5 مزیت هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین

 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین

مزایای هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین چیست؟ با پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تأمین جهانی، اختلال در یک حلقه می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر مناطق دیگر داشته باشد. بنابراین، داشتن سیستم‌ها و فرایندهایی برای کاهش احتمال و تأثیر مسائل زنجیره تأمین ضروری است.

در حالی که پیشرفت فناوری‌ها مانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) زمانی گران بودند، هزینه‌ها به طور قابل توجهی کاهش یافته است. این بدان معناست که حتی کوچکترین شرکت‌ها می‌توانند از آنها برای آسان‌تر کردن اتصال و دید زنجیره تأمین بهره‌مند شوند. بنابراین، کسب‌وکارهای بیشتری از آنها برای جلوگیری و غلبه بر چالش‌های مدیریت موجودی، کسب مزیت رقابتی و برآورده کردن تقاضای مشتری استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی فرایندهای هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کند تا کامپیوترها یا ربات‌ها بتوانند وظایف معمولاً انجام شده توسط انسان را انجام دهند.

هوش مصنوعی زمانی فقط در داستان‌های علمی تخیلی دیده می‌شد. با این حال، اکنون در زندگی روزمره رایج است. به عنوان مثال، برنامه‌های ناوبری، تشخیص چهره، دستیارهای هوشمند و حتی جاروبرقی‌های رباتیک در خانه از این فناوری هوشمند استفاده می‌کنند.

فناوری مجهز به هوش مصنوعی در حال متحول کردن عملیات تجاری برای کمک به تصمیم‌گیری سریع‌تر و مبتنی بر داده‌ها برای کاهش هزینه‌ها است.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی مدیریت موجودی می‌توانند در زمان واقعی با شرایط متغیر سازگار شوند. این به آنها امکان می‌دهد با پردازش داده‌های بیشتر و آشکار کردن الگوها و روندهای بیشتری نسبت به انسان‌ها یا الگوریتم‌های سنتی، دانش جدیدی را توسعه دهند.

برای بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین، این می‌تواند شامل تولید پیش‌بینی تقاضا برای اطمینان از موجودی کالا، نگاشت مسیرهای حمل و نقل برای جلوگیری از زمان بیکاری و کاهش مصرف سوخت باشد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. از الگوریتم‌ها، نرم‌افزارها یا سیستم‌ها برای یادگیری نحوه حل یک مشکل بدون برنامه‌ریزی خاص در مورد نحوه انجام آن استفاده می‌کند. مدل‌های ML با تجزیه و تحلیل روندها، تشخیص ناهنجاری‌ها و ارائه بینش‌های پیش‌بینی‌کننده، خود را با گذشت زمان آموزش می‌دهند.

با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده به طور منظم، الگوها را تشخیص داده و اقدامات را پیشنهاد می‌کند. این می‌تواند شامل تعیین مسیرهای کوتاه‌تر انبار، پیش‌بینی خطاهای آینده در ماشین‌آلات اتوماسیون انبار برای جلوگیری از خرابی یا ردیابی بسته‌ها در کل مسیر زنجیره تأمین برای بهینه‌سازی مسیر و اطمینان از تحویل به موقع باشد.

یادگیری ماشین همچنین می‌تواند مناطقی را برای بهبود برجسته کند که یک انسان ممکن است از آن چشم پوشی کند یا زمان بیشتری برای شناسایی آن نیاز داشته باشد. این به رسیدگی به مسائل بالقوه قبل از بروز آنها کمک می‌کند و احتمال مشکلات آینده را کاهش می‌دهد.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد

یکی از زیرمجموعه‌های ML که در حال حاضر بسیار مورد توجه قرار گرفته است، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) است. محبوب‌ترین استفاده از LLMs، پلتفرم‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و Google Bard است.

سیستم‌هایی مانند ChatGPT بر میلیون‌ها نمونه محتوا در سراسر اینترنت آموزش داده شده‌اند تا نحوه تعامل کاراکترها، کلمات و جملات را یاد بگیرند. می‌توانید از یک سیستم LLM سوالی بپرسید و بدون دخالت انسان، با استفاده از این داده‌ها پاسخ خواهد داد.

اکنون بسیاری از سیستم‌های نرم‌افزاری، سیستم‌های هوش مصنوعی مولد را برای پشتیبانی از خدمات مشتری و چت‌بات‌ها ادغام می‌کنند. به عنوان مثال، ابزارهای مدیریت رسانه‌های اجتماعی می‌توانند پست‌ها را از یک درخواست ساده تهیه کنند و شرکت‌ها می‌توانند میزهای کمک خودکار و چت‌بات‌هایی با پاسخ‌های گسترده راه‌اندازی کنند. این به تیم‌های پشتیبانی مشتری اجازه می‌دهد تا روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند، اما در صورت لزوم تعامل داشته باشند.

