Tedarik Zincirinde Yapay Zeka İşletmenize Nasıl Değer Katar?

Tedarik zinciri liderleri, tedarik zinciri planlamalarını daha sıkı kavramak istiyor. Peki başlamanın yapay zekadan (AI) daha iyi bir yolu var mı?

Moda sözcüklerle dolu son birkaç yılda, pek çok parlak yeni aracın yapay zekanın potansiyeli konusunda heyecan ve kafa karışıklığı yarattığını gördük. Teknolojiler, tahminleri iyileştirmek ve içgörüleri herhangi bir insanın yapabileceğinden daha hızlı bir şekilde ortaya çıkarmak için yapay zeka yeteneklerini kullanacak şekilde sıfırdan tasarlanıyor. ChatGPT bile herkesin, insanların hayal edebileceği hemen hemen her soruyu yanıtlayacak içerik oluşturmasını (hatta tam makaleler ve teknik incelemeler) kolaylaştırıyor.

Tedarik zinciri planlaması söz konusu olduğunda, bu mevcut yeteneklerin gerçek bir değer getirebileceğine inanmak zor olabilir. Ancak haftalık planlama süresini %70 oranında kısaltabilecek, tahmin hatalarını %15 ila %30 oranında azaltabilecek ve envanter sonuçlarını etkileyici biçimde iyileştirebilecek yeni bir paradigmanın temelini atıyor.

Bilim projesinden tedarik zinciri kolaylaştırıcısına

Göre GartnerYapay zekanın önümüzdeki yıl teknoloji odaklı her yeniliğe ve her stratejik karara nüfuz etmesi bekleniyor. Yapay zekanın karar verme hassasiyeti ve hızı, tedarik zinciri planlamacıları için bundan daha iyi bir zamanda gelemezdi.

Mevcut pazar dinamiklerine ayak uydurmak için planlamacıların geleneksel tedarik zinciri stratejilerini, pazar sinyallerini ve daha hızlı ve daha sık değişen talep etkenlerini göz önünde bulundurarak tahminlerle modernleştirmeleri gerekiyor.

Örneğin, gerçek zamanlı müşteri davranışlarını, ekonomik değişiklikleri, çevresel değişiklikleri ve devam eden jeopolitik olayları tahminlere entegre etmek, şirketlerin gelişen senaryoları daha çevik bir şekilde tahmin etmesine ve bunlara uyum sağlamasına olanak tanır. Yapay zeka destekli analitik, geleneksel modellerde bulunan kritik boşlukları doldurarak temel talebi, promosyon artışını, nedensel tahminleri ve kullanıcı içgörülerini birleşik bir çözümde ele alarak tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırır.

Yapay zekanın tedarik zincirinde aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok başka değerli uygulaması vardır:

• Devamlı gelişme gerçek zamanlı görünürlük, eyleme dönüştürülebilir iş zekası ve otomatik veri analizi aracılığıyla
• Gelişmiş izleme hassasiyeti sipariş kullanılabilirliği ve gerçek zamanlı durum hakkında
• Erken uyarı acil durum planlamasını veya alternatif kaynak kullanımını tetiklemek için yukarı yöndeki gecikmelerin azaltılması
• Daha hızlı tanımlama stok seviyesi analizi yoluyla azalan ürün popülaritesinin ve kullanım ömrü sonu döngülerinin belirlenmesi
• Optimize edilmiş fiyatlandırma stratejileri ürün fiyatları, tedarik zinciri maliyetleri ve perakende kar marjlarının karşılaştırma analizi ile
• İnce ayarlı talep, ikmal ve tedarik planlaması emtia fiyatlarının ve hava koşullarının analizi yoluyla

Potansiyel iyileştirmelerin listesi kapsamlı olsa da, yapay zekadan anlamlı bir şekilde yararlanmak için çok sayıda iç ve dış kaynaktan veri almak çoğu tedarik zinciri kuruluşu için önemli bir zorluktur. Ve veriler bir kez toplandıktan sonra genellikle bir miktar temizlik ve standardizasyon gerektirir.

Yapay zeka, tedarik zinciri planlama yeteneklerini nasıl olgunlaştırır?

Artan veri kullanılabilirliği ile teknolojideki ilerlemelerin birleşimi artık doğru olanı yapıyor Yapay zeka destekli bir tedarik zincirini benimsemenin zamanı geldi. Neyse ki, bugün tedarik zinciri süreçlerini otomatikleştirmek ve tedarik zinciri ekibinizin karar verme sürecini güçlendirmek için çeşitli yetenekler mevcut.

Optimize edilmiş tahmin algoritması seçimi Tahmin doğruluğunun bir ürünün yaşam döngüsü boyunca optimize edilmesini sağlamaya yardımcı olur. Talep geçmişine yeni veriler eklendiğinde birden fazla algoritmayı otomatik olarak harmanlar ve tahmin edilen her öğenin doğruluğunu mevcut her tahmin algoritmasıyla karşılaştırır ve sonuçta hangi algoritma grubunun tahmin hatasını en aza indireceğini seçer.

