Bedrijven moeten nadenken over de toekomst van hun supply chain management en de kansen die kunstmatige intelligentie op dit gebied biedt. Ze hebben ook de verantwoordelijkheid om innovatie op een efficiënte manier op te nemen in productontwerp, creatie en deze aan klanten te leveren door kunstmatige intelligentie te integreren in hun supply chain management-systeem.
Kunstmatige intelligentie helpt bedrijven door de klantervaring en besluitvormingsprocessen te automatiseren, uit te breiden en te verbeteren. Zo wordt de productiviteit in de supply chain management-ruimte verbeterd, waardoor een beter product met een hogere waarde voor bedrijven wordt gecreëerd.
Supply chain management (SCM) omvat logistiek, voorraadbeheer en opslag. Dit zijn de zichtbare elementen van SCM, omdat ze zowel het transport van materialen omvatten als de opslag ervan voor toekomstig gebruik. Supply chain management stelt bedrijven en divisies in staat hun langetermijnplannen te coördineren en de dagelijkse stroom van materialen van leveranciers in de supply chain te controleren.
Kunstmatige intelligentie stelt machines in staat om te leren en acties uit te voeren op basis van ervaring of gegevens die in hun systeem zijn ingevoerd, in plaats van procesgericht te zijn zoals bij mensen.
Zoals geïntroduceerd en geclassificeerd door Gartner-analist Noha Tahomy, wordt kunstmatige intelligentie als volgt gecategoriseerd:
De toepassing van kunstmatige intelligentie in aan Supply Chain Management gerelateerde taken heeft een groot potentieel voor het stimuleren van zowel de top- als de bottom-line waarde van een organisatie.
Kunstmatige intelligentie verandert het gezicht van de supply chain management-industrie door diepgewortelde inefficiënties en onzekerheden te identificeren en te elimineren. Het zorgt voor inzicht in alle aspecten van de toeleveringsketen met methodologieën die mensen niet op grote schaal kunnen navolgen.
AI transformeert complexe supply chain management-processen voor bedrijven, waardoor ze efficiënter worden, waardoor er tijd vrijkomt die aan alledaagse taken wordt besteed, zodat ze strategische acties kunnen ondernemen.
Zap Inventory is een op SaaS gebaseerde oplossing die functionaliteiten voor order-, verzending en voorraadbeheer in één geautomatiseerd platform brengt. Het vergemakkelijkt multi-channel fulfilment van bestellingen en alle back-end-processen, terwijl tegelijkertijd uw voorraad in realtime wordt gevolgd. Zap Inventory biedt ook naadloze integratie met toonaangevende marktplaatsen. Boek vandaag nog een demo voor meer informatie.
Hier zijn zes manieren waarop kunstmatige intelligentie verschillende supply chain management-functies van een bedrijf kan ondersteunen:
Om inkoopgerelateerde taken te stroomlijnen door de automatisering en vergroting van de capaciteit van Chabot, is toegang nodig tot robuuste, intelligente datasets die beschikbaar zullen zijn als frame of referentiepunt voor robots. Een chatbot kan ook worden gebruikt voor dagelijkse taken, zoals:
Planning van de toeleveringsketen is een cruciale activiteit geweest in de zakenwereld, maar is vandaag de dag nog belangrijker omdat bedrijven concrete plannen nodig hebben om concurrerend te blijven. Met krachtige werkinstrumenten en intelligente technologie om deze plannen op te stellen, kunt u er zeker van zijn dat uw bedrijf een voordeel zal hebben ten opzichte van andere bedrijven. Het algoritme voor machine learning kan een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we voorraadbehoeften plannen met zijn vermogen om toekomstige behoeften te voorspellen voordat ze zich voordoen of welke soorten goederen goed kunnen verkopen op basis van de voorkeuren van klanten. Machine learning kan een revolutie teweegbrengen in de flexibiliteit en optimalisatie van supply chain planning.
Supply chain management professionals hebben de kracht om geoptimaliseerde scenario's te creëren voor de optimale levering van goederen op basis van big data sets. Met machine learning-technologie kunnen ze parameters instellen om succes te garanderen, door menselijke input of interventie te verminderen.
