


Comment la technologie intelligente révolutionne le fonctionnement des chaînes d'approvisionnement
La gestion de la chaîne d'approvisionnement joue un rôle essentiel dans le succès de toute entreprise. Les entreprises continuent de rechercher des moyens innovants pour optimiser leurs chaînes d’approvisionnement, réduire leurs coûts d’exploitation et améliorer leur efficacité globale.
C'est ici qu'interviennent l'Internet des objets (IoT) et la technologie intelligente, changeant complètement le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Le rôle de l'IoT dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'Internet des objets est composé d'équipements physiques, de véhicules , bâtiments Réseau interconnecté d'objets et d'autres objets équipés de capteurs, de logiciels et de connexions réseau qui leur permettent de collecter et d'échanger des données. Lorsqu'il est appliqué aux opérations de la chaîne d'approvisionnement, l'IoT peut apporter de l'innovation aux entreprises dans la gestion des processus de logistique et de distribution
1 Suivi et visibilité en temps réel :
Dans le contexte de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, suivi et visibilité en temps réel. Un changement de donne. Les appareils IoT, tels que les capteurs GPS et les étiquettes RFID, fournissent un flux continu de données, permettant aux entrepreneurs de surveiller leurs marchandises à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement. Cela signifie qu'il peut localiser exactement l'emplacement d'un produit, surveiller son état et suivre son mouvement du fabricant au distributeur puis au détaillant.
Les avantages sont doubles. Cette visibilité réduit considérablement les risques de vol et de perte, car toute anomalie ou écart par rapport à l'itinéraire prévu peut déclencher immédiatement une alerte. Deuxièmement, cela fournit des informations précieuses sur l’efficacité globale de la chaîne d’approvisionnement. En analysant les données sur les délais de livraison, les itinéraires d'expédition et les conditions de stockage, les entrepreneurs peuvent identifier les domaines à améliorer, optimiser les itinéraires et garantir que les marchandises atteignent leur destination plus rapidement et mieux.
2. Gestion des stocks :
Les capteurs IoT peuvent automatiser la gestion des stocks avec une précision et une efficacité sans précédent. Ces capteurs peuvent surveiller les niveaux de stocks en temps réel et envoyer des alertes automatiques lorsque le stock est faible ou lorsqu'un produit est sur le point d'expirer
Cette approche proactive de la gestion des stocks présente de nombreux avantages. Cela évite les ruptures de stock et garantit que les entreprises ne manquent jamais de fournitures essentielles, ce qui est particulièrement important pour les processus de fabrication juste à temps. Dans le même temps, cela permet de réduire les stocks excédentaires, qui mobilisent de l’argent et de l’espace de stockage. En fin de compte, ce niveau de contrôle optimise non seulement l'espace de stockage, mais améliore également la gestion des flux de trésorerie en réduisant les coûts de stock excédentaires
3. Maintenance prédictive :
Dans l'écosystème IoT, la technologie intelligente peut prédire les machines et le moment où les équipements échouer. Les capteurs IoT installés sur les machines peuvent surveiller en permanence leurs performances, en collectant des données sur des facteurs tels que la température, les vibrations et la consommation d'énergie. En analysant ces données, les algorithmes de maintenance prédictive peuvent identifier des modèles dans les machines qui s'écartent des conditions de fonctionnement normales, signalant ainsi des pannes potentielles.
Cette capacité prédictive va changer la donne dans les opérations de la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises peuvent répondre de manière proactive aux besoins de maintenance plutôt que de compter sur une maintenance planifiée qui est coûteuse et entraîne des temps d'arrêt inutiles. Cela minimise les temps d'arrêt, réduit les coûts de réparation et garantit un fonctionnement fluide. Essentiellement, cela fait fonctionner la chaîne d’approvisionnement comme une machine bien huilée.
4. Réduire les coûts :
Les chaînes d'approvisionnement qui prennent en charge l'Internet des objets sont intrinsèquement plus efficaces. Les données en temps réel fournies par les appareils IoT permettent aux entreprises d'identifier rapidement les goulots d'étranglement et les inefficacités. Par exemple, si les marchandises sont constamment retardées dans un entrepôt particulier ou si un itinéraire de livraison n'est pas optimal, ces problèmes peuvent être résolus rapidement.
En optimisant les processus et en rationalisant les opérations, les entreprises peuvent réduire considérablement les coûts dans tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement, y compris le transport, l'entreposage et la main-d'œuvre. Par exemple, les entreprises peuvent minimiser la consommation de carburant en optimisant les itinéraires de transport ; réduire les coûts d'entreposage en gérant mieux les niveaux de stocks et augmenter la productivité du travail en automatisant les tâches de routine ; Cette réduction des coûts améliore non seulement la rentabilité, mais permet également aux entreprises de rester compétitives sur un marché en évolution rapide.
Le pouvoir de l'analyse des données
L'Internet des objets générera d'énormes quantités de données, mais son véritable potentiel est libéré grâce à l'analyse des données. Les entrepreneurs peuvent utiliser ces données pour mieux comprendre le comportement des consommateurs, les modèles de demande et les performances de la chaîne d'approvisionnement. En tirant parti d’outils d’analyse avancés et d’algorithmes d’apprentissage automatique, les entreprises peuvent prendre des décisions fondées sur les données pour devenir plus compétitives.
Technologies intelligentes au-delà de l'Internet des objets
En plus de l'Internet des objets, plusieurs autres technologies intelligentes font également des vagues dans le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement :
1. Les applications technologiques dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement révolutionnent l'ensemble de l'approche de la chaîne d'approvisionnement. Il permet la fiabilité du parcours de la chaîne d'approvisionnement en fournissant un suivi sécurisé et transparent des produits et des transactions. Voici comment cela fonctionne : 2. Intelligence artificielle (IA) : 3. Automatisation robotique des processus (RPA) :
Les algorithmes basés sur l'IA sont des outils puissants pour optimiser les processus de la chaîne d'approvisionnement. Voici comment l'IA change la gestion de la chaîne d'approvisionnement :
L'automatisation robotique des processus implique l'utilisation de robots et de technologies d'automatisation pour rationaliser tous les aspects de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Voici comment la RPA peut avoir un impact important :
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
