5供应链中成功人工智能实施的5个障碍

人工智能(AI)设定为枢转供应链,但是,有几个障碍供应链管理人员将不得不导航’复活成功将利用它。

供应链中的人工智能的状态仍然是非常展开的东西。 AI和供应链都是多方面的,因此具有它们在一起工作的元素以及它们不合适的元素’T。例如,AI等机器学习的子集已成为预测中的突出特征。然而,用于自驾车的AI仍然是多年的。无论如何,AI无疑是与供应链相交的。必须仔细融入它们,以便运行良好。

本星期’森林物流的文章探索了5次障碍,在试图让我们成为人工智能时,供应链子。

缺少数据

如果可以访问大量准确的数据,AI只能最佳地工作。如果有没有’T足够的数据或数据质量低,结果将受到影响。例如,采取机器学习,为了使预测或采用其算法,计算系统需要足够的清洁数据来从其预测到准确。简单地说,没有大量合并达到迄今为止的AI数据,就像有没有任何燃料的跑车。

分段人工智能

供应链管理人员知道他们的工作的一部分是留意大局。供应链可能会分为许多个人流程和程序,但它们聚集在一起制作链条。这样,它’对AI实现至关重要。与AI相同的方式需要访问清洁和丰富的数据,它也必须访问不间断的数据。如果AI只有数据分为供应链的不同段以与之合作,那么它将产生相应的不均匀结果。

劳动力缺乏AI知识

人工智能在概念上是新的。它’S也令人困惑。当引入供应链时,供应链管理人员可能会发现它们的链条沿着它们的功能困难。鉴于AI的往往复杂和改变性质,这完全可以理解。随着这种情况,供应链领导者应该为其劳动力提供培训。或者,相反,他们可以雇用新的人员来弥补这种知识差距。

对AI进程的理解不良

了解如何使用ai和它是什么’因为它与理解有什么不同’s专门用于产生其结果。这导致了“black box”问题 - 这是结果本身就是神秘的。如果有没有’T透明的AI操作到位,它可能会产生莫名其妙的结果。这些结果然后必须在信仰上被接受。

作为一篇文章 福布斯 今年早些时候突出显示,

黑匣子解决方案是有争议的。使用黑匣子解决方案,规划者无法看到机器,并了解预测引擎如何产生预测。他们必须相信产出。 AI解决方案比传统解决方案更容易成为黑匣子。

衡量成功

用于在提供AI的供应链内测量成功的指标将改变。 AI在供应链中转换许多功能。因此,成功指标需要适应这些新的供应链现实。此外,AI的性质以及它可以做的是在不断发展的状态。意味着测量它有多成功,需要持续调整每个开发的成功标记。

人工智能联锁供应链管理

专家表示,供应链管理是今年通过人工智能(AI)的主要产业之一。

2月份,摩子物流讨论了积极的影响人工智能预测是我们的行业。从机器人和机器学习到递送优化维护一致性,可能性是无穷无尽的。

据Statista称,2025年,全球AI市场预计将产生大约89,8472.6亿美元的美元。这项技术为其提供了许多行业的提高效率,生产力和创新而获得了相当大的全球利益。 AI市场也被预测贡献'全球经济15.7万亿美元'到2030年。

没有否认积极的影响人工智能将有助于推动我们世界的行业。 供应链管理 被认为是从AI技术的进步中受益的三大行业之一。从制造楼层,到库存和物流,AI是一种效率,灵活性和准确性的催化剂。

在人造Intelignece的第二部分中,Morai Logistics在2019年讨论了AI对供应链行业的目前对供应链行业的影响。它还概述了将AI技术整合到供应链管理中的有价值的益处。

人工智能一目了然

了解AI的全球影响, 微软 委托一项调查包括在八个各种市场内工作的400名高级管理人员。他们的研究结果表明 94%的高管 “描述了解决他们组织战略挑战”的重要性。数字成熟度在各种行业中都是缓慢而逐步的运动。但是,超过 27%的高管 他们已经纳入了他们的组织。

从供应链的角度来看,最近由全球研究领袖麦肯锡的研究,发现采用明显高。他们的全球调查表明 76%的供应链受访者 发现'从部署ai'中度到重大值。他们的研究表明,供应链管理是从该技术中受益的三个行业之一。因此,确认这项技术已经进入行业,从顶级专业人士提供积极的反馈。

