Yapay Zeka ve Analitik ile Tedarik Zincirini Optimize Etme

Yapay zeka ve veri analitiğinin en önde gelen iki teknolojisinin bir sonraki dalgası şimdiden bir hit yapıyor. Birkaç endüstrinin pandemi sonrası etkilerin üstesinden gelmek için hala kapı araladığı yerde, bu modern teknolojileri büyük ölçekte benimseme fırsatını yakalayan birkaç endüstri var.

Bunlardan biri de tedarik zinciri endüstrisidir. Son araştırmalar , tedarik zincirinde Yapay Zekanın benimsenmesinin daha iyi envanter yönetimi, akıllı üretim, dinamik lojistik sistemler ve gerçek zamanlı teslimat kontrolleri ile sonuçlandığını açıkladı.

Tedarik zinciri ve lojistikte yapay zekayı kullanmanın temel amacı, verimliliği ve üretkenliği artırmaktır. Tedarik zinciri yönetimindeki bu dijitalleşme, daha fazla sürdürülebilirliğe yol açarak, her işletmenin bu ölçekte dijital dönüşümün kendi tedarik zinciri işine fayda sağlayıp sağlayamayacağını merak etmesine neden oldu.

Bu nedenle, tedarik zinciri işinize yapay zeka ve analitiklerin neler yapabileceğinden emin değilseniz, bu makale tüm şüphelerinizi gidermek için tam da ihtiyacınız olan şeydir. Yapay zekanın tedarik zincirini nasıl etkilediğine ve modern tedarik zinciri yönetiminin iş gücünü, makineleri ve yazılımı nasıl harekete geçirdiğine bakalım .

Yapay Zeka ve Analitik tarafından yönlendirilen modern tedarik zinciri yönetimi

Tedarik zinciri ve lojistikte yapay zeka tabanlı çözümlerin kullanılması, akıllı makinelerin problem çözme görevlerini yerine getirebildiği süreci ifade eder. IIoT (Endüstriyel Nesnelerin İnterneti) tarafından yürütülen bu otomatik akıllı endüstri üretim süreci, herhangi bir manuel katılım olmadan tüm tedarik zincirini yönetebilir. Tedarik zincirinde yapay zekayı kullanan işletmeler, tedarik zinciri işini daha fazla hale getirmeyi amaçlar:

• Enstrümanlı – IoT cihazlarından akan makine tarafından oluşturulan veriler
• Akıllı – veri analitiği ve modelleme yardımıyla daha doğru ve yetkin varsayımlar
• Birbirine bağlı – daha iyi karar verme için kapsamlı bağlantı

Tedarik zinciri veri analizi , büyük miktarda verinin tahmin sağlayabileceği, verimsizlikleri belirleyebileceği ve yeniliği yönlendirebileceği iş akışını optimize etmeye yardımcı olur. Uzmanlar buna tedarik zinciri analitiği diyor . Tedarik zinciri işiniz için kapsamlı veriye dayalı kararlar almak için takip edebileceğiniz başlıca dört tür tedarik zinciri analitiği vardır. İşte tedarik zinciri analizi örnekleri:

1. Tahmine dayalı analitik

Bu, tedarik zinciri şirketlerinin gelecekteki en olası sonucu ve ticari etkilerini tahmin etmelerine yardımcı olur. Örneğin, riskleri ve kesintileri azaltmak için tahmine dayalı analitik kullanmak .

2. Tanımlayıcı analitik

Bu, tedarik zinciri yönetimi genelinde her türlü dahili ve harici veriye görünürlük ve kesinlik sağlamaya yardımcı olur.

3. Kuralcı analitik

Bu, maksimum iş değeri için zamanı ve çabaları azaltmak için lojistik ortaklarla işbirliği yapmayı içerir. Bir popüler referans, kuralcı bir analitik yaklaşım olarak SRM'nin (Tedarikçi ilişkileri yönetimi) kullanılmasıdır.

