เพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชนด้วย AI และ Analytics

คลื่นลูกต่อไปของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ข้อมูลที่โดดเด่นที่สุดสองเทคโนโลยีกำลังได้รับความนิยม ในขณะที่หลายอุตสาหกรรมยังคงเปิดประตูเพื่อเอาชนะผลกระทบหลังเกิดโรคระบาด มีบางอุตสาหกรรมที่ใช้โอกาสนี้ในการนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยเหล่านี้มาใช้ในวงกว้าง

หนึ่งในนั้นคืออุตสาหกรรมซัพพลายเชน ผล การศึกษา ล่าสุด ได้ประกาศว่าการนำ ปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในห่วงโซ่อุปทาน ส่งผลให้มีการจัดการสินค้าคงคลัง การผลิตที่ชาญฉลาด ระบบโลจิสติกส์แบบไดนามิก และการควบคุมการจัดส่งแบบเรียลไทม์ที่ดีขึ้น

วัตถุประสงค์หลักของการใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ คือการเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล การจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบดิจิทัล นี้ นำไปสู่ความยั่งยืนมากขึ้น ทำให้ทุกองค์กรสงสัยว่าการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในระดับนี้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจซัพพลายเชนที่เกี่ยวข้องหรือไม่

ดังนั้น หากคุณไม่แน่ใจว่า AI และการวิเคราะห์สามารถทำอะไรกับธุรกิจซัพพลายเชนของคุณ บทความนี้คือสิ่งที่คุณต้องการเพื่อไขข้อสงสัยทั้งหมดของคุณ มาดู กันว่า AI ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน อย่างไร และการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ทันสมัยนำพนักงาน เครื่องจักร และซอฟต์แวร์ไปปฏิบัติอย่างไร

การจัดการห่วงโซ่อุปทานสมัยใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์

การใช้โซลูชันที่ใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์หมายถึงกระบวนการที่เครื่องจักรอัจฉริยะสามารถทำงานแก้ปัญหาได้ กระบวนการอัตโนมัติของการผลิตในอุตสาหกรรมอัจฉริยะที่ดำเนินการโดย IIoT (Industrial Internet of Things) สามารถขับเคลื่อนห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมด้วยตนเอง องค์กรที่ใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานมีเป้าหมายที่จะทำให้ธุรกิจห่วงโซ่อุปทานมากขึ้น:

• Instrumented – ข้อมูลที่สร้างโดยเครื่องจักรซึ่งไหลออกจากอุปกรณ์ IoT
• อัจฉริยะ – สมมติฐานที่แม่นยำและมีความสามารถมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
• เชื่อมต่อถึงกัน – การเชื่อมต่อที่กว้างขวางเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

การ วิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ที่ข้อมูลจำนวนมากสามารถคาดการณ์ ระบุความไร้ประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนนวัตกรรมได้ ผู้เชี่ยวชาญเรียกมันว่า การวิเคราะห์ห่วงโซ่ อุปทาน การวิเคราะห์ซัพพลายเชน หลักๆ มีสี่ประเภท ที่คุณสามารถติดตามเพื่อทำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างชาญฉลาดสำหรับธุรกิจซัพพลายเชนของคุณ นี่คือ ตัวอย่างการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน:

1. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

ซึ่งช่วยให้บริษัทซัพพลายเชนทำนายผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดในอนาคตและนัยยะทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น การ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อลดความเสี่ยงและการหยุดชะงัก

2. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

สิ่งนี้ช่วยให้มองเห็นและแน่นอนแก่ข้อมูลภายในและภายนอกทุกประเภททั่วทั้งการจัดการซัพพลายเชน

3. การวิเคราะห์ตามกำหนด

ซึ่งรวมถึงการร่วมมือกับพันธมิตรด้านการขนส่งเพื่อลดเวลาและความพยายามเพื่อให้ได้มูลค่าทางธุรกิจสูงสุด การอ้างอิงที่ได้รับความนิยมอย่างหนึ่งคือการใช้ SRM (การจัดการความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์) เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่กำหนด

4. การวิเคราะห์ทางปัญญา

ใช้ดีที่สุดใน การเสริมสร้างประสบการณ์ลูกค้า และความสัมพันธ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ข้อมูลป้อนกลับที่ได้รับผ่านระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะได้รับการวิเคราะห์และดำเนินการในรายงานและแดชบอร์ดเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อน

