Spis treści
- Wprowadzenie
– Definicja AI w łańcuchu dostaw
– Zasada 1: Sztuczna inteligencja powinna wspomagać ludzi, a nie ich zastępować
– Zasada 2: Kluczowe jest eksperckie połączenie sztucznej inteligencji, heurystyki i optymalizacji
– Zasada 3: Współbieżność wzmocniona przez sztuczną inteligencję to przełom w zarządzaniu łańcuchem dostaw
– Zasada 4: Moc sztucznej inteligencji musi zostać zdemokratyzowana
– Zasada 5: Wyjaśnialność ma zasadnicze znaczenie dla wdrożenia sztucznej inteligencji
- Wniosek

Wprowadzenie

Pojawienie się ChatGPT pod koniec 2022 r. nasiliło cyfrową mgłę otaczającą sztuczną inteligencję (AI) w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Ponieważ prezesi firm stają w obliczu rosnącej presji ze strony swoich zarządów, aby przyspieszyć wdrażanie AI, a decydenci uznają jej zasadniczą rolę w utrzymaniu konkurencyjności, dążenie do przyjęcia tej transformacyjnej technologii jest silne. Jednak złożona i szybko ewoluująca natura AI w połączeniu z wyostrzonymi emocjami, które wywołuje, może sprawić, że nawet najbardziej doświadczeni specjaliści ds. łańcucha dostaw poczują się przytłoczeni i niepewni, jak postępować. Aby pomóc w poruszaniu się po tej mgle i uwolnieniu ogromnego potencjału AI w łańcuchu dostaw, przedstawiamy pięć przewodnich zasad sukcesu.

Definicja AI w łańcuchu dostaw

W swej istocie sztuczna inteligencja to nauka o komputerach naśladujących ludzką inteligencję w rozwiązywaniu problemów. Ta szeroka dziedzina obejmuje szeroki wachlarz dyscyplin, z których każda przyczynia się do nadrzędnego celu poprawy szybkości, precyzji i elegancji w podejmowaniu decyzji poprzez identyfikację wzorców w ogromnych wolumenach danych. Od uczenia maszynowego (w tym głębokiego uczenia) po optymalizację, algorytmy genetyczne, automatyzację procesów robotycznych, generatywną sztuczną inteligencję i zarządzanie decyzjami, narzędzia i techniki pod parasolem sztucznej inteligencji są różnorodne i potężne.

Zastosowana w zarządzaniu łańcuchem dostaw, sztuczna inteligencja ma potencjał, aby zrewolucjonizować procesy i zwiększyć produktywność na całej linii. Generując rekomendacje, przewidując trendy, ujawniając spostrzeżenia, automatyzując zadania i zapewniając bezprecedensową prędkość i skalę, sztuczna inteligencja może przekształcić sposób działania łańcuchów dostaw. Jednak aby w pełni wykorzystać ten potencjał, kluczowe jest zrozumienie nie tylko tego, co sztuczna inteligencja może zrobić, ale także tego, jak skutecznie zintegrować ją z istniejącymi przepływami pracy.

Zasada 1: AI jako narzędzie wspomagające rozwój człowieka

Możliwości AI rozwijają się w zadziwiającym tempie, a maszyny są teraz w stanie tworzyć kreatywne treści, prowadzić złożone badania, a nawet tworzyć sztukę i muzykę. Te imponujące wyczyny są możliwe dzięki zdolności AI do przetwarzania i uczenia się z danych na skalę znacznie przekraczającą ludzkie zdolności poznawcze. Jednak pośród emocji otaczających te postępy, kluczowe jest, aby pamiętać, że są pewne rzeczy, których maszyny nie są w stanie zapewnić, a które nazywam 3 C: kontekst, współpraca i sumienie.

Modele AI, bez względu na to, jak wyrafinowane, nie mogą wywodzić znaczenia z kontekstu – umiejętności, która jest niezbędna w wielu obszarach zarządzania łańcuchem dostaw, takich jak to, co lider myśli Zero100 Kevin O'Marah nazwał „szeptem maszynowym”. Ponadto AI nie może współpracować w celu rozwiązywania problemów lub zajmowania się krytycznymi kwestiami, takimi jak zrównoważony rozwój i prawa człowieka w łańcuchach dostaw. To właśnie ta komplementarna natura możliwości człowieka i maszyny podkreśla znaczenie korzystania z AI jako narzędzia do rozszerzania, a nie zastępowania.