4. Bilişsel analitik

Bu, tedarik zinciri yönetiminde müşteri deneyimini ve ilişkilerini geliştirmek için en iyi şekilde kullanılır . Yapay zeka destekli sistemler aracılığıyla alınan geri bildirim verileri, karmaşık soruları yanıtlamak için raporlarda ve gösterge tablolarında analiz edilir ve yürütülür.

Tedarik zinciri analitiğinin bu gelişmiş kullanımı, işletmenizin çığır açan fikirleri takip etmesine ve daha iyi müşteri ihtiyaçları ve talepleri sağlamasına otomatik olarak izin verebilir. Hala işiniz için yapay zeka ve analitiği benimsemeye karar vermediyseniz, bir sonraki tartışma noktamız tam size göre.

Yapay zekaya ve tedarik zinciri analitiğine yatırım yapmanın faydaları

Tehlikedeki önemli iş değeri göz önüne alındığında, birden fazla tedarik zinciri satıcısı ve distribütörü rekabete giriyor. Tedarik zinciri işindeki yeni rekabet, talep planlamasını ( veri analitiği ve makine öğrenimi ile devrim yarattı), gerçek zamanlı envanter yönetimini ( IoT ve bağlantılı sistemler tarafından kontrol edilir ) ve tedarik zinciri endüstrisinde uçtan uca dinamik marj optimizasyonunu içerir ( AI tabanlı çözümler tarafından yönlendirilir).

Böyle zamanlarda doğru çözümü seçmek çok önemlidir. Bu nedenle, modern tedarik zincirinin karmaşıklığını yönetmek için işletmenizin günlük ihtiyaçlarınızla uyumlu bu akıllıca tasarlanmış çözümleri benimsemesi gerekir.

Yapay zeka ve analitik tabanlı çözümlere başka neden yatırım yapmanız gerekiyor? Aşağıda başlıca nedenler verilmiştir:

1. Gelişmiş 360 derece görünürlük ve yanıt verme

Tedarik zincirindeki yapay zeka, işletmenizin bağlı birden çok cihazdan ilgili geçmiş ve güncel verileri toplamasına olanak tanır. Bu, SRM yazılımının, CRM ve ERP sistemlerinin ve mevcut verilere iş zekası çözümlerinin uygulanmasını içerir. Bu şekilde performansı daha geniş bir ölçekte değerlendirebilirsiniz. Benzer şekilde, tedarik zinciri veri analizi de dağıtım kanalları üzerindeki riskleri ve olumsuz etkileri tahmin eder ve en aza indirir.

2. Gelişmiş müşteri deneyimi

Bu, büyük veri ve yapay zekanın müşteri deneyimini tamamen yeni bir düzeye taşıması için yeterince genişletilemez . Bu çözümler, tedarik zincirinin mevcut kullanıcı taleplerine göre kişiselleştirilmiş ürünler yaratmasını sağlar. Yaygın olarak kullanılan bir örnek, gönderileri ve siparişleri takip etmek için sesle etkinleştirilen araçları kullanan modern nakliye ve lojistik olabilir. Bu, müşterilerin bile Alexa veya Google asistanı kullanarak sesle etkinleştirilen sorgu aramasını gerçekleştirebileceği her iki yönde de geçerlidir.

3. Artan filo verimliliği

Tedarik zinciri yönetiminde temel görev, zamanında ürün teslimatıdır. Gelişmiş AI tabanlı GPS araçları, daha iyi navigasyona ve kısa uçuş ve ulaşım için rotanın optimizasyonuna olanak tanır. Bu araçlar, makine öğrenimi yoluyla sürücü, araç ve müşteri verilerini işleyerek ürün teslimatı için en etkili rotaya erişir. Aynı zamanda, gelecekteki gönderiler için hem zamandan hem de paradan tasarruf etmenize yardımcı olurlar.

4. Rekabet avantajı

Pazar eğilimlerini ve modellerini gözlemlemek, tedarik zinciri işinde önde olmanın anahtarıdır. Tedarik zinciri analitiğindeki yapay zeka, endüstriyel üretim, hava durumu ve istihdam geçmişi gibi dış kaynaklardan gelen gerçek zamanlı verileri kullanabilir. Tüm birikmiş verilerle, piyasa koşullarını daha iyi ölçebilir ve istikrarlı büyüme için yaklaşan talepleri değerlendirebilirsiniz.

