Care va fi cea mai de succes aplicație a inteligenței artificiale (AI) în lanțul de aprovizionare? De când furnizorul IT OpenAI a lansat ChatGPT în noiembrie 2022, a existat un adevărat hype în jurul AI generativă. Potrivit cercetărilor recente ale firmei de analiză Gartner, jumătate dintre directorii lanțului de aprovizionare se așteaptă să adopte AI generativă (GenAI) în acest an. Cu toate acestea, probabil că nu au încă o idee concretă despre cum să implementeze în mod semnificativ această aplicație AI generatoare de text și cod, antrenată de un model de limbaj mare, în lanțurile lor de aprovizionare și la ce scară.
Producătorul de cafea Jacobs Douwe Egberts a integrat un chatbot ușor de utilizat în extindeți software-ul de planificare a cererii Garvis într-un proiect pilot de succes la mijlocul anului 2023. Cu el, angajații la întâmplare obțin răspunsuri precise și accesibile, de exemplu, la implicațiile financiare și logistice ale unei campanii promoționale.
Cele mai mari obstacole
Cel mai mare obstacol în calea adoptarea la nivel de întreprindere a inteligenței artificiale generative este armonizarea necesară a software-ului care stau la baza lanțului de aprovizionare și a datelor generate. În plus, este necesar să existe tehnologie de criptare pentru a preveni scurgerea datelor corporative în aplicația publică a OpenAI.
De asemenea, costurile de licențiere ale AI generative pot fi uriașe. O licență de companie ChatGPT costă mai mult de 9,000 USD pentru 60 de utilizatori, cu costuri suplimentare pentru fiecare interogare („prompt”) în plus. Dacă jumătate dintre companii adoptă cu adevărat IA generativă, prevăd că această bulă va izbucni anul viitor din cauza costurilor exorbitant de mari și a veniturilor dezamăgitoare.
Personal, văd cel mai mare potențial din lanțul de aprovizionare în așa-numita IA „îngustă”. Start-up-ul elvețian Aflux, născut în cadrul universității tehnice EPFL din Lausanne, a finalizat deja o serie întreagă de proiecte AI de succes în lanțul de aprovizionare folosind combinația unui model de simulare și algoritmi de optimizare. Modelând cu precizie o linie de producție existentă într-un model de simulare și apoi folosind diverși algoritmi pentru a optimiza programarea producției, s-au realizat îmbunătățiri ale productivității de până la 10 până la 30%.
Modelare pe măsură
Software-ul standard pentru programarea producției are adesea doar cinci sau zece constrângeri tehnice, în timp ce un model de simulare poate aproxima realitatea cu multe mai multe blocaje cu o precizie de până la 99%. Acești gemeni digitale de linii de producție și rețele de distribuție vor fi cele mai de succes aplicații AI din lanțurile de aprovizionare. Cu toate acestea, necesită modelare personalizată.
Martijn Lofvers, șef Trendwatcher Supply Chain Media
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
