Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist eine neue Technologie, die viel Aufmerksamkeit erregt hat und in verschiedenen Geschäftsfeldern wie Marketing und Vertrieb weit verbreitet ist. Durch die Datenanalyse werden die betriebliche Effizienz und die Flexibilität der Lieferkette verbessert, wodurch Unternehmen wettbewerbsfähiger werden. Das Aufkommen von GenAI hat den Unternehmen mehr Entwicklungsmöglichkeiten eröffnet und ihnen dabei geholfen, besser auf Marktherausforderungen und -veränderungen zu reagieren und eine effizientere Unternehmensführung und innovative Entwicklung zu erreichen.
In einem Verbraucheranwendungsfall beinhaltet der GenAI-Prozess das Initiieren des Prozesses der Generierung neuer Inhalte aus KI durch die Eingabe eines Befehls oder einer Frage in ein Text-, Bild- oder Videofeld. Typischerweise werden GenAI-Modelle anhand umfangreicher Datensätze trainiert. Wenn Benutzer neue Daten eingeben, kombiniert die Anwendung diese neuen Daten mit zuvor erlerntem Wissen, um völlig neue Inhalte zu generieren.
Benutzer können GenAI mithilfe von Daten aus allen Aspekten der Lieferkette, einschließlich Bestand, Logistik und Nachfrage, trainieren. Durch die Analyse von Unternehmensinformationen trägt GenAI dazu bei, die Effizienz und Flexibilität des Lieferkettenmanagements zu verbessern.
Verbraucher verlagern ihre Ausgaben von Dienstleistungen auf Waren, was dazu führt, dass Lieferkettenabläufe schwer vorherzusagen sind. Unternehmen müssen darauf achten, Nachfrageänderungen vorherzusagen, um den Herausforderungen sich schnell verändernder Märkte gerecht zu werden.
Unternehmen können GenAI-Modelle verwenden, um historische Verkaufsdaten, Markttrends und andere damit verbundene Faktoren zu analysieren, um zukünftige Angebots- und Nachfrageszenarien zu simulieren und die Genauigkeit von Nachfrageprognosen zu verbessern. Durch die Verfolgung von Nachfragemustern können Unternehmen besser auf Marktschwankungen reagieren, potenzielle Störungen reduzieren und Bestandsprobleme effektiv vermeiden. Diese genaue Bedarfsprognose hilft Unternehmen, gezieltere Produktionspläne und Lagerverwaltungsstrategien zu entwickeln und so die betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Gleichzeitig kann die Bestandsbewertung
2 auch dazu beitragen, die Bestandsverwaltung zu verbessern.
Durch Schulungen zu Schlüsseldaten wie Lagerbeständen, Lagerkapazität und Fertigungszeiten kann GenAI Möglichkeiten zur Optimierung von Lagerprozessen vorschlagen, einschließlich der Empfehlung, wann Lagerbestände aufgefüllt oder reduziert werden sollten, und so dazu beitragen, überschüssige Lagerhaltung zu reduzieren. Die Aufrechterhaltung angemessener Lagerbestände gewährleistet eine reibungslose Lieferkette und vermeidet gleichzeitig Verluste aufgrund von Fehlbeständen. Die genaue Verwaltung des Lagerbestands zur Deckung der Nachfrage ohne Überbestände an Produkten trägt zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz des Unternehmens bei. Da überschüssige Lagerbestände die Kapitalkosten und Lagerkosten erhöhen, können Unternehmen durch die Optimierung von Lagerhaltungsprozessen Kosten sparen und wettbewerbsfähiger werden. Die Datenanalyse und die intelligenten Algorithmen von GenAI können Unternehmen dabei helfen, den Lagerbestand besser zu planen und eine genauere Bestandsverwaltung zu erreichen stellt jedoch sicher, dass die Kommunikation effektiv ist, und steht möglicherweise vor einigen Herausforderungen.
4. Betrieb
Neue Technologien und schwankende Nachfrage können zu betrieblichen Herausforderungen führen, und GenAI kann Verbesserungsvorschläge machen.
5. Logistik
Logistische Störungen können verschiedene Probleme verursachen. Verkehrsunfälle können Lieferungen verzögern und extreme Wetterereignisse können zu unerwarteten Engpässen führen, was die Einhaltung pünktlicher Versandpläne erschwert.
6. Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit
Nachhaltigkeit ist derzeit ein wichtiger Schwerpunkt für viele Unternehmen, und GenAI kann potenziell Verbesserungspotenziale aufzeigen.
7. Analyse
GenAI kann Simulationen und potenzielle Was-wäre-wenn-Szenarien durchführen, Risiken bewerten und die Ergebnisse in Berichten zusammenfassen.
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