Содержание
- Вступление
– Определение ИИ в цепочке поставок
– Принцип 1: ИИ должен дополнять людей, а не заменять их
– Принцип 2: Ключевым моментом является экспертное сочетание ИИ, эвристики и оптимизации
– Принцип 3: Параллелизм, усиленный ИИ, является прорывом в управлении цепочками поставок
– Принцип 4: Мощь ИИ должна быть демократизирована
– Принцип 5: Объясняемость имеет решающее значение для внедрения ИИ
- вывод

Введение

Появление ChatGPT в конце 2022 года усилило цифровой туман, окружающий искусственный интеллект (ИИ) в управлении цепочками поставок. Поскольку генеральные директора сталкиваются с растущим давлением со стороны своих советов директоров, требующих ускорить внедрение ИИ, а лица, принимающие решения, осознают его важную роль в сохранении конкурентоспособности, стремление принять эту преобразующую технологию становится сильным. Однако сложная и быстро развивающаяся природа ИИ в сочетании с вызванными ею повышенными эмоциями может оставить даже самых опытных специалистов по цепочкам поставок с чувством подавленности и неуверенности в том, как действовать дальше. Чтобы помочь разобраться в этом тумане и раскрыть огромный потенциал ИИ в цепочке поставок, мы представляем пять руководящих принципов успеха.

Определение ИИ в цепочке поставок

По своей сути искусственный интеллект — это наука о компьютерах, имитирующих человеческий интеллект для решения проблем. Эта обширная область охватывает широкий спектр дисциплин, каждая из которых вносит свой вклад в общую цель повышения скорости, точности и элегантности принятия решений путем выявления закономерностей в огромных объемах данных. От машинного обучения (включая глубокое обучение) до оптимизации, генетических алгоритмов, автоматизации роботизированных процессов, генеративного ИИ и управления решениями — инструменты и методы под эгидой ИИ разнообразны и мощны.

При применении в управлении цепочками поставок ИИ имеет потенциал для революционных преобразований процессов и повышения производительности по всем направлениям. Создавая рекомендации, прогнозируя тенденции, выявляя идеи, автоматизируя задачи и обеспечивая беспрецедентную скорость и масштаб, ИИ может преобразовать способ работы цепочек поставок. Однако, чтобы полностью использовать этот потенциал, важно понимать не только то, что может делать ИИ, но и то, как эффективно интегрировать его в существующие рабочие процессы.

Принцип 1: ИИ как инструмент расширения возможностей человека

Возможности ИИ расширяются с поразительной скоростью, и теперь машины способны создавать креативный контент, проводить сложные исследования и даже создавать искусство и музыку. Эти впечатляющие подвиги стали возможными благодаря способности ИИ обрабатывать и учиться на данных в масштабах, далеко выходящих за рамки человеческих когнитивных способностей. Однако среди ажиотажа вокруг этих достижений важно помнить, что есть определенные вещи, которые машины не могут предоставить, и я называю их тремя «С»: контекст, сотрудничество и совесть.

Модели ИИ, какими бы сложными они ни были, не могут извлекать смысл из контекста — навык, который необходим во многих областях управления цепочками поставок, например, в том, что идейный лидер Zero100 Кевин О'Мара назвал «машинным шепотом». Более того, ИИ не может работать совместно для решения проблем или решения критических вопросов, таких как устойчивость и права человека в цепочках поставок. Именно эта взаимодополняющая природа человеческих и машинных возможностей подчеркивает важность использования ИИ в качестве инструмента для дополнения, а не замены.

Самые мощные результаты достигаются, когда люди и ИИ работают вместе, и это мнение разделяют 93% лиц, принимающих решения в опросе Workday, которые верят в важность того, чтобы человек был в курсе, когда ИИ принимает важные решения. Используя сильные стороны как людей, так и машин, специалисты по цепочке поставок могут достичь новых уровней эффективности, понимания и инноваций.

Принцип 2: Профессиональное сочетание ИИ, эвристики и оптимизации

Способность ИИ моделировать проблемы в масштабе позволяет давать более точные рекомендации, такие как улучшенная точность прогнозирования спроса или лучшие прогнозы своевременной доставки. Эта точность также является отличительной чертой оптимизации, области ИИ, хорошо известной в управлении цепочками поставок за ее способность максимизировать использование ресурсов в рамках заданных ограничений для достижения определенной цели, например, минимизации затрат. Однако масштаб этих проблем может быть огромным, поскольку оптимизация сети поставок потенциально включает миллионы взаимозависимых переменных, что приводит к значительным вычислительным проблемам.

В некоторых случаях специалисты по цепочке поставок обращаются к эвристике — моделям решения проблем, которые используют практичные, «достаточно хорошие» решения — чтобы быстро сгенерировать осуществимые курсы действий. Хотя ИИ, эвристика и оптимизация предлагают преимущества с точки зрения скорости, точности и элегантности, они также имеют свои недостатки. Важно признать, что новейшие, самые передовые математические модели не всегда являются наилучшими для каждой ситуации, несмотря на то, что может предполагать шумиха.

Наиболее элегантные решения часто включают в себя слияние методов, таких как объединение машинного обучения и эвристики для «теплого старта» модели оптимизации, тем самым ускоряя процесс решения проблем. Творчески интегрируя сильные стороны каждого подхода, специалисты по цепочке поставок могут найти баланс между скоростью, точностью и элегантностью, гарантируя, что правильная модель будет использоваться для правильной проблемы в правильное время.