Najpotężniejsze rezultaty pojawiają się, gdy ludzie i AI współpracują ze sobą, co potwierdza 93% decydentów w badaniu Workday, którzy wierzą w znaczenie utrzymywania człowieka w pętli, gdy AI podejmuje ważne decyzje. Wykorzystując mocne strony zarówno ludzi, jak i maszyn, specjaliści ds. łańcucha dostaw mogą osiągnąć nowe poziomy wydajności, wglądu i innowacji.

Zasada 2: Eksperckie łączenie sztucznej inteligencji, heurystyki i optymalizacji

Możliwość modelowania problemów na dużą skalę przez AI pozwala na bardziej precyzyjne rekomendacje, takie jak zwiększona dokładność prognozowania popytu lub lepsze przewidywania terminowej dostawy. Ta precyzja jest również znakiem rozpoznawczym optymalizacji, dziedziny AI dobrze znanej w zarządzaniu łańcuchem dostaw ze względu na jej zdolność do maksymalizacji wykorzystania zasobów w ramach określonych ograniczeń w celu osiągnięcia określonego celu, takiego jak minimalizacja kosztów. Jednak skala tych problemów może być ogromna, a optymalizacja sieci dostaw potencjalnie obejmuje miliony współzależnych zmiennych, co prowadzi do znacznych wyzwań obliczeniowych.

W niektórych przypadkach specjaliści ds. łańcucha dostaw zwracają się ku heurystykom – modelom rozwiązywania problemów, które wykorzystują praktyczne, „wystarczająco dobre” rozwiązania – aby szybko wygenerować wykonalne plany działania. Podczas gdy sztuczna inteligencja, heurystyka i optymalizacja oferują korzyści pod względem szybkości, precyzji i elegancji, wiążą się również z kompromisami. Ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że najnowsze, najbardziej zaawansowane modele matematyczne nie zawsze są najlepszym rozwiązaniem w każdej sytuacji, pomimo tego, co może sugerować szum medialny.

Najbardziej eleganckie rozwiązania często obejmują fuzję metod, takich jak łączenie uczenia maszynowego i heurystyki w celu „ciepłego startu” modelu optymalizacji, przyspieszając w ten sposób proces rozwiązywania problemów. Poprzez kreatywne integrowanie mocnych stron każdego podejścia, specjaliści ds. łańcucha dostaw mogą osiągnąć równowagę między szybkością, precyzją i elegancją, zapewniając, że właściwy model zostanie użyty do właściwego problemu we właściwym czasie.

Zasada 3: Siła współbieżności wzmocniona przez sztuczną inteligencję

Łańcuchy dostaw to skomplikowane sieci, które łączą wiele funkcji w organizacji i poza nią, co utrudnia optymalizację całego łańcucha poprzez skupienie się na odizolowanych ogniwach. Na przykład, podczas gdy sztuczna inteligencja może znacznie zwiększyć dokładność prognoz, prawdziwym celem nie jest tworzenie wysoce wydajnych silosów, ale raczej dostosowanie podejmowania decyzji w całym łańcuchu dostaw w celu uzyskania szybszych, bardziej spójnych odpowiedzi. Jak wskazuje grupa kanadyjskich ekonomistów, dopóki rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji nie przełożą się na dostosowane decyzje w całym łańcuchu dostaw, podstawowy problem dostosowania popytu do podaży pozostaje nierozwiązany.

Prawdziwy przełom w zarządzaniu łańcuchem dostaw nie pochodzi wyłącznie z AI, ale z współbieżności – integracji AI z przepływami pracy, aby umożliwić zsynchronizowane podejmowanie decyzji w całym łańcuchu dostaw. Dzięki osadzaniu AI w procesach współbieżnych specjaliści ds. łańcucha dostaw mogą wykorzystać predykcyjne możliwości technologii, a jednocześnie absorbować inherentną zmienność wynikającą z nieuniknionych zakłóceń, z którymi mierzą się łańcuchy dostaw.

Rolą AI w tym kontekście jest zapewnienie większej precyzji, szybkości i elegancji w przewidywaniach, podczas gdy współbieżność zapewnia, że ​​te spostrzeżenia są połączone i podejmowane w skoordynowany sposób. Ta potężna kombinacja pozwala łańcuchom dostaw skuteczniej reagować na zmieniające się warunki, co ostatecznie prowadzi do poprawy ogólnej wydajności.

