Раскрытие эффективности цепи поставок: 5 проверенных ИИ-стратегий

Может показаться, что сегодняшние все более непредсказуемые цепи поставок наконец обыграли профессиональных планировщиков, но реальность в том, что legacy-планирующее ПО не догнало наш всёсвязный и взаимозависимый мир. Традиционные инструменты полагаются на rule-based прескриптивные решения: мы делаем некоторые educated guesses, проводим линейную регрессию в таблице и скрещиваем пальцы. Отклонения от этих предсказаний — «исключения», и мы управляем ими с буферами или экспедитами — замораживая оборотный капитал, дезорганизуя производственные циклы и фрустрируя потребителей пустыми полками.

Есть лучший способ: восстановление идеального потока в цепях поставок.

Противоположность идеального потока — феномен, который мы называем «операционная энтропия». Это сбивание хорошо заложенных планов силами, которые обычно считаются непредсказуемыми. С прогрессом в компьютерах, хранении данных и машинном обучении, операционная энтропия наконец побеждается. Даже если ваша цепь поставок начинает использовать ИИ-продвижения в предсказании, легко сбиться с пути. Держите эти пункты в уме, чтобы двигать вашу организацию вперед:

Фокус на ценности под риском

Алерты о нехватке поставки и излишках инвентаря — просто отвлечения от самого критического числа в планировании: ценности под риском (value at risk). Слишком часто планировщики тратят недели на пропахивание алертов без контекста или видимости, необходимых для принятия информированных решений. Положите немного вычислительных мощностей за эти алерты и квантуйте возникающие риски, чтобы дать всей вашей команде видимость в точно тех проблемах, которые ставят под угрозу больше всего долларов. Это может все еще занять некоторое время и исследование, чтобы смягчить колючую проблему, но все будут спокойны, зная, что они работают именно над правильной проблемой.

Не соглашайтесь на черный ящик

Доверие критично в высокостоятельной и безумно сложной поломке цепи поставок. Никакой ИИ не будет иметь человеческий интеллект, который есть у планировщика, но ИИ будет иметь гораздо более строго интерпретированный контекст, чем планировщик. ИИ-платформы должны раскрывать свое рассуждение планировщикам для верификации предположений и для предоставления планировщикам уверенности действовать на этих инсайтах. Принятие крупных значимых решений требует смелости и уверенности, не просто big data и умных алгоритмов.

Устраните отходы

Отходы — результат неточных предсказаний: инвентарные буферы маскируют неточные прогнозы спроса, и пустые грузовики выдают логистические просчеты. Даже простой завода и дефектные продукты могут быть предотвращены с лучшей предиктивной наукой. Многие из этих неэффективностей принимаются как «business as usual», но с новыми предиктивными инструментами время задать вопрос каждому источнику отходов — как инвентарь, сверхпроизводство, транспорт или даже потраченный впустую талант.

Понизьте шум

Накопление legacy систем записи часто добавляет ненужную сложность в цифровое рабочее пространство планировщика. В ходе смягчения сбоя обычно бывает множественные логины, избыточные алерты, и в худшем случае проблемы с разрешениями или видимостью. ИИ превосходно манипулирует данными, тегирует, категоризирует и корректирует многие потоки данных, которые производят legacy системы. ИИ-решения должны делать все релевантные данные легко доступными, чтобы планировщики могли фокусироваться на смягчении сбоя, а не на сортировке запутанных систем для лучшей видимости проблемы.

Примите коллаборацию

Будущее — человеческий и машинный интеллект, работающие вместе. ИИ и машинное обучение, примененные к планированию цепи поставок — не какое-то будущее состояние на hype-цикле аналитика. Ценность доказана в продакшене — с целью выйти за hyped ожидания и видеть реальную бизнес-ценность.

Планировщики цепи поставок не нуждались в пандемии, чтобы указать на то, что они уже знали: скорость принятия решений в окне исполнения критична для цепей поставок. Сейчас время поддержать планировщиков и лидеров цепей поставок продуктами, построенными с ИИ в их ядре.

Майк Халберт — вице-президент по потребительскому бизнесу в Noodle.ai, вендоре ИИ-продуктов для цепи поставок и производителей.