AI. 在供应链中的好处

在我们概述AI在供应链中的延长福利之前,首先要认识到实施挑战是很重要的。如果技术集成的过程很简单,许多行业将在数字成熟度频谱的较高端。 福布斯 表示最重要的挑战是获取合适的人才库。然而,他们也随之而来的是,许多组织对'建立内部AI能力'的重要性。因此,随着供应链的发展,员工也会鼓励培养他们的技能。

2月份,摩子物流看着机器人和机器学习,交付优化和维护一致性。根据 微软,

AI. 有巨大的机会,可以在利用独特的人类能力的同时增强行业的人类能力 - 用于模拟计算机的人类特征,这是难以模仿的人类特征。

这支持AI高度员工表现的基本现实,因为AI技术使他们能够专注于他们的核心技能。此外,研究也发现了预测能力的整合的积极结果。现实是,AI继续发展和学习,这也使得供应链来学习和适应改变。当开发启用的流程时,这尤其有用“需求预测和能力规划 '。

大数据也是一个令人难以置信的工具,可帮助诸如AI进步的技术。研究表明了 81%的托运人和86%的第三方物流(3PLS)提供商 相信使用大数据。事实上,他们认为“有效地使用大数据将成为其供应链组织的核心竞争力。

AI. 将在即将到来的几年内造成相当的变化,并为供应链和物流业提供机会。随着组织继续使其劳动力多样化并使用AI融合和开发各种工具,供应链将看到积极的增长。

WhereWillAriTificalintelligetakesupplyChainsin2019.

今年,人工智能(AI)仍然是供应链的最高进步之一和改善效率的一体化解决方案。

人工智能引发了主要嗡嗡声,作为2018年供应链的革命性技术。去年年初,除了 优化运输管理系统。事实上,2018年市场的成功生成了“730.6亿美元 '。

供应链中人工智能的最新预测表明,到2025年这个数字是“预期到达”的10,10.2百万美元'。这种增加是基于45.55%的复合年增长率(CAGR)。

这些调查结果表明,除了将AI集成到供应链中的利润丰厚的未来之外,还对AI技术的重大全球投资。此外,研究 ai采用 found that,

到2023年,至少50%的大型全球公司将在供应链运营中使用AI,高级分析和IOT。

Gartner.是一家领先的全球研究和咨询公司,相信,在未来四年内,仓库中AI的存在也将增加。事实上,到2023年的合作机器人将补充“超过30%的运营仓库工人”。

将AI集成到供应链中的目标是通过更高的可视性和效率来支持高需求。专家还将AI增强技术的集成联系在一起,如“物联网”(IOT),“收入增加或节省成本'。让我们深入了解这项技术今年将影响行业的顶级方式。

机器人& Machine Learning

机器人将在提高仓库表现方面发挥重要作用。过去,过去有持怀疑态度,先进的机器人将取代人类劳动力,但情况并非如此。相反,机器人和工人将在合作的工作环境中工作。

研究 表示这些“智能和意识”的机器最适合“复杂电机控制”。此外,为了使工人能够专注于他们的优势和核心责任,机器人可以独立地帮助移动货物。

维护一致性

通过使用数据自动化还示出了AI和效率之间的连接。 AI融入供应链的专家认为,通过将这项技术实施到设备中,公司将保存。根据 SupplyChain247.,

人工智能从设备上收集来自传感器的信息,这些信息与维护记录相结合。

这种有效的简化的过程将确保维护的透明度和提高生产率。例如,扩展的研究发现整合AI可以改善'生产率20%并减少维护成本10% '。

交货优化

AI. 的高级学习还提供了在整个装运生命周期内提高效率的额外好处。这包括诸如轨道,轨道,海洋和空气的Omni通道模式。 2018年秋天, 福布斯 与orion的整合交谈,这是UPS所采用的“AI动力的GPS工具”。通过客户,驱动器和车辆收集和传输数据,该技术删除了流量和后跟踪引起的障碍。从该数据生成的洞察力将用于引脚“最优化的路由”。这是AI如何有助于提高效率的一个很好的例子,同时还提高了整个组织的成本节省。

基于上述调查结果,人工智能(AI)将配备供应链,以便他们需要提高效率的支持和优化解决方案。从仓库和机器人学到提高维护一致性和交付优化,AI将继续推动市场前进。