Zasada 4: Demokratyzacja sztucznej inteligencji dla praktyków łańcucha dostaw

Aby w pełni wykorzystać potencjał AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw, konieczne jest rozszerzenie jego zasięgu poza wyłączną domenę naukowców zajmujących się danymi. Podczas gdy ciągła eksploracja i rozwój nowych zastosowań AI zawsze będzie wymagać wiedzy tych specjalistów, umożliwienie praktykom łańcucha dostaw samodzielnego przyjęcia AI jest kluczowe dla powszechnego wdrożenia i sukcesu. Najbardziej efektywne rozwiązania AI to takie, które mogą być łatwo zrozumiane i zastosowane przez profesjonalistów z głębokim zrozumieniem danych firmy i procesów biznesowych, a nie wymagające rozległej biegłości technicznej w zakresie AI lub nauki o danych.

Chociaż badanie Workday wykazało, że 72% liderów uważa, że ​​ich organizacje nie mają niezbędnych umiejętności, aby w pełni wdrożyć AI, przyjęcie tej technologii nie musi być przytłaczającym przedsięwzięciem. Wybierając rozwiązania zaprojektowane specjalnie dla osób z kontekstem łańcucha dostaw i wiedzą biznesową, organizacje mogą umożliwić swoim zespołom wykorzystanie spostrzeżeń i możliwości AI bez konieczności zagłębiania się w zawiłości budowania modeli.

Demokratyzacja AI w ten sposób nie tylko zapewnia jej przyjęcie i wykorzystanie, ale także pozwala profesjonalistom łańcucha dostaw zacząć od obecnego poziomu zrozumienia i stopniowo rozwijać swoje umiejętności w czasie. Wybierając dostawcę AI, należy wziąć pod uwagę jego zdolność do wspierania tego przyrostowego podejścia do nauki, ponieważ ostatecznie doprowadzi to do bardziej udanych i zrównoważonych wdrożeń.

Zasada 5: Zapewnienie możliwości wyjaśnienia sztucznej inteligencji w celu zapewnienia zaufania i wdrożenia

W złożonym i pełnym wyzwań świecie zarządzania łańcuchem dostaw zaufanie jest najważniejsze. Aby sztuczna inteligencja została naprawdę przyjęta i zaadoptowana, musi być wytłumaczalna – użytkownicy muszą zrozumieć, w jaki sposób technologia ta dochodzi do swoich rekomendacji i przewidywań. Rozwiązania typu black box, które nie oferują wglądu w ich wewnętrzne działanie, mogą sprawić, że specjaliści ds. łańcucha dostaw będą wahać się, czy na nich polegać, zwłaszcza gdy stają przed krytycznymi decyzjami o znaczących konsekwencjach.

Explainable AI zapewnia przejrzystość czynników wpływających na jej wyniki, umożliwiając użytkownikom interpretację i weryfikację wyników. To nie tylko buduje zaufanie, ale także umożliwia praktykom łańcucha dostaw łączenie własnej wiedzy specjalistycznej z wnioskami dostarczanymi przez AI, co prowadzi do bardziej świadomego i pewnego podejmowania decyzji. Rozumiejąc rozumowanie stojące za zaleceniami AI, profesjonaliści mogą lepiej ocenić ich przydatność w konkretnych sytuacjach i dokonać niezbędnych korekt.

Ponadto, wyjaśnialność jest kluczowa dla identyfikacji i łagodzenia potencjalnych uprzedzeń w modelach AI. Ponieważ te modele uczą się na podstawie danych historycznych, mogą nieumyślnie utrwalać lub wzmacniać istniejące uprzedzenia, co prowadzi do niesprawiedliwych lub suboptymalnych wyników. Wyjaśnialna AI umożliwia wykrywanie i korygowanie takich uprzedzeń, zapewniając, że technologia jest używana etycznie i odpowiedzialnie.

Podsumowanie

Podczas gdy profesjonaliści z łańcucha dostaw poruszają się po cyfrowej mgle otaczającej AI, przyjęcie pięciu przewodnich zasad jest kluczowe dla sukcesu: wykorzystanie AI jako narzędzia do wspomagania człowieka, fachowe łączenie AI z heurystyką i optymalizacją, wykorzystanie współbieżności wzmocnionej przez AI, demokratyzowanie AI dla praktyków i zapewnienie wyjaśnialności AI. Poprzez osiągnięcie właściwej równowagi między wiedzą specjalistyczną a inteligencją maszynową organizacje mogą wykorzystać moc AI do usprawnienia podejmowania decyzji, optymalizacji procesów i napędzania innowacji w coraz bardziej złożonym krajobrazie. Pozostanie elastycznym, otwartym i zaangażowanym w ciągłe uczenie się jest kluczem do pewnego sterowania przez mgłę AI i w kierunku bardziej wydajnej przyszłości.