Quelles « réactions chimiques » se produiront lorsque l’IA rencontrera l’ERP ?

L'intelligence artificielle générative (GenAI) est une nouvelle technologie qui a beaucoup attiré l'attention et a été largement utilisée dans divers domaines commerciaux tels que le marketing et les ventes. Grâce à l'analyse des données, il améliore l'efficacité opérationnelle et la flexibilité de la chaîne d'approvisionnement, rendant les entreprises plus compétitives. L'émergence de GenAI a apporté davantage d'opportunités de développement aux entreprises, les aidant à mieux répondre aux défis et aux changements du marché, et à parvenir à une gestion commerciale plus efficace et à un développement innovant.

Qu'est-ce que l'IA générative dans la chaîne d'approvisionnement

Dans un cas d'utilisation grand public, le processus GenAI consiste à lancer le processus de génération d'un nouveau contenu à partir de l'IA en saisissant une commande ou une question dans un champ de texte, d'image ou de vidéo. Généralement, les modèles GenAI sont formés sur des ensembles de données à grande échelle, et lorsque les utilisateurs saisissent de nouvelles données, l'application combine ces nouvelles données avec des connaissances précédemment acquises pour générer un contenu entièrement nouveau.

Les utilisateurs peuvent former GenAI en utilisant des données provenant de tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement, y compris l'inventaire, la logistique et la demande. En analysant les informations de l'entreprise, GenAI contribue à améliorer l'efficacité et la flexibilité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

7 scénarios d'application de l'intelligence artificielle générative dans la chaîne d'approvisionnement

1. Prévision de la demande

Les consommateurs déplacent leurs dépenses des services vers les biens, ce qui rend les opérations de la chaîne d'approvisionnement difficiles à prévoir. Les entreprises doivent prêter attention à la prévision des changements de la demande pour faire face aux défis de marchés en évolution rapide.

Les entreprises peuvent utiliser les modèles GenAI pour analyser les données de ventes historiques, les tendances du marché et d'autres facteurs connexes afin de simuler des scénarios futurs d'offre et de demande et d'améliorer la précision des prévisions de demande. En suivant les tendances de la demande, les entreprises peuvent mieux répondre aux fluctuations du marché, réduire les perturbations potentielles et éviter efficacement les problèmes de stocks. Cette prévision précise de la demande aide les entreprises à développer des plans de production et des stratégies de gestion des stocks plus ciblés, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle, réduisant les coûts et améliorant la compétitivité. Dans le même temps, basée sur Gen

2, l'évaluation des stocks

GenAI peut également contribuer à améliorer la gestion des stocks.

En se formant sur des données clés telles que les niveaux de stock, la capacité de l'entrepôt et les délais de fabrication, GenAI peut suggérer des moyens d'optimiser les processus d'inventaire, notamment en suggérant quand réapprovisionner ou réduire les stocks, contribuant ainsi à réduire le stockage redondant. Le maintien de niveaux de stocks appropriés garantit une chaîne d’approvisionnement fluide tout en évitant les pertes dues aux ruptures de stock. Une gestion précise des stocks pour répondre à la demande sans surstocker les produits contribue à améliorer l'efficacité opérationnelle de l'entreprise. Étant donné que les stocks excédentaires augmentent les coûts d’investissement et les dépenses d’entreposage, en optimisant les processus d’inventaire, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et devenir plus compétitives. L'analyse des données et les algorithmes intelligents de GenAI peuvent aider les entreprises à mieux planifier les stocks et à obtenir une gestion des stocks plus précise

3. Communication entre les fournisseurs et les clients

Une communication étroite entre l'entreprise, les fournisseurs et les clients est essentielle pour garantir l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement. , cependant, veille à ce que la communication soit efficace et pourrait se heurter à certains défis.

GenAI automatise la messagerie pour permettre aux employés de travailler plus efficacement. En tirant parti de grands modèles linguistiques et de la technologie de traitement du langage naturel, GenAI peut analyser des données telles que les événements du marché et les retards de circulation pour informer les fournisseurs des risques. De plus, le chatbot GenAI est capable de traiter les demandes des clients, telles que le traitement des demandes de retour ou le suivi de l'avancement de la livraison.

4. Opérations

Les nouvelles technologies et la demande fluctuante peuvent créer des défis opérationnels, et GenAI peut suggérer des améliorations.

GenAI peut évaluer les aspects opérationnels tels que les performances des fournisseurs et la vitesse de fabrication, puis suggérer des moyens d'optimiser les processus. Entre autres avantages, ces optimisations peuvent permettre aux entreprises de réaliser des économies.

5. Logistique

Les perturbations logistiques peuvent entraîner divers problèmes. Les accidents de la route peuvent retarder les expéditions et les événements météorologiques extrêmes peuvent provoquer des pénuries inattendues, ce qui rend difficile le maintien des calendriers d'expédition à temps.

Le modèle GenAI intègre des données telles que les modèles météorologiques historiques, les cartes de trafic et les prix du carburant pour identifier les meilleurs itinéraires de voyage et mettre en évidence les perturbations potentielles à venir et les itinéraires alternatifs si nécessaire. Cela aide les expéditions à respecter le calendrier et améliore le service client car les commandes ne sont pas retardées.

6. Durabilité et évolutivité

La durabilité est actuellement un objectif majeur pour de nombreuses entreprises, et GenAI peut potentiellement mettre en évidence les domaines à améliorer.

La formation de modèles GenAI basés sur l'utilisation actuelle des matériaux par une entreprise ainsi que sur les prévisions de marché pour les matériaux renouvelables peut fournir des informations sur la manière de rendre les processus plus durables, en tenant compte de la rentabilité et de l'évolutivité à long terme.

7. Analyse

GenAI peut exécuter des simulations et des scénarios de simulation potentiels, évaluer les risques et compiler les résultats dans des rapports.

Comme pour tous les autres cas d'utilisation de la chaîne d'approvisionnement GenAI, la prudence est de mise lors de l'utilisation de cette technologie, car GenAI et les modèles qu'elle pilote sont encore en évolution. Les préoccupations actuelles incluent des données incorrectes et des résultats imparfaits, également connus sous le nom d’hallucinations de l’IA, qui peuvent entraver une utilisation efficace.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!