Принцип 3: Сила параллелизма, усиленная ИИ

Цепочки поставок — это сложные сети, которые связывают множество функций внутри организации и за ее пределами, что затрудняет оптимизацию всей цепочки путем сосредоточения внимания на изолированных звеньях. Например, хотя ИИ может значительно повысить точность прогнозов, истинная цель заключается не в создании высокоэффективных отделений, а в согласовании принятия решений по всей цепочке поставок для более быстрых и сплоченных ответов. Как отмечает группа канадских экономистов, если решения на основе ИИ не смогут трансформироваться в согласованные решения по всей цепочке поставок, фундаментальная проблема согласования спроса и предложения останется нерешенной.

Настоящий прорыв в управлении цепочками поставок происходит не только от ИИ, но и от параллелизма — интеграции ИИ в рабочие процессы для обеспечения синхронизированного принятия решений по всей цепочке поставок. Внедряя ИИ в параллельные процессы, специалисты по цепочкам поставок могут использовать прогностические возможности технологии, одновременно поглощая внутреннюю волатильность, возникающую из-за неизбежных сбоев, с которыми сталкиваются цепочки поставок.

Роль ИИ в этом контексте заключается в обеспечении большей точности, скорости и элегантности в прогнозах, в то время как параллелизм гарантирует, что эти идеи связаны и используются скоординированно. Эта мощная комбинация позволяет цепочкам поставок более эффективно реагировать на меняющиеся условия, что в конечном итоге приводит к повышению общей производительности.

Принцип 4: Демократизация ИИ для специалистов по цепочке поставок

Чтобы полностью реализовать потенциал ИИ в управлении цепочками поставок, необходимо расширить его сферу действия за пределы исключительной сферы ученых по данным. Хотя постоянное исследование и разработка новых приложений ИИ всегда будут требовать экспертных знаний этих специалистов, предоставление специалистам по цепочкам поставок возможности самостоятельно внедрять ИИ имеет решающее значение для повсеместного внедрения и успеха. Наиболее эффективными решениями ИИ являются те, которые могут быть легко поняты и применены профессионалами с глубоким пониманием корпоративных данных и бизнес-процессов, а не требующие обширных технических знаний в области ИИ или науки о данных.

Хотя опрос Workday показал, что 72% руководителей считают, что их организациям не хватает необходимых навыков для полного внедрения ИИ, внедрение этой технологии не обязательно должно быть непосильной задачей. Выбирая решения, разработанные специально для тех, у кого есть контекст цепочки поставок и знания бизнеса, организации могут позволить своим командам использовать идеи и возможности ИИ без необходимости погружаться в тонкости построения моделей.

Демократизация ИИ таким образом не только обеспечивает его принятие и использование, но и позволяет профессионалам в цепочке поставок начать с их текущего уровня понимания и постепенно развивать свои навыки с течением времени. При выборе поставщика ИИ важно учитывать его способность поддерживать этот подход постепенного обучения, поскольку в конечном итоге это приведет к более успешным и устойчивым внедрениям.

Принцип 5: Обеспечение объяснимости ИИ для доверия и принятия

В сложном и высокорискованном мире управления цепочками поставок доверие имеет первостепенное значение. Чтобы ИИ был по-настоящему принят и принят, он должен быть объяснимым — пользователи должны понимать, как технология приходит к своим рекомендациям и прогнозам. Решения черного ящика, которые не дают представления о своей внутренней работе, могут заставить профессионалов в области цепочек поставок не решиться на них положиться, особенно когда они сталкиваются с критическими решениями со значительными последствиями.

Объяснимый ИИ обеспечивает прозрачность факторов, влияющих на его результаты, позволяя пользователям интерпретировать и проверять результаты. Это не только укрепляет доверие, но и позволяет специалистам по цепочке поставок объединять собственный опыт с идеями, предоставленными ИИ, что приводит к более обоснованному и уверенному принятию решений. Понимая обоснование рекомендаций ИИ, специалисты могут лучше оценить их применимость к конкретным ситуациям и вносить коррективы по мере необходимости.

Более того, объяснимость имеет решающее значение для выявления и смягчения потенциальных предубеждений в моделях ИИ. Поскольку эти модели обучаются на исторических данных, они могут непреднамеренно увековечивать или усиливать существующие предубеждения, что приводит к несправедливым или неоптимальным результатам. Объяснимый ИИ позволяет обнаруживать и исправлять такие предубеждения, гарантируя, что технология используется этично и ответственно.

Заключение

Поскольку специалисты по цепочке поставок ориентируются в цифровом тумане, окружающем ИИ, принятие пяти руководящих принципов имеет решающее значение для успеха: использование ИИ в качестве инструмента для человеческого дополнения, искусное слияние ИИ с эвристикой и оптимизацией, использование параллелизма, усиленного ИИ, демократизация ИИ для практиков и обеспечение объяснимости ИИ. Достигнув правильного баланса между человеческим опытом и машинным интеллектом, организации могут использовать мощь ИИ для улучшения принятия решений, оптимизации процессов и внедрения инноваций в условиях все более сложной среды. Оставаться адаптивным, открытым и приверженным непрерывному обучению — ключ к уверенному прохождению сквозь туман ИИ к более эффективному будущему.