ما هو التطبيق الأكثر نجاحًا للذكاء الاصطناعي (AI) في سلسلة التوريد؟ منذ أن أطلق مزود تكنولوجيا المعلومات OpenAI تطبيق ChatGPT في نوفمبر 2022، كان هناك ضجة حقيقية حول الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفقًا لبحث حديث أجرته شركة التحليلات Gartner، يتوقع نصف المديرين التنفيذيين لسلسلة التوريد اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) هذا العام. ومع ذلك، ربما ليس لديهم حتى الآن فكرة ملموسة عن كيفية نشر تطبيق الذكاء الاصطناعي المولد للنص والتعليمات البرمجية بشكل هادف، والذي يتم تدريبه بواسطة نموذج لغوي كبير، في سلاسل التوريد الخاصة بهم وعلى أي نطاق.
قام منتج القهوة جاكوبس دووي إيجبرتس بدمج برنامج الدردشة الآلي سهل الاستخدام في البرنامج توسيع نطاق برنامج تخطيط الطلب الخاص بـ Garvis في مشروع تجريبي ناجح في منتصف عام 2023. ومن خلاله، يحصل الموظفون العشوائيون على إجابات دقيقة ويمكن الوصول إليها، على سبيل المثال، للآثار المالية واللوجستية لحملة ترويجية.
أكبر العقبات
أكبر عقبة أمام اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستوى المؤسسة هو التنسيق الضروري لبرامج سلسلة التوريد الأساسية والبيانات الناتجة. بالإضافة إلى ذلك، من الضروري أن تكون لديك تقنية تشفير لمنع تسرب بيانات الشركة إلى تطبيق OpenAI العام.
كما أن تكاليف ترخيص الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن تكون ضخمة. يتكلف ترخيص مؤسسة ChatGPT ما يزيد عن 9,000 دولار أمريكي لـ 60 مستخدمًا، مع تكاليف إضافية لكل استعلام ("مطالبة") علاوة على ذلك. إذا كانت نصف الشركات تتبنى بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنني أتوقع أن تنفجر هذه الفقاعة في العام المقبل بسبب التكاليف الباهظة والإيرادات المخيبة للآمال.
أنا شخصياً أرى الإمكانات الأكبر في سلسلة التوريد فيما يسمى بالذكاء الاصطناعي "الضيق". أكملت الشركة السويسرية الناشئة Afflux، التي ولدت في الجامعة التقنية EPFL في لوزان، سلسلة كاملة من مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة في سلسلة التوريد باستخدام مزيج من نموذج المحاكاة وخوارزميات التحسين. ومن خلال النمذجة الدقيقة لخط إنتاج موجود في نموذج محاكاة ثم استخدام خوارزميات مختلفة لتحسين جدولة الإنتاج، تم تحقيق تحسينات في الإنتاجية تتراوح بين 10 إلى 30%.
النمذجة المخصصة
غالبًا ما تحتوي البرامج القياسية لجدولة الإنتاج على خمسة أو عشرة قيود فنية فقط، في حين أن نموذج المحاكاة يمكنه تقريب الواقع مع العديد من الاختناقات بدقة تصل إلى 99٪. وستكون هذه التوائم الرقمية لخطوط الإنتاج وشبكات التوزيع من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي نجاحاً في سلاسل التوريد. ومع ذلك، فإنها تتطلب نماذج مخصصة.
Martijn Lofvers ، رئيس إمداد سلسلة إمداد مراقب الاتجاهات في وسائل الإعلام
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
