Tedarik zincirinde yapay zekanın (AI) en başarılı uygulaması ne olacak? BT tedarikçisi OpenAI, Kasım 2022'de ChatGPT'yi piyasaya sürdüğünden beri, üretken yapay zeka konusunda gerçek bir heyecan oluştu. Analist firması Gartner tarafından yapılan son araştırmaya göre, tedarik zinciri yöneticilerinin yarısı bu yıl üretken yapay zekayı (GenAI) benimsemeyi bekliyor. Ancak büyük bir dil modeliyle eğitilen bu metin ve kod üreten yapay zeka uygulamasını tedarik zincirlerinde ve hangi ölçekte anlamlı bir şekilde dağıtacakları konusunda muhtemelen henüz somut bir fikirleri yok.
Kahve üreticisi Jacobs Douwe Egberts, kullanıcı dostu bir sohbet robotunu entegre etti Başarılı bir pilot projede Garvis'in talep planlama yazılımının ölçeğini büyütün 2023'ün ortalarında. Bu sayede rastgele çalışanlar, örneğin bir promosyon kampanyasının mali ve lojistik etkilerine ilişkin doğru ve erişilebilir yanıtlar alabilir.
En büyük engeller
En büyük engel Üretken yapay zekanın kurum çapında benimsenmesi temel tedarik zinciri yazılımı ile üretilen verilerin gerekli uyumlaştırılmasıdır. Ayrıca kurumsal verilerin OpenAI'nin halka açık uygulamasına sızmasını önlemek için şifreleme teknolojisine sahip olmak gerekiyor.
Ayrıca üretken yapay zekanın lisanslama maliyetleri çok yüksek olabilir. ChatGPT kurumsal lisansının maliyeti 9,000 kullanıcı için 60 ABD Doları'nın üzerindedir ve buna ek olarak her sorgu ("istem") için ek maliyetler vardır. Eğer şirketlerin yarısı gerçekten üretken yapay zekayı benimserse, bu balonun önümüzdeki yıl aşırı derecede yüksek maliyetler ve hayal kırıklığı yaratan gelirler nedeniyle patlayacağını öngörüyorum.
Şahsen ben tedarik zincirindeki en büyük potansiyeli 'dar' yapay zeka olarak adlandırılan alanda görüyorum. Lozan'daki EPFL teknik üniversitesinden doğan İsviçreli start-up Afflux, bir simülasyon modeli ve optimizasyon algoritmalarının birleşimini kullanarak tedarik zincirinde bir dizi başarılı yapay zeka projesini zaten tamamladı. Mevcut bir üretim hattının bir simülasyon modelinde doğru bir şekilde modellenmesi ve ardından üretim planlamasını optimize etmek için çeşitli algoritmalar kullanılmasıyla, %10 ila %30'a kadar verimlilik artışı sağlandı.
Kişiye özel modelleme
Üretim planlamaya yönelik standart yazılım genellikle yalnızca beş veya on teknik kısıtlamaya sahipken, bir simülasyon modeli, %99'a varan doğruluk oranıyla çok daha fazla darboğaz içeren gerçekliğe yaklaşık olarak yaklaşabilir. Üretim hatları ve dağıtım ağlarının bu dijital ikizleri, tedarik zincirlerindeki en başarılı yapay zeka uygulamaları olacak. Ancak özelleştirilmiş modelleme gerektirirler.
Martijn Lofvers, Trendwatcher Tedarik Zinciri Medya Şefi
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