مزایای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدیریت زنجیره تأمین

فناوری هوشمند و خودمختار انبار در حال حاضر تأثیر مثبتی بر انبارهای سراسر جهان دارد. می‌توانید در مورد اتوماسیون و فناوری انبار در مقاله ما بخوانید، جایی که در مورد فناوری گفتار، شناسایی فرکانس رادیویی، وسایل نقلیه هدایت خودکار و ربات‌ها بحث می‌کنیم.

در اینجا برخی از مزایای ترکیب یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل پیشرفته و نظارت بلادرنگ برای دستیابی به دید کامل در سراسر زنجیره تأمین آورده شده است.

مدیریت موجودی و هوش مصنوعی

مدیریت موجودی کارآمد برای موفقیت تجاری اساسی است. تیم‌های مدیریت موجودی که برای محاسبه سطوح سالم موجودی بدون بیش از حد یا کمبود انبار تلاش می‌کنند، چالش‌های ناشی از این را می‌دانند.

نرم‌افزار استاندارد مدیریت موجودی فقط دارای عملکرد پایه مدیریت موجودی است. این نرم‌افزار به تعامل دستی زیادی متکی است که زمان‌بر است و خطر خطای انسانی را افزایش می‌دهد. از آنجایی که نمی‌توان چرخه عمر محصول را ردیابی کرد یا موجودی را طبقه‌بندی کرد و الگوریتم‌های پیشرفته‌ای ندارد، پیش‌بینی بیشتر از حد حدس خواهد بود. بدون درک واقعی روندهای تقاضای تاریخی و آینده، با کمبود موجودی و انبار بیش از حد مواجه خواهید شد. به همین دلیل، هوش مصنوعی به بخشی جدایی ناپذیر از مدیریت موجودی تبدیل شده است: برای افزایش کارایی، اطمینان از موجودی کالا، به حداقل رساندن هزینه‌ها و راضی نگه داشتن مشتریان.

با استفاده از الگوریتم‌ها، هوش مصنوعی داده‌های با کیفیت بهتری را ارائه می‌دهد، تجزیه و تحلیل را آسان‌تر می‌کند و نمای کاملی از انبار و زنجیره تأمین شما ارائه می‌دهد. با توانایی اجرای سناریوهای مختلف، هوش مصنوعی و ML می‌توانند اطلاعاتی در مورد سطوح بهینه موجودی برای برآورده کردن پیش‌بینی‌های فروش ارائه دهند.

از آنجایی که تجزیه و تحلیل روزانه انجام می‌شود، می‌توانید در مورد تغییر استراتژی خود برای پاسخگویی به شرایط بازار که به سرعت در حال تغییر هستند، راهنمایی دریافت کنید. به عنوان مثال، تنظیم سرعت و حجم پردازش سفارش برای پاسخگویی به تقاضا. این سطح از درک و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تصمیمات استراتژیک هوشمند و آگاهانه‌ای را برای کاهش موجودی و هزینه‌های عملیاتی و پیشبرد رشد کسب‌وکار هدایت می‌کند.

هوش مصنوعی و پیش‌بینی تقاضا

پیش‌بینی دقیق تقاضا در مدیریت زنجیره تأمین ضروری است. این به تعیین سطوح بهینه موجودی کمک می‌کند، هزینه‌های نگهداری را کاهش می‌دهد و در عین حال در دسترس بودن موجودی را بهبود می‌بخشد.

راه‌حل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین، به جای بررسی صرف داده‌های فروش و تقاضای تاریخی، می‌توانند به سرعت مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها را شناسایی کنند. آنها همچنین می‌توانند عوامل خارجی را برای کاهش خطر انبار بیش از حد یا کمبود موجودی و برجسته کردن مسائل و تهدیدات نوظهور در زنجیره تأمین قبل از اینکه کسب‌وکار را مختل کنند، تجزیه و تحلیل کنند.

اجرای اقدامات پیشگیرانه، انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین را افزایش داده، نتایج مؤثرتری را به همراه خواهد داشت و تأثیر منفی بر کسب‌وکار را کاهش خواهد داد.

یادگیری ماشین و افزایش کارایی

فرایندهای دستی و مبتنی بر کاغذ بسیار زمان‌بر هستند و خطر خطای انسانی را افزایش می‌دهند. خودکارسازی این فرایندها، زمان اداری را صرفه‌جویی می‌کند و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. همچنین به مدیران زنجیره تأمین و موجودی شما زمان بیشتری برای تمرکز بر فعالیت‌های استراتژیک می‌دهد.

مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند برای کمک به شناسایی مناطق احتمالی ناکارآمدی و اتلاف آموزش داده شوند. سپس، می‌توانید از توصیه‌ها برای ایجاد یک محیط انعطاف‌پذیرتر برای برخورد مؤثر با اختلال استفاده کنید.

ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی و ML می‌توانند خطای اپراتور و زمان پردازش را کاهش دهند و کارایی و بهره‌وری را افزایش دهند. به عنوان مثال، با محاسبه تعداد پالت‌هایی که نیاز به جابجایی و تجهیزات و نیروی کار بعدی دارند، می‌توانید کارایی بهینه در انبار را تضمین کنید.

یادگیری ماشین می‌تواند با انجام کارهای تکراری، مدیریت انبار را متحول کند. یک انبار کارآمدتر می‌تواند هزینه‌های سربار را کاهش دهد و فرصت‌های بهبود را برجسته کند.

ترکیب فناوری با اپراتورهای انسانی، فعالیت‌های یکنواخت و زمان‌بر را سرعت می‌بخشد و زمان بیشتری را برای وظایف صرفاً انسانی فراهم می‌کند. به عنوان مثال، کامپیوترهای یادگیری ماشین می‌توانند اطلاعاتی را برای پشتیبانی از بسته‌بندی محموله‌ها و سازماندهی محصولات ارائه دهند. با اسکن محموله‌ها در انبار توسط تیم انبار، کامپیوترها موجودی شما را با دقت ردیابی می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را برای تشخیص نقص‌ها یا آسیب‌های احتمالی در تجهیزات انبار یا موجودی تجزیه و تحلیل کنند. آنها می‌توانند بینش اولیه در مورد علت مشکل را ارائه دهند، به این معنی که می‌توان آن را به سرعت قبل از تأثیرگذاری بر کسب‌وکار حل کرد. این خطر خرابی تجهیزات یا ارسال کالاهای معیوب به مشتریان را کاهش می‌دهد.

ادغام ماشین‌ها در فرایندهای انبار همچنین می‌تواند ایمنی انبار را بهبود بخشد. استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی برای هدایت ماشین‌آلات خطرناک و ذخیره موجودی در مکان‌های دور از دسترس، خطر حوادث را کاهش می‌دهد. در صورت وقوع حادثه، احتمال آسیب انسانی به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.

مقاله ما اطلاعات بیشتری در مورد اتوماسیون و فناوری انبار ارائه می‌دهد و در مورد فناوری گفتار، شناسایی فرکانس رادیویی، وسایل نقلیه هدایت خودکار و ربات‌ها بحث می‌کند.

مدیریت تأمین‌کنندگان با هوش مصنوعی و ML

هر گونه مشکل تأمین‌کننده بر توانایی شما در برآورده کردن تقاضا تأثیر خواهد گذاشت.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد عملکرد تأمین‌کننده، مانند خرابی محصول یا تحویل‌های از دست رفته، ارائه دهند.

نرم‌افزار می‌تواند سناریوهای مختلف تأمین‌کننده را بر اساس زمان‌های تحویل، قیمت‌ها یا پارامترهای دیگر اجرا کند تا به تصمیم‌گیری استراتژیک در زمان واقعی کمک کند. سپس می‌توانید بهترین تأمین‌کننده را برای رفع نیازهای سفارش خود انتخاب کنید.

همچنین می‌توانید مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT را که در بالا مورد بحث قرار گرفت، برای مدیریت گفتگو با تأمین‌کنندگان خود تطبیق دهید. این می‌تواند از پس ارتباطات منظم برآید و موارد استثنایی را که نیاز به توجه شما دارند، برجسته کند.

بهبود خدمات مشتری

با سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که اطمینان می‌دهند موجودی مناسب را دارید، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که مشتریان سفارشات خود را در زمانی که نیاز دارند دریافت می‌کنند. این رضایت و وفاداری مشتری را در یک بازار رقابتی برای حمایت از رشد کسب‌وکار افزایش می‌دهد.

روش‌های یادگیری ماشین می‌توانند دید زنجیره تأمین را بهبود بخشند و به مشاغل کمک کنند تا سفارشات را از زمان حمل تا تحویل پیگیری کنند. داده‌های بلادرنگ امکان تجربه بهتر مشتری را فراهم می‌کنند، زیرا می‌توانید اطلاعات تحویل دقیق‌تری را ارائه دهید.

در حالی که مشتریان همچنان به تعامل انسانی نیاز دارند، یادگیری ماشین می‌تواند از تیم خدمات مشتری پشتیبانی کند. به عنوان مثال، برای بهبود رضایت مشتری، چت‌های پشتیبانی در وب‌سایت‌ها یا دستیاران کمک مبتنی بر هوش مصنوعی به افراد اجازه می‌دهند تا پاسخ‌های سریع پیدا کنند و در صورت لزوم به خط کمک فیلتر کنند.