Jadual Kandungan
- Pengenalan
– Mentakrifkan AI dalam rantaian bekalan
– Prinsip 1: AI harus menambah manusia, bukan menggantikan mereka
– Prinsip 2: Gabungan pakar AI, heuristik dan pengoptimuman adalah kunci
– Prinsip 3: Konkurensi yang dikuatkan oleh AI adalah satu kejayaan dalam pengurusan rantaian bekalan
– Prinsip 4: Kuasa AI mesti didemokrasikan
– Prinsip 5: Kebolehjelasan adalah penting untuk penggunaan AI
- Kesimpulan

Pengenalan

Kemunculan ChatGPT pada akhir 2022 telah memperhebatkan kabus digital yang mengelilingi kecerdasan buatan (AI) dalam pengurusan rantaian bekalan. Ketika CEO menghadapi tekanan yang semakin meningkat daripada lembaga mereka untuk mempercepatkan penggunaan AI, dan pembuat keputusan mengiktiraf peranan pentingnya dalam mengekalkan daya saing, dorongan untuk menerima teknologi transformatif ini adalah kukuh. Walau bagaimanapun, sifat AI yang kompleks dan berkembang pesat, ditambah pula dengan emosi yang meningkat yang ditimbulkannya, boleh menyebabkan walaupun profesional rantaian bekalan yang paling berpengalaman berasa terharu dan tidak pasti tentang cara untuk meneruskan. Untuk membantu mengemudi kabus ini dan membuka kunci potensi besar AI dalam rantaian bekalan, kami membentangkan lima prinsip panduan untuk berjaya.

Mentakrifkan AI dalam Rantaian Bekalan

Pada terasnya, kecerdasan buatan ialah sains komputer yang meniru kecerdasan manusia untuk menyelesaikan masalah. Bidang yang luas ini merangkumi pelbagai disiplin, setiap satu menyumbang kepada matlamat menyeluruh untuk meningkatkan kelajuan, ketepatan dan keanggunan dalam membuat keputusan dengan mengenal pasti corak dalam jumlah data yang besar. Daripada pembelajaran mesin (termasuk pembelajaran mendalam) kepada pengoptimuman, algoritma genetik, automasi proses robotik, AI generatif dan pengurusan keputusan, alatan dan teknik di bawah payung AI adalah pelbagai dan berkuasa.

Apabila digunakan untuk pengurusan rantaian bekalan, AI mempunyai potensi untuk merevolusikan proses dan meningkatkan produktiviti secara menyeluruh. Dengan menjana pengesyoran, meramalkan arah aliran, memaparkan cerapan, mengautomasikan tugas dan menyediakan kelajuan dan skala yang belum pernah berlaku sebelum ini, AI boleh mengubah cara rantaian bekalan beroperasi. Walau bagaimanapun, untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi ini, adalah penting untuk memahami bukan sahaja perkara yang boleh dilakukan oleh AI tetapi juga cara untuk menyepadukannya dengan berkesan ke dalam aliran kerja sedia ada.

Prinsip 1: AI sebagai Alat Pembesaran Manusia

Keupayaan AI berkembang pada kadar yang menakjubkan, dengan mesin kini mampu menghasilkan kandungan kreatif, menjalankan penyelidikan yang kompleks, malah menjana seni dan muzik. Pencapaian mengagumkan ini dimungkinkan oleh keupayaan AI untuk memproses dan belajar daripada data pada skala yang jauh melebihi kapasiti kognitif manusia. Walau bagaimanapun, di tengah-tengah keseronokan yang mengelilingi kemajuan ini, adalah penting untuk diingat bahawa terdapat perkara tertentu yang tidak dapat disediakan oleh mesin, yang saya panggil 3 C: konteks, kerjasama dan hati nurani.

Model AI, tidak kira betapa canggihnya, tidak dapat memperoleh makna daripada konteks – kemahiran yang penting dalam banyak bidang pengurusan rantaian bekalan, seperti apa yang disebut oleh pemimpin Zero100, Kevin O'Marah sebagai "bisikan mesin." Tambahan pula, AI tidak boleh bekerja secara kolaboratif untuk menyelesaikan masalah atau menangani isu kritikal seperti kemampanan dan hak asasi manusia dalam rantaian bekalan. Sifat pelengkap keupayaan manusia dan mesin inilah yang menekankan kepentingan menggunakan AI sebagai alat untuk pembesaran dan bukannya penggantian.