การใช้ การวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน ขั้นสูงนี้ จะช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถดำเนินการตามแนวคิดที่ก้าวล้ำและมอบความต้องการและความต้องการของลูกค้าที่ดีขึ้นได้โดยอัตโนมัติ หากคุณยังไม่ได้ตัดสินใจเลือกใช้ AI และการวิเคราะห์สำหรับธุรกิจของคุณ หัวข้อสนทนาต่อไปของเราเหมาะสำหรับคุณ

ประโยชน์ของการลงทุนใน AI และการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน

เมื่อพิจารณาจากมูลค่าทางธุรกิจที่มีนัยสำคัญ ผู้จำหน่ายและผู้จัดจำหน่ายในห่วงโซ่อุปทานหลายรายกำลังเข้าสู่การแข่งขัน การแข่งขันใหม่ในธุรกิจซัพพลายเชนรวมถึงการวางแผนความต้องการ (ปฏิวัติโดย การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง) การจัดการสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ (ควบคุมโดย IoT และระบบที่เชื่อมต่อ) และการเพิ่มประสิทธิภาพมาร์จิ้นแบบ end-to-end ภายในอุตสาหกรรมซัพพลายเชน ( ขับเคลื่อนด้วยโซลูชั่นที่ใช้ AI)

ในช่วงเวลาดังกล่าว การเลือกวิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้น เพื่อจัดการความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานสมัยใหม่ ธุรกิจของคุณจำเป็นต้องยอมรับโซลูชันที่ออกแบบอย่างชาญฉลาดเหล่านี้ซึ่งสอดคล้องกับความต้องการในชีวิตประจำวันของคุณ

ทำไมคุณต้องลงทุนในโซลูชัน AI และการวิเคราะห์ ด้านล่างนี้เป็นสาเหตุหลัก:

1. การมองเห็นและการตอบสนองที่ดีขึ้น 360 องศา

ปัญญาประดิษฐ์ในห่วงโซ่อุปทาน ช่วยให้ธุรกิจของคุณรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องในอดีตและปัจจุบันจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อหลายเครื่อง ซึ่งรวมถึงการใช้ซอฟต์แวร์ SRM, ระบบ CRM และ ERP และโซลูชันระบบ ธุรกิจ อัจฉริยะ กับข้อมูลที่มีอยู่ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพในระดับที่กว้างขึ้นได้ ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชนยังคาดการณ์และลดความเสี่ยงและผลกระทบด้านลบต่อช่องทางการจัดจำหน่ายอีกด้วย

2. ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ไม่สามารถขยายได้เพียงพอที่ข้อมูลขนาดใหญ่และ ปัญญาประดิษฐ์ได้นำประสบการณ์ของลูกค้าไปสู่ระดับใหม่ ทั้งหมด โซลูชันเหล่านี้ช่วยให้ซัพพลายเชนสร้างผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคลตามความต้องการของผู้ใช้ในปัจจุบัน ตัวอย่างหนึ่งที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือการขนส่งและลอจิสติกส์สมัยใหม่โดยใช้วิธีการสั่งงานด้วยเสียงเพื่อติดตามการจัดส่งและคำสั่งซื้อ สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ทั้งสองวิธีที่แม้แต่ลูกค้าก็สามารถทำการค้นหาคำค้นหาที่สั่งงานด้วยเสียงโดยใช้ Alexa หรือ Google Assistant

3. เพิ่มประสิทธิภาพกองเรือ

งานสำคัญในการจัดการห่วงโซ่อุปทานคือการส่งมอบผลิตภัณฑ์ตรงเวลา เครื่องมือ GPS ที่ใช้ AI ขั้นสูงช่วยให้การนำทางและการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางดีขึ้นสำหรับการหายวับไปและการคมนาคมขนส่ง เครื่องมือเหล่านี้เข้าถึงเส้นทางการจัดส่งผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดโดยการประมวลผลข้อมูลผู้ขับขี่ รถ และข้อมูลลูกค้าผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้คุณประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายสำหรับการจัดส่งในอนาคต

4. ความได้เปรียบในการแข่งขัน

การสังเกตแนวโน้มและรูปแบบของตลาดเป็นกุญแจสำคัญในการก้าวไปข้างหน้าในธุรกิจซัพพลายเชน AI ในการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน สามารถควบคุมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น การผลิตในภาคอุตสาหกรรม สภาพอากาศ และประวัติการจ้างงาน ด้วยข้อมูลที่รวบรวมมาทั้งหมด คุณสามารถวัดสภาวะตลาดและประเมินความต้องการที่จะเกิดขึ้นสำหรับการเติบโตที่มั่นคง

คุณยังสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถทางประสาทสัมผัสของ AI เพื่อปรับเปลี่ยนกลุ่มผลิตภัณฑ์และรายจ่ายฝ่ายทุนของคุณ ปัจจุบันนี้เป็นการนำ ปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

