如何釋放人工智能在供應(yīng)鏈中的優(yōu)勢(shì)

在過去的四十年中，全球許多制造業(yè)生產(chǎn)都以所謂的全球價(jià)值鏈(GVC)進(jìn)行組織。已成為包括，歐洲和在內(nèi)的全球價(jià)值鏈中心區(qū)域的核心。

現(xiàn)在，隨著生產(chǎn)恢復(fù)速度，公司正爭先恐后地監(jiān)視產(chǎn)品的入庫流程，以弄清在除最關(guān)鍵項(xiàng)目之外的所有其他項(xiàng)目都已停止需求的情況下如何接收，存儲(chǔ)和運(yùn)輸產(chǎn)品。這促使許多企業(yè)審查其當(dāng)前的供應(yīng)鏈流程，并評(píng)估其在未來任何中斷之前如何增強(qiáng)彈性。

在當(dāng)前的形勢(shì)下，數(shù)字化對(duì)于行業(yè)至關(guān)重要，既可以在順境中增加利潤和運(yùn)營績效，也可以在逆境中適應(yīng)。人工智能已經(jīng)到了關(guān)鍵時(shí)刻，可以立即識(shí)別出現(xiàn)實(shí)世界中的收益。

了解人工智能在哪里促進(jìn)現(xiàn)有流程

在工業(yè)領(lǐng)域，通過越來越多地采用通過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)連接的設(shè)備和傳感器來支持AI應(yīng)用程序。人工攜帶的生產(chǎn)機(jī)器，車輛或設(shè)備會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。AI使此類數(shù)據(jù)能夠以前所未有的準(zhǔn)確性水平用于高度增值的任務(wù)，例如預(yù)測性維護(hù)或性能優(yōu)化。因此，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合已經(jīng)開始了下一波性能改進(jìn)浪潮，特別是在工業(yè)領(lǐng)域。為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)這種自動(dòng)化，AI使用歷史性的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來分析趨勢(shì)，這可以通過諸如AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營計(jì)劃之類的尖端解決方案來幫助簡化和改善供應(yīng)鏈流程。這為人類提供了有關(guān)最佳調(diào)度順序的建議，大大減少錯(cuò)誤和低效率。此外，該AI會(huì)不斷學(xué)習(xí)，并針對(duì)特定情況調(diào)整其指導(dǎo)，并隨著運(yùn)行的不斷增加而獲得智能。此外，人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人流程自動(dòng)化以不同的復(fù)雜度將人為元素從重復(fù)任務(wù)中移除，從而進(jìn)一步提高了效率和準(zhǔn)確性。通過集成的工作流程，許多供應(yīng)鏈流程都可以智能地自動(dòng)化。這些類型的AI驅(qū)動(dòng)功能有可能重新定義業(yè)務(wù)供應(yīng)鏈流程。在某些行業(yè)，例如石油和天然氣，在當(dāng)今的氣候下，這些類型的運(yùn)營收益比以往任何時(shí)候都更為重要。人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人流程自動(dòng)化以不同的復(fù)雜度從重復(fù)的任務(wù)中消除了人為因素，從而進(jìn)一步提高了效率和準(zhǔn)確性。通過集成的工作流程，許多供應(yīng)鏈流程都可以智能地自動(dòng)化。這些類型的AI驅(qū)動(dòng)功能有可能重新定義業(yè)務(wù)供應(yīng)鏈流程。在某些行業(yè)，例如石油和天然氣，在當(dāng)今的氣候下，這些類型的運(yùn)營收益比以往任何時(shí)候都更為重要。人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人流程自動(dòng)化以不同的復(fù)雜度從重復(fù)的任務(wù)中消除了人為因素，從而進(jìn)一步提高了效率和準(zhǔn)確性。通過集成的工作流程，許多供應(yīng)鏈流程都可以智能地自動(dòng)化。這些類型的AI驅(qū)動(dòng)功能有可能重新定義業(yè)務(wù)供應(yīng)鏈流程。在某些行業(yè)，例如石油和天然氣，在當(dāng)今的氣候下，這些類型的運(yùn)營收益比以往任何時(shí)候都更為重要。這些類型的AI驅(qū)動(dòng)功能有可能重新定義業(yè)務(wù)供應(yīng)鏈流程。在某些行業(yè)，例如石油和天然氣，在當(dāng)今的氣候下，這些類型的運(yùn)營收益比以往任何時(shí)候都更為重要。這些類型的AI驅(qū)動(dòng)功能有可能重新定義業(yè)務(wù)供應(yīng)鏈流程。在某些行業(yè)，例如石油和天然氣，在當(dāng)今的氣候下，這些類型的運(yùn)營收益比以往任何時(shí)候都更為重要。

AI的早期采用者已在本地，云中，邊緣以及通過多種類型的混合體系結(jié)構(gòu)部署了這些技術(shù)。AI本身不是一件事，而是由多種技術(shù)類型組成，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理，計(jì)算機(jī)視覺，無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等。這些不同類型的AI在整個(gè)工業(yè)領(lǐng)域以不同的方式應(yīng)用，以創(chuàng)建針對(duì)性的解決方案，以描述性，預(yù)測性，規(guī)范性和預(yù)測性分析形式提供。