Hasil yang paling berkuasa muncul apabila manusia dan AI bekerjasama, satu sentimen yang digemakan oleh 93% pembuat keputusan dalam tinjauan Hari Kerja yang percaya akan kepentingan mengekalkan manusia dalam gelung semasa AI membuat keputusan penting. Dengan memanfaatkan kekuatan kedua-dua manusia dan mesin, profesional rantaian bekalan boleh mencapai tahap kecekapan, cerapan dan inovasi baharu.

Prinsip 2: Menggabungkan AI, Heuristik dan Pengoptimuman dengan Pakar

Keupayaan AI untuk memodelkan masalah pada skala membolehkan pengesyoran yang lebih tepat, seperti ketepatan ramalan permintaan yang dipertingkatkan atau ramalan penghantaran tepat pada masa yang lebih baik. Ketepatan ini juga merupakan ciri pengoptimuman, bidang AI yang terkenal dalam pengurusan rantaian bekalan kerana keupayaannya untuk memaksimumkan penggunaan sumber dalam kekangan yang diberikan untuk mencapai objektif tertentu, seperti meminimumkan kos. Walau bagaimanapun, skala masalah ini boleh menjadi sangat besar, dengan pengoptimuman rangkaian bekalan yang berpotensi melibatkan berjuta-juta pembolehubah saling bergantung, yang membawa kepada cabaran pengiraan yang ketara.

Dalam sesetengah kes, profesional rantaian bekalan beralih kepada heuristik - model penyelesaian masalah yang menggunakan penyelesaian praktikal yang "cukup baik" - untuk menjana tindakan yang boleh dilaksanakan dengan cepat. Walaupun AI, heuristik dan pengoptimuman masing-masing menawarkan faedah dari segi kelajuan, ketepatan dan keanggunan, ia juga datang dengan pertukaran. Adalah penting untuk menyedari bahawa model matematik terbaharu dan paling maju tidak selalunya paling sesuai untuk setiap situasi, walaupun apa yang dicadangkan oleh gembar-gembur itu.

Penyelesaian yang paling elegan selalunya melibatkan gabungan kaedah, seperti menggabungkan pembelajaran mesin dan heuristik untuk "memanaskan permulaan" model pengoptimuman, dengan itu mempercepatkan proses penyelesaian masalah. Dengan mengintegrasikan kekuatan setiap pendekatan secara kreatif, profesional rantaian bekalan boleh mencapai keseimbangan antara kelajuan, ketepatan dan keanggunan, memastikan model yang betul digunakan untuk masalah yang betul pada masa yang tepat.

Prinsip 3: Kuasa Keselarasan Diperkuat oleh AI

Rantaian bekalan ialah rangkaian rumit yang menghubungkan pelbagai fungsi dalam organisasi dan seterusnya, menjadikannya mencabar untuk mengoptimumkan keseluruhan rantaian dengan memfokuskan pada pautan terpencil. Sebagai contoh, walaupun AI boleh meningkatkan ketepatan ramalan dengan ketara, matlamat sebenar bukanlah untuk mencipta silo yang sangat cekap tetapi untuk menyelaraskan pembuatan keputusan merentas rantaian bekalan untuk mendapatkan respons yang lebih pantas dan lebih padat. Seperti yang dinyatakan oleh sekumpulan ahli ekonomi Kanada, melainkan penyelesaian yang dipacu AI boleh diterjemahkan ke dalam keputusan yang sejajar di seluruh rantaian bekalan, masalah asas untuk menyelaraskan permintaan dengan bekalan masih tidak dapat diselesaikan.

Kejayaan sebenar dalam pengurusan rantaian bekalan bukan datang dari AI sahaja, tetapi daripada konkurensi - penyepaduan AI ke dalam aliran kerja untuk membolehkan membuat keputusan disegerakkan merentas keseluruhan rantaian bekalan. Dengan membenamkan AI dalam proses serentak, profesional rantaian bekalan boleh memanfaatkan keupayaan ramalan teknologi sambil turut menyerap turun naik yang wujud yang timbul daripada gangguan yang tidak dapat dielakkan yang dihadapi oleh rantaian bekalan.

Peranan AI dalam konteks ini adalah untuk memberikan ketepatan, kelajuan dan keanggunan yang lebih tinggi dalam ramalan, manakala keselarasan memastikan bahawa cerapan ini disambungkan dan diambil tindakan dengan cara yang diselaraskan. Gabungan berkuasa ini membolehkan rantaian bekalan bertindak balas dengan lebih berkesan kepada keadaan yang berubah-ubah, akhirnya membawa kepada peningkatan prestasi keseluruhan.

