공급망에 인공지능을 적용하는 방법은 무엇입니까?-일체 포함-php.cn

인공 지능(AI)을 사용하는 것은 공급망 전문가가 중요한 문제를 해결하고 글로벌 운영을 개선할 수 있는 한 가지 방법입니다.

공급망에 인공지능을 적용하는 방법은 무엇입니까?

AI로 강화된 도구는 효율성을 높이고 글로벌 노동력 부족의 영향을 줄이기 위해 공급망 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있습니다.

기업이 인공 지능을 사용해야 하는 이유

인공 지능의 응용은 제조 현장부터 제품 배송까지 공급망 전체에서 찾을 수 있습니다. 해운회사에서는 IoT 장치를 사용해 운송 물품에 대한 데이터를 수집 및 분석하고 고가 차량 및 관련 운송 차량의 기계적 상태와 지속적인 위치를 추적합니다.

고객을 대면하는 소매업체는 인공 지능을 사용하여 주요 인구통계를 더 잘 이해하고 미래 행동을 더 잘 예측하고 있습니다. 목록은 계속해서 이어집니다. A 지점에서 B 지점으로 운송해야 하는 상품이 있는 한 AI는 공급망 운영을 강화, 최적화 및 분석하는 데 사용될 가능성이 높습니다.

공급망에서 인공지능의 이점은 다른 이점만큼 명확하지 않습니다. 예를 들어 공급망 데이터를 사용하여 예측 분석의 영향을 판단하면 이점이 있을 수 있지만 일부 기업에서는 매출 변화와 공급망 AI 사용 사이의 직접적인 연관성을 보고합니다.

자동화할 수 있는 일반적인 공급망 작업

공급망 작업의 AI 자동화는 기존 수동 작업에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 기업을 위해 자동화할 수 있는 공급망 작업은 다음과 같습니다.

창고 로봇: 기업은 자동화 시스템과 특수 소프트웨어를 사용하여 자재를 이동하고 기타 작업을 수행할 수 있습니다.
사물 인터넷: 자동화는 센서, 처리 능력, 다른 장치나 다른 통신 네트워크에 연결하고 데이터를 보내거나 받는 소프트웨어를 갖춘 물리적 도구인 사물 인터넷을 제공할 수도 있습니다.
인공 지능/기계 학습: 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 공급망 학습을 자동화하고 사용자 활동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
예측 분석: 예측 분석은 데이터 마이닝, 예측 모델링, 기계 학습을 통해 공급망 자동화를 돕고 과거와 현재 사실을 분석하여 미래에 일어날 일을 예측합니다.
디지털 프로세스 자동화(DPA): DPA는 애플리케이션 전체에서 공급망에 대한 여러 작업을 자동화합니다.
광학 문자 인식(OCR): OCR은 공급망을 돕는 텍스트 인식의 한 형태입니다.
데이터 입력 자동화: 데이터 입력에는 시간이 많이 걸릴 수 있지만 자동화를 통해 공급망 회사는 수동 작업 없이 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

인공지능을 이용한 자동화는 게임의 규칙을 바꾸고 있으며 모든 공급망 산업이 빠른 발전을 따라가기 위해 필수가 되었습니다.

공급망에서 인공지능을 사용하는 이점

인공지능의 발전은 기업이 증가하고 기업의 발전과 계획에 도움이 됩니다. 인공 지능은 회사 인프라의 위험을 발견하고 식별하는 데 사용됩니다.

공급망에서 인공 지능을 사용하면 다음과 같은 추가 이점이 나열됩니다.

생산성 향상: 자동화와 같은 AI 기술은 기업의 시간을 절약하여 직원이 자동화 작업을 통해 완료하는 대신 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 해줍니다.
지속적인 가시성: 비즈니스에 필요한 경우 AI 도구는 중단이나 가동 중지 시간 없이 실행될 수 있습니다.
전문가와 초보자가 사용: 인공 지능은 비즈니스 기술 도구 전문가가 아닌 직원의 역량을 향상시킬 수 있습니다.
더 쉬워진 의사 결정: 인공 지능은 의사 결정 과정을 더 쉽게 만들고, 의사 결정 속도를 향상시키며, 더 스마트한 결정을 내립니다.

공급망에서 AI 사용의 과제

AI에는 많은 이점이 있지만 완벽한 기술은 없습니다. 인공 지능은 매일 진화하고 변화하고 있습니다. 이는 기술이 시대에 뒤떨어지거나 비즈니스 요구 사항을 충족하지 못할 것임을 의미합니다.

공급망은 다음과 같은 AI 문제에 직면할 수 있습니다.