Talep aykırı değer düzeltmesi anormal talep geçmişi veri noktalarını otomatik olarak algılar ve aykırı değerleri düzeltmek veya açıklamak için bir mekanizma sağlar. Bu, talep planlayıcının stokların tükenmesi, rakiplerin promosyon programları, planlanmamış aksamalar veya tekrarlanmayan olaylardan kaynaklanan anormallikleri manuel olarak tespit etmek ve hesaba katmak için ihtiyaç duyduğu zaman ve çabayı ortadan kaldırır. Bu "kötü verileri" ele almak, modeller tarafından kullanılan verilerin mümkün olduğunca temiz olmasını sağlayarak tahmin doğruluğunun artırılmasına yardımcı olur.

Yapılandırılmamış verilerden talep algılama Karmaşık ilişkileri tanımak ve veri öngörüleri sağlamak amacıyla büyük verileri okumak ve analiz etmek için desen tanıma ve doğal dil işlemeden yararlanır. Bu yetenek, alıcı duyarlılığını belirlemek ve kısa ve uzun vadeli talep üzerindeki etkiyi hızlı bir şekilde tahmin etmek için terabaytlarca yapılandırılmamış veriyi birkaç dakika içinde otomatik olarak analiz ederek tüketici tercihi ve davranışındaki her değişime ayak uydurur.

Olasılıksal talep ve arz simülasyonları Talep ve arz kapasitesindeki değişkenliği rekor düzeyde anlayın. Tek değerli tahminlerin aksine, bu yetenekler bir dizi olası talep ve arz tahminleri oluşturur ve tedarik zinciri esnekliğini tahmin etmek için çok katmanlı, arz kısıtlı dijital ikiz simülasyonlarında kullanılan rastgele tahminler oluşturur. Ürün düzeyindeki gelir ve kâr verilerinin bu Monte Carlo tipi simülasyonlara dahil edilmesi, planlamacılara hacimsel ve finansal hedefleri karşılama risklerini değerlendirme gücü verir.

Otomatik veri temizleme ve parametre doldurma Eksik veya yanlış tedarik zinciri verilerini tanır ve doğru verileri otomatik olarak uygular veya uygun veri yöneticisini düzeltici önlem alması için uyarır. Verileri otomatik olarak temizleyen ve tedarik zinciri parametrelerini dolduran gelişmiş çözümler, tedarik zinciri planlama operasyonları için zamanında ve doğru verilerin mevcut olmasını sağlar.

Senaryo seçimini artırma Yeni içgörüler geliştirmek ve planlamacının hızlı, bilgiye dayalı kararlar verme yeteneğini artırmak için gelişmiş bilişsel yetenekleri kullanır. Aksaklıklar ve fırsatlar için en iyi çözümleri özerk bir şekilde arar ve planlayıcıya karar almayı hızlandıracak en iyi alternatifleri sağlayabilir.

Ürün yaşam döngüsü profili optimizasyonu talep profilleri oluşturmak, bunları yeni öğelere atamak, doğruluklarını sürekli olarak değerlendirmek ve bunları revize etmek için nitelik bazlı modelleme teknikleri yoluyla öğe düzeyinde tahmin doğruluğunu artırır. Yeni ürün lansmanları için profil şeklini ve hacmini optimize etmek amacıyla önceki ürün tanıtımlarından bilgi alır.

Öngörünün duyarlılıkla buluştuğu yer

Yapay zekanın tedarik zinciri operasyonlarında benimsenmesi yalnızca süreçleri kolaylaştırmakla kalmaz. Otomatik veri analizi yoluyla sürekli iyileştirmeden, ince ayarlı talep planlamasına ve esnek simülasyonlara kadar birçok olasılığın kilidini açar. Yapay zeka olgunlaştıkça, tedarik zinciri ortamını yeniden şekillendirme potansiyeli giderek daha somut hale geliyor ve benzersiz bir verimlilik ve öngörü geleceği vaat ediyor.

Logility'de tedarik zinciri planlamasındaki bu dönüm noktası yalnızca teknolojik bir ilerleme değil aynı zamanda tedarik zinciri liderleri için çok önemli bir fırsattır. Gelişmiş yapay zeka yetenekleri, ekiplerin gerçek zamanlı uyarılar ve anlık bilgiler, akıllı puanlama ve ekonomik önceliklendirme ve her SKU için en iyi envanter politikalarıyla sorunları anında çözmelerine giderek daha fazla güç veriyor.

Daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Logility'nin nasıl olduğunu öğrenin Talep AI+ çözüm, tedarik zinciri kuruluşunuzun en kritik fırsatlara odaklanmasına, sonuçta maliyetlerin düşürülmesine, envanterin optimize edilmesine ve olağanüstü hizmet düzeyleri sağlanmasına yardımcı olabilir.