Ürün portföyünüzü ve sermaye harcamalarınızı yeniden şekillendirmek için yapay zekanın duyusal yeterliliklerinden de yararlanabilirsiniz. Bu, şu anda tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın tercih edilen uygulamasıdır.

5. Basitleştirilmiş envanter yönetimi

İyi organize edilmiş envanter yönetiminin tedarik zinciri işinin temeli olduğunu unutmayalım. Analitik tabanlı yapay görme yazılımı, standart manuel girişi en aza indirebilir ve doğru tahminler oluşturabilir. Yapay zeka sistemleri ayrıca depolardaki envanteri ve stoğu sürekli olarak izleyen gerçek zamanlı makine verilerini de yorumlar.

6. Gelecekteki içgörülere erişim

AI ekosistemi, tedarik zinciri işine en üst düzeyde çeviklik sağlar. Aynı şey , müşterinizin ihtiyaçlarını onlar farkına bile varmadan belirleyebileceğiniz tedarik zinciri tahmini için veri biliminin kullanım durumu için de geçerlidir. Bu, maksimum müşteri memnuniyeti seviyesine ulaşmak için tedarik zinciri işletmenizi geleceğe girmeye benzer.

Yukarıdaki avantajlar, tedarik zinciri ve lojistikte sürekli genişleyen AI ve analitik kapsamından başka bir şey kanıtlamaz. Yapay zeka tabanlı tedarik zinciri analitik çözümlerine yatırım yapma kararınız, bu teknolojilerin işletmenizde kullanım durumlarını kontrol ettiğinizde daha basit hale gelecektir.

Tedarik zinciri kesintisini kontrol etmek için en iyi beş yapay zeka ve analitik özellikli kullanım senaryosu

Modern tedarik zinciri işletmelerinin, işlerini güvenilir ve otomatikleştirilmiş veri görsel analitik platformlarıyla güçlendirmesinin zamanı geldi. Tedarik zinciri kesintisini en aza indirmek ve işinizden en iyi şekilde yararlanmak için aşağıda tartışılan AI ve analitik uygulamalarını takip edebilirsiniz.

1. Depo arz ve talep yönetiminde talep tahmini

Algoritmalar ve kısıtlamaya dayalı modelleme ile tedarik zinciri ve ulaşım verilerindeki etkili faktörleri belirlemek için makine öğreniminden yararlanılır. Kısıtlamaya dayalı modelleme, her bir iş kararının olasılığının maksimum ve minimum ürün limitleri ile sınırlandırıldığı matematiksel bir yaklaşımdır.

Bu veri açısından zengin modelleme yöntemi, depo çalışanlarının envanter stoklama konusunda daha bilinçli kararlar vermelerini sağlayan tedarik zinciri tahminleri için veri biliminin açık ara en iyi kullanım durumudur. Başka bir yaklaşım, tahmin döngülerini kendi kendine iyileştirmek için derin bir içgörü düzeyi sunan büyük veri tahmine dayalı analizidir.

Günümüzün tedarik zinciri yönetimi, depo ve stok yöneticilerinin parçaların, bileşenlerin ve bitmiş ürünlerin gerçek zamanlı kontrolü konusunda bilgilendirildiği envanter optimizasyonunu güçlendirmek için yapay zeka çözümlerini kullanıyor. Yapay zeka sistemi, makine öğrenimi eskidikçe, daha önce satın alınan verilere ve tedarikçi teslimatlarına dayalı olarak stoklama önerileri üretir.

2. Ulaştırma ve lojistiğin uzun ömürlü olması için makine öğrenimi ve yapay zeka

IoT cihaz verileri, nakliye araçlarının uzun ömürlülüğü hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlamak için transit tedarik zinciri araçlarından oluşturulur. Araçlara entegre edilen makine öğrenimi sistemleri, geçmiş verilere dayalı olarak bakım önerileri ve arıza tahminleri yapıyor. Bu, performans sorunu teslimatlarda herhangi bir gecikmeye neden olmadan, filodaki araçları zincirden çıkarmanızı sağlayacaktır. Önemli mekanik arızalardan kurtarabilecek duruş süresindeki azalmayı unutmamak gerekir.