확장성 어려움: AI가 효과적으로 작동하려면 많은 양의 데이터가 필요하므로 AI/기계 학습: 알고리즘, 예측 모델 및 분석 통찰력을 생성할 수 있습니다.
AI에 대한 신뢰 부족: 최근 AI가 발전함에 따라 기업에서는 AI를 공급망에 통합하는 것을 주저할 수 있습니다. 또한 컴퓨터는 인간과 동일한 기능을 갖고 있지 않아 변환이 어렵습니다.
AI 기술 한계: AI는 긍정적인 도구이지만 새로운 도구이며 아직 완전히 개발되지 않았습니다. 기업은 공제 시간보다 더 많은 시간이 소요되거나 소요될 수 없는 작업을 자동화하기를 원할 수 있습니다.
높은 비용: AI 기술은 시간과 비용을 절약할 수 있지만 많은 공급망에서 초기 비용이 비쌀 수 있습니다. 통합 및 운영 프로세스에는 회사가 예상하는 것보다 비용이 더 많이 들 수도 있습니다.

AI 기계는 특히 교체 또는 업데이트가 필요한 경우 복잡할 수 있습니다. 그러나 올바른 AI 솔루션을 사용하면 공급망이 AI 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.

공급망 인력의 인공 지능 적용 사례 5가지

(1) 수요 예측은 창고 공급 및 수요 관리를 개선합니다

알고리즘과 제약 기반 모델링을 통해 기계 학습은 공급망 데이터의 패턴과 영향 요인을 식별하는 역할을 합니다. 중요한 역할을 했습니다. 제약 기반 모델링은 최소 및 최대 범위 제약을 기반으로 각 결정의 결과를 결정하는 수학적 방법입니다. 이 풍부한 데이터 모델링을 통해 창고 관리자는 재고 관리에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 유형의 빅 데이터 예측 분석은 다른 방법으로는 불가능했을 깊은 통찰력을 제공함으로써 창고 관리자가 재고를 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 자체 개선 예측 루프.

C3AI는 인공지능 기술을 활용하여 재고 최적화 플랫폼을 지원합니다. 이를 통해 창고 관리자에게 부품 및 완제품에 대한 정보를 포함한 실시간 재고 수준 데이터를 제공할 수 있습니다. 머신러닝 시대의 도래와 함께 플랫폼은 생산 주문, 구매 주문, 공급업체 배송 데이터를 기반으로 재고 추천을 생성합니다.

(2) 인공 지능은 라우팅 효율성과 배송 물류를 최적화합니다.

거의 모든 작업을 하나로 수행할 수 있습니다. 주문이 온라인으로 주문되고 데이터로 배송되는 세상에서 물류를 엄격하게 통제하지 못하는 기업은 뒤처질 위험이 있습니다. 오늘날 고객은 빠르고 정확한 배송에 대한 기대가 더 높습니다. 한 회사가 고객의 기대를 충족하지 못하면 다른 회사로 기꺼이 전환합니다.

McKinsey & Company에 따르면 처음으로 식료품 배달을 시도하는 사람의 약 40%가 고객 이 서비스를 무기한으로 사용할 계획입니다. 뉴욕, 시카고와 같은 주요 시장의 고객에게는 수십 가지 옵션이 있습니다.

AI 기반 경로 최적화 플랫폼과 물류 선두업체인 UPS가 사용하는 ORION과 같은 GPS 도구가 있습니다. 이러한 도구는 모든 가능성에서 가장 효율적인 경로를 생성할 수 있습니다. 이는 수많은 경로 가능성을 적절하게 분석할 수 없는 기존 방법으로는 수행할 수 없는 작업입니다.

(3) 기계 학습 인공 지능은 교통의 건강과 안전을 향상시킵니다. 수명

IoT 장치 데이터 및 기타 정보를 통해 운송 공급망의 차량은 상품 이동에 필요한 값비싼 장비의 상태와 수명에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 기계 학습은 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 유지 관리 권장 사항과 오류 예측을 제공할 수 있으므로 기업은 성능 문제로 인해 일련의 지연이 발생하기 전에 공급망에서 차량을 제거할 수 있습니다.

시카고 기반 Uptake는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 데이터를 분석합니다. , 트럭, 자동차, 철도 차량, 콤바인 수확기 및 항공기를 포함한 다양한 차량 및 컨테이너의 기계적 고장을 예측합니다. 이 회사는 IoT 장치의 데이터, GPS 정보, 차량 성능 기록에서 직접 가져온 데이터를 사용하여 예측을 수행하므로 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

(4)AI 통찰력은 적재 프로세스의 효율성과 수익성을 향상시킵니다.