Prinsip 4: Mendemokrasikan AI untuk Pengamal Rantaian Bekalan

Untuk merealisasikan sepenuhnya potensi AI dalam pengurusan rantaian bekalan, adalah penting untuk meluaskan jangkauannya melangkaui domain eksklusif saintis data. Walaupun penerokaan dan pembangunan aplikasi AI baharu yang berterusan akan sentiasa memerlukan kepakaran pakar ini, memperkasakan pengamal rantaian bekalan untuk mengguna pakai AI sendiri adalah penting untuk pelaksanaan dan kejayaan yang meluas. Penyelesaian AI yang paling berkesan ialah penyelesaian yang mudah difahami dan digunakan oleh profesional dengan pemahaman mendalam tentang data syarikat dan proses perniagaan, dan bukannya memerlukan kecekapan teknikal yang meluas dalam AI atau sains data.

Walaupun tinjauan Hari Kerja mendapati bahawa 72% pemimpin percaya organisasi mereka tidak mempunyai kemahiran yang diperlukan untuk melaksanakan AI sepenuhnya, menerima teknologi ini tidak semestinya suatu usaha yang memberangsangkan. Dengan memilih penyelesaian yang direka khusus untuk mereka yang mempunyai konteks rantaian bekalan dan pengetahuan perniagaan, organisasi boleh membolehkan pasukan mereka memanfaatkan cerapan dan keupayaan AI tanpa perlu menyelami selok-belok pembinaan model.

Mendemokrasikan AI dengan cara ini bukan sahaja memastikan penerimaan dan penggunaannya tetapi juga membolehkan profesional rantaian bekalan bermula dari tahap pemahaman semasa mereka dan secara beransur-ansur mengembangkan kemahiran mereka dari semasa ke semasa. Apabila memilih pembekal AI, adalah penting untuk mempertimbangkan keupayaan mereka untuk menyokong pendekatan pembelajaran tambahan ini, kerana ia akhirnya akan membawa kepada pelaksanaan yang lebih berjaya dan mampan.

Prinsip 5: Memastikan Kebolehjelasan AI untuk Kepercayaan dan Penerimaan

Dalam dunia pengurusan rantaian bekalan yang kompleks dan berisiko tinggi, kepercayaan adalah yang terpenting. Agar AI benar-benar diterima dan diterima pakai, ia mesti boleh dijelaskan - pengguna perlu memahami cara teknologi mencapai cadangan dan ramalannya. Penyelesaian kotak hitam yang tidak memberikan gambaran tentang kerja dalaman mereka boleh menyebabkan profesional rantaian bekalan teragak-agak untuk bergantung kepada mereka, terutamanya apabila menghadapi keputusan kritikal dengan akibat yang ketara.

AI yang boleh dijelaskan memberikan ketelusan kepada faktor yang mempengaruhi outputnya, membolehkan pengguna mentafsir dan mengesahkan keputusan. Ini bukan sahaja membina kepercayaan tetapi juga membolehkan pengamal rantaian bekalan menggabungkan kepakaran mereka sendiri dengan cerapan yang disediakan oleh AI, yang membawa kepada pembuatan keputusan yang lebih termaklum dan yakin. Dengan memahami alasan di sebalik pengesyoran AI, profesional boleh menilai kebolehgunaan mereka dengan lebih baik pada situasi tertentu dan membuat pelarasan mengikut keperluan.

Selain itu, kebolehjelasan adalah penting untuk mengenal pasti dan mengurangkan potensi bias dalam model AI. Apabila model ini belajar daripada data sejarah, model ini mungkin secara tidak sengaja mengekalkan atau menguatkan bias sedia ada, yang membawa kepada hasil yang tidak adil atau tidak optimum. AI yang boleh dijelaskan membolehkan pengesanan dan pembetulan berat sebelah tersebut, memastikan bahawa teknologi digunakan secara beretika dan bertanggungjawab.

Kesimpulan

Semasa profesional rantaian bekalan mengemudi kabus digital yang mengelilingi AI, menerima lima prinsip panduan adalah penting untuk kejayaan: menggunakan AI sebagai alat untuk pembesaran manusia, menggabungkan AI dengan heuristik dan pengoptimuman dengan mahir, memanfaatkan konkurensi yang dikuatkan oleh AI, mendemokrasikan AI untuk pengamal dan memastikan kebolehjelasan AI. Dengan mencapai keseimbangan yang tepat antara kepakaran manusia dan kecerdasan mesin, organisasi boleh memanfaatkan kuasa AI untuk meningkatkan proses membuat keputusan, mengoptimumkan proses dan memacu inovasi dalam landskap yang semakin kompleks. Kekal menyesuaikan diri, berfikiran terbuka dan komited terhadap pembelajaran berterusan adalah kunci untuk mengemudi dengan yakin melalui kabus AI dan ke arah masa depan yang lebih cekap.