5. การจัดการสินค้าคงคลังแบบง่าย

อย่าลืมว่าการจัดการสินค้าคงคลังที่มีการจัดการอย่างดีเป็นรากฐานของธุรกิจซัพพลายเชน ซอฟต์แวร์วิชันซิสเต็มที่ใช้การวิเคราะห์สามารถลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเองมาตรฐานและสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ ระบบ AI ยังตีความข้อมูลเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ที่ตรวจสอบสินค้าคงคลังและสต็อกในคลังสินค้าอย่างต่อเนื่อง

6. การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกในอนาคต

ระบบนิเวศของ AI ช่วยให้ธุรกิจซัพพลายเชนมีความคล่องตัวสูงสุด เช่นเดียวกับกรณีการใช้งาน วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ซัพพลายเชน ซึ่งคุณสามารถกำหนดความต้องการของลูกค้าได้ก่อนที่พวกเขาจะรู้ตัว นี่เป็นเหมือนการเข้าสู่องค์กรซัพพลายเชนของคุณในอนาคตเพื่อให้ได้รับความพึงพอใจสูงสุดจากลูกค้า

ประโยชน์ข้างต้นไม่ได้พิสูจน์อะไรนอกจากขอบเขตของ AI และการวิเคราะห์ที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ในห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ การตัดสินใจลงทุนในโซลูชันการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทานแบบ AI จะง่ายขึ้นเมื่อคุณตรวจสอบกรณีการใช้งานของเทคโนโลยีเหล่านี้ในธุรกิจของคุณ

กรณีการใช้งาน AI และการวิเคราะห์ยอดนิยมห้าอันดับแรกเพื่อควบคุมการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน

ถึงเวลาแล้วที่องค์กรซัพพลายเชนสมัยใหม่จะต้องเพิ่มศักยภาพให้กับธุรกิจด้วยแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยภาพข้อมูลที่เชื่อถือได้และเป็นอัตโนมัติ คุณสามารถปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่กล่าวถึงด้านล่างเกี่ยวกับ AI และการวิเคราะห์เพื่อลดการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานและใช้ประโยชน์สูงสุดจากธุรกิจของคุณ

1. การคาดการณ์อุปสงค์ในการจัดการอุปสงค์และอุปทานคลังสินค้า

แมชชีนเลิร์นนิงใช้เพื่อระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลในข้อมูลห่วงโซ่อุปทานและการขนส่งด้วยอัลกอริธึมและการสร้างแบบจำลองตามข้อจำกัด การสร้างแบบจำลองตามข้อจำกัดเป็นแนวทางทางคณิตศาสตร์ที่ความเป็นไปได้ของการตัดสินใจทางธุรกิจแต่ละครั้งจะถูกจำกัดด้วยขีดจำกัดผลิตภัณฑ์สูงสุดและต่ำสุด

วิธีการสร้างแบบจำลองที่มีข้อมูลจำนวนมากนี้เป็นกรณีการใช้งานที่ดีที่สุดของ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ซัพพลายเชน ซึ่งช่วยให้พนักงานคลังสินค้าสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นในการจัดเก็บสินค้าคงคลัง อีกวิธีหนึ่งคือการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของข้อมูลขนาดใหญ่ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกในระดับลึกเพื่อปรับปรุงลูปการคาดการณ์ด้วยตนเอง

การจัดการห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันใช้โซลูชัน AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง โดยที่ผู้จัดการคลังสินค้าและผู้จัดการสต็อกจะได้รับแจ้งเกี่ยวกับการควบคุมชิ้นส่วน ส่วนประกอบ และสินค้าสำเร็จรูปแบบเรียลไทม์ เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงมีอายุมากขึ้น ระบบ AI จะสร้างคำแนะนำในการสต็อกสินค้าโดยอิงจากข้อมูลที่ซื้อก่อนหน้านี้และการส่งมอบของซัพพลายเออร์

2. การเรียนรู้ของเครื่องและ AI สำหรับการขนส่งและโลจิสติกส์ที่ยืนยาว

ข้อมูลอุปกรณ์ IoT ถูกสร้างขึ้นจากยานพาหนะในห่วงโซ่อุปทานระหว่างการขนส่ง เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับอายุขัยของยานพาหนะขนส่ง ระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่รวมอยู่ในยานพาหนะจะให้คำแนะนำในการบำรุงรักษาและคาดการณ์ความล้มเหลวโดยอิงจากข้อมูลในอดีต ซึ่งจะทำให้คุณสามารถนำยานพาหนะที่หายวับไปออกจากห่วงโซ่ได้ก่อนที่ปัญหาด้านประสิทธิภาพจะทำให้เกิดความล่าช้าในการส่งมอบ อย่าลืมการลดเวลาหยุดทำงานซึ่งสามารถบันทึกความล้มเหลวทางกลที่สำคัญได้