공급망 관리에는 컨테이너에서 상품이 적재 및 하역되는 방법을 포함하여 세부적인 분석이 많이 포함됩니다. 상품을 트럭, 선박, 비행기에 싣는 가장 빠르고 효율적인 방법을 결정하는 것은 예술이자 과학입니다.

Zebra Technologies와 같은 회사에서는 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터 분석을 조합하여 로딩 프로세스에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 이러한 통찰력은 트레일러 내부 공간을 최적화하고 운송되는 "공기"의 양을 줄이는 데 사용될 수 있습니다. Zebra는 또한 기업이 패키지를 관리하기 위해 더 빠르고 위험이 낮으며 효율적인 처리 프로토콜을 설계하도록 도울 수 있습니다.

(5) 공급망 관리자는 인공 지능을 사용하여 비용을 절감하고 수익을 높이는 방법을 찾고 있습니다.

전 세계로 상품을 배송하는 비용은 비싸고 점점 더 비싸지고 있습니다. 예를 들어, 블룸버그에 따르면 해상 상품 운송 비용은 2020년에 12% 증가했는데, 이는 5년 전 마지막 수준이었습니다.

EchoGlobalLogistics와 같은 회사는 AI를 사용하여 더 나은 배송 및 구매 가격을 협상하고, 운송업체 계약을 관리하고, 더 나은 수익으로 이어지는 공급망 변경을 식별합니다. 사용자는 재정적 의사 결정 권장 사항을 제공하기 위해 공급망의 거의 모든 측면을 고려하는 중앙 집중식 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다.

공급망의 AI 혁신은 결국 공급망 전반에 걸쳐 AI 기반 자율주행 차량이 사용될 것으로 기대할 수 있는 미래를 위한 길을 열어주고 있습니다. 오늘날 이러한 플랫폼이 채굴하고 분석하는 데이터는 점점 더 복잡해지는 글로벌 공급망에서 비용과 효율성을 지속적으로 개선할 것입니다.

공급망에서 인공지능을 구현하는 방법

공급망에서 인공지능을 적용하면 효율성, 가시성 및 최적화 수준이 향상됩니다. 실제 비즈니스 관행에 인공지능 기술을 적용하면 기업에는 많은 이점을 가져올 수 있습니다. 인공 지능은 공급망 회사 발전의 중요한 부분이 되었으며 공급망 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능 시뮬레이션을 사용해 보세요

인공 지능의 장점 중 하나는 행동의 결과를 예측하는 능력입니다. 공급망에서는 이 기능을 사용해 인공 지능 시뮬레이션을 통해 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.

시뮬레이션을 사용하면 공급망 회사는 실제 시나리오를 보다 유연하게 활용하여 운영을 최적화할 수 있습니다. AI 시뮬레이션 도구는 공급망의 여러 측면에 효과적입니다.

AI 시뮬레이션을 통해 공급망 관리자는 자신이 작업하는 창고의 정확한 디지털 복제본을 만들 수 있습니다. 그런 다음 디지털 복제본에서 AI 물류를 시뮬레이션하여 다양한 최적화 전략을 시도할 수 있습니다.

무엇을 자동화해야 할지 결정하세요

공급망이 비효율적으로 운영되면 공급망 전체에 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. 인공 지능은 재고 관리를 통해 창고의 다양한 부분을 자동화하여 올바르게 사용하면 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IoT 태그는 다양한 품목의 상태를 추적하는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 모든 재고 데이터에 대한 업데이트를 관리하는 인공지능 센터와 통신합니다. 이러한 방식으로 AI는 공급망 회사에 모든 문제에 대해 경고할 수 있습니다.

사이버 보안에서 AI의 이점을 확인하세요.

사이버 보안은 데이터 처리에 필수적인 구성 요소이며 이제 중요한 공급망 회사에 매우 중요합니다. 사이버 공격은 흔히 발생하며 사이버 범죄자는 다양한 전략을 사용하여 데이터와 민감한 정보를 훔칩니다. 인공지능을 사용하면 공급망 회사의 인프라를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능은 변화나 위험에 앞서가는 데 도움이 되는 매우 효과적인 도구입니다. 공급망의 AI는 가장 일반적인 패턴을 식별하고 변화가 발생할 시기를 예측할 수 있습니다.

공급망 회사는 AI를 활용하여 서버의 로그인 활동, 트래픽 및 비정상적인 프로세스를 모니터링할 수 있습니다. 인공지능은 이러한 변화를 기업에 신속하게 상기시킬 수 있습니다