- การนำ AI และ ML มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในซัพพลายเชนอย่างมาก
- การนำ AI / ML มาใช้ในการจัดการ VUCA เป็นกลยุทธ์ซัพพลายเชน
- บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการซัพพลายเชน
- เทคนิค AI และ ML มีอิทธิพลต่อแนวทางที่ซิงโครไนซ์กับการวางแผนและการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน
- ความท้าทายในการนำปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการจัดการซัพพลายเชน
ท่ามกลางการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การบรรจบกันของเทคโนโลยีกับกระบวนการผลิตที่หลากหลายรวมถึงซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในการทำธุรกิจในปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆกำลังแสดงความต้องการเครื่องมือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการมองเห็นซัพพลายเชนและการตรวจสอบย้อนกลับซึ่งกำหนดวิธีใหม่ในการขยายผลกำไรในยุคสารสนเทศ ด้วยเหตุนี้การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของระบบการจัดการห่วงโซ่อุปทานจึงเกิดขึ้นเป็นหนึ่งในเทรนด์ล่าสุดในโลกธุรกิจ
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาการลงทุนในเทคโนโลยีล่าสุดเพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของการจัดการซัพพลายเชนได้ก้าวไปสู่จุดสูงสุดใหม่ ด้วยการผสานรวมเทคโนโลยียุคหน้าเช่นการวิเคราะห์องค์ความรู้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เข้ากับระบบการจัดการห่วงโซ่อุปทานทำให้ผู้ผลิตสามารถบรรลุประสิทธิภาพระดับสูงในการปิดช่องว่างระหว่างอุปสงค์และอุปทาน
การนำ AI และ ML มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในซัพพลายเชนอย่างมาก
การสำรวจได้รับการเผยแพร่เมื่อเร็ว ๆ นี้โดย JDA Software, Inc. ซึ่งเป็น บริษัท ซอฟต์แวร์สัญชาติอเมริกัน - และ KPMG LLP ซึ่งเป็น บริษัท ที่ปรึกษาข้ามชาติพบว่ามากกว่าสามในสี่ของผู้ตอบแบบสอบถามถือว่าการมองเห็นและการตรวจสอบย้อนกลับของห่วงโซ่อุปทานเป็นพื้นที่การลงทุนสูงสุดสำหรับอุปทาน ผู้บริหารโซ่.
การสำรวจยังพบว่าเกือบ 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามมองว่า AI และ ML เป็นเทคโนโลยีที่มีผลกระทบมากที่สุดในภูมิทัศน์นี้เนื่องจากการประยุกต์ใช้ในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนในห่วงโซ่อุปทานและระบบห่วงโซ่คุณค่า ด้วยการมองเห็นแบบ end-to-end แบบคาดการณ์ได้กลายเป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญที่สุดในวิธีการที่ทันสมัยในการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนความแพร่หลายของเครื่องมือ AI และ ML จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในระบบการจัดการซัพพลายเชนในพื้นที่อุตสาหกรรมที่หลากหลาย
เนื่องจาก AI และ ML กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีที่มีผลกระทบมากที่สุดในการดำเนินงานซัพพลายเชนของธุรกิจใด ๆ การลงทุนในเทคโนโลยีเหล่านี้จะยังคงอยู่ในช่วงขาขึ้น อย่างไรก็ตามมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องทำความเข้าใจผลกระทบที่แท้จริงของ AI และ ML ร่วมกันในการจัดการซัพพลายเชนเพื่อให้แน่ใจว่าจะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้อย่างเต็มศักยภาพ ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานไม่เพียง แต่ทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ยังดำเนินการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดซื้อการจัดการสินค้าคงคลังโลจิสติกส์อุปทาน ฯลฯ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
การนำ AI / ML มาใช้ในการจัดการ VUCA เป็นกลยุทธ์ซัพพลายเชน
ในขณะที่แนวโน้มของอุตสาหกรรม 4.0 เกิดขึ้นทั้งในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพในอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มการปรับปรุงองค์กรการดำเนินการทางอุตสาหกรรมต่างๆให้เป็นดิจิทัลก็ก่อให้เกิดปัจจัยเสี่ยงมากมายเช่นความผันผวนความไม่แน่นอนความซับซ้อนและความคลุมเครือ (VUCA) VUCA เป็นอุปสรรคสำคัญในการกำหนดมาตรฐานกระบวนการจัดการซัพพลายเชนและธุรกิจต่างๆจะหาวิธีจัดการกับปัญหาเหล่านี้ได้อย่างไรด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงเช่น AI และ ML
กำลังได้รับความนิยมในฐานะวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดการ VUCA โดยการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรในระบบการจัดการซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ซึ่งไม่เพียง แต่ระบุได้ แต่ยังกำหนดภาระผูกพันตลอดกระบวนการต่างๆ ด้วยการนำเครื่องมือที่ใช้ AI และ ML มาใช้ในการจัดการซัพพลายเชนทำให้ผู้ผลิตสามารถจัดการกับความคลุมเครือความซับซ้อนและความท้าทายอื่น ๆ ของ VUCA ที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ไฮเทคได้ในขณะที่แนวโน้มของ Industry 4.0 ยังคงเพิ่มสูงขึ้น
บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการซัพพลายเชน
เนื่องจากระบบอัตโนมัติของกระบวนการหุ่นยนต์กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในการดำเนินงานในภาคอุตสาหกรรมและอุปกรณ์ส่วนใหญ่ระบบการจัดการซัพพลายเชนก็อยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ด้วยเหตุนี้เทคโนโลยีเช่น AI และ ML จึงไม่เพียง แต่เป็นส่วนหนึ่งของอุปกรณ์การผลิตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงอุปทานห่วงโซ่คุณค่าและการจัดการคลังสินค้าซึ่งส่วนใหญ่ประสบความสำเร็จในการตัดสินใจที่รวดเร็ว แต่แม่นยำ
ความกดดันอย่างไม่หยุดยั้งในการตัดสินใจที่เหมาะสมเร็วกว่าที่เคยเป็นสาเหตุให้ผู้ผลิตใช้เทคนิค AI และ ML เพื่อลดการแทรกแซงของมนุษย์ในการจัดการซัพพลายเชน เครื่องมือช่วย AI และ ML ส่วนใหญ่ใช้เทคนิคการให้เหตุผลของมนุษย์เป็นแบบจำลองเมื่อรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจในการจัดการซัพพลายเชนซึ่งจะช่วยเพิ่มความเร็วและความแม่นยำของข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ตลอดจนแนวโน้มที่โปรโตคอลดังกล่าวบรรลุในที่สุด.
