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人工智能(AI)在供應(yīng)鏈管理中的潛力

倩倩 ? 來源:文財(cái)網(wǎng) ? 2020-07-22 16:36 ? 次閱讀
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平均而言,企業(yè)估計(jì)他們每周花費(fèi)55個(gè)小時(shí)來進(jìn)行手動(dòng)流程和檢查??梢员苊鈫幔?/p>

在這里,工業(yè)零件供應(yīng)商EU Automation的市場總監(jiān)Jonathan Wilkins解釋了人工智能AI)在供應(yīng)鏈管理中的潛力。

這些瑣碎但必不可少的任務(wù)相當(dāng)于一個(gè)工作年中的6,500個(gè)工作小時(shí),其中一些可以通過實(shí)施AI和自動(dòng)化來節(jié)省。但是,這些財(cái)務(wù)問題僅代表復(fù)雜供應(yīng)鏈的一部分。人工智能處理還能從物流和分銷等更廣泛的挑戰(zhàn)中受益嗎?

隨著數(shù)據(jù)量以前所未有的速度增長,計(jì)算機(jī)能夠以上下文方式解析數(shù)據(jù),從而為操作員提供有用的見解-而無需他們做任何繁瑣的事情。大數(shù)據(jù)技術(shù)還能夠分析市場趨勢,與企業(yè)系統(tǒng)集成并根據(jù)其收集的數(shù)據(jù)觸發(fā)自動(dòng)操作。

做好AI準(zhǔn)備

企業(yè)必須具有深度粒度的大型數(shù)據(jù)集,才能進(jìn)行有效的AI。粒度用于表征AI高度依賴的一組數(shù)據(jù)中細(xì)節(jié)的規(guī)?;蛩?。粒度越大,數(shù)據(jù)的詳細(xì)程度越深。無論AI實(shí)施是否在即將到來的計(jì)劃中,確保數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)都適合高粒度是一個(gè)好主意。

提高粒度可能意味著增加數(shù)據(jù)讀取的頻率,提高此類記錄的精度,甚至將傳感器放置在新位置以測量新變量。例如,如果流量計(jì)當(dāng)前正在測量以升每分鐘為單位的液體流速,則將此記錄更改為每分鐘毫升可以提供更深入的數(shù)據(jù)。最終,即使今天的企業(yè)還沒有做好AI的準(zhǔn)備,提高粒度將為AI不可避免地成為競爭優(yōu)勢提供基礎(chǔ)。

針對特定問題

一開始要牢記一個(gè)業(yè)務(wù)目標(biāo)。將精力和資源集中在單個(gè)問題上意味著可以有效地解決一個(gè)重大的痛點(diǎn),與全面檢查流程相比,風(fēng)險(xiǎn)相對較低。通過選擇一個(gè)離散的項(xiàng)目,可以建立起最初的成功,可以吸取教訓(xùn),然后將其應(yīng)用于供應(yīng)鏈中的其他領(lǐng)域。

設(shè)備供應(yīng)計(jì)劃

供應(yīng)鏈計(jì)劃是一項(xiàng)至關(guān)重要的活動(dòng),它使用智能工作工具為可能出錯(cuò)的地方建立具體計(jì)劃。例如,利用過去設(shè)備和當(dāng)前機(jī)器性能獲得的數(shù)據(jù),AI可以準(zhǔn)確地預(yù)測何時(shí)需要更換零件以保持工廠的最佳運(yùn)轉(zhuǎn)。這一點(diǎn)至關(guān)重要,特別是對于現(xiàn)在已經(jīng)過時(shí)的舊舊設(shè)備,因?yàn)閺倪^時(shí)的零件供應(yīng)商處尋找零件的交貨時(shí)間會(huì)有所不同。

隨著復(fù)雜的生產(chǎn)和分銷網(wǎng)絡(luò)開放給AI帶來好處,供應(yīng)鏈將比該技術(shù)的任何其他應(yīng)用產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)影響。實(shí)際上,麥肯錫估計(jì),通過在供應(yīng)鏈中采用人工智能,企業(yè)每年將獲得13億至21億美元的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

但是請記住-對于剛開始使用該技術(shù)的企業(yè),重點(diǎn)應(yīng)放在構(gòu)建數(shù)據(jù)粒度和選擇特定問題上以使用該技術(shù)來克服。

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