Het succes van de toeleveringsketen van elk bedrijf hangt af van hoe goed ze hun voorraad beheren. Naarmate de vraag naar goederen blijft toenemen, neemt ook het belang van supply chain-planning toe. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat er te allen tijde voldoende producten en voorraad beschikbaar zijn. Een prognose-engine met machine learning blijft gewoon vooruitkijken met behulp van verschillende algoritmen, afhankelijk van of u meer gedetailleerde informatie wilt over de dagelijkse verkooptrends, waardoor het magazijnbeheersysteem wordt geoptimaliseerd.
Machine Learning heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven hun voorraad opslaan. Met zelfaanpassende prognoses kunnen magazijnen plannen voor toekomstige behoeften en de steeds veranderende markttrends voorblijven, waardoor een eindeloze lus ontstaat die zichzelf elke dag voortdurend bijwerkt en opwaardeert met slimmere informatie.
Ontdek een betere manier om uw magazijnvoorraad te beheren met Zap Inventory. Beheer alles op één plek of gebruik het op meerdere locaties en organiseer het onderweg. Start vandaag nog uw gratis proefperiode!
De opkomst van kunstmatige intelligentie in logistiek en scheepvaart is geen geheim. Het is een centraal punt van aandacht geworden binnen het beheer van de toeleveringsketen, omdat het helpt de doorlooptijden te verkorten met sneller transport dat de kosten verlaagt, terwijl het ook milieuvriendelijke inspanningen levert om deze operaties efficiënter te maken, wat onder andere van invloed is op zowel de arbeidskosten; als autonome voertuigen zouden worden ontwikkeld op hun potentieel dat bepaalde bedrijfsanalisten hebben verondersteld, zou de impact op logistieke optimalisatie astronomisch zijn.
Natural Language Processing (NLP) is een technologie voor kunstmatige intelligentie en machine learning die de taalbarrière tussen landen overbrugt. NPL kan worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens over leveranciers op te bouwen met weinig informatie vanwege hun gebrek aan geletterdheid. De potentiële voordelen van deze ontwikkeling zijn onder meer het stroomlijnen van auditprocedures vanwege de grotere toegankelijkheid via gemakkelijk te ontcijferen datasets; ook kan het bedrijven zelfs toegang geven tot onophoudelijk hernieuwbare energiebronnen.
Nu steeds meer bedrijven worden gedwongen om duurzaamheid van de toeleveringsketen, MVO of zelfs gewoon basisethiek in overweging te nemen als ze hun bedrijf doen; leveranciersselectie is een kritisch aspect geworden. Risicobeheer is essentieel om ervoor te zorgen dat u geen kostbare fouten maakt. Maar wat als er altijd iemand bij de hand is die weet hoe u uzelf het beste kunt beschermen tijdens elke interactie met deze leveranciers?
De toekomst van leveranciersselectie is nu intelligenter dan ooit. Het verzamelen van leveranciersgegevens is een hulpmiddel voor succes geworden, met Machine Learning en begrijpelijke algoritmen om een actief proces te creëren dat het bedrijf helpt om vanaf dag één weloverwogen beslissingen te nemen over met wie ze nauw samenwerken - en dat alles terwijl het gemakkelijk toegankelijk is voor mensen.
Als het gaat om de adoptie van kunstmatige intelligentie in supply chain management, is de vraag niet langer 'waarom?', maar eerder 'wanneer' en 'hoe'. Naarmate de technologie verbetert, het aantal datapunten toeneemt en de zakelijke behoeften veranderen, is het niet te voorspellen wat bedrijven kunnen bereiken met deze opwindende nieuwe tool.
Claymore Dual v14.7 AMD+NVIDIA GPU Miner (downloaden en configureren)
Wanneer en waarom een huurautoverzekering afsluiten?
Prijsstijging voor boodschappen:dit zijn de voedingsmiddelen die u meer kosten — plus 6 inflatieverlagende tips
Een voorraadcertificaat invullen
Hoe u uw adres voor SSI kunt wijzigen