เนื่องจากการตัดสินใจล่าช้าอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลกำไรรายได้กระแสเงินสดและแม้แต่ความพึงพอใจของลูกค้าในบางกรณี ดังนั้น AI และ ML จึงช่วยให้ผู้ผลิตสามารถเพิ่มความเร็วของโปรโตคอลการตัดสินใจในระบบการจัดการซัพพลายเชนที่มีเทคโนโลยีสูง ด้วยผลกระทบเชิงบวกของ AI และเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย ML ต่อกระบวนการตัดสินใจในห่วงโซ่อุปทานการนำมาใช้จึงมีแนวโน้มที่จะส่งผลต่อการเติบโตในเชิงบวกของธุรกิจที่อยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล
เทคนิค AI และ ML มีอิทธิพลต่อแนวทางที่ซิงโครไนซ์กับการวางแผนและการเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน
การจัดการซัพพลายเชนถือเป็นการเชื่อมต่อโครงข่ายของกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการวิเคราะห์ต่างๆอยู่เสมอและการซิงโครไนซ์ข้อมูลจำนวนมากดังกล่าวจึงมีความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการวางแผนซัพพลายเชนที่ถูกต้อง นอกจากนี้ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีได้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในกระบวนการวางแผนแบบซิงโครไนซ์เพื่อให้แน่ใจว่าการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน
เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML กำลังเข้าสู่แนวการวางแผนซัพพลายเชนซึ่งอำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนจากลำดับคงที่เป็นลำดับไดนามิกของการดำเนินงานซัพพลายเชนหลาย ๆ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีดังกล่าวได้ถูกรวมเข้ากับระบบการจัดการซัพพลายเชนในปัจจุบันและนี่คือการเน้นย้ำถึงประโยชน์ของมันในการประสานการวางแผนซัพพลายเชนแบบ end-to-end ให้ตรงกัน เครื่องมือเหล่านี้ยังสามารถใช้ในการทำขั้นตอนอัตโนมัติเพื่อจับคู่อุปสงค์และอุปทานตลอดจนกระบวนการตัดสินใจในแบบเรียลไทม์ซึ่งจะประสานระบบนิเวศการวางแผนในภูมิทัศน์ของห่วงโซ่อุปทานในที่สุด
ความท้าทายในการนำปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการจัดการซัพพลายเชน
แม้ว่าภูมิทัศน์อุตสาหกรรมทั่วโลกกำลังก้าวไปสู่การนำเทคโนโลยียุคหน้ามาใช้เพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล แต่การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ในพื้นที่เฉพาะเช่นการจัดการห่วงโซ่อุปทานยังคงอยู่ในระดับต่ำ ช่องว่างระหว่างความตื่นเต้นของเทคโนโลยีเช่น AI และ ML และมูลค่าทางเทคโนโลยีที่แท้จริงส่วนใหญ่เกิดจากข้อ จำกัด ในการนำเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีมาใช้ในการจัดการซัพพลายเชน
ผู้จัดการและผู้บริหารธุรกิจส่วนใหญ่ไม่เข้าใจและเห็นภาพถึงประโยชน์และผลกระทบที่แน่นอนของ AI และ ML ในการจัดการซัพพลายเชนในการเติบโตของธุรกิจ นอกจากนี้เครื่องมือ AI และ ML ยังต้องการการบำรุงรักษาเป็นระยะเพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างไร้ที่ติภายในพารามิเตอร์ที่คาดไว้ของระบบการจัดการซัพพลายเชนซึ่งแปลเป็นต้นทุนเพิ่มเติม ความท้าทายดังกล่าวขัดขวางการรุกคืบของเทคโนโลยีเหล่านี้ในทุกภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ในโลก อย่างไรก็ตามเนื่องจากการรับรู้เกี่ยวกับอิทธิพลเชิงบวกอย่างมากของ AI และ ML ในการจัดการซัพพลายเชนกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วการนำมาใช้จะกลายเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าแม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ก็ตาม