3. Tedarik zinciri yükleme sürecine taşınabilirlik eklemede yapay zeka

Tedarik zinciri yönetimi, gönderilerin ve malların nakliye konteynırlarından nasıl yüklenip boşaltıldığı dahil olmak üzere çok sayıda detay odaklı analizle birlikte gelir. Malları konteynırlara sokmanın ve konteynerden çıkarmanın en verimli yollarını belirlemek için hem veri modelleme hem de yapay zeka hassasiyeti gereklidir.

Modern tedarik zinciri şirketleri, yükleme sürecine uygulamalı gerçek zamanlı görünürlük sağlamak için yazılım (SRM), donanım ve tedarik zinciri veri analitiğinin birleşimini kullanır. Toplanan veriler, parselleri yönetmek için daha az riskli ve hızlı süreç protokolleri tasarlamak için de kullanılabilir.

4. Tedarik zincirinde maliyet tasarrufu ve gelir artışı için yapay zeka

Nihai maliyet tasarrufu söz konusu olduğunda, yapay zeka ve analitik çözümleri, daha iyi nakliye ve tedarik oranları için pazarlık yapmak, tedarik zinciri kâr sürecindeki değişiklikleri saptamak ve kurye sözleşmelerini yönetmek için en etkili seçeneklerdir. Finansal karar vermeyi sağlamak için tedarik zincirinin neredeyse her yönünü alan merkezi bir veritabanını değerlendirebilirsiniz.

Genel olarak, tedarik zinciri yönetimi için yapay zeka, platformların madencilik ve uygun maliyetli gelir oluşturma standartlarını analiz etmek için kullanıldığı yeni yeniliklerin yolunu açıyor. Bir Bloomberg raporu , son iki yılda tedarik zincirindeki toplam maliyetin %12'ye düştüğünü ve bunun da kara yol açtığını gösteriyor.

5. Tedarik zincirinde veri analitiğine dayalı stratejik kaynak bulma

Tedarik zincirinde yapay zeka ve analitiğin en hafife alınan kullanım durumu, kritik tedarikçilerin ve stratejik ortakların belirlenmesidir. Bu, daha düşük maliyetli alternatifleri standartlaştırmanıza ve uyumluluk için tedarik performansı göstergelerini belirlemenize yardımcı olur.

Tanımlayıcı ve tahmine dayalı analitiğin kullanılması aynı zamanda yüksek teknoloji, CPG ve tüketici elektroniği gibi imalat endüstrilerinde daha fazla büyümeye katkıda bulunur. Gelişmiş self servis yapay zeka ve analitiğin anahtarı, tedarik zinciri işinde yüksek derecede şeffaflık ve bağımsızlık sağlar.

Tedarik zinciri işinizi geleceğe hazır hale getirin

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekanın faydaları vazgeçilmezdir . Yapay zeka, artık her ölçekten ve boyuttan işletmenin kapsamlı uygulamalarını benimsediği tedarik zinciri için yaygın bir teknolojidir. Mevcut senaryo göz önüne alındığında, her tedarik zinciri iş modelinin optimizasyon için yapay zeka ve analitik çözümlerle kritik bir şekilde entegre edilmesi gerekiyor.

Bu nedenle, tedarik zinciri işinizde hala yukarıda bahsedilen modern çözümler bulunmuyorsa, işletmeniz için yapay zeka geliştirme hizmetlerini seçmenin tam zamanı .

Appinventiv, maksimum ölçeklenebilirlik ve performans için iş verilerinizden değerli bilgiler elde etmenize yardımcı olabilir. Tedarik zinciri analitiği ve veri görselleştirmeden veri ambarı ve iş zekası çözümlerine kadar mümkün olan en iyi hizmetlerle işinizi güçlendirebiliriz .