AI में प्रक्रियाओं में क्रांति लाने और बोर्ड भर में उत्पादकता बढ़ाने की क्षमता है। सिफारिशें तैयार करके, रुझानों की भविष्यवाणी करके, अंतर्दृष्टि को सामने लाकर, कार्यों को स्वचालित करके और अभूतपूर्व गति और पैमाने प्रदान करके, AI आपूर्ति श्रृंखलाओं के संचालन के तरीके को बदल सकता है। हालाँकि, इस क्षमता का पूरी तरह से दोहन करने के लिए, न केवल यह समझना महत्वपूर्ण है कि AI क्या कर सकता है, बल्कि यह भी कि इसे मौजूदा वर्कफ़्लो में प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए।

सिद्धांत 1: मानव संवर्धन उपकरण के रूप में एआई

AI की क्षमताएं आश्चर्यजनक दर से बढ़ रही हैं, मशीनें अब रचनात्मक सामग्री तैयार करने, जटिल शोध करने और यहां तक ​​कि कला और संगीत बनाने में सक्षम हैं। ये प्रभावशाली उपलब्धियां AI की मानवीय संज्ञानात्मक क्षमता से कहीं अधिक पैमाने पर डेटा को संसाधित करने और उससे सीखने की क्षमता के कारण संभव हुई हैं। हालाँकि, इन प्रगति के इर्द-गिर्द उत्साह के बीच, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि कुछ ऐसी चीजें हैं जो मशीनें प्रदान नहीं कर सकती हैं, जिन्हें मैं 3 C कहता हूँ: संदर्भ, सहयोग और विवेक।

एआई मॉडल, चाहे कितने भी परिष्कृत क्यों न हों, संदर्भ से अर्थ नहीं निकाल सकते - एक ऐसा कौशल जो आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के कई क्षेत्रों में आवश्यक है, जैसे कि ज़ीरो 100 के विचार नेता केविन ओ'माराह ने "मशीन व्हिस्परिंग" कहा है। इसके अलावा, एआई समस्याओं को हल करने या आपूर्ति श्रृंखलाओं में स्थिरता और मानवाधिकारों जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने के लिए सहयोगात्मक रूप से काम नहीं कर सकता है। यह मानव और मशीन क्षमताओं की यह पूरक प्रकृति है जो प्रतिस्थापन के बजाय वृद्धि के लिए एक उपकरण के रूप में एआई का उपयोग करने के महत्व को रेखांकित करती है।

सबसे शक्तिशाली परिणाम तब सामने आते हैं जब मनुष्य और AI एक साथ काम करते हैं, यह भावना वर्कडे सर्वेक्षण में 93% निर्णयकर्ताओं द्वारा दोहराई गई है, जो मानते हैं कि जब AI महत्वपूर्ण निर्णय ले रहा हो तो मनुष्य को लूप में रखना महत्वपूर्ण है। मनुष्यों और मशीनों दोनों की ताकत का लाभ उठाकर, आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर दक्षता, अंतर्दृष्टि और नवाचार के नए स्तर प्राप्त कर सकते हैं।

सिद्धांत 2: एआई, ह्यूरिस्टिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन का विशेषज्ञतापूर्वक संयोजन

बड़े पैमाने पर समस्याओं को मॉडल करने की एआई की क्षमता अधिक सटीक अनुशंसाओं की अनुमति देती है, जैसे कि बेहतर मांग पूर्वानुमान सटीकता या समय पर डिलीवरी की बेहतर भविष्यवाणियां। यह सटीकता ऑप्टिमाइज़ेशन की भी एक पहचान है, एआई का एक क्षेत्र जो आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एक विशिष्ट उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए दिए गए बाधाओं के भीतर संसाधन उपयोग को अधिकतम करने की क्षमता के लिए जाना जाता है, जैसे कि लागत को कम करना। हालाँकि, इन समस्याओं का पैमाना बहुत बड़ा हो सकता है, आपूर्ति नेटवर्क के अनुकूलन में संभावित रूप से लाखों परस्पर निर्भर चर शामिल होते हैं, जिससे महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल चुनौतियाँ पैदा होती हैं।

कुछ मामलों में, आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर हेयुरिस्टिक्स की ओर रुख करते हैं - समस्या-समाधान मॉडल जो व्यावहारिक, "काफी अच्छे" समाधानों को नियोजित करते हैं - ताकि जल्दी से व्यवहार्य कार्रवाई के पाठ्यक्रम तैयार किए जा सकें। जबकि AI, हेयुरिस्टिक्स और ऑप्टिमाइज़ेशन प्रत्येक गति, सटीकता और लालित्य के संदर्भ में लाभ प्रदान करते हैं, वे ट्रेड-ऑफ़ के साथ भी आते हैं। यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि नवीनतम, सबसे उन्नत गणितीय मॉडल हमेशा हर स्थिति के लिए सबसे उपयुक्त नहीं होते हैं, भले ही प्रचार कुछ भी हो।

