Generative AI는 실시간 공급망을 현실에 더 가깝게 만듭니다.

생성 인공 지능은 많은 산업에 영향을 미치고 있거나 영향을 미칠 것으로 예상되며 공급망 네트워크를 변화시킬 시기가 무르익었습니다. 생성적 AI는 계획부터 조달, 제조 및 이행에 이르기까지 공급망의 실시간 상호 작용과 정보를 크게 촉진할 것을 약속합니다.

이러한 모든 프로세스가 생산성에 미치는 영향은 상당합니다. Accenture의 새로운 연구에 따르면 기업의 40% 이상(43%)이 엔드투엔드 공급망 활동의 모든 근무 시간이 생산 인공 지능의 영향을 받을 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한 생산 AI를 통해 전체 공급망 작업 시간의 29%를 자동화할 수 있고, 생산 AI를 통해 전체 공급망 작업 시간의 14%를 획기적으로 늘릴 수 있다.

이 신흥 기술은 설계 및 계획부터 소싱 및 제조, 이행 및 서비스에 이르기까지 전체 공급망에 대한 잠재력을 가지고 있습니다.

전체적으로 연구에서 분석된 122개 공급망 프로세스 중 58%가 성숙되었으며 생성 AI를 통해 재구성될 수 있습니다. 이 기술은 과거의 선형 공급망과 미래의 진정으로 연결된 스마트 공급망 네트워크 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 되는 누락된 연결고리 역할을 할 수 있습니다.

조달 및 기획부터 제조 및 이행, 판매 및 서비스에 이르기까지 성과 개선을 확인할 수 있습니다. 생산 AI가 공급망에 제공하는 기능은 다음과 같습니다.

• 상황별 이해 제공: 이전에는 액세스할 수 없었던 대량의 구조화되지 않은 데이터에서 상황에 맞는 통찰력을 도출하여 예측 및 의사 결정을 향상합니다.
• 대화 활성화: 일상 언어를 사용하는 AI 에이전트와의 사용자 친화적인 상호 작용을 통해 통찰력에 대한 액세스를 단순화하고 새로운 자동화 기회를 창출합니다.
• 디자인 및 엔지니어링: 제너레이티브 AI는 과거 및 외부 데이터 소스를 사용하여 사양을 충족하는 새로운 디자인을 빠르게 생성하고 시간과 노력의 중복을 줄여 디자인 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 새로운 지속 가능한 포장 디자인을 생성하는 것이 그 예입니다.
• 계획: 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 직원은 일상 언어로 제안을 쿼리하고 이해하고 조작하기 쉬운 설명을 들을 수 있습니다. 한편, 생성적 AI는 시장 보고서, 뉴스 결과, 소셜 미디어와 같은 예측 계산에 더 넓은 범위의 구조화되지 않은 데이터 소스를 가져오는 데 사용될 수 있습니다. 회의 실행 사항을 즉시 요약하고, 계획을 실제 결과와 비교하고, 주요 지표의 대시보드를 구축하고, 자체적으로 계획 초안을 생성할 수도 있습니다.
• 구매: 제너레이티브 AI는 비즈니스 사용자에게 조달 도우미를 제공할 수 있습니다. 고객이 무언가를 구매해야 할 때 도우미는 고객을 올바른 구매 채널로 안내하고 취소 또는 현물 구매를 지원하며 필요한 경우 전문 구매자에게 연락하여 구매를 처리할 수 있습니다. 또한 Accenture 팀은 팀이 전략 조정, 소싱 및 데이터 조정에 상당한 시간을 소비하는 경우가 많지만 생성 AI는 운영을 간소화하고 정보 격차를 해소하며 더 넓은 범위의 데이터 소스에 대한 액세스를 향상할 수 있는 기회를 제공하여 더 빠른 속도를 가능하게 한다고 지적했습니다. 통찰력과 간소화된 프로세스.
• 제조: 기업이 IT 데이터를 운영 및 엔지니어링 데이터와 결합할 수 있다면 생성 AI는 특히 자산 유지 관리와 같은 영역에서 제조 운영에서 일관된 수준의 품질과 운영 우수성을 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 통찰력. 또한 제품 디자인과 품질 관리에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수도 있습니다.
• 품질 보증: AI는 또한 통찰력을 강화하고 진단을 가속화하며 운영 디지털 트윈의 근본 원인 분석에 점점 더 많이 사용될 것입니다. 클래식 AI와 생성적 AI의 결합은 사용하기 쉬운 질문 및 답변 인터페이스를 통해 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 예측 유지 관리 통찰력, 실시간 데이터 분석 및 결함 진단에 대한 액세스를 크게 단순화할 것을 약속합니다.
• 활성화: 여기에는 초개인화된 고객 경험을 향상하고 방대한 양의 옴니채널 데이터를 기반으로 한 통찰력에서 새로운 수익 기회를 추출하는 것이 포함됩니다. 배달 운영자는 또한 생성적 AI를 사용하여 일기예보, 경쟁사 활동 등 비정형 정보의 광범위한 요소를 고려하여 운송 관리를 최적화하고 예측을 개선하는 방법을 찾을 수 있습니다.
• 규제 양식 관리: AI 기반 생성 수출입 문서 생성기는 배송 및 수출 프로세스를 변화시킬 수 있습니다. 생성적 AI는 과거 내부 기록 및 정부 규정을 포함하여 PDF 및 태블릿을 비롯한 다양한 형식의 다중 모드 비정형 정보의 포괄적인 컬렉션에 적용될 수 있습니다. 그런 다음 인간 전문가의 검토 및 검증을 위해 배송 및 수출 문서가 자동으로 채워질 수 있으므로 시간과 노동력을 절약하는 동시에 오류 가능성을 줄일 수 있습니다.

요약

공급망에 인공 지능을 포함시키는 것은 단순한 기술 프로젝트가 아니라 조직이 가치 창출과 업무 수행에 대해 생각하는 방식에 근본적인 변화가 필요합니다. 이는 프로덕션 AI가 일련의 소프트웨어 구현 중 최신일 뿐만 아니라 엔드투엔드 비즈니스 기능에 명확하게 초점을 맞추고 데이터, 사람, 작업 방식, 프로세스 및 프로세스와 같은 영역에 초점을 맞춘 기업 혁신을 의미합니다. 책임있는 채택.

이 과정에서 인공 지능 기반 재구성은 과거의 선형 공급망과 실제로 상호 연결된 미래의 지능형 공급망 네트워크 간의 격차를 강화하는 데 도움이 됩니다.

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