3. AI ในการเพิ่มความสะดวกในการพกพาในกระบวนการโหลดซัพพลายเชน

การจัดการซัพพลายเชนมาพร้อมกับการวิเคราะห์เชิงรายละเอียดมากมาย รวมถึงวิธีการขนถ่ายสินค้าและสินค้าออกจากตู้คอนเทนเนอร์ จำเป็นต้องมีทั้งการสร้างแบบจำลองข้อมูลและความแม่นยำของ AI เพื่อกำหนดวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการนำสินค้าเข้าและออกจากคอนเทนเนอร์

บริษัทซัพพลายเชนสมัยใหม่ใช้การผสมผสานระหว่างซอฟต์แวร์ (SRM) ฮาร์ดแวร์ และการวิเคราะห์ข้อมูลซัพพลายเชน เพื่อให้เห็นภาพกระบวนการโหลดแบบเรียลไทม์ ข้อมูลที่รวบรวมมายังสามารถใช้เพื่อออกแบบโปรโตคอลกระบวนการที่รวดเร็วและเสี่ยงน้อยกว่าเพื่อจัดการพัสดุ

4. AI สำหรับการประหยัดต้นทุนและเพิ่มรายได้ในซัพพลายเชน

เมื่อพูดถึงการประหยัดต้นทุนขั้นสุดท้าย โซลูชัน AI และการวิเคราะห์เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเจรจาอัตราการจัดส่งและการจัดซื้อที่ดีขึ้น ระบุการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการกำไรของซัพพลายเชน และจัดการสัญญาจัดส่ง คุณสามารถประเมินฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่ใช้แทบทุกด้านของห่วงโซ่อุปทานเพื่อส่งมอบการตัดสินใจทางการเงิน

โดยทั่วไปแล้ว ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทาน กำลังปูทางสำหรับนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ใช้แพลตฟอร์มสำหรับการขุดและวิเคราะห์มาตรฐานการสร้างรายได้ที่คุ้มค่า รายงาน ของ Bloomberg ระบุ ว่าในช่วงสองปีที่ผ่านมา ต้นทุนโดยรวมในห่วงโซ่อุปทานลดลงเหลือ 12% ซึ่งนำไปสู่ผลกำไร

5. การวิเคราะห์ข้อมูลตามการจัดหาเชิงกลยุทธ์ในซัพพลายเชน

กรณีการใช้งาน AI และการวิเคราะห์ที่ประเมินค่าต่ำที่สุดในห่วงโซ่อุปทานคือการระบุซัพพลายเออร์ที่สำคัญและพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ซึ่งจะช่วยให้คุณสร้างมาตรฐานทางเลือกที่มีต้นทุนต่ำลง และแสดงตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพการจัดหาสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการคาดการณ์ยังช่วยส่งเสริมอุตสาหกรรมการผลิต เช่น ไฮเทค, CPG และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค กุญแจสู่ AI แบบบริการตนเองขั้นสูงและการวิเคราะห์ช่วยให้มีความโปร่งใสและความเป็นอิสระในระดับสูงในธุรกิจซัพพลายเชน

ทำให้ธุรกิจซัพพลายเชนของคุณพร้อมสำหรับอนาคต

ประโยชน์ ของ ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ AI เป็นเทคโนโลยีที่ใช้กันทั่วไปในห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งปัจจุบันองค์กรต่างๆ ทุกขนาดและทุกขนาดได้นำเอาการใช้งานที่กว้างขวาง จากสถานการณ์ปัจจุบัน โมเดลธุรกิจซัพพลายเชนทุกรูปแบบจำเป็นต้องผสานรวมกับ AI และโซลูชันการวิเคราะห์เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพ

ดังนั้น หากธุรกิจซัพพลายเชนของคุณยังขาดโซลูชันที่ทันสมัยที่กล่าวถึงข้างต้น ถึงเวลาแล้วที่จะเลือก บริการพัฒนา AI สำหรับองค์กรของคุณ

Appinventiv สามารถช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลธุรกิจของคุณเพื่อความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพสูงสุด เราสามารถส่งเสริมธุรกิจของคุณด้วยบริการที่ดีที่สุด ตั้งแต่ การวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน และ การแสดงข้อมูลเป็นภาพ ไปจนถึง คลังข้อมูล และ โซลูชันระบบ ธุรกิจ อัจฉริยะ