בינה מלאכותית גנרטיבית

6 דרכים שבהן שרשרת אספקה ורכש יכולים להפיק תועלת מבינה מלאכותית גנרטיבית

מאת: Kajohnpong Yang

כלי בינה מלאכותית גנרטיביים כמו ChatGPT ו-Bard עומדים לשנות את כללי המשחק עבור אנשי מקצוע בתחום שרשרת האספקה והרכש. על ידי שימוש בטכנולוגיה זו, אנשי מקצוע יכולים לשפר את היעילות והפרודוקטיביות שלהם, ולקבל החלטות טובות יותר שיועילו לארגונים שלהם.

ניתן להשתמש בכלי בינה מלאכותית גנרטיבית כדי לשפר את קיבולת החיפוש, להפוך משימות לאוטומטיות, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות שאחרת היו גוזלות זמן. התוצאה? חיסכון משמעותי בזמן ובכסף, כמו גם שיפור בקבלת ההחלטות.

  • Generative AI יכול לעזור למצוא מידע במהירות ובקלות רבה יותר על ידי חיפוש במערכי נתונים גדולים וזיהוי דפוסים.
  • Generative AI יוצר מודלים לחיזוי שיכולים לעזור לאנשי מקצוע לחזות ביקוש, לזהות סיכונים ולקבל החלטות טובות יותר.
  • Generative AI עוזר לאנשי מקצוע בתחום שרשרת האספקה להיות זריזים יותר על-ידי אוטומציה של משימות ומתן תובנות לקבלת החלטות טובות יותר.

להלן כמה יישומים פוטנציאליים של בינה מלאכותית גנרטיבית עבור צוותי שרשרת אספקה ורכש.

1. Generative AI מגביר את יכולת החיפוש של שרשרת האספקה וארגוני הרכש

במקום להסתמך על נתונים מוגבלים המסופקים על ידי מנועי חיפוש מסורתיים או דוחות, AI גנרטיבי יכול להפוך את החיפוש למאורגן ואינטראקטיבי יותר. Generative AI שונה ממילות מפתח לחיפוש באינטרנט (חיפוש אינטרנט מסורתי, סריקת אינטרנט, דירוג, הצעות מחיר בחיפוש בתשלום) או דוחות, שלעתים קרובות דורשים עדכונים על בסיס קבוע. זה יכול לענות על שאלות על מה, איפה, מתי, ולמה, וזה יכול להיות מותאם אישית לצרכים האישיים. משמעות הדבר היא שמשתמשים יכולים לקבל מידע רלוונטי יותר עם הנחיות ממוקדות יותר. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית גם כדי לעקוב אחר מגמות, לאסוף מודיעין שוק, לקבוע תמחור, לחשב עלויות, למדוד ביצועים ולמצוא רשימות של מפיצים או ספקים.

2. Generative AI מקצר את זמן ההכנה לדוחות, מצגות ואפילו הצעות רכש

זה יכול לסייע ביצירת הטיוטה הראשונית ולהתחיל דברים במהירות. בקיצור, AI יכול לשפר את הפרודוקטיביות ברמה האישית. בטווח הארוך, AI יכול להיות משולב יותר ולהיות מוצע כשירות משובץ או הרחבה.

3. Generative AI מספק מודלים לחיזוי

יישום זה מבוסס על נתונים דינמיים, כאשר מערכי נתונים גדולים יכולים להיות מורכבים מאוד וגוזלים זמן רב לניתוח. מגוון היישומים כולל תכנון רשת בשרשרת אספקה ולוגיסטיקה, בקרת מלאי רזה וחיזוי ביקוש דינמי.

4. Generative AI גם עוזר לנרמל את ההטיה האנושית

בנוסף לניתוח תחזיתי, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לתמיכה בהחלטות עם מגמות ותחזיות פוטנציאליות. משמעות הדבר היא כי ארגונים קונים אינם צריכים להסתמך על אינטואיציה של מנהלים, דוחות מודיעין שוק, או חישובי מודל לולאה סגורה. AI יכול לבצע את החישובים בהתבסס על נתונים היסטוריים ותרחישים ותוצאות פוטנציאליים.

5. Generative AI מניע את זריזות שרשרת האספקה על ידי הפחתת עלויות שרשרת האספקה וזמני מחזור

הוא מספק קבוצה של נתונים מומלצים ותכונות מפתח, תרחישי מדיניות ופרופיל תגמול כדי לסייע למנהלים. זה כולל מציאת העלות הממוקדת למשלוח ונקיטת פעולה מתאימה להפחתת העלות ליחידה, שיש לה השפעה ישירה על הצהרת P&L.

6. Generative AI עוזר ליצור שרשרת אספקה דיגיטלית ראשונה

תהליכים הופכים להיות משולבים, אוטומטיים וחכמים יותר במערכות ERP כגון ניהול הזמנות, ניהול מלאי, תכנון ייצור, הזמנת חומרי גלם ובקרת מלאי ספקים.

מסקנה

Generative AI הוא כלי רב עוצמה שניתן להשתמש בו כדי לשפר את שרשרת האספקה ואת מקצועות הרכש. באמצעות טכנולוגיה זו, אנשי מקצוע יכולים לחסוך זמן, לשפר את קבלת ההחלטות שלהם ולהפוך את הארגונים שלהם לזריזים יותר.

—————

*הכתבה פורסמה באתר https://www.gep.com/blog/technology/generative-ai-chatgp-supply-chain-procurement-productivity

**מקור התמונה: https://www.folio3.ai/blog/optimizing-supply-chain-efficiency-with-generative-ai-integration/