सबसे सुंदर समाधानों में अक्सर कई तरीकों का मिश्रण शामिल होता है, जैसे कि मशीन लर्निंग और ह्यूरिस्टिक्स को मिलाकर ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडल को “वार्म स्टार्ट” करना, जिससे समस्या-समाधान प्रक्रिया में तेज़ी आती है। प्रत्येक दृष्टिकोण की ताकत को रचनात्मक रूप से एकीकृत करके, आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर गति, सटीकता और लालित्य के बीच संतुलन बना सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सही समय पर सही समस्या के लिए सही मॉडल का उपयोग किया जाता है।

सिद्धांत 3: एआई द्वारा प्रवर्धित समवर्तीता की शक्ति

आपूर्ति श्रृंखलाएँ जटिल नेटवर्क हैं जो किसी संगठन के भीतर और बाहर कई कार्यों को जोड़ती हैं, जिससे अलग-अलग लिंक पर ध्यान केंद्रित करके पूरी श्रृंखला को अनुकूलित करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। उदाहरण के लिए, जबकि AI पूर्वानुमान की सटीकता को काफी हद तक बढ़ा सकता है, असली लक्ष्य अत्यधिक कुशल साइलो बनाना नहीं है, बल्कि आपूर्ति श्रृंखला में निर्णय लेने को तेज़, अधिक सुसंगत प्रतिक्रियाओं के लिए संरेखित करना है। जैसा कि कनाडाई अर्थशास्त्रियों के एक समूह ने बताया है, जब तक AI-संचालित समाधान आपूर्ति श्रृंखला में संरेखित निर्णयों में तब्दील नहीं हो जाते, तब तक मांग को आपूर्ति के साथ संरेखित करने की मूलभूत समस्या अनसुलझी रहती है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में वास्तविक सफलता केवल AI से नहीं आती है, बल्कि समवर्तीता से आती है - संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला में समकालिक निर्णय लेने को सक्षम करने के लिए वर्कफ़्लो में AI का एकीकरण। समवर्ती प्रक्रियाओं में AI को एम्बेड करके, आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर प्रौद्योगिकी की पूर्वानुमान क्षमताओं का लाभ उठा सकते हैं, साथ ही आपूर्ति श्रृंखलाओं के सामने आने वाले अपरिहार्य व्यवधानों से उत्पन्न होने वाली अंतर्निहित अस्थिरता को भी अवशोषित कर सकते हैं।

इस संदर्भ में AI की भूमिका पूर्वानुमानों में अधिक सटीकता, गति और लालित्य प्रदान करना है, जबकि समवर्तीता यह सुनिश्चित करती है कि ये अंतर्दृष्टि जुड़ी हुई हैं और समन्वित तरीके से कार्य करती हैं। यह शक्तिशाली संयोजन आपूर्ति श्रृंखलाओं को बदलती परिस्थितियों के प्रति अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है, जिससे अंततः समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है।

सिद्धांत 4: आपूर्ति श्रृंखला व्यवसायियों के लिए एआई का लोकतंत्रीकरण

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई की क्षमता को पूरी तरह से समझने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों के अनन्य डोमेन से परे इसकी पहुंच का विस्तार करना आवश्यक है। जबकि नए एआई अनुप्रयोगों के चल रहे अन्वेषण और विकास के लिए हमेशा इन विशेषज्ञों की विशेषज्ञता की आवश्यकता होगी, आपूर्ति श्रृंखला व्यवसायियों को स्वयं एआई अपनाने के लिए सशक्त बनाना व्यापक कार्यान्वयन और सफलता के लिए महत्वपूर्ण है। सबसे प्रभावी एआई समाधान वे हैं जिन्हें कंपनी के डेटा और व्यावसायिक प्रक्रियाओं की गहरी समझ रखने वाले पेशेवरों द्वारा आसानी से समझा और लागू किया जा सकता है, न कि एआई या डेटा विज्ञान में व्यापक तकनीकी दक्षता की आवश्यकता होती है।

हालांकि वर्कडे सर्वे में पाया गया कि 72% नेताओं का मानना ​​है कि उनके संगठनों में एआई को पूरी तरह से लागू करने के लिए आवश्यक कौशल की कमी है, लेकिन इस तकनीक को अपनाना कोई बहुत बड़ा प्रयास नहीं है। आपूर्ति श्रृंखला संदर्भ और व्यावसायिक ज्ञान वाले लोगों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए समाधानों को चुनकर, संगठन अपनी टीमों को मॉडल निर्माण की पेचीदगियों में गोता लगाए बिना एआई की अंतर्दृष्टि और क्षमताओं का लाभ उठाने में सक्षम बना सकते हैं।

इस तरह से AI का लोकतंत्रीकरण न केवल इसके अपनाने और उपयोग को सुनिश्चित करता है, बल्कि आपूर्ति श्रृंखला पेशेवरों को उनकी समझ के वर्तमान स्तर से शुरू करने और समय के साथ धीरे-धीरे अपने कौशल को विकसित करने की अनुमति देता है। AI प्रदाता का चयन करते समय, इस वृद्धिशील सीखने के दृष्टिकोण का समर्थन करने की उनकी क्षमता पर विचार करना आवश्यक है, क्योंकि यह अंततः अधिक सफल और टिकाऊ कार्यान्वयन की ओर ले जाएगा।

सिद्धांत 5: विश्वास और अपनाने के लिए एआई की व्याख्या सुनिश्चित करना

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन की जटिल और उच्च-दांव वाली दुनिया में, भरोसा सर्वोपरि है। एआई को सही मायने में अपनाने और अपनाने के लिए, इसे समझा जा सकने योग्य होना चाहिए - उपयोगकर्ताओं को यह समझने की आवश्यकता है कि तकनीक अपनी सिफारिशों और भविष्यवाणियों पर कैसे पहुँचती है। ब्लैक बॉक्स समाधान जो अपने आंतरिक कामकाज में कोई अंतर्दृष्टि प्रदान नहीं करते हैं, आपूर्ति श्रृंखला पेशेवरों को उन पर भरोसा करने में हिचकिचाहट पैदा कर सकते हैं, खासकर जब महत्वपूर्ण परिणामों वाले महत्वपूर्ण निर्णयों का सामना करना पड़ता है।

व्याख्यात्मक एआई अपने आउटपुट को प्रभावित करने वाले कारकों में पारदर्शिता प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता परिणामों की व्याख्या और सत्यापन कर सकते हैं। यह न केवल विश्वास का निर्माण करता है बल्कि आपूर्ति श्रृंखला व्यवसायियों को एआई द्वारा प्रदान की गई अंतर्दृष्टि के साथ अपनी विशेषज्ञता को संयोजित करने में सक्षम बनाता है, जिससे अधिक सूचित और आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने में मदद मिलती है। एआई की सिफारिशों के पीछे के तर्क को समझकर, पेशेवर विशिष्ट स्थितियों के लिए उनकी प्रयोज्यता का बेहतर आकलन कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार समायोजन कर सकते हैं।

इसके अलावा, AI मॉडल में संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए व्याख्यात्मकता महत्वपूर्ण है। चूंकि ये मॉडल ऐतिहासिक डेटा से सीखते हैं, इसलिए वे अनजाने में मौजूदा पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकते हैं या बढ़ा सकते हैं, जिससे अनुचित या कमतर नतीजे सामने आ सकते हैं। व्याख्यात्मक AI ऐसे पूर्वाग्रहों का पता लगाने और उन्हें सुधारने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि तकनीक का उपयोग नैतिक और जिम्मेदारी से किया जा रहा है।

निष्कर्ष

जैसे-जैसे आपूर्ति श्रृंखला पेशेवर एआई के इर्द-गिर्द डिजिटल कोहरे से निपटते हैं, सफलता के लिए पाँच मार्गदर्शक सिद्धांतों को अपनाना महत्वपूर्ण है: एआई को मानव वृद्धि के लिए एक उपकरण के रूप में उपयोग करना, एआई को हेयुरिस्टिक्स और अनुकूलन के साथ कुशलता से जोड़ना, एआई द्वारा प्रवर्धित समवर्तीता का लाभ उठाना, चिकित्सकों के लिए एआई का लोकतंत्रीकरण करना और एआई की व्याख्या सुनिश्चित करना। मानव विशेषज्ञता और मशीन इंटेलिजेंस के बीच सही संतुलन बनाकर, संगठन निर्णय लेने को बढ़ाने, प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने और तेजी से जटिल होते परिदृश्य में नवाचार को आगे बढ़ाने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। अनुकूलनीय, खुले विचारों वाले और निरंतर सीखने के लिए प्रतिबद्ध रहना एआई कोहरे से आत्मविश्वास से बाहर निकलने और अधिक कुशल भविष्य की ओर बढ़